Vodič za optimizaciju stopa konverzije. Tehnike metričke optimizacije Visoke stope klikanja dovode do visokih stopa pretvorbe

Faze izgradnje stohastičkog modela

• kvalitativna analiza (postavljanje svrhe analize, definiranje populacije, određivanje efektivnih i faktorskih obilježja, izbor razdoblja za koje se analiza provodi, izbor metode analize);
• preliminarna analiza simulirane populacije (provjera homogenosti populacije, isključivanje anomalnih opažanja, pojašnjavanje potrebne veličine uzorka, utvrđivanje zakona distribucije za pokazatelje koji se proučavaju);
• konstrukcija stohastičkog (regresijskog) modela (pojašnjenje popisa faktora, izračun procjena parametara regresijske jednadžbe, nabrajanje konkurentskih opcija modela);
• procjena primjerenosti modela (provjera statističke značajnosti jednadžbe u cjelini i njezinih pojedinih parametara, provjera usklađenosti formalnih svojstava procjena s ciljevima istraživanja);
• ekonomska interpretacija i praktična uporaba modela (utvrđivanje prostorno-vremenske stabilnosti izgrađenog odnosa, procjena praktičnih svojstava modela).

Modeli za simulaciju i optimizaciju gospodarskih procesa omogućuju dobivanje najboljih ekonomskih parametara prema prihvaćenom kriteriju i na taj način objektivno ocjenjuju postojeće rezerve u određenoj situaciji.

Simulacijski model– numerički ekonomski i matematički model proučavanog sustava, namijenjen za korištenje u procesu računalne simulacije stvarnog procesa.

Linearno programiranje– koristi se za pronalaženje optimalnih rješenja. Na temelju rješavanja sustava jednadžbi i nejednadžbi s funkcionalnom ovisnošću razmatranih procesa. Formulirana funkcija cilja omogućuje odabir najboljeg, optimalnog iz velikog broja alternativnih opcija.

Nelinearno programiranje– prijaviti se razne kombinacije: Funkcija cilja je nelinearna, ali su ograničenja linearna i obrnuto.

Dinamičko programiranje na temelju korak po korak rješenje problem, izračunavanje posljedica svakog koraka i usvajanje specifične strategije za sljedeće korake. Područje primjene: planiranje aktivnosti, raspodjela resursa tijekom vremena i za različite namjene, popravak i zamjena opreme.

Mrežno planiranje i metode upravljanja temelje se na korištenju mrežnih dijagrama, koji predstavljaju lance rada i događaja, odražavajući njihov tehnološki slijed na putu do postizanja cilja.

Teorija čekanja Na temelju proučavanja statističkih obrazaca zaprimanja zahtjeva, razvijaju se rješenja u kojima bi vrijeme čekanja u redu, s jedne strane, i zastoji uslužnih kanala, s druge strane, bili minimalni.

Teorija igara - koristi modele takvih situacija u kojima su interesi sudionika ili suprotni ili se ne podudaraju, iako nisu suprotni. Svaki sudionik odabire akcijsku strategiju koja osigurava najveći dobitak ili najmanji gubitak. Odluke se donose u uvjetima neizvjesnosti, jer radnje partnera su nepoznate. Koristi se u rješavanju mnogih gospodarskih problema, na primjer, izbor optimalnih rješenja u području poboljšanja kvalitete proizvoda, te pri određivanju rezervi.

Metode optimizacije pokazatelja ili, kako se još nazivaju, metode teorije odlučivanja sastavni su dijelovi matematičkih metoda koje se široko koriste u ekonomskim istraživanjima. Bez ovih metoda nemoguće je učinkovito planiranje i upravljanje modernim gospodarstvom koje je složen dinamički sustav. Metodama optimizacije pokazatelja konstruiraju se i kvalitativno analiziraju složeni makromodeli razvoja gospodarstva i njegovih grana, sheme predviđanja ponašanja gospodarskog sustava i uzimajući u obzir socioekonomske čimbenike, proizvodnju, potrošnju i razmjenu, modele određivanja cijena, inovativnost, itd.

