轉換率優化​​

了解不同渠道的轉換率優化策略

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轉換率是數位行銷當中至關重要的環節,也是優化行銷漏斗ROI的核心战略,電商品牌透過優化每一個階段的轉換率,創造高效能的行銷漏斗,一步步地把訪客轉換為顧客。

轉換率優化其實就是心理學媽媽與數學爸爸的孩子,心理學讓你更聰明的實踐理論,而數學模型讓你更完整的分析成效。在OOSGA,我們把顧客旅程徹底拆成個別的接觸點,並尋找模式以定義出行銷漏斗,最後在優化漏斗中的每一個環節,達到顧客生命價值的最大化。

Masa Chen, Partner & Strategy Consultant at OOSGA

什麼是轉換率優化(CRO)?​

轉換率優化 – 定義、工具、以及優化策略
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轉換率指的是,執行某個動作的比例。什麼意思?假設有一家公司提供數據分析軟體,而這間公司在網站上有一個頁面專門介紹此軟體,以及一個按鈕讓訪客購買。透過追蹤數據,我們發現平均每天都有100位用戶造訪此頁面,而點擊購買軟體的用戶平均有20人,這時,我們即可說,此頁面的轉換率為20%。

轉換率算法

為什麼CRO重要?

轉換率可以說是一個網頁上最有用的KPI,通過追蹤轉換率,團隊可以更有效的判斷每一個數位渠道的投資報酬,並以此為基準去判斷如何分配預算等。

而轉換率有用的地方遠不止如此,在業界當中,有一句很出名的話「比起Double你的流量,Double你的轉換率來得輕鬆太多」。確實,時常我們看到,僅僅是一個重新設計,就能讓轉換率大幅的提升,五倍~十倍的結果也不是個別案例,甚至非常常見。

並且,越來越多的公司也意識到了轉換率優化的重要性。在一次eConsultancy與RedEye Optimziation的調查當中,他們發現,近乎全部的企業意識到自己需要增強轉換率優化的策略。然而,同一個調查也指出,63%的美國企業表示他們在轉換率優化上缺乏有架構性的策略,以及41%的企業表示團隊不大懂的如何評估轉換率。

最後在加上CRO軟體市場的快速成長,我們不難看出轉換率優化的重要性,以及建立一個CRO策略的急迫性。

如何優化轉換率?CRO策略

在開始優化轉換率之前,有一個非常重要的問題我們忽略了。那就是我們究竟要優化什麼的轉換率?

從顧客意識到問題、尋找解決辦法、比較不同公司所提供的方案、並嘗試某一家公司的產品或服務、到最後決定去購買,這整個過程是所謂的顧客旅程。

而在每一個階段,客戶的思維模式是非常不同的,團隊必須要真正的理解客戶在每一個階段的痛點,並思考如何解決這些問題,讓客戶能夠更好的做決定,並走向行銷漏斗的下一個階段。

(在OOSGA,我們雖然不使用銷售漏斗,而是使用我們內部的工具:Spring Funnel,但是銷售漏斗依然是非常有效的模型,以區隔不同心理層面的顧客,並客製最相關的策略)

舉個例子來說,今天一位女士在百貨公司裡逛街,她並沒有對某個品牌或某種產品表現出明確的興趣,那這時候,這位潛在顧客就是在漏斗中即是非常上面的位置(潛在客戶)。這時團隊要問的問題即是,如何讓他想要多了解我們提供的產品或服務? 在服飾店stranger變成visit的最常見手法是展示櫥窗,而這時候,我們就可以針對展示櫥窗來做一個轉換率的追蹤了。

  • 多少看過了我們展示櫥窗的人,選擇進來?

