Ein Leitfaden zur Optimierung der Conversion-Raten. Metrikoptimierungstechniken Hohe Klickraten führen zu hohen Conversion-Raten

Phasen der Erstellung eines stochastischen Modells

• qualitative Analyse (Festlegung des Analysezwecks, Definition der Grundgesamtheit, Bestimmung der effektiven und faktoriellen Merkmale, Auswahl des Zeitraums, für den die Analyse durchgeführt wird, Auswahl der Analysemethode);
• vorläufige Analyse der simulierten Population (Überprüfung der Homogenität der Population, Ausschluss anomaler Beobachtungen, Klärung der erforderlichen Stichprobengröße, Festlegung von Verteilungsgesetzen für die untersuchten Indikatoren);
• Aufbau eines stochastischen (Regressions-)Modells (Klärung der Faktorenliste, Berechnung von Schätzungen der Parameter der Regressionsgleichung, Aufzählung konkurrierender Modelloptionen);
• Beurteilung der Angemessenheit des Modells (Überprüfung der statistischen Signifikanz der Gleichung als Ganzes und ihrer einzelnen Parameter, Überprüfung der Übereinstimmung der formalen Eigenschaften der Schätzungen mit den Zielen der Studie);
• ökonomische Interpretation und praktischer Einsatz des Modells (Bestimmung der räumlich-zeitlichen Stabilität der konstruierten Beziehung, Beurteilung der praktischen Eigenschaften des Modells).

Modelle zur Simulation und Optimierung wirtschaftlicher Prozesse ermöglichen es, die besten wirtschaftlichen Parameter nach akzeptierten Kriterien zu ermitteln und dadurch die in einer bestimmten Situation vorhandenen Reserven objektiv einzuschätzen.

Simulationsmodell– ein numerisches wirtschaftliches und mathematisches Modell des untersuchten Systems, das zur Verwendung bei der Computersimulation eines realen Prozesses bestimmt ist.

Lineares Programmieren– wird verwendet, um optimale Lösungen zu finden. Basierend auf der Lösung eines Gleichungssystems und Ungleichungen mit der funktionalen Abhängigkeit der betrachteten Prozesse. Die formulierte Zielfunktion ermöglicht es Ihnen, aus einer Vielzahl alternativer Optionen die beste und optimale auszuwählen.

Nichtlineare Programmierung- anwenden verschiedene Kombinationen: Die Zielfunktion ist nichtlinear, aber die Einschränkungen sind linear und umgekehrt.

Dynamische Programmierung bezogen auf Schritt-für-Schritt Lösung Problem, Berechnen der Konsequenzen jedes Schritts und Verabschieden einer spezifischen Strategie für die nachfolgenden Schritte. Anwendungsbereich: Aktivitätsplanung, Verteilung von Ressourcen im Laufe der Zeit und für verschiedene Zwecke, Reparatur und Austausch von Geräten.

Netzwerkplanungs- und Kontrollmethoden basieren auf der Verwendung von Netzwerkdiagrammen, die Arbeits- und Ereignisketten darstellen und deren technologische Abfolge auf dem Weg zum Ziel widerspiegeln.

Warteschlangentheorie Basierend auf der Untersuchung statistischer Muster des Anfrageeingangs werden Lösungen entwickelt, bei denen einerseits die Wartezeit in der Warteschlange und andererseits die Ausfallzeit der Servicekanäle minimal ist.

Spieltheorie - verwendet Modelle solcher Situationen, in denen die Interessen der Teilnehmer entweder gegensätzlich sind oder nicht übereinstimmen, obwohl sie nicht gegensätzlich sind. Jeder Teilnehmer wählt eine Aktionsstrategie, die den größten Gewinn oder den geringsten Verlust bringt. Entscheidungen werden unter Bedingungen der Unsicherheit getroffen, weil Die Handlungen der Partner sind unbekannt. Es wird bei der Lösung vieler wirtschaftlicher Probleme eingesetzt, beispielsweise bei der Auswahl optimaler Lösungen im Bereich der Verbesserung der Produktqualität und bei der Ermittlung von Reserven.

Methoden zur Optimierung von Indikatoren, oder wie sie auch Methoden der Entscheidungstheorie genannt werden, sind Bestandteile mathematischer Methoden, die in der Wirtschaftsforschung weit verbreitet sind. Ohne diese Methoden ist eine effektive Planung und Verwaltung der modernen Wirtschaft, die ein komplexes dynamisches System darstellt, nicht möglich. Methoden zur Optimierung von Indikatoren werden verwendet, um komplexe Makromodelle der Entwicklung der Wirtschaft und ihrer Industrien zu erstellen und qualitativ zu analysieren, Schemata für das Verhalten des Wirtschaftssystems zu prognostizieren und sozioökonomische Faktoren, Produktion, Konsum und Austausch sowie Preismodelle zu berücksichtigen. Innovation usw.