Glavne i najčešće metode za optimizaciju pokazatelja su konstrukcija stabla odlučivanja, programiranje, analiza osjetljivosti, teorija čekanja, teorija igara i operacijsko istraživanje. Korištenje metoda za optimizaciju pokazatelja omogućuje nam produbljivanje kvantitativne analize, proširenje opsega ekonomskih informacija i intenziviranje izračuna.

Metoda stabla odlučivanja - metoda situacijske analize, čija je bit u postupku donošenja upravljačkih odluka u smislu procjene razine rizika po određenom pitanju koji se javlja kao rezultat provedbe bilo kojeg projekta. Metoda stabla odlučivanja najpopularnija je u menadžmentu za određivanje i odabir optimalnog tijeka djelovanja među dostupnim opcijama. Metoda stabla odlučivanja je dijagramski prikaz problema odlučivanja. Stablo odlučivanja je grafički prikazano u obliku strukture stabla. Usporedbom visine troškova i razine prihoda, analitičar (financijski menadžer) utvrđuje razinu neto dobiti i prikazuje je na čvorovima stabla kroz njegove grane. Svaka grana određuje racionalnost ove odluke, uzimajući u obzir vjerojatnost negativnog događaja. Dakle, metoda stabla odlučivanja omogućuje menadžeru da uzme u obzir različite pravce djelovanja, koordinira financijske rezultate s njima, prilagodi ih u skladu s vjerojatnošću koja im je dodijeljena i usporedi alternative. Sastavni dio ove metode je koncept očekivane vrijednosti.

Matematičko ili optimalno programiranje razvija teoriju i metode za rješavanje uvjetnih ekstremnih problema i temelj je formalnog aparata za analizu različitih problema upravljanja, planiranja i dizajna. Programiranje ima posebno važnu ulogu u problemima optimizacije javnog ekonomskog planiranja i upravljanja proizvodnjom. Problemi ekonomskog planiranja uglavnom se svode na izbor skupa brojeva (kontrolnih parametara) koji osiguravaju optimum određene funkcije u ograničenim uvjetima rada sustava.

Ovisno o svojstvima funkcija koje određuju pokazatelj kvalitete i ograničenjima problema, matematičko programiranje dijelimo na linearno i nelinearno.

Zadaci u kojima je funkcija cilja linearna, a uvjeti zapisani u obliku linearnih jednakosti i nejednadžbi, predmet su linearnog programiranja. Zadaci u kojima se indikator kvalitete rješenja ili neka od funkcija koje definiraju nelinearna ograničenja odnose na nelinearno programiranje.

Metoda linearnog programiranja najčešći u primijenjenim ekonomskim istraživanjima zbog svoje dovoljne jasnoće i jasnoće interpretacije. To poslovnom subjektu omogućuje donošenje najbolje informiranih (formalnih) odluka u uvjetima više ili manje strogih ograničenja u pogledu resursa koji su poduzeću na raspolaganju. Korištenje linearnog programiranja u analizi financijskih i gospodarskih aktivnosti posebno je učinkovito za rješavanje, prije svega, problema planiranja aktivnosti za pronalaženje optimalnih izlaznih parametara i najboljeg korištenja raspoloživih resursa.

Dakle, bit metode linearnog programiranja je pronaći maksimum ili minimum ciljne funkcije odabrane prema svrsi analize uz prisutnost ograničenja.

Provođenje ekonomskog i matematičkog modeliranja uključuje 3 glavne faze:

1) postavljanje ciljeva i definiranje ciljeva istraživanja, kvalitativni opis objekta u obliku ekonomskog modela;

2) formiranje matematičkog modela predmeta koji se proučava, odabir ili razvoj metoda istraživanja, programiranje modela na računalu, priprema početnih informacija;

3) analiza matematičkog modela, proračuni, obrada i analiza dobivenih rezultata.

