Współczynnik konwersji

Z Encyklopedia Zarządzania
Wersja z dnia 07:42, 2 lis 2023 autorstwa Sw (dyskusja | edycje) (Clean up, replaced: → (2), : → :, replaced: * → * (5))
Współczynnik konwersji
Polecane artykuły

Współczynnik konwersji (ang. Conversion rate) jest to stosunek liczby pożądanych akcji podjętych przez użytkownika do liczby sytuacji, w jakich potencjalnie mogą one być zrealizowane.

Współczynnik ten używany jest najczęściej przez przedsiębiorców prowadzących sklep internetowy. Liczba sytuacji oznacza ilość wejść na stronę sklepu przez kliknięcie w reklamę, a akcje to wykonanie przez użytkownika określonych czynności takich jak, na przykład dokonanie zakupu, wypełnienie formularza, zapisanie się do newslettera, rejestracja na stronie, pobranie pliku, obejrzenie filmu udostępnionego na stronie. Cel konwersji powinien być dokładnie określony, na przykład dokonanie zakupu za kwotę wyższą niż 200 zł.

Współczynnik konwersji można obliczyć korzystając ze wzoru:

CR=A/C*100%

Gdzie:

CR - współczynnik konwersji

A (ang. action) – liczba akcji podjętych przez użytkowników

C (ang. clicks) – liczba kliknięć w reklamę

Przykład: Jeśli sklep zanotował 10 000 odwiedzin ze wszystkich kanałów, z tego 150 użytkowników dokonało zakupu. To wskaźnik konwersji dla sklepu w tym okresie wynosi 150: 10000 x 100% = 1,5%.

TL;DR

Współczynnik konwersji to stosunek liczby pożądanych akcji podjętych przez użytkownika do liczby sytuacji, w jakich mogą się one zrealizować. Jest często używany w e-commerce do obserwowania zachowań klientów i oceny skuteczności kampanii marketingowych. Poprawa współczynnika konwersji może być osiągnięta poprzez skierowanie kampanii do odpowiednich klientów, intuicyjną budowę strony, oferowanie różnych form płatności i analizę potrzeb klientów. Czynniki obniżające współczynnik konwersji to m.in. nieprecyzyjne nagłówki, nieczytelna zawartość strony i problemy techniczne. Narzędzia do mierzenia konwersji to np. Google Analytics, Kissmetrics, Clickmeter, Improvely i Optimizely.

Zastosowanie współczynnika konwersji[1]

Współczynnik konwersji szczególnie często wykorzystywany jest w branży e-commerce, dzięki niemu właściciele sklepów internetowych mogą obserwować zachowania klientów. Dodatkowo wskaźnik ten pokazuje jaka jest skuteczność danej kampanii marketingowej i pozwala wyliczyć jaki jest koszt pozyskania klienta. Zebrane w ten sposób dane pozwalają na podejmowanie decyzji prowadzących do m.in. poprawy użyteczności witryny lub odzyskiwania utraconych z jakiegoś powodu klientów. Współczynnik ma również zastosowanie przy przewidywaniu przyszłych przychodów, dzięki czemu przedsiębiorca może podejmować decyzje dotyczące optymalizacji swojego sklepu internetowego a także oferowanego asortymentu.

Czynniki podwyższające współczynnik konwersji

Niezwykle ważne jest poprawienie współczynnika konwersji i maksymalizacja szans na to, że dany gość strony internetowej zakupi produkt lub usługę. Wpływa to powiem bezpośrednio na przychody przedsiębiorstwa. Dlatego tak istotne jest o dbanie o wysokość tego współczynnika. Mogą na to wpływać następujące czynniki: [2]

  • Skierowanie kampanii marketingowej do właściwego klienta
  • Intuicyjna budowa strony internetowej
  • Unikalne i pełne opisy produktów
  • Oferowanie klientom różnych form płatności
  • Analiza potrzeb, oczekiwań i preferencji klientów w celu dostosowania do nich strony
  • Przejrzysta polityka zwrotu towarów
  • Użycie precyzyjnych słów kluczy

Czynniki obniżające współczynnik konwersji

Przedsiębiorcom zależy przede wszystkim na zwiększeniu współczynnika konwersji, niestety często przez niedopatrzenie lub brak odpowiedniej wiedzy, popełniają błędy. Najczęstsze z nich to:

  • Użycie nieprecyzyjnych lub wprowadzających w błąd nagłówków
  • Niechlujna lub nieczytelna zawartość strony
  • Użycie zdjęć złej jakości
  • Informacje ważne dla klienta nie są widoczne na pierwszy rzut oka
  • Problemy techniczne występujące na stronie internetowe

Narzędzia do mierzenia konwersji

  • Google Analytics to system który pozywa na mierzenie sprzedaży i konwersji na stronie internetowej oraz pozwala na wgląd w zachowanie użytkowników odwiedzających witrynę z różnych kanałów. Pokazuje także ile czasu spędzają na poszczególnych podstronach oraz co i kiedy oglądają.
  • Google Analytics Premium zawiera te same funkcje co jego podstawowa wersja, oraz kilka dodatkowych takich jak np: dokładne raporty ruchu na stronie, integrację z Google Drive, Google BigQuery czy DoubleClick Campaign Manager, odświeżanie danych w raportach co 4 godziny. Premium zawierają również gwarancję jakości usług, pomoc we wdrożeniu, szkolenia, dedykowanego konsultanta oraz wsparcie 24 godziny, 7 dni w tygodniu.
  • Kissmetrics – kissmetrics.com Działanie systemu polega na analizie zachowań użytkowników. System pozwala łączyć odwiedziny anonimowe z tymi, które następują po zalogowaniu na stronie. Dzięki temu można prześledzić całą historię klienta w danym serwisie, nie tylko od momenty zalogowania. Innymi możliwościami systemu są: segmentacja klientów, dane demograficzne, testy A/B, raporty real-time.
  • Clickmeter – clickmeter.com to zaawansowany system do śledzenia skuteczności klikalności w linki z różnych źródeł ruchu (kampanii reklamowych) od momentu, gdy użytkownik, klikając w link, odwiedzi serwis WWW, do momentu dokonania konwersji lub mikrokonwersji.
  • Improvely – improvely.com to system pozwalający śledzić klikalność w linki, odwiedziny, konwersje i przychody z tych odwiedzin. Umożliwia także śledzenie skuteczności każdej reklamy. Daje możliwość wglądu w koszty, przychody, koszt pozyskania transakcji czy zysku dla każdej kampanii marketingowej.
  • Optimizely – optimizely.com to system jest wykorzystywany przede wszystkim do badania zachowania użytkowników na stronie. Można go stosować do szybkich testów jakościowych i ilościowych, do badania, jak użytkownicy korzystają z nawigacji, analizy widoczności zdjęć, interakcji z tekstami promocyjnymi.

Przypisy

  1. Plutecki Ł. i in. 2016 s. 11
  2. King A 2008 s. 118

Bibliografia

  • King A. (2008) Conversion Rate Optimalisation - Website Optimization, O’Reilly, Boston
  • Moe W., Fader P. (2004). Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Sites. Management Science., Informs, Catonsville
  • Plutecki Ł., Suma S., Bartnik K. (2016) Konwersja w e-commerce, eKomercyjnie, Warszawa

Autor: Elżbieta Skubisz