Die wichtigsten und gebräuchlichsten Methoden zur Optimierung von Indikatoren sind die Konstruktion eines Entscheidungsbaums, Programmierung, Sensitivitätsanalyse, Warteschlangentheorie, Spieltheorie und Operations Research. Der Einsatz von Methoden zur Optimierung von Indikatoren ermöglicht es uns, die quantitative Analyse zu vertiefen, den Umfang wirtschaftlicher Informationen zu erweitern und Berechnungen zu intensivieren.

Entscheidungsbaummethode - eine Methode der Situationsanalyse, deren Kern im Verfahren zur Entscheidungsfindung des Managements im Hinblick auf die Bewertung des Risikoniveaus zu einem bestimmten Problem liegt, das sich aus der Umsetzung von Projekten ergibt. Die Entscheidungsbaummethode ist im Management die am weitesten verbreitete Methode, um aus verfügbaren Optionen die optimale Vorgehensweise zu ermitteln und auszuwählen. Die Entscheidungsbaummethode ist eine schematische Darstellung eines Entscheidungsproblems. Der Entscheidungsbaum wird grafisch in Form einer Baumstruktur dargestellt. Durch den Vergleich der Höhe der Kosten und der Einnahmen ermittelt der Analyst (Finanzmanager) die Höhe des Nettogewinns und zeigt ihn an den Knoten des Baums über seine Zweige an. Jeder Zweig bestimmt die Rationalität dieser Entscheidung und berücksichtigt dabei die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines negativen Ereignisses. Somit ermöglicht die Entscheidungsbaummethode dem Manager, verschiedene Handlungsabläufe zu berücksichtigen, Finanzergebnisse mit ihnen abzustimmen, sie entsprechend der ihnen zugewiesenen Wahrscheinlichkeit anzupassen und Alternativen zu vergleichen. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Methode ist das Konzept des Erwartungswerts.

Mathematische oder optimale Programmierung entwickelt die Theorie und Methoden zur Lösung bedingter Extremalprobleme und bildet die Grundlage des formalen Apparats zur Analyse verschiedener Management-, Planungs- und Designprobleme. Bei Problemen der Optimierung der öffentlichen Wirtschaftsplanung und des Produktionsmanagements spielt die Programmierung eine besonders wichtige Rolle. Bei wirtschaftlichen Planungsproblemen geht es hauptsächlich darum, eine Reihe von Zahlen (Steuerparametern) auszuwählen, die das Optimum einer bestimmten Funktion unter begrenzten Betriebsbedingungen des Systems liefern.

Abhängig von den Eigenschaften der Funktionen, die den Qualitätsindikator bestimmen, und den Einschränkungen des Problems wird die mathematische Programmierung in lineare und nichtlineare unterteilt.

Probleme, bei denen die Zielfunktion linear ist und die Bedingungen in Form linearer Gleichheiten und Ungleichungen geschrieben sind, die Gegenstand der linearen Programmierung sind. Probleme, bei denen der Lösungsqualitätsindikator oder einige der Funktionen, die nichtlineare Einschränkungen definieren, mit nichtlinearer Programmierung zusammenhängen.

Lineare Programmiermethode aufgrund seiner ausreichenden Klarheit und Klarheit der Interpretation am häufigsten in der angewandten Wirtschaftsforschung. Dies ermöglicht es einem Unternehmen, unter Bedingungen mehr oder weniger strenger Beschränkungen hinsichtlich der dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Ressourcen die bestinformierten (aus formalen Gründen) Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz der linearen Programmierung bei der Analyse finanzieller und wirtschaftlicher Aktivitäten ist besonders effektiv, um vor allem Probleme der Aktivitätsplanung zu lösen, um optimale Ausgabeparameter und die beste Nutzung der verfügbaren Ressourcen zu finden.

Der Kern der linearen Programmiermethode besteht also darin, das Maximum oder Minimum der Zielfunktion zu finden, die entsprechend dem Zweck der Analyse bei Vorliegen von Einschränkungen ausgewählt wird.

Die Durchführung der wirtschaftlichen und mathematischen Modellierung umfasst drei Hauptphasen:

1) Zielsetzung und Definition von Forschungszielen, qualitative Beschreibung des Gegenstandes in Form eines Wirtschaftsmodells;

2) Erstellung eines mathematischen Modells des Untersuchungsgegenstandes, Auswahl oder Entwicklung von Forschungsmethoden, Programmierung des Modells auf einem Computer, Vorbereitung erster Informationen;

3) Analyse des mathematischen Modells, Berechnungen, Verarbeitung und Analyse der erhaltenen Ergebnisse.