Analiza osjetljivosti koristi se u planiranju proizvodnih aktivnosti, analizi investicijskih projekata i predviđanju neto dobiti poduzeća u uvjetima neizvjesnosti, promjena cijena, tržišne potražnje i ponude. Analiza osjetljivosti uključuje proučavanje ovisnosti pokazatelja uspješnosti (najčešće neto sadašnje vrijednosti i interne stope povrata) o varijacijama u vrijednostima pokazatelja uključenih u njegovo određivanje (ključne varijable). Omogućuje vam da odredite snagu reakcije efektivnog faktora na promjenu karakteristika faktora i odgovorite na pitanje, što će se dogoditi s efektivnim indikatorom ako se promijeni vrijednost neke početne vrijednosti? Na temelju toga naziva se i analiza "što ako". Analiza osjetljivosti temelji se na postupnoj promjeni početnog pokazatelja dok ostali pokazatelji ostaju konstantni.

Analiza osjetljivosti provodi se u nekoliko faza:

1) uspostavljanje formalne veze u obliku matematičke jednadžbe ili nejednakosti između rezultata i početnih pokazatelja koji ga tvore;

2) određivanje najvjerojatnijih vrijednosti za početne pokazatelje i mogući opseg njihovih promjena (varijacija);

3) proučavanje utjecaja promjena vrijednosti početnih pokazatelja na konačni rezultat.

Projekt s manjom osjetljivošću pokazatelja uspješnosti smatra se manje rizičnim

Kombinacija analize osjetljivosti i metode scenarija temeljene na teoriji vjerojatnosti provodi se u Monte Carlo simulaciji.

Monte Carlo metoda je numerička metoda koja se temelji na dobivanju velikog broja realizacija slučajnog procesa, koji se formira na način da se probabilistička obilježja (matematička očekivanja, vjerojatnost određenih događaja, vjerojatnost pada putanje procesa u određeno područje, vjerojatnost pada putanje procesa u određeno područje, matematička očekivanja, vjerojatnost zapadanja putanje u određeno područje, itd.) jednake su određenim vrijednostima problema o kojem se odlučuje.

Monte Carlo metoda temelji se na simulaciji masovnog procesa oduzimanjem njegovog napretka, pri čemu se slučajne fluktuacije određuju pomoću slučajnog broja ili tablice slučajnih brojeva. Ekonomski eksperiment može se zamijeniti statističkim ispitivanjima modela ekonomskog procesa. Konstrukcija ovog modela može se temeljiti na distribuciji slučajnih varijabli u procesu koji se proučava.

Dakle, bit Monte Carlo metode leži u činjenici da se umjesto analitičkog opisa sustava čekanja, slučajni proces koji se događa u sustavu čekanja „odigrava“ kroz posebno organiziranu proceduru. Kao rezultat ovog "izvlačenja", svaki put se provodi nova, drugačija implementacija slučajnog procesa. Ovaj skup implementacija može se koristiti kao vrsta umjetno dobivenog statističkog materijala, koji se obrađuje konvencionalnim metodama matematičke statistike. Nakon takve obrade mogu se dobiti gotovo sve uslužne karakteristike.

Simulacijsko modeliranje metodom Monte Carlo predviđa određeni redoslijed i faze istraživanja:

prva faza - razvoj modela predviđanja uključuje formiranje očekivanog simulacijskog modela, koji bi trebao adekvatno odražavati budući scenarij za projekt;

druga faza - identifikacija čimbenika rizika uključuje odabir ključnih varijabli za modeliranje;

treća faza - utvrđivanje uvjeta korelacije je uspostavljanje formalnog odnosa između pokazatelja uspješnosti i odabranih ključnih varijabli;

četvrta faza - probabilistička distribucija odabranih ključnih varijabli uključuje sljedeće korake: određivanje ograničenja mogućih promjena odabranih ključnih varijabli; postavljanje pondera vjerojatnosti izvan vrijednosti;

peta faza - simulacijsko predviđanje zahtijeva generiranje slučajnih scenarija provedbe projekta korištenjem odabranih pretpostavki.

šesta faza - analiza dobivenih rezultata zahtijeva statističku procjenu i interpretaciju dobivenih rezultata simulacije.

