想提高網站轉化率？從數據里挖掘金礦吧

全文共2072字，預計學習時長4分鐘

我們都擁有數據，但我們都在使用數據嗎？遺憾的是，大多數人對數據的應用並不是那麼好。這篇文章將會幫助你了解如何使用數據來提高網站轉化率。

過去，營銷常常意味著張貼廣告牌或在報紙上列印廣告，然而時代已經發生變化，現代技術允許我們了解有關當今消費者的具體情況，這些具體數據在創建數據支持策略時是一大優勢。

換句話說，生活在現代世界意味著我們擁有大量可供使用的數據。最重要的是，這些數據並非是任意的，而是直接來自我們的營銷目標人群：目標用戶。例如，無論是來自設備使用、社交互動或是瀏覽和購買行為的數據，都是基於用戶的個人習慣的數據。這些數據讓我們了解到用戶訪問最多的頁面、他們喜歡的社交平台、他們購買的產品、以及他們在轉化程序中放棄的具體位置。

重申一下，如果你思考過如何提高網站轉化率的問題，那麼這篇文章就是為你準備的，因為今天我們將討論數據驅動的營銷趨勢，以及數據在解決網站轉化率問題時為何是萬能的。

數據驅動的營銷策略

如何幫助優化網站轉化率？

數據驅動策略如何幫助你提高網站轉化率呢？答案是它在很多方面都可以。

例如，通過Google Analytics等工具，你可以獲得某些信息，比如應該將誰作為轉化概率最高的目標，何時何地發送特定的營銷信息以及一堆其他信息，所有這些都告訴你一件相同的事：如何獲得更多的轉化。

此外，你還可以跟蹤產品銷售情況，了解銷售情況最佳和最差的產品，這不僅讓你知道應該將大部分營銷預算用於何處，還讓你得知應該增加前者的庫存，減少後者的庫存。

也就是說，通過分析數據，你可以把握機會並更好地衡量將來應該做什麼。同樣，有了這些知識，你可以優化你的整體戰略，決定是否進行某些投資。例如：

為了提高網站轉化率，你決定採用一種行之有效的方法：付費廣告。首先，打算在Facebook和Instagram之間平均分配預算，因為你知道渠道應該多樣化，而這些是你最賺錢的渠道。然後你看到本文後決定遵循數據做決定。數據告訴了你什麼？它告訴你，儘管這兩個社交網路是你最賺錢的渠道，Facebook卻佔據了70%的份額。你還應該平均分配預算嗎？不，有了這些知識，你現在知道一個渠道比另一個更有利可圖，所以付費廣告預算應該反映這一點。

正如你所看到的，數據可以通過為你提供能構建策略的具體內容、能給你精神指引並讓你有信心做出艱難的決定的東西，從而幫助你提高網站轉化率。

如何利用數據驅動策略

提高電子商務的網站轉化率？

現在我們來談談問題的關鍵：如何使用數據驅動策略來提高網站轉化率。為此，你可以將你的工作分為三個步驟：

1. 設定目標

2. 收集有助於實現目標的數據

3. 使用該數據來實現目標

第一步：設定目標

雖然你完全可以在沒有真正計劃的情況下收集儘可能多的數據，但是這樣做是不明智的，因為你最終會得到大量的數據並且不知道如何處理它。相反，你必須先設定目標，以便了解首先要跟蹤哪些數據、然後跟蹤哪些數據。按照這個思路，確保你建立的目標是相互聯繫的——這將使你的目標更容易實現。例如，如果你想提高網站轉化率，這是你的總體目標，但第一個目標應該是實現該總體目標的第一步，即增加廣告的點擊率。

第二步：收集有助於實現目標的數據

一旦有了一組目標，就可以開始收集數據，以便達到上述目標。值得慶幸的是，由於數據的來源廣泛，例如交易數據、瀏覽數據和社交媒體互動數據，因此你很有可能有大量數據要處理。有許多工具可用於收集並了解如何處理這些數據。例如，下面列舉了一些工具以及它們的用途：

· 交通分析工具

· Google Analytics

· SEMrush

· 客戶分析工具

· Crazy Egg

· Facebook IQ Audience Insights

· 社交媒體分析工具

· Sprout Social

· Buffer

第三步：使用該數據來實現目標

利用數據實現目標的第三步也是最後一步是評估你所學的知識，並在此基礎上制定一個策略，這將有助於你達到目標。例如，如果總體目標是提高網站轉化率，則較小的目標可能是增加網站停留時間、網站流量和付費廣告的點擊率：

· 要增加網站停留時間，你需要查看用戶退回位置的數據以及他們花費最多時間的數據。同樣，你也會看到他們登錄的位置。

· 要增加網站流量，你需要查看用戶的來源地以及登錄位置。

· 要增加付費廣告的點擊率，你可以查看每個廣告的點擊率，並將它與其他廣告的點擊率進行比較，然後再將其用於每個目標人群。

請注意，上述要點包含一個極為簡化的示例來說明如何利用數據來實現目標。

電子商務轉換優化的最後思考

優化網站轉化率並使其儘可能高似乎是一項艱巨的任務。雖然這無疑是正確的，但也不一定那麼難。畢竟，如果你已經有了一個業務，那你已經掌握了可以利用的數據。如果你還有擔憂，不確定你的方法是否可行，請從Progressive的實例中獲得安慰，它突出了數據驅動營銷的影響力：

當Progressive推出其移動應用程序時，它僅用於獲取各種保險產品的報價。 然而，當Progressive公司的員工查看數據並研究用戶如何與應用程序進行交互時，他們發現絕大多數人都有興趣直接從應用程序購買保險。因此，他們增加了「購買」功能，僅一年內，其書面保費就達到20億美元。正如Progressive的數據和業務分析主管Pawan Divakarla後來所說，「我們團隊認識到移動用戶不僅僅是想獲取信息……我們認為，從數據上看，人們正試圖購買，因此應該把購買相關軟體也放在程序里。這是一個非常重大的時刻。」

希望你通過分析數據，可以推動業務向前發展！

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