在轉換率追蹤時,如何取得乾淨的統計數據非常重要,對於經過櫥窗的人來說,有些也許是已經對品牌有興趣、有些可能是根本連櫥窗都沒看,而是經過的每一家都造訪、有些甚至是五個人一組一起進來,但裡面只有一人展現明確興趣。 過濾掉會影響數據品質的因素後,團隊即可開始每週觀察櫥窗的效能,並判斷每一次的風格、色系、以及品項對於轉換率的影響為何,並不斷的優化。

而整個漏斗他有多種階段,右圖提出了六種,從潛在客戶,到品牌的大使(Brand Ambassador),取決於不同的產業,會有不同的漏斗規劃模式,建立最適合自己的漏斗是最重要的。

行銷漏斗圖表 infographic

四個提升轉換率的策略

Discover The Value - 尋找價值​

在了解Funnel後,還必須在清楚一個概念,才能真正開始理解轉換率,那就是每一個階段的品質,Prospect的品質、Lead的品質、MQL、SQL、以及客戶&粉絲的品質,都非常重要,在定義Propsect時,行銷團隊絕對不會想要一組不乾淨的數據所定義的Persona,這樣子的Persona將大幅的增加行銷預算。而行銷也不想要給業務低品質的SQL,這樣將會增加業務無意義的工作量,並加劇行銷與業務之間的裂縫。

人物誌是一個虛擬的人物,它象徵的是一個品牌最理想的顧客,而一個用戶或消費群較廣的品牌,可能甚至擁有好幾種不同的人物誌。之所以所有公司都必須要擁有人物誌的原因在於,它會讓所有團隊都清楚,自己現在正在向誰傳遞怎麼樣子的訊息,並思考這個訊息是否對於鎖定客群來說會有極強的相關性。

而人物誌對於內容行銷更是如此,內容行銷說穿了就是通過創造內容與客戶互動,然而,正如同任何互動,知道對象是誰非常重要。舉一個最基本的例子,如果品牌的人物誌的居住地區在台北,那麼這時,當寫手在某個部落格中,想要形容高聳時,就不應該用晴空塔、或雙子星大廈去做比較,用101將會是更貼切,且更相關的選擇。 如果今天你的人物誌是一位充滿夜生活,並且大學即將畢業的學生時,使用非常理性的陳述方式,將無法真正的打動鎖定客群的心。

Lead對於B2B商來說尤其重要,而這不僅是數量,質量也是同樣重要,然而,時常在在整個行銷&銷售漏斗中,我們總是急著將Lead往下推,而沒有考慮Lead本身的品質,這對於整個團隊來說是非常懊惱且耗資的。以下是幾種方法去提升lead的品質:

  • 整合行銷與銷售,讓雙方彼此有對於Lead的品質有同樣的定義
  • 導入Lead Scoring的概念進入流程中,好比說下載ebook加五分等等..
  • 將組織的重心發在長期發展,並基於此點培養組織文化(例如重心放長期的KPI機制)
  • 導入行銷自動化以及個人化

MQL與SQL的最大不同於在於誰在處理此Lead,M – Marketing 代表行銷部門在處理, S – Sales 代表的則是銷售。 建立於此本質上的不同MQL在何時換手的決定必須非常小心,倘若太早換手銷售則必須花很多的時間在轉換上,而太晚換手,潛在客戶可能已經轉向競爭對手的產品或服務,或是已經失去興趣。

以往我們用兩種方式去評斷客戶健康程度,A~F、或是紅綠黃,然而隨著CRM的數據變得更龐大以及精細,如此的模型難以規模化管理,所以我們開始使用Client Scorecard以提升精確程度。 以下為幾種評估客戶健康分數的KPI 

  • 產品使用頻率
  • 產品使用深度(功能性)
  • 獨特性最高的產品性能使用率
  • 成長曲線
  • 續約次數
  • 問券調查結果
  • 聯繫Support的頻率
  • …更多

明確、減少會讓訪客分心的元素​

如果有一個網頁,上面提供五種不同的服務,這就如同一個櫥窗有五種不同風格一般,Target將會搞不清楚此公司所提供的產品或服務、更搞不清楚此品牌的意義為何,一間公司絕對有數十種不同的產品與服務,但是,團隊必須要精準的針對不同客群,提供不同服務。