Simulacijsko modeliranje Monte Carlo metodom koristi se za izgradnju matematičkog modela investicijskog projekta s teško predvidivim pokazateljima. Svrha mu je odrediti distribuciju rezultata provedbe projekta na temelju probabilističke distribucije njegovih ključnih varijabli i korelacije među njima.

Dobivene vrijednosti pokazatelja uspješnosti projekta (neto sadašnja vrijednost ili interna stopa povrata) koriste se za konstrukciju grafikona gustoće njegove distribucije s vlastitim matematičkim očekivanjem i standardnom devijacijom. Na temelju vrijednosti matematičkog očekivanja i standardne devijacije izračunava se koeficijent varijacije pokazatelja uspješnosti projekta, pomoću kojeg se procjenjuje pojedinačni rizik projekta.

Značenje i suština ekonomske analize

Ekonomija proučava ekonomske sustave na mikro i makro razini. Prve stvaraju pojedinačni ekonomski subjekti, poput kućanstava ili poduzeća. Makroekonomija proučava sustave država, međunarodnih unija i globalnih zajednica. Same ekonomske strukture složene su tvorevine s ogromnim brojem veza, utjecajnih čimbenika i elemenata. Cilj ekonomske teorije je pronaći ravnotežu sustava u uvjetima rastuće potražnje i ograničenih resursa za proširenje ponude. Kako bi postigla svoje ciljeve, znanost koristi skup alata koji se nazivaju metodama i koji omogućuju prodiranje u bit predmeta koji se proučava.

Analitički rad u okviru ekonomskih istraživanja je integrirani pristup koji uključuje pretraživanje, mjerenje i konačnu generalizaciju utjecaja čimbenika na performanse sustava kroz izračune i korištenje drugih oblika istraživanja. Analiza se temelji na sljedećim koracima:

• Provođenje promatranja, generiranje niza apsolutnih i relativnih pokazatelja.
• Analiza utjecajnih čimbenika, njihovo grupiranje, detaljizacija.
• Prikupljanje podataka i izračuni, zbrajanje, oblikovanje praktičnih rješenja.

Napomena 1

Bit analize, kao skupa istraživačkih metoda, je stalno uspoređivanje, traženje uzročno-posljedičnih veza i utvrđivanje kvantitativnog utjecaja.

Analitički pristup u suvremenim uvjetima podrazumijeva cjeloviti i sustavni pristup. Metode u okviru ekonomske analize dijele se na formalizirane i neformalne. Prvi omogućuju razmatranje pokazatelja u strogoj matematičkoj ovisnosti. Drugi uključuje korištenje logičkog i kreativnog načina razmišljanja. Uobičajeno je razlikovati klasične, tradicionalne, matematičke i statističke metode, te metode odlučivanja i financijskih proračuna.

Metode optimizacije pokazatelja u ekonomiji

U ekonomiji se u analitičkom radu često koriste tradicionalni ili matematički pristupi. Metoda donošenja odluka ili optimizacije pokazatelja jedan je od matematičkih alata. Široko se koristi za donošenje upravljačkih odluka u području ekonomske regulacije objekata. Za poboljšanje učinkovitosti i kvalitete studije neophodna je optimizacija pokazatelja:

• makromodeli;
• predviđanje ekonomskog ponašanja;
• uzimanje u obzir društveno-ekonomskih čimbenika;
• uzimajući u obzir utjecaj proizvodnog lanca;
• cijene;
• implementacija inovacija.

Optimizacija indikatora također uključuje popis metoda koje uključuju formiranje stabla odlučivanja, programiranje, analitiku osjetljivosti, teoriju čekanja, teoriju igara i operacijsko istraživanje. Korištenje metoda odlučivanja omogućuje nam produbljivanje proučavanja kvantitativnih pokazatelja, stvaranje šireg informacijskog polja i točnije izračune.

