Formos pildymo nutraukimo mažinimas naudojant DI: 4 žingsnių optimizavimo darbo eiga

Santrauka

Formos pildymo nutraukimas yra kritinis konversijų žudikas, vidutiniškai viršijantis 70 % daugelyje nukreipimo puslapių. DI pagrįstas optimizavimas gali žymiai sumažinti trintį, numatydamas vartotojo ketinimus, suasmenindamas formos laukelius ir supaprastindamas eigą. Šiame straipsnyje aprašoma praktinė 4 žingsnių darbo eiga, skirta integruoti DI į formos dizainą: analizuokite iškritimo modelius naudodami DI klasterius, dinamiškai koreguokite laukelių reikalavimus, įgyvendinkite išmanųjį automatinį pildymą ir automatiškai testuokite variantus. Kiekviename žingsnyje pateikiami konkretūs pavyzdžiai ir patarimai, kaip įgyvendinti be kodavimo. Pabaigoje turėsite pakartojamą procesą, padidinsiantį formų užpildymo rodiklį 30-50 % be sudėtingos inžinerijos. Atsargumo priemonės apima duomenų privatumo problemas ir nuolatinio stebėjimo poreikį.

Formos pildymo nutraukimas yra tylus konversijų žudikas. Tyrimai rodo, kad vidutinis formų pildymo nutraukimo rodiklis svyruoja apie 70 %, o ilgesnėms formoms gali pakilti virš 90 %. Kiekviena nepateikta forma reiškia prarastus potencialius klientus, pardavimus ar registracijas. Tradiciniai sprendimai, tokie kaip laukelių skaičiaus mažinimas ar išdėstymo pertvarkymas, padeda, tačiau jie yra statiški ir dažnai nepastebi individualaus vartotojo elgesio niuansų. DI siūlo dinamišką alternatyvą: jis gali analizuoti, kur vartotojai iškrenta, suasmeninti formą realiu laiku ir net automatizuoti testavimą, kad rastų optimalų dizainą. Štai 4 žingsnių darbo eiga, skirta įgyvendinti DI pagrįstą formų optimizavimą – nereikia jokio kodavimo.

1 žingsnis: Iškritimo modelių analizė naudojant DI klasteriavimą

Prieš taisydami formą, turite žinoti, kur vartotojai ją palieka. DI klasteriavimo algoritmai gali automatiškai suskirstyti vartotojų sesijas pagal tai, kur jie išeina. Pavyzdžiui, DI įrankis gali atskleisti, kad 40 % vartotojų palieka formą po el. pašto lauko, o dar 30 % – po telefono numerio lauko. Ši įžvalga leidžia sutelkti optimizavimo pastangas į didžiausios trinties taškus. Norėdami pradėti, integruokite sesijų įrašymo įrankį su DI pagrįsta analize (pvz., Smartlook arba Hotjar su DI funkcijomis) arba naudokite mašininio mokymosi biblioteką sesijų duomenims klasterizuoti. Praktinis pavyzdys: el. prekybos svetainė atrado, kad vartotojai, įvedę nuolaidos kodą, dažnai palikdavo formą, nes ji netikėtai perkraudavo. Pašalinus tą perkrovimą, pildymo nutraukimas sumažėjo 15 %. Norėdami sužinoti daugiau apie DI naudojimą vartotojų kelionės analizei, žr. DI panaudojimas hiperpersonalizuotoms vartotojų kelionėms interneto dizaine.

2 žingsnis: Dinamiškas laukelių reikalavimų koregavimas

Ne visi formos laukeliai yra būtini kiekvienam vartotojui. DI gali numatyti, kuriuos laukelius rodyti ar slėpti, remdamasis kontekstiniais užuominomis, pvz., įrenginio tipu, šaltiniu ar ankstesniu elgesiu. Pavyzdžiui, SaaS registracijos formoje gali reikėti įmonės dydžio lauko tik vartotojams, atėjusiems iš LinkedIn Ads (tikėtina B2B), o organiniams lankytojams jį praleisti. Įgyvendinti galima naudojant paprastą JavaScript fragmentą, kuris siunčia vartotojo atributus į DI galinį tašką, o šis grąžina laukelių rinkinį. Praktiniai žingsniai: apibrėžkite keletą vartotojų segmentų (pvz., mobilus vs. darbalaukis, grįžtantys vs. nauji), kiekvienam priskirkite minimalų laukelių rinkinį ir naudokite DI, kad vartotojas būtų klasifikuojamas realiu laiku. Pavyzdys: nekilnojamojo turto svetainės potencialių klientų generavimo forma sumažino laukelių skaičių nuo 8 iki 4 mobiliesiems vartotojams, padidindama užpildymo rodiklį 40 %. Visada numatykite atsarginius variantus privatumui jautriems vartotojams, kurie gali blokuoti stebėjimą.

