Использование аналитики для выявления и борьбы с уходом с сайта

Компании собирают огромные объемы необработанных данных, которые можно использовать для принятия стратегических решений. Эти выводы, называемые инсайтами, могут помочь вам разработать устойчивые стратегии роста, которые выдержат испытание временем.

Прозрачный и основанный на данных подход снижает бизнес-риски, позволяя вам избегать дорогостоящих ошибок. Инсайты также могут быть проактивными, помогая вам определять тенденции в вашем бизнесе и принимать меры до возникновения проблем.

Выявление моделей отказа

Бизнес должен принимать решения на основе фактов и цифр, а не интуиции или догадок. К сожалению, выявить закономерности в данных может быть проще с помощью правильных аналитических инструментов.

Инсайты на основе данных помогают компаниям избегать дорогостоящих препятствий и достигать ключевых бизнес-результатов. Например, приложение для доставки еды, которое собирает информацию о пользователях и интерпретирует ее с помощью передовых аналитических инструментов, может узнать, что клиент любит итальянскую кухню по четвергам. Затем эту информацию можно использовать для доставки персонализированных уведомлений и предложений, которые с большей вероятностью привлекут клиентов и побудят их размещать заказы.

Проведение точного анализа показателя отказа от сайта имеет решающее значение для оптимизации конверсий на веб-сайтах и ​​в приложениях. Используя реальные примеры, в этой статье будет рассмотрено, как использовать Power BI для эффективного определения тенденций показателя отказа. Компании могут улучшить онлайн-процессы, чтобы повысить показатели конверсии и пользовательский опыт.

Выявление источника отказа

Компании могут использовать аналитику для понимания причин высоких показателей отказа и создания эффективных стратегий для их снижения. Компания может скорректировать свою ценовую политику, чтобы решить проблему отказа от корзин, вызванную непредвиденными расходами на доставку.

Компаниям также необходимо понимать психологические факторы, которые способствуют поведению отказа. Например, пользователи могут быть разочарованы длительным процессом, требовать большего доверия или безопасности или нуждаться в более точных инструкциях. Анализ данных о частоте отказа с другими соответствующими показателями может помочь компаниям выявить эти проблемы и оптимизировать свои процессы для сокращения отказа.

Предприятия также могут сравнивать свои показатели отказа от услуг с отраслевыми эталонами, чтобы оценить свою эффективность и определить области для улучшения. Это позволяет им быть проактивными, а не реактивными, улучшая общую эффективность и снижая бизнес-риски.

Выявление причины отказа

Самый важный шаг в снижении показателей отказа — понимание того, почему пользователи покидают процесс. Это может помочь компаниям внести обоснованные изменения в свои процессы и пользовательский опыт. Например, если пользователи проходят процесс оформления заказа из-за высоких расходов на доставку, компании могут скорректировать свою политику, чтобы сократить эти расходы.

Различные инструменты доступны для измерения и отслеживания показателей отказа, включая платформы веб-аналитики, тепловые карты, записи сеансов и опросы отзывов пользователей. Эти инструменты могут помочь компаниям определить конкретные области пользовательского опыта, которые требуют улучшения, включая такие проблемы, как долгое время загрузки и запутанная навигация.

Предиктивная аналитика — еще один мощный инструмент для анализа показателей отказа, который может предсказывать будущие тенденции и закономерности на основе прошлых данных. Она может помочь компаниям подготовиться к будущим вызовам и возможностям, давая им конкурентное преимущество. Например, использование машинного обучения для прогнозирования того, когда пользователи, скорее всего, уйдут, может позволить компаниям сосредоточиться на их удержании до того, как они уйдут.

Разработка стратегий по борьбе с отказом

Четкое понимание факторов, влияющих на отказ, может помочь компаниям разработать стратегии по борьбе с ним. Например, выявление того, что пользователи часто отказываются от процесса оформления заказа из-за усталости от принятия решений или страха сделать неправильный выбор, может дать информацию о процессах, которые минимизируют эти барьеры. Аналогичным образом, изучение показателя отказа в различных отраслях может выявить уникальные факторы, которые влияют на определенное поведение пользователей.

Как только компании поймут основные факторы, способствующие отказу, они смогут внедрить тактику для улучшения показателей конверсии своего сайта. Например, внедрение индикаторов прогресса может показать пользователям, насколько далеко они продвинулись в процессе, уменьшая разочарование и беспокойство и побуждая их продолжать. Аналогичным образом, методы ретаргетинга могут вернуть брошенных пользователей и помочь им завершить процесс. Это может существенно повлиять на общий показатель отказов и показатели конверсии. Наконец, наблюдение за типичными сеансами посетителей сайта может дать представление о наиболее распространенных проблемах отказа от форм и позволить компаниям разрабатывать оптимизированные сайты для своей пользовательской базы.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Сила гиперлокального маркетинга в социальных сетях: объединение бизнеса с сообществами