Za analizu situacije u svrhu donošenja upravljačke odluke koristi se stablo odlučivanja. Shematski prikazuje faze provedbe planirane radnje u cilju pronalaženja slabe točke i procijeniti rizike. Stručnjak koji razvija shemu mora uzeti u obzir troškove provedbe ideje i potencijalni prihod. Samo stablo omogućuje procjenu racionalnosti odluke i njezine rizičnosti u različitim fazama. Ova metoda omogućuje vam da razmotrite utjecaj akcije na rad cjelokupnog ekonomskog sustava u cjelini i minimizirate negativne posljedice ili pogreške.

Optimalno programiranje ima široku primjenu u planiranju. Omogućuje vam optimizaciju rada gospodarskog sustava i provedbu odgovarajućih upravljačkih odluka. Bit programiranja je razviti funkcionalne ovisnosti parametara koji se proučavaju. Može biti linearna i nelinearna, potonja se koristi za ocjenu pokazatelja kvalitete.

Linearno programiranje omogućuje procjenu potencijala rješenja, proizvodnog učinka i drugih ekonomskih parametara koji podliježu ograničenjima. U tu svrhu izrađuje se ekonomski model koji se potom opisuje matematičkim formulama. Na temelju njih se izračunava rezultat i analiziraju dobiveni podaci.

Analiza osjetljivosti, Monte Carlo metoda

Utjecaj skupa parametara na konačni rezultat utvrđuje se analizom osjetljivosti. Koristi se za izračun potencijalne dobiti, uspješnosti investicijskih aktivnosti, praćenje fluktuacija cijena i procjenu ravnoteže ponude i potražnje. Ovaj tip analiza omogućuje uvid u promjene konačnog pokazatelja ovisno o promjenama svakog od utjecajnih čimbenika. Da biste izvršili ovaj analitički rad, morate proći kroz sljedeće korake:

1. Uspostavljanje veze između faktora i konačnog rezultata primjenom matematičkih jednadžbi.
2. Određivanje vjerojatnih pokazatelja konačnih vrijednosti ovisno o promjenama faktora.
3. Praćenje utjecaja promjena na konačni rezultat.

Što je niža osjetljivost konačnog pokazatelja u odnosu na faktore i parametre, to se fenomen koji se proučava smatra manje rizičnim. Obično se analiza osjetljivosti koristi zajedno s metodama scenarija u izgradnji Monte Carlo modela.

Ova se metoda koristi za velike skupove podataka u kojima se fluktuacije određuju pomoću tablica nasumičnog broja. Model vam omogućuje rad sa sustavima koji imaju mnogo međusobnih veza. Metoda razmatra slučajne scenarije koji se obrađuju pomoću matematičkih izračuna. Kao rezultat toga, možete dobiti veliki broj karakteristika koje opisuju predmet ili fenomen koji se proučava.

Napomena 2

Postoji i simulacijska verzija metode Monte Carlo. Koristi se u složenim slučajevima kada je gotovo nemoguće predvidjeti konačni rezultat. Primjena metode omogućuje praćenje distribucije vlastitih očekivanja i vjerojatnosti odstupanja u izračunima. Kao rezultat toga dobiva se koeficijent varijacije koji omogućuje procjenu rizičnosti projekta ili investicije.

Mnogi zaposlenici, a još više HR stručnjaci, znaju što je optimizacija osoblja. Međutim, neke suptilnosti ovaj proces nisu svima poznati - stoga optimizacija broja osoblja u poduzeću nije uvijek trenutno rješenje goruće probleme, ili bi načelno trebalo podrazumijevati smanjenje broja radnika. Uzimajući u obzir suvremene trendove u vođenju kadrovskih evidencija, svaki menadžer ili stručnjak za ljudske resurse treba posvetiti veliku pozornost optimizaciji osoblja i njegovog broja.

Što je kadrovska optimizacija

Proces optimizacije u cjelini je pretraga najbolje rješenje, što će zapravo donijeti najveći mogući rezultat uz najmanji trošak. Sukladno tome, kadrovska optimizacija je proces koji osigurava najbolju ravnotežu između troškova održavanja osoblja i učinkovitosti njegovih gospodarskih aktivnosti. Istodobno, tehnike optimizacije mogu biti različite - suvremena dostignuća u upravljanju kadrovskim evidencijama pružaju ogroman broj moguće opcije akcije za menadžere ili stručnjake za ljudske resurse.