Sensitivitätsanalyse Wird zur Planung von Produktionsaktivitäten, zur Analyse von Investitionsprojekten und zur Prognose des Nettogewinns eines Unternehmens unter Bedingungen von Unsicherheit, Preisänderungen, Marktnachfrage und -angebot verwendet. Bei der Sensitivitätsanalyse wird die Abhängigkeit eines Leistungsindikators (meistens Nettobarwert und interner Zinsfuß) von Schwankungen der Werte der an seiner Bestimmung beteiligten Indikatoren (Schlüsselvariablen) untersucht. Damit können Sie die Stärke der Reaktion des effektiven Faktors auf eine Änderung der Faktoreigenschaften bestimmen und die Frage beantworten: Was passiert mit dem effektiven Indikator, wenn sich der Wert eines Anfangswerts ändert? In Anlehnung daran spricht man auch von der „Was-wäre-wenn“-Analyse. Die Sensitivitätsanalyse basiert auf einer schrittweisen Änderung des Ausgangsindikators bei gleichzeitiger Konstanthaltung anderer Indikatoren.

Die Sensitivitätsanalyse erfolgt in mehreren Schritten:

1) Herstellung eines formalen Zusammenhangs in Form einer mathematischen Gleichung oder Ungleichung zwischen der resultierenden und den sie bildenden Anfangsindikatoren;

2) Ermittlung der wahrscheinlichsten Werte der Ausgangsindikatoren und des möglichen Umfangs ihrer Änderungen (Variationen);

3) Untersuchung des Einflusses von Änderungen der Werte der Anfangsindikatoren auf das Endergebnis.

Ein Projekt mit geringerer Sensitivität des Leistungsindikators gilt als weniger riskant

Die Kombination aus Sensitivitätsanalyse und Szenariomethode erfolgt in der Monte-Carlo-Simulation.

Monte-Carlo-Methode ist eine numerische Methode, die auf der Gewinnung einer großen Anzahl von Erkenntnissen eines Zufallsprozesses basiert, der so geformt ist, dass die probabilistischen Eigenschaften (mathematische Erwartungen, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse, die Wahrscheinlichkeit, dass die Prozessbahn in einen bestimmten Bereich fällt, usw.) entsprechen bestimmten Werten des zu entscheidenden Problems.

Die Monte-Carlo-Methode basiert auf der Simulation eines Massenprozesses durch Subtraktion seines Fortschritts, bei dem zufällige Schwankungen anhand einer Zufallszahl oder einer Zufallszahlentabelle ermittelt werden. Ein ökonomisches Experiment kann durch statistische Tests eines Modells des ökonomischen Prozesses ersetzt werden. Die Konstruktion dieses Modells kann auf der Verteilung von Zufallsvariablen im untersuchten Prozess basieren.

Der Kern der Monte-Carlo-Methode liegt also darin, dass anstelle einer analytischen Beschreibung des Warteschlangensystems ein zufälliger Prozess, der im Warteschlangensystem abläuft, durch ein speziell organisiertes Verfahren „durchgespielt“ wird. Durch diese „Ziehung“ wird jedes Mal eine neue, unterschiedliche Umsetzung des Zufallsprozesses durchgeführt. Dieser Satz von Implementierungen kann als eine Art künstlich gewonnenes statistisches Material verwendet werden, das mit herkömmlichen Methoden der mathematischen Statistik verarbeitet wird. Nach einer solchen Verarbeitung können nahezu alle Serviceeigenschaften erhalten werden.

Die Simulationsmodellierung nach der Monte-Carlo-Methode sieht eine bestimmte Reihenfolge und Forschungsphasen vor:

die erste Stufe – die Entwicklung eines Prognosemodells beinhaltet die Bildung des erwarteten Simulationsmodells, das das zukünftige Szenario des Projekts angemessen widerspiegeln sollte;

die zweite Stufe – die Identifizierung von Risikofaktoren umfasst die Auswahl von Schlüsselvariablen für die Modellierung;

die dritte Stufe – die Bestimmung der Korrelationsbedingungen – besteht darin, eine formale Beziehung zwischen dem Leistungsindikator und den ausgewählten Schlüsselvariablen herzustellen;

die vierte Stufe – die probabilistische Verteilung ausgewählter Schlüsselvariablen umfasst die folgenden Schritte: Bestimmen der Grenzen möglicher Änderungen der ausgewählten Schlüsselvariablen; Festlegen von Wahrscheinlichkeitsgewichten über Werte hinaus;

Die fünfte Stufe – Simulationsprognosen erfordert die Generierung zufälliger Projektumsetzungsszenarien unter Verwendung ausgewählter Annahmen.

Die sechste Stufe – die Analyse der erhaltenen Ergebnisse erfordert eine statistische Bewertung und Interpretation der erhaltenen Simulationsergebnisse.