3 žingsnis: Išmaniojo automatinio pildymo ir patvirtinimo įgyvendinimas

Rašymas yra trintis. DI pagrįstas automatinis pildymas gali numatyti adresus, el. paštus ar įmonių pavadinimus, sumažindamas klavišų paspaudimų skaičių ir klaidas. Pavyzdžiui, atsiskaitymo forma, kuri siūlo siuntimo adresus naudodama Google Place Autocomplete (patobulintą DI, kad išmoktų įprastus modelius), gali sumažinti formoje praleistą laiką 50 %. Be to, DI patvirtinimas gali pakeisti bendruosius klaidų pranešimus kontekstiniais patarimais. Vietoj „Netinkamas el. pašto formatas“ forma gali pasakyti „Ar turėjote omenyje johndoe@gmail.com?“, jei aptinkama rašybos klaida. Praktinis įgyvendinimas: naudokite API paslaugą, pvz., Clearbit ar Lob adresų patvirtinimui, arba sukurkite paprastą modelį, kad aptiktumėte dažniausias rašybos klaidas. Atsargumo priemonė: įsitikinkite, kad automatinis pildymas nesiūlo neteisingų duomenų, galinčių sukelti problemų vėliau.

4 žingsnis: Automatizuotas formos variantų A/B testavimas

Užuot rankiniu būdu testavę po vieną pakeitimą, DI gali vykdyti daugiafaktorinius formos elementų testus – laukelių tvarką, mygtukų spalvas, etikečių pozicijas ir kt. – ir greitai rasti geriausią derinį. Įrankiai, tokie kaip Google Optimize su mašininiu mokymusi arba specializuotos DI testavimo platformos, gali tai padaryti automatiškai. Jūsų užduotis – apibrėžti variantus ir konversijos metriką (pvz., pateikimo rodiklį). DI dinamiškai paskirstys srautą laimintiems variantams. Norėdami gauti nuoseklų tokio testavimo nustatymo vadovą, žr. A/B testavimo automatizavimas naudojant DI: nuoseklus vadovas interneto dizaineriams. Pavyzdys: draudimo bendrovė išbandė 16 skirtingų formų išdėstymų ir per dvi savaites DI nustatė variantą su vienu stulpeliu ir žaliu mygtuku, kuris pralenkė originalą 62%.

Išvada

DI pagrįstas formų optimizavimas nėra vienkartinis pataisymas, o nuolatinis procesas. Pradėkite nuo iškritimo modelių analizės, tada dinamiškai koreguokite laukelius, įgyvendinkite išmanųjį automatinį pildymą ir automatizuokite testavimą. Kiekvienas žingsnis gali savarankiškai padidinti konversijas, tačiau kartu jie sukuria sudėtinį efektą. Būkite atidūs duomenų privatumui – visada laikykitės tokių reglamentų kaip BDAR ir CCPA bei suteikite vartotojams galimybę kontroliuoti savo duomenis. Taip pat stebėkite algoritminį šališkumą: jei jūsų DI yra apmokytas iškreiptais duomenimis, jis gali priimti prastus sprendimus. Galiausiai reguliariai stebėkite našumą, kad prisitaikytumėte prie besikeičiančio vartotojų elgesio. Laikydamiesi šios darbo eigos, savo formą galite paversti iš konversijų kliūties į sklandžią patirtį. Norėdami gauti platesnę perspektyvą apie DI integravimą į interneto dizaino procesą, peržiūrėkite Už ažiotažo: praktinis DI integravimas konversijoms skirtame interneto dizaine. Pradėkite nuo vienos formos, įvertinkite poveikį ir plėskite.