Potrebno je razdvojiti pojmove kadrovske optimizacije i kadrovske optimizacije. U drugom slučaju, to znači konkretnu provedbu kadrovskih mjera koje mijenjaju broj zaposlenih u poduzeću ili između njegovih pojedinih strukturnih odjela. Dok skup mjera za optimizaciju osoblja u cjelini ne mora uključivati ​​promjene u rasporedu osoblja, ali uključuje druge aspekte radne aktivnosti.

• Smanjite troškove poslodavca za podršku radnoj snazi. U većini slučajeva optimizacijski postupci usmjereni su upravo na smanjenje troškova. Ovaj cilj se može postići na različite načine.
• Povećajte stvarne kvalifikacije zaposlenika. Postupak optimizacije često se povezuje s poboljšanjem njihove radne učinkovitosti.
• Riješite se neučinkovitih zaposlenika. Sastav osoblja bilo kojeg poduzeća potrebno je povremeno ažurirati i ukloniti neučinkovite radnike iz njega - takve mjere najlakše je provesti u okviru optimizacije osoblja.
• Unaprijediti organizacijsku strukturu. Optimizacija osoblja može značajno pojednostaviti sustave upravljanja osobljem i omogućiti rješavanje mnogih upravljačkih aspekata aktivnosti.

Ovo je samo kratak popis primjera pozitivnih aspekata optimizacije. Međutim, kada ga provodite, treba imati na umu da nepravilna optimizacija osoblja ne samo da ne može pridonijeti postizanju očekivanih rezultata, već, naprotiv, može pogoršati ukupnu ekonomsku uspješnost tvrtke, njen imidž i stanje njegovih zaposlenika. .

Čak i sada, u mnogim slučajevima, pod konceptom kadrovske optimizacije i zaposlenici i poslodavci podrazumijevaju izravno smanjenje osoblja ili njegovog broja. Međutim, u praksi samo smanjenje samo po sebi nije učinkovit alat za optimizaciju i može se koristiti samo u kombinaciji s drugim mjerama ili se uopće ne mora koristiti. Stoga i zaposlenici i poslodavci moraju biti svjesni da kadrovska optimizacija ne prijeti uvijek nekome otkazom.

Kako se u poduzeću provodi optimizacija osoblja?

Postupak optimizacije osoblja u poduzeću u mnogim aspektima ovisi o metodologiji kojom će se provoditi. Dakle, klasični pristup optimizaciji osoblja izgleda kao prilično jednostavan pothvat, ali ima mnogo nedostataka i nije relevantna tehnika u modernom upravljanju ljudskim resursima. No, mnogi poslodavci mu pribjegavaju pa bi se s njime trebao upoznati svaki sudionik radnog odnosa.

Optimiziranje broja osoblja poduzeća standardnom metodom uključuje uklanjanje onih zaposlenika koji ne sudjeluju izravno u stvaranju dobiti poduzeća ili čiji je doprinos njegovom formiranju minimalan. Istodobno, ponekad se mogu primijeniti prilično oštre mjere u obliku masovnih otpuštanja, uzimajući u obzir čisto ekonomske pokazatelje. U ovom slučaju, negativni aspekti ovog procesa mogu biti smanjenje produktivnosti preostalog osoblja, uklanjanje radnika koji su neizravno pozitivno utjecali na radnu učinkovitost, smanjenje imidža poduzeća i drugi rizici.

Suvremeni pristup optimizaciji broja osoblja podrazumijeva cjelovitiju provedbu svih povezanih postupaka.

Povećanje prometa može vam donijeti veću prodaju, ali važno je usredotočiti se na pretvaranje postojećih posjetitelja u kupce.