Simulationsmodellierung mit der Monte-Carlo-Methode Wird verwendet, um ein mathematisches Modell eines Investitionsprojekts mit schwer vorhersehbaren Indikatoren zu erstellen. Sein Zweck besteht darin, die Verteilung der Ergebnisse der Projektumsetzung auf der Grundlage der probabilistischen Verteilung seiner Schlüsselvariablen und der Korrelation zwischen ihnen zu bestimmen.

Die erhaltenen Werte des Leistungsindikators des Projekts (Kapitalwert oder interner Zinssatz) werden verwendet, um ein Diagramm der Dichte seiner Verteilung mit seiner eigenen mathematischen Erwartung und Standardabweichung zu erstellen. Basierend auf dem Wert der mathematischen Erwartung und der Standardabweichung wird der Variationskoeffizient des Leistungsindikators des Projekts berechnet, mit dessen Hilfe das individuelle Risiko des Projekts bewertet wird.

Die Bedeutung und das Wesen der Wirtschaftsanalyse

Die Wirtschaftswissenschaften untersuchen Wirtschaftssysteme auf der Mikro- und Makroebene. Erstere werden von einzelnen Wirtschaftssubjekten wie Haushalten oder Unternehmen geschaffen. Die Makroökonomie untersucht Systeme von Staaten, internationalen Gewerkschaften und globalen Gemeinschaften. Die Wirtschaftsstrukturen selbst sind komplexe Gebilde mit einer Vielzahl von Zusammenhängen, Einflussfaktoren und Elementen. Das Ziel der Wirtschaftstheorie besteht darin, das Gleichgewicht des Systems unter Bedingungen steigender Nachfrage und begrenzter Ressourcen zur Erweiterung des Angebots zu finden. Um ihre Ziele und Zielsetzungen zu erreichen, nutzt die Wissenschaft eine Reihe von Werkzeugen, sogenannte Methoden, die es ermöglichen, in das Wesentliche des untersuchten Themas einzudringen.

Die analytische Arbeit im Rahmen der Wirtschaftsforschung ist ein integrierter Ansatz, der die Suche, Messung und abschließende Verallgemeinerung des Faktoreinflusses auf die Leistung des Systems durch Berechnungen und den Einsatz anderer Forschungsformen umfasst. Die Analyse basiert auf folgenden Schritten:

• Durchführung von Beobachtungen, Generierung einer Reihe absoluter und relativer Indikatoren.
• Analyse von Einflussfaktoren, deren Gruppierung, Detaillierung.
• Ansammlung von Daten und Berechnungen, Zusammenfassung, Bildung praktischer Lösungen.

Anmerkung 1

Das Wesen der Analyse als einer Reihe von Forschungsmethoden besteht im ständigen Vergleich, der Suche nach Ursache-Wirkungs-Beziehungen und der Bestimmung quantitativer Auswirkungen.

Der analytische Ansatz unter modernen Bedingungen impliziert einen integrierten und systematischen Ansatz. Die Methoden der Wirtschaftsanalyse werden in formalisierte und informelle Methoden unterteilt. Erstere ermöglichen die Betrachtung von Indikatoren in strenger mathematischer Abhängigkeit. Die zweite beinhaltet den Einsatz logischer und kreativer Denkweisen. Es ist üblich, zwischen klassischen, traditionellen, mathematischen und statistischen Methoden sowie Methoden der Entscheidungsfindung und Finanzberechnungen zu unterscheiden.

Methoden zur Optimierung von Indikatoren in den Wirtschaftswissenschaften

In den Wirtschaftswissenschaften werden bei analytischen Arbeiten häufig traditionelle oder mathematische Ansätze verwendet. Die Methode der Entscheidungsfindung bzw. Optimierung von Indikatoren ist eines der mathematischen Werkzeuge. Es wird häufig für Managemententscheidungen im Bereich der wirtschaftlichen Regulierung von Objekten verwendet. Um die Effizienz und Qualität der Studie zu verbessern, ist eine Optimierung der Indikatoren erforderlich:

• Makromodelle;
• Prognose des wirtschaftlichen Verhaltens;
• unter Berücksichtigung sozioökonomischer Faktoren;
• unter Berücksichtigung der Auswirkungen der Produktionskette;
• Preisgestaltung;
• Umsetzung von Innovationen.

Zur Optimierung von Indikatoren gehört auch eine Liste von Methoden, zu denen die Bildung eines Entscheidungsbaums, Programmierung, Sensitivitätsanalyse, Warteschlangentheorie, Spieltheorie und Operations Research gehören. Der Einsatz von Entscheidungsmethoden ermöglicht es uns, das Studium quantitativer Indikatoren zu vertiefen, ein breiteres Informationsfeld zu schaffen und Berechnungen genauer zu machen.