最理想的情況是,任何轉換媒介(如網頁)上面都少於三種轉換元素,或稱CTA

  1. 第一種為品牌最想要Target執行的動作(如購買),這時的Target已經在漏斗中的非常下層了,不僅他對產品有興趣、也對品牌有信心,這時團隊只需要提供資訊以及吸引人的轉換CTA即可。
  2. 第二種則是針對對產品有極大興趣,但尚未對品牌建立足夠的信心,所以Target尚不會選擇購買,但也許一個產品Demo或是一對一諮詢將可以讓他往漏斗的更下層前進。
  3. 第三種則是尚不認為自己需要此產品、也不太清楚這個品牌,這時可以讓他訂閱Newsletter並慢慢的培養這段關係,在他未來意識到需求時,即時的出現解決他的問題。

如何設計高轉換的登陸頁面(Landing Page)?​

登陸頁面的設計非常重要,Landing Page與心理學可以說是相輔相成,一個好的Landing Page,設計的就像是一個漏斗一般,從....​

顏色心理學​

顏色在品牌的設計當中是最核心的存在,而在廣告、網頁、CTA、社群媒體等的應用也是至關重要,常常電子商務在做A/B測試時,就是利用顏色做測試。舉個例子來說,全世界的信號燈都是「綠行; 紅停」,那麼CTA同理,我們是否可以假設顧客綠色的按鈕會讓訪客更容易執行動作?Hubspot於一次研究當中,針對紅色與綠色的按鈕做了測試,結果呢?從2000多個訪客當中,紅色的點擊率遠比綠色的點擊率高出了21個百分比。

當然,顏色的應用遠遠不止紅色&綠色那麼簡單,就如同QuickSprout在這篇文章中也指出「85%的消費者表示顏色是他們決定購買的最主要因素」、「90%的購物決策被視覺因素所影響」、以及「顏色提升品牌識別度高達80%」。

根據不同的消費者階段,提供不同的顏色體驗,將可以大幅的提升轉換率,但同時,也要小心不要忽略了顏色對品牌的影響,品牌識別度時常就是在這些不同的渠道的顏色應用所影響的。

色彩心理學 - 品牌識別的核心策略​

品牌時常忽略了色彩的重要性,因為顏色的效能性很難追蹤,更無法優化,但是仔細一看市場領袖,我們都能輕鬆發現....​

A/B測試​

轉換率優化的房子裡的大象,A/B測試是最被使用的轉換率優化策略,它的意思也非常簡單,同時推出兩種不同的版本,並追蹤成效,來判斷哪一個版本的表現比較好。A/B測試是什麼都可以測試的,最常見的如:文案、圖片、顏色、排版、Offer等..雖然是數據分析領域中的一部分,但正常情況來說,團隊是不需要請一個數據科學家來執行A/B測試的。然而,缺乏根據的測試也是毫無意義的,團隊必須要真正的洞悉數據,並取得”Actionable Insight”,在開始建立A/B測試策略。

一位數位營銷專家指出,A/B測試的最佳策略即是,不斷的測試、測試、再測試。但同時,確保團隊每一次的測試都能夠學到新的東西,並應用在下一次的測試當中。

最後,還要注意的是統計上的正確性,假設80%的轉換率來自A版本,而20%的轉換率來自B版本,我們通常會直接認為A版本將提供較高的轉換率,而忽略了A版本所測試的族群可能只是潛在客戶中的極小樣本,兒更廣泛的應用到其他元素當中,最後導致整體轉換率受影響、降低。

在2014年時,整個富比世500裡面,只有17%的公司有明確的A/B測試策略,然而現在已經超過一半的公司都有在規律的執行A/B測試,並且其中,有高達60%的公司表示A/B測試對於轉換率優化非常重要。

A/B測試的策略解析​

A/B測試至關重要,對於數據量並非大到可以帶進機器學習模型、同時,數據量沒有小到無法達到統計正確的公司來說,A/B測....​

Author: Masa Chen

Masa Chen為台北辦公室的資深合夥人,主要業務範疇為協助先進亞洲之企業轉型。

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