U svakoj fazi kupčevog puta postoje mogućnosti da se on skrati, pojednostavi i poboljša. Eksperimentiranjem i analizom možete prilagoditi svoju web-lokaciju kako biste ljude približili kupnji. Taj se proces naziva optimizacija stope konverzije - CRO.

CRO je tehnika koja vam omogućuje povećanje postotka vašeg prometa koji čini kupnje ili konverzije.

Postoje i mnoge manje konverzije koje dovode do kupnje. Na primjer, konverzija za početnu stranicu može biti na stranicu proizvoda. Na stranici proizvoda konverzija može biti klik na gumb "Dodaj u košaricu". Konverzija ovisi o namjeni određenog dijela vaše stranice.

Kako biste optimizirali stope pretvorbe (bilo koje veličine), morate neprestano testirati svaki aspekt svoje web stranice.

Je li CRO pravi izbor za vas?

CRO je bitan alat za vlasnike tvrtki, ali nije za svakoga. Za uspješnu optimizaciju prvo morate privući dovoljno prometa na svoju stranicu.

Bez određenog broja posjetitelja nećete moći razumjeti kako ljudi koriste vašu internetsku trgovinu. Da biste shvatili odgovara li vam, morate obratiti pozornost na neke temeljne aspekte.

Uvod u A/B testiranje

Jedan od glavnih elemenata CRO-a je A/B testiranje.

A/B testiranje je usporedba dviju verzija iste stranice kako bi se odredila najučinkovitija. Unutar njega postoje dva različite verzije stranice se istovremeno prikazuju dvjema grupama posjetitelja. Stranica s najvećim rezultatom proglašava se pobjedničkom.

Prije provođenja A/B testiranja morate razumjeti privlači li vaša stranica dovoljno prometa da biste dobili statistički značajne rezultate.

Kako biste izračunali koliki je promet potreban za A/B testiranje, potrebno je unijeti trenutnu stopu konverzije stranice koja vas zanima. Ako je promet manji od onoga što je potrebno za test, prvo se usredotočite na privlačenje više korisnika na stranicu.

Određivanje stope konverzije na stranici

Da biste odredili svoju pravu stopu konverzije, najprije instalirajte na svoju web stranicu Google Analytics. Pomoću ovog alata možete odrediti stope konverzije za određeni dio stranice. Ali može se koristiti samo za utvrđivanje imate li dovoljno prometa za uspješno A/B testiranje.

Najbrži način za određivanje stopa konverzije za određene stranice je korištenje izvješća Stranice za prijavu u Google Analyticsu (Ponašanje > Sadržaj web-mjesta > Stranice za prijavu).

Provjerite je li vremensko razdoblje koje ste postavili jednako vremenu budućeg testiranja, na primjer, 30 dana. Zatim s popisa odaberite stranicu koju želite testirati.

Da biste odredili stopu konverzije za određeni cilj stranice, morate dodati dodatnu dimenziju u svoje izvješće. Kliknite " Dodatni parametar", za to odaberite Ponašanje > Druga stranica. Ovo izvješće će vam pokazati koje stranice posjetitelji posjećuju i koji postotak posjetitelja prve stranice posjećuju njih.

Na primjer, odaberite koliko ljudi ide s početne stranice na stranicu s pojedinostima o proizvodu početna stranica kao stranicu za prijavu, zatim unesite stranice s opisima proizvoda u stupac "Druga stranica". Postotak u stupcu "Sesije" bit će stopa konverzije za ovu radnju.

Kako stvoriti eksperiment optimizacije stope konverzije

Ako vaša stranica privuče dovoljno posjetitelja za uspješno provođenje A/B testiranja, možete početi eksperimentirati.

Za pokretanje A/B testiranja možete koristiti alate kao što su Optimizely, Convert, Adobe Target ili Google Content Experiments i postaviti ciljeve za svoju web stranicu u Google Analyticsu. Stvorite zaseban cilj za svaku radnju koju ćete testirati.

Skočne poruke izvrsne su za izradu popisa email adrese za slanje poštom. Prema podacima za 2014., 80% pretplatnika na newsletter stranice kupilo je barem jedan od ponuđenih proizvoda unutar 6 mjeseci.