Um die Situation zu analysieren und eine Managemententscheidung zu treffen, wird ein Entscheidungsbaum verwendet. Es zeigt schematisch die Phasen der Umsetzung der geplanten Aktion an, um sie zu finden Schwachpunkte und Risiken einschätzen. Der Spezialist, der das System entwickelt, muss die Kosten für die Umsetzung der Idee und die möglichen Einnahmen berücksichtigen. Der Baum selbst ermöglicht es Ihnen, die Rationalität einer Entscheidung und ihr Risiko in verschiedenen Phasen einzuschätzen. Mit dieser Methode können Sie die Auswirkungen einer Aktion auf das Funktionieren des gesamten Wirtschaftssystems als Ganzes berücksichtigen und negative Folgen oder Fehler minimieren.

Die optimale Programmierung wird häufig in der Planung eingesetzt. Es ermöglicht Ihnen, den Betrieb des Wirtschaftssystems zu optimieren und angemessene Managemententscheidungen umzusetzen. Der Kern der Programmierung besteht darin, funktionale Abhängigkeiten der untersuchten Parameter zu entwickeln. Es kann linear und nichtlinear sein, letzteres wird zur Bewertung von Qualitätsindikatoren verwendet.

Mit der linearen Programmierung können Sie das Potenzial einer Lösung, die Produktionsleistung und andere wirtschaftliche Parameter vorbehaltlich Einschränkungen bewerten. Zu diesem Zweck wird ein Wirtschaftsmodell erstellt, das anschließend durch mathematische Formeln beschrieben wird. Darauf aufbauend wird das Ergebnis berechnet und die gewonnenen Daten analysiert.

Sensitivitätsanalyse, Monte-Carlo-Methode

Der Einfluss einer Reihe von Parametern auf das Endergebnis wird durch Sensitivitätsanalyse bestimmt. Es wird verwendet, um potenzielle Gewinne und den Erfolg von Investitionsaktivitäten zu berechnen, Preisschwankungen zu verfolgen und das Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage zu beurteilen. Dieser Typ Die Analyse ermöglicht es, Änderungen des endgültigen Indikators in Abhängigkeit von Änderungen der einzelnen Einflussfaktoren zu erkennen. Um diese analytische Arbeit durchzuführen, müssen Sie die folgenden Schritte durchlaufen:

1. Herstellen einer Verbindung zwischen Faktoren und dem Endergebnis durch Anwendung mathematischer Gleichungen.
2. Ermittlung wahrscheinlicher Indikatoren für Endwerte in Abhängigkeit von Faktorenänderungen.
3. Verfolgen Sie die Auswirkungen von Änderungen auf das Endergebnis.

Je geringer die Sensitivität des endgültigen Indikators gegenüber Faktoren und Parametern ist, desto weniger riskant wird das untersuchte Phänomen betrachtet. Typischerweise wird die Sensitivitätsanalyse in Verbindung mit Szenariomethoden beim Aufbau eines Monte-Carlo-Modells verwendet.

Diese Methode wird für große Datensätze verwendet, bei denen Schwankungen mithilfe von Zufallszahlentabellen ermittelt werden. Das Modell ermöglicht die Arbeit mit Systemen, die viele Verbindungen aufweisen. Die Methode berücksichtigt zufällige Szenarien, die mithilfe mathematischer Berechnungen verarbeitet werden. Als Ergebnis können Sie eine große Anzahl von Merkmalen erhalten, die das untersuchte Objekt oder Phänomen beschreiben.

Anmerkung 2

Es gibt auch eine Simulationsversion der Monte-Carlo-Methode. Es wird in komplexen Fällen eingesetzt, in denen es nahezu unmöglich ist, das Endergebnis vorherzusagen. Durch die Anwendung der Methode können Sie die Verteilung Ihrer eigenen Erwartungen und die Wahrscheinlichkeit von Abweichungen in den Berechnungen verfolgen. Als Ergebnis erhält man einen Variationskoeffizienten, der es ermöglicht, das Risiko eines Projekts oder einer Investition einzuschätzen.

Viele Mitarbeiter und vor allem HR-Spezialisten wissen, was Personaloptimierung ist. Allerdings einige Feinheiten dieser Prozess sind nicht jedem bekannt – eine Optimierung des Personalbestands in einem Unternehmen ist daher nicht immer möglich aktuelle Lösung drängende Probleme lösen oder grundsätzlich einen Personalabbau mit sich bringen. Unter Berücksichtigung moderner Trends in der Personalaktenverwaltung sollte jeder Manager oder HR-Spezialist der Optimierung des Personals und seiner Anzahl große Aufmerksamkeit widmen.

Was ist Personaloptimierung?

