לחברות המעוניינות בשירותי פרילנס או סדנאות של אנליסט, ניתן לפנות אליי [email protected]
**** לפודקאסט של הבלוג לחצו כאן ****
מה זאת המרה?
למונח יחס המרה יש שמות רבים כגון אחוז המרה, שיעור המרה Conversion rate או CR.
אך מה אומרים המונחים האלה? מהו שיעור המרה ומדוע כדאי להגדיל אותו?
לפני שנבין מהו יחס המרה אסביר קודם מהי המרה.
המרה היא הפעולה בה מעבירים אנשים ממצב מסוים למצב אחר. פעולה זאת קיימת בתחומים רבים למשל בהמרה דתית בה אדם עובר מדת אחת לדת אחרת. בתחומי השיווק – המרה מתייחסת בדרך כלל להפיכת משתמש לא משלם ללקוח משלם.
מה זה יחס המרה?
יחס המרה הוא שיעור המשתמשים מתוך כלל המשתמשים שביצעו המרה, כלומר שיעור המשתמשים שרכשו מוצר או שירות.
במאמר הבא אפרט מספר שיטות בהן דאטה אנליסט יכול לעזור לחברה להעלות את יחס ההמרה של המשתמשים ולהפוך אותם ללקוחות משלמים בעזרת ניתוחים אנליטים. פעולות אלו מכונות גם אופטימיזציה של יחס ההמרה.
ניתוח ואנליזה של המשתמשים שביצעו המרה
ניתן לסווג את הלקוחות לשני סוגים – לקוחות שביצעו המרה ולקוחות שלא ביצעו המרה. לאחר סיווג זה של הלקוחות, הדאטה אנליסט יכול לבצע ניתוחים אנליטים שיעזרו לו להבין מה מעלה את הסיכוי של משתמש לבצע המרה.
באנליזות שהדאטה אנליסט יבצע הוא עשוי לגלות מאפיינים (סגמנטים) יחודיים למשתמשים שביצעו המרה ולהפיק תובנות למנהלי השיווק והמוצר ולשפר את האסטרטגיה שלהם על מנת לעלות את שיעור ההמרה.
למשל, במהלך האנליזות הדאטה אנליסט יכול לגלות שלמשתמשים שנרשמו ביום ראשון (יום החופשה בחלק גדול של מדינות העולם) יש שיעור המרה גבוה יותר, או שלמשתמשים מארצות הברית שיעור המרה נמוך יותר.
דאטה אנליסט יכול לבחון האם יש פעולה מסוימת שמשתמשים מבצעים במוצר שלה קורלציה גבוהה יותר עם ביצוע המרה. למשל, במוצר שמייצר תמונות (כדוגמת DALL·E) דאטה אנליסט עשוי לגלות שלמשתמשים שהשתמשו בכלי עריכת תמונה המופיע באתר יש סיכוי גבוה יותר לעשות מנוי בתשלום (לבצע המרה).
במקרה והדאטה אנליסט מגלה פעולות שלהם קורלציה גבוהה עם ביצוע המרה, הוא יכול לפנות למנהלי המוצר ולהמליץ להם לעצב אותו בצורה שתפנה יותר משתמשים להשתמש בכלי העריכה.
ניתוח פאנל רכישה
פאנל רכישה מתייחס לשלבים שהמשתמשים צריכים לעבור עד לביצוע הרכישה.
בניתוח פאנל רכישה פורסים את השלבים שהמשתמשים עוברים ומנתחים את מעבר המשתמשים בין השלבים. לרוב השלבים יהיו – הוספת מוצר לסל, הגעה לעמוד הרכישה, הזנת פרטי תשלום ואישור רכישה.
בכל אחד מהשלבים חלק מהמשתמשים עלולים לנטוש את הפאנל, וניתוח אנליטי יכול להראות במדויק היכן שיעור הנטישה גבוה יותר, והיכן מנהלי המוצר צריכים לשפר את חווית המשתמשים כדי למנוע את נטישת הפאנל באמצע.
אך זה לא כל הסיפור. יתכן גם שבמהלך ניתוחי הפאנל הדאטה אנליסט ימצא שבסגמנטים מסוימים שיעור הנטישה של הפאנל שונה.
למשל, הדאטה אנליסט עשוי לגלות כי שיעור דוברי הצרפתית שנוטשים את הפאנל בעת הזנת פרטי תשלום גבוה יותר, וניתוח מעמיק עשוי לגלות שהסיבה לכך נובעת מתרגום לקוי לצרפתית של הטקסט המסביר על הזנת פרטי התשלום.
אפשרות נוספת עליה יכול להמליץ הדאטה אנליסט היא בחינת שיפור חלקים מהפאנל בעזרת מתודולוגיית AB testing עליה אסביר בסעיף הבא.