Informacija o broju ljudi koji su već kupili ovaj proizvod stvara učinak hitnosti i također je signal društvenog odobravanja. Istraživači bihevioralne psihologije sa Sveučilišta Kentucky otkrili su da hitnost uzrokuje da ljudi djeluju brzo i impulzivno.

3. Dodajte recenzije

Jesu li veliki izdavači ikada pisali o vašoj stranici? Koriste li utjecajne osobe iz industrije vaš proizvod? Dodajte izjave i recenzije na glavnu stranicu, to će pomoći u jačanju povjerenja u resurs. 88% potrošača vjeruje recenzijama onoliko koliko vjeruje preporukama prijatelja i obitelji.

Pretraga proizvoda

Jednom na početna stranica, korisnici bi trebali odmah moći doći do stranica proizvoda za koje su zainteresirani i vidjeti proizvode koji bi ih mogli zanimati. 47% posjetitelja web stranice prvo pogleda stranice proizvoda. Kako biste lakše pronašli ono što tražite, omogućite jednostavnu navigaciju, jasne kategorije, dodajte traku za pretraživanje i predložite slične proizvode.

4. Koristite Smart Search

Nakon što je proveo CRO analizu, engleski trgovac Topshop otkrio je da korisnici imaju poteškoća s korištenjem trake za pretraživanje. Istovremeno, oni posjetitelji koji su koristili pretraživanje kupovali su 10 puta češće od ostalih. Poboljšanjem dizajna trake za pretraživanje, Topshop je uspio povećati stope konverzije za 5,8%.

Ako vaša online trgovina ima mnogo proizvoda, dodajte pametno pretraživanje na svoju stranicu. Predlaže opcije proizvoda čim korisnik počne upisivati ​​svoj upit, uzimajući u obzir alternativna imena dobra i greške.

5. Učinkovito organizirajte kategorije

Navigacija po stranici treba biti što jasnija i praktičnija. Ne dijelite proizvode u previše kategorija. Bolje je istaknuti 4-6 velikih kategorija, unutar kojih će biti uže potkategorije. Bolje je prvo koristiti najpopularnije kategorije.

6. Koristite 404 stranice

7. Dodajte Shopable Instagram Feed

Instagram je izvrstan alat za predstavljanje proizvoda. Dodajte Instagram feed koji možete kupovati na svoju stranicu kako biste privukli posjetitelje fotografijama koje privlače pažnju.

Također je idealan za prikazivanje sadržaja koji su izradili korisnici. Istraživanja pokazuju da milenijalci prilikom donošenja odluka o kupnji uzimaju u obzir sadržaj koji generiraju korisnici.

Stranice proizvoda

Svaka stranica proizvoda trebala bi služiti prvenstvenoj svrsi priopćavanja svoje vrijednosti posjetitelju. Za stvaranje savršena stranica proizvod će zahtijevati mnogo eksperimentiranja.

8. Koristite slike visoke kvalitete

Visokokvalitetne fotografije proizvoda jedna su od najvažnijih komponenti učinkovitu stranicu. Više od 2/3 potrošača smatra kvalitetne slike proizvoda važnim dijelom procesa odlučivanja o kupnji, važnijim od opisa i recenzija. Dodajte fotografije koje prikazuju proizvod iz različitih kutova, koristite videozapise. Potrošači imaju 85% veću vjerojatnost da će obaviti kupnju nakon gledanja videa.

9. Navedite stvarne cijene, rokove isporuke i dostupnost proizvoda

Najgora stvar koju možete učiniti je prevariti svoje kupce. 28% potrošača će odustati od kupnje ako su neočekivani troškovi uključeni u cijenu narudžbe. Uvijek budite jasni i transparentni u pogledu cijena, troškova dostave, dodatnih troškova, vremena isporuke i dostupnosti proizvoda. Ako kupcima ponudite vrijednost, oni će biti spremni platiti malo više ili pričekati malo duže.