Der Optimierungsprozess als Ganzes ist eine Suche die beste Lösung, was tatsächlich das größtmögliche Ergebnis zu den niedrigsten Kosten bringt. Dementsprechend ist Personaloptimierung ein Prozess, der das beste Gleichgewicht zwischen den Kosten für die Personalhaltung und der Effizienz seiner wirtschaftlichen Aktivitäten gewährleistet. Gleichzeitig können Optimierungstechniken vielfältig sein – moderne Errungenschaften im Personalaktenmanagement bieten eine Vielzahl davon Möglichkeiten Aktionen für Manager oder HR-Spezialisten.

Es ist notwendig, die Konzepte Personaloptimierung und Personaloptimierung zu trennen. Im zweiten Fall handelt es sich um die konkrete Umsetzung von Personalmaßnahmen, die die Zahl der Mitarbeiter im Unternehmen oder zwischen seinen einzelnen Strukturbereichen verändern. Während eine Reihe von Maßnahmen zur Optimierung des gesamten Personals möglicherweise keine Änderungen in der Besetzungstabelle umfassen, beziehen sie sich jedoch auf andere Aspekte der Arbeitstätigkeit.

• Reduzieren Sie die Arbeitgeberkosten für Arbeitsunterstützung. In den meisten Fällen zielen Optimierungsverfahren gezielt auf die Kostensenkung ab. Dieses Ziel kann auf verschiedene Weise erreicht werden.
• Erhöhen Sie die tatsächliche Qualifikation der Mitarbeiter. Das Optimierungsverfahren ist oft mit einer Verbesserung ihrer Arbeitseffizienz verbunden.
• Befreien Sie sich von ineffektiven Mitarbeitern. Die Personalzusammensetzung eines jeden Unternehmens muss regelmäßig aktualisiert und ineffektive Arbeitskräfte aus ihm entfernt werden – solche Maßnahmen lassen sich am einfachsten im Rahmen der Personaloptimierung durchführen.
• Verbessern Sie die Organisationsstruktur. Personaloptimierung kann Personalmanagementsysteme erheblich vereinfachen und ermöglicht die Lösung vieler Managementaspekte der Tätigkeit.

Dies ist nur eine kurze Liste von Beispielen für die positiven Aspekte der Optimierung. Bei der Durchführung ist jedoch zu bedenken, dass eine unsachgemäße Personaloptimierung nicht nur nicht zum Erreichen der erwarteten Ergebnisse beitragen kann, sondern im Gegenteil die wirtschaftliche Gesamtleistung des Unternehmens, sein Image und die Lage seiner Mitarbeiter verschlechtern kann .

Schon heute meinen Arbeitnehmer und Arbeitgeber unter dem Begriff der Personaloptimierung vielfach einen direkten Personalabbau bzw. Personalabbau. In der Praxis ist die Reduzierung allein jedoch kein wirksames Optimierungsinstrument und kann nur in Verbindung mit anderen Maßnahmen oder gar nicht eingesetzt werden. Daher müssen sich sowohl Arbeitnehmer als auch Arbeitgeber darüber im Klaren sein, dass Personaloptimierung nicht immer mit einer Kündigung drohen muss.

Wie erfolgt die Personaloptimierung in einem Unternehmen?

Das Vorgehen zur Personaloptimierung in einem Unternehmen hängt in vielerlei Hinsicht von der Methodik ab, mit der es durchgeführt wird. Somit sieht der klassische Ansatz zur Personaloptimierung wie ein recht einfaches Unterfangen aus, hat aber viele Nachteile und ist keine relevante Technik im modernen Personalmanagement. Da jedoch viele Arbeitgeber darauf zurückgreifen, sollte sich jeder Teilnehmer des Arbeitsverhältnisses damit vertraut machen.

Die Optimierung des Personalbestands eines Unternehmens nach der Standardmethode bedeutet, diejenigen Mitarbeiter loszuwerden, die nicht direkt an der Gewinnbildung des Unternehmens beteiligt sind oder deren Beitrag zu seiner Gewinnbildung minimal ist. Gleichzeitig können unter Berücksichtigung rein wirtschaftlicher Indikatoren teilweise recht harte Maßnahmen in Form von Massenentlassungen ergriffen werden. In diesem Fall können die negativen Aspekte dieses Prozesses ein Rückgang der Produktivität des verbleibenden Personals, die Entfernung von Arbeitskräften, die sich indirekt positiv auf die Arbeitseffizienz ausgewirkt haben, eine Verschlechterung des Images des Unternehmens und andere Risiken sein.

Ein moderner Ansatz zur Optimierung des Personalbestands beinhaltet eine umfassendere Umsetzung aller damit verbundenen Verfahren.

Durch die Steigerung Ihres Traffics können Sie mehr Verkäufe erzielen. Es ist jedoch wichtig, sich darauf zu konzentrieren, Ihre bestehenden Besucher in Kunden umzuwandeln.