העלאת יחס המרה בעזרת AB Testing
הדרך הטריוויאלית לבצע שינויים במוצר היא פשוט לבצע את השינוי ולראות מה יקרה. דרך זו יכולה לשפר את המוצר ולהעלות את יחס ההמרה, אך גם עלולה להוריד את יחס ההמרה הקיים ולפגוע בהכנסות מהמוצר.
על מנת להימנע ממצב בו שינוי במוצר פוגע בהמרות המשתמשים, ניתן להשתמש במתודולוגיה של AB Testing. במתודולוגיית AB טסטינג חושפים את השינוי במוצר רק לחלק קטן מהמשתמשים ובוחנים האם יחס ההמרה שלהם גבוה או נמוך יותר מהמשתמשים שלא נחשפו לשינוי.
את בדיקת התקינות ותוצאות המבחן יבצע הדאטה אנליסט. חשוב לשים לב שמבחן שבוצע בצורה לא תקינה עלול לגרום להטיות סטטיסטיות שיולידו תוצאות לא נכונות. למשל, אחד הקריטריונים של המבחן הוא שלכל משתמש יש סיכוי שווה להיכנס לקבוצה שתיחשף לשינוי, ואם המבחן יבוצע רק על משתמשים שמקורם מגוגל אורגני, יתכן שהמסקנות שנגיע אליהן לא יהיו נכונות עבור משתמשים שמקורם בקמפיינים ממומנים.
את מתודולוגיית AB Testing ניתן להפעיל על מספר רב של שינויים שמנהלי המוצר ירצו לבצע. למשל, שינוי צבע כפתור הרכישה, שיפור המלל בעמוד הרכישה, שינוי מחיר המוצר ועוד..
בחינת אפקטיביות של קמפיינים שיווקיים
ניתוח קמפיינים שיווקיים הוא נושא רחב מאד ולכן אנסה לסכם בקצרה את הפעולות שדאטה אנליסט יכול לבצע בהקשר זה.
למוצר (או אתר) מגיעים משתמשים ממקורות רבים. חלק מהמשתמשים מגיעים ממקורות אורגנים (חיפוש בגוגל או מנועי חיפוש אחרים) חלק מגיעים בעקבות קמפיינים ממומנים כגון קמפיין שיווק באתרי תוכן או משפיעני רשת, קידום ממומן בפייסבוק או גוגל, וחלק מגיעים מפה לאוזן והמלצות של חברים.
בעזרת מערכות BI (למשל גוגל אנליטיקס) ניתן לסווג את המשתמשים לפי המקור שממנו הגיעו ובעזרת ניתוח אנליטי ניתן לזהות לאיזה מקורות יחס המרה גבוה יותר ולהשוות ביניהם.
למשל, ישנם קמפיינים שיווקיים יקרים המביאים משתמשים רבים שאינם מבצעים רכישות, ולעומתם ישנם קמפיינים זולים שיכולים להביא מעט משתמשים אך האלו מבצעים רכישות בשיעור גבוה.
חישוב ROI
ניתן לחשב גם את החזר ההשקעה של כל קמפיין. חישוב זה מכונה גםReturn of investment או ROI. בחישוב ROI נחשב את עלות הקמפיין לעומת ההכנסה שהתקבלה ממכירות של משתמשים שהגיעו מהקמפיין.
אם ה- ROI יוצא חיובי, אזי שהקמפיין השתלם. אם ה- ROI יוצא שלילי, אזי שהקמפיין גרם להפסד של כסף יותר ממה שהוא הכניס וכדאי לבטל אותו.
חישוב LTV
ניתן גם לבצע חישוב LTV לקמפיינים – כלומר, נבדוק את ההכנסה של הלקוחות מכל קמפיין לאורך זמן ולפי זה נעריך האם הקמפיין היה אפקטיבי או לא.
שני סוגי מקורות – מקור ראשון ומקור אחרון
כאשר מדברים על קמפיינים יש לשים לב שלפעמים מתייחסים לקמפיין הראשוני שאותו ראה המשתמש לעומת הקמפיין האחרון שאותו ראה המשתמש וממנו הגיע. בחינה אנליטית של הקמפיינים יכולה להתייחס גם לנושאים אלו ולראות האם ניתוח מידע זה יכול להוסיף תובנות שישפרו את שיעור ההמרה.
* המאמר נכתב בלשון זכר אך מתייחס לכל המינים.
המאמר נכתב על ידי יובל מרנין.
לעזרה בשיפור יחס ההמרה ניתן לפנות אליי ב- לינקדאין, פייסבוק או במייל: [email protected]
**** לפודקאסט של הבלוג לחצו כאן ****
לקריאה נוספת
היתרונות בהעסקת דאטה אנליסט חיצוני (פרילנסר).
כיצד לבצע A/B Testing.
מה עושה דאטה אנליסט וכיצד לנצל את הכישורים שלו בצורה הטובה ביותר.
English version of the article – How to Improve Conversion Rate