In jeder Phase der Käuferreise gibt es Möglichkeiten, diese zu verkürzen, zu vereinfachen und zu verbessern. Durch Experimente und Analysen können Sie Ihre Website so anpassen, dass sie Menschen näher an den Kauf heranführt. Dieser Prozess wird als Conversion-Rate-Optimierung – CRO – bezeichnet.

CRO ist eine Technik, mit der Sie den Prozentsatz Ihres Traffics erhöhen können, der zu Käufen oder Conversions führt.

Es gibt auch viele kleinere Umbauten, die zum Kauf führen. Beispielsweise könnte eine Konvertierung einer Startseite in eine Produktseite erfolgen. Auf einer Produktseite könnte eine Conversion ein Klick auf die Schaltfläche „In den Warenkorb“ sein. Die Konvertierung hängt vom Zweck eines bestimmten Teils Ihrer Website ab.

Um die Conversion-Raten (jeglicher Größe) zu optimieren, müssen Sie jeden Aspekt Ihrer Website ständig testen.

Ist CRO das Richtige für Sie?

CRO ist ein unverzichtbares Tool für Geschäftsinhaber, aber nicht jedermanns Sache. Für eine erfolgreiche Optimierung müssen Sie zunächst genügend Traffic auf Ihre Website locken.

Ohne eine bestimmte Besucherzahl können Sie nicht nachvollziehen, wie die Leute Ihren Online-Shop nutzen. Um herauszufinden, ob es das Richtige für Sie ist, müssen Sie einige grundlegende Aspekte beachten.

Einführung in A/B-Tests

Eines der Hauptelemente von CRO ist das A/B-Testen.

Beim A/B-Testing handelt es sich um einen Vergleich zweier Versionen derselben Seite, um die effektivste zu ermitteln. Darin sind zwei verschiedene Versionen Seiten werden gleichzeitig zwei Besuchergruppen angezeigt. Die Seite mit der höchsten Punktzahl wird zum Gewinner erklärt.

Bevor Sie A/B-Tests durchführen, müssen Sie verstehen, ob Ihre Website genügend Traffic anzieht, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen.

Um zu berechnen, wie viel Traffic für A/B-Tests benötigt wird, müssen Sie die aktuelle Conversion-Rate der Seite eingeben, die Sie interessiert. Wenn der Traffic geringer ist als für den Test erforderlich, konzentrieren Sie sich zunächst auf die Gewinnung mehr Benutzer auf die Website.

Ermittlung der Conversion-Rate auf einer Seite

Um Ihre tatsächliche Conversion-Rate zu ermitteln, installieren Sie zunächst auf Ihrer Website Google Analytics. Mit diesem Tool können Sie Conversion-Raten für einen bestimmten Teil der Website ermitteln. Es kann jedoch nur verwendet werden, um festzustellen, ob Sie über genügend Traffic für erfolgreiche A/B-Tests verfügen.

Der schnellste Weg, die Conversion-Raten für bestimmte Seiten zu ermitteln, ist die Verwendung des Anmeldeseitenberichts in Google Analytics (Verhalten > Websiteinhalt > Anmeldeseiten).

Stellen Sie sicher, dass der von Ihnen festgelegte Zeitraum dem Zeitpunkt zukünftiger Tests entspricht, beispielsweise 30 Tage. Wählen Sie dann aus der Liste die Seite aus, die Sie testen möchten.

Um die Conversion-Rate für ein bestimmtes Seitenziel zu ermitteln, müssen Sie Ihrem Bericht eine zusätzliche Dimension hinzufügen. Drücke den " Zusätzlicher Parameter", wählen Sie dafür Verhalten > Zweite Seite. Dieser Bericht zeigt Ihnen, welche Seiten Besucher besuchen und wie viel Prozent der Besucher der ersten Seite diese besuchen.

Um beispielsweise zu bestimmen, wie viele Personen von der Startseite zur Produktdetailseite wechseln, wählen Sie aus Startseite Als Anmeldeseite geben Sie dann in der Spalte „Zweite Seite“ Seiten mit Produktbeschreibungen ein. Der Prozentsatz in der Spalte „Sitzungen“ ist die Conversion-Rate für diese Aktion.

So erstellen Sie ein Experiment zur Conversion-Rate-Optimierung

Wenn Ihre Website genügend Besucher anzieht, um A/B-Tests erfolgreich durchzuführen, können Sie mit dem Experimentieren beginnen.

Um A/B-Tests durchzuführen, können Sie Tools wie Optimizely, Convert, Adobe Target oder Google Content Experiments verwenden und in Google Analytics Ziele für Ihre Website festlegen. Erstellen Sie für jede Aktion, die Sie testen möchten, ein separates Ziel.

Popup-Nachrichten eignen sich hervorragend zum Erstellen von Listen E-mailadressen zum Versenden. Laut Daten aus dem Jahr 2014 kauften 80 % der Abonnenten des Newsletters der Website innerhalb von 6 Monaten mindestens eines der darin angebotenen Produkte.

Informationen über die Anzahl der Personen, die dieses Produkt bereits gekauft haben, erzeugen einen Dringlichkeitseffekt und sind gleichzeitig ein Signal gesellschaftlicher Zustimmung. Forscher der Verhaltenspsychologie an der University of Kentucky haben herausgefunden, dass Dringlichkeit dazu führt, dass Menschen schnell und impulsiv handeln.

3. Fügen Sie Bewertungen hinzu

Haben große Verlage jemals über Ihre Website geschrieben? Nutzen Branchenbeeinflusser Ihr Produkt? Fügen Sie der Hauptseite Erfahrungsberichte und Rezensionen hinzu. Dies wird dazu beitragen, das Vertrauen in die Ressource zu stärken. 88 % der Verbraucher vertrauen Bewertungen genauso wie Empfehlungen von Freunden und Familie.

Produkt Suche

Einmal an Startseite Benutzer sollen sofort zu den Produktseiten navigieren können, die sie interessieren, und Produkte sehen, die für sie von Interesse sein könnten. 47 % der Website-Besucher schauen sich zuerst die Produktseiten an. Damit Sie leichter finden, wonach Sie suchen, bieten Sie eine einfache Navigation, klare Kategorien, fügen Sie eine Suchleiste hinzu und schlagen Sie ähnliche Produkte vor.

4. Verwenden Sie die intelligente Suche

Nach einer CRO-Analyse stellte der englische Einzelhändler Topshop fest, dass Benutzer Schwierigkeiten bei der Verwendung der Suchleiste hatten. Gleichzeitig kauften die Besucher, die die Suche nutzten, zehnmal häufiger als andere. Durch die Verbesserung des Suchleistendesigns konnte Topshop die Konversionsraten um 5,8 % steigern.

Wenn Ihr Online-Shop viele Produkte anbietet, fügen Sie Ihrer Website eine intelligente Suche hinzu. Es schlägt Produktoptionen vor, sobald der Benutzer mit der Eingabe seiner Anfrage beginnt, und berücksichtigt diese alternative Namen Waren und Fehler.

5. Kategorien effektiv organisieren

Die Navigation auf der Website sollte so klar und bequem wie möglich sein. Teilen Sie Produkte nicht in zu viele Kategorien ein. Es ist besser, 4-6 große Kategorien hervorzuheben, innerhalb derer es engere Unterkategorien gibt. Es ist besser, zuerst die beliebtesten Kategorien zu verwenden.

6. Verwenden Sie 404 Seiten

7. Fügen Sie einen einkaufbaren Instagram-Feed hinzu

Instagram ist ein großartiges Tool zur Präsentation von Produkten. Fügen Sie Ihrer Website einen kaufbaren Instagram-Feed hinzu, um Besucher mit auffälligen Fotos anzulocken.

Es eignet sich auch ideal für die Präsentation von benutzergenerierten Inhalten. Untersuchungen zeigen, dass Millennials bei Kaufentscheidungen benutzergenerierte Inhalte berücksichtigen.

Produktseiten

Jede Produktseite sollte in erster Linie dem Zweck dienen, dem Besucher ihren Wert zu vermitteln. Zum Gestalten perfekte Seite Das Produkt erfordert viel Experimentieren.

8. Verwenden Sie hochwertige Bilder

Hochwertige Produktfotos sind einer der wichtigsten Bestandteile effektive Seite. Mehr als zwei Drittel der Verbraucher halten hochwertige Produktbilder für einen wichtigen Teil des Kaufentscheidungsprozesses, wichtiger als Beschreibungen und Bewertungen. Fügen Sie Fotos hinzu, die das Produkt aus verschiedenen Blickwinkeln zeigen, und verwenden Sie Videos. Die Wahrscheinlichkeit, dass Verbraucher einen Kauf tätigen, nachdem sie sich ein Video angesehen haben, ist um 85 % höher.

9. Geben Sie echte Preise, Lieferzeiten und Produktverfügbarkeit an

Das Schlimmste, was Sie tun können, ist, Ihre Kunden zu täuschen. 28 % der Verbraucher brechen einen Kauf ab, wenn unerwartete Kosten im Bestellpreis enthalten sind. Seien Sie stets klar und transparent über Preise, Versandkosten, Zusatzkosten, Lieferzeiten und Produktverfügbarkeit. Wenn Sie Ihren Kunden einen Mehrwert bieten, sind diese bereit, etwas mehr zu zahlen oder etwas länger zu warten.