CRO 기본: 전환율 최적화란 무엇입니까?

따라서 기존 인바운드 마케팅 프로그램이 도움이 될 수 있습니다.

부끄럽지 않습니다. 실제로 프로그램을 개선하고 최근 통찰력을 활용하는 방법을 정기적으로 고려하지 않는다면 뒤처질 가능성이 높습니다.

완전히 새로운 웹사이트와 같은 과감한 요구 사항이 없을 수도 있습니다. 기존 트래픽에서 더 많은 리드를 얻고 인바운드 마케팅 프로그램의 성과를 개선하기를 원할 뿐입니다.

전환율 최적화(CRO)를 사용하면 새로운 고급 콘텐츠를 생성하지 않고도 최대 50% 더 많은 리드를 생성하여 최고 실적의 블로그 게시물을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

전환율 최적화란 무엇입니까?

보다 효과적인 전환 도구가 되도록 랜딩 또는 웹사이트 페이지를 최적화하는 과정입니다. 목표에 따라 전환은 블로그 구독자 등록에서 값비싼 OEM 장비 구매에 이르기까지 매우 다양할 수 있습니다.

전환율 최적화가 중요한 이유는 무엇입니까?

고객 및 인바운드 마케팅에 대한 핵심 신념을 이미 알고 있습니다. 최고의 고객은 현재 고객이며 새로운 고객을 확보하는 것보다 좋은 고객을 유지하는 것이 더 쉽습니다.

웹사이트도 마찬가지입니다. 최고의 페이지는 계속해서 최고의 페이지로 남을 것입니다.

전환율 최적화 는 이러한 최고의 페이지를 활용하여 더 나은 성능을 제공 합니다. 그리고 어렵지 않아요! 실적이 좋을 수도 있고 좋지 않을 수도 있는 새 페이지에 시간과 리소스를 소비하는 대신 이미 실적이 좋은 페이지에 노력을 투자하여 극적인 결과를 얻을 수 있습니다.

전환율 최적화의 세 가지 기본 구성요소를 살펴보겠습니다.

1. 발견
2. 가설과 실험
3. 결과 검토

발견

전환율 최적화의 첫 번째 단계는 현재 분석의 기준선을 만드는 것입니다.

• 가장 많이 방문한 페이지는 무엇입니까?
• 현재 트래픽 수준은 무엇입니까?
• 방문자는 어떤 채널(소셜, 오가닉, 다이렉트 등)에서 오나요?

현재 최고의 페이지를 결정하려면 Google Analytics와 같은 도구를 사용하십시오. 작동하고 작동하지 않는 페이지의 특정 부분을 확인하려면 Lucky Orange 히트맵 소프트웨어를 사용하십시오. 힌트: 이 기사 에는 방문자를 리드로 더 잘 전환할 수 있는 기회를 식별하는 데 도움 이 되는 8가지 추가 전환 최적화 도구가 있습니다.

또한 주요 구매자 페르소나와 구매에 대한 반대 의견이 무엇인지 알아야 합니다. 이 정보는 테스트할 가설과 실험(아래 참조)을 만드는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 주요 페르소나의 주요 반대가 제품이 너무 비싸다고 인식한다는 것을 알고 있다면 사용 비용과 ROI를 중심으로 콘텐츠를 구축하여 이러한 인식을 반박할 수 있습니다. Lucky Orange의 맞춤형 투표 시스템은 방문자의 반대 의견을 밝히는 데 도움이 되는 설문 조사 도구입니다.

가설과 실험

전환율 최적화의 기초는 실험입니다. 웹사이트의 일부를 테스트하여 변경 사항이 방문당 얻는 전환 수에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 무엇이든 테스트하기 전에 가설 또는 여러 가설로 시작하십시오.

가설은 "웹사이트의 로드 시간을 단축하면 더 많은 전환을 얻을 수 있습니다"(항상 사실이기 때문에 분명함)와 같이 간단하고 분명할 수 있습니다. 또는 "우리 제품에 대한 모든 이의에 답하기 위해 웹페이지의 정보량을 늘리면 전환율이 증가할 것입니다."와 같이 명확한 대답이 없는 것일 수도 있습니다.

그것에 대한 간단한 답은 없습니다. 주제와 형식에 따라 다릅니다. 예를 들어, 정의 스타일의 짧은 블로그 게시물은 추천 스니펫의 순위가 높지만 특정 인물의 반대 의견을 해결하고 주제를 완전히 다루려면 긴 게시물과 기둥 페이지가 필요할 수 있습니다.

각 가설은 다음과 같이 답해야 합니다.

1. 무엇을 테스트하고 있습니까?

전환을 개선할 것으로 생각되는 테스트할 "물건"은 무엇입니까? 고객의 이의가 후기로 극복되는지 테스트하시겠습니까? CTA의 문구가 클릭률을 어떻게 변경하는지 테스트하려고 할 수도 있습니다. 또는 방문 페이지에 비디오를 추가하면 양식 전환이 증가하는지 테스트할 수 있습니다.

무엇을 테스트 하든 성공이 어떤 것인지 정확히 알아야 합니다 . 명확하게 하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 명확한 결과를 얻을 가능성이 높아집니다.

2. 누구를 테스트하고 있습니까?

모든 웹사이트 방문자를 테스트하고 있습니까, 아니면 재방문자를 테스트하고 있습니까? 소셜 미디어의 방문자만 테스트하거나 자연 검색의 방문자만 테스트할 수 있습니다. 테스트 중인 특정 청중을 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 그들은 다른 사람들의 사고 방식과 다른 사고 방식으로 웹사이트와 상호 작용할 것이기 때문입니다.

예를 들어, 롱테일 키워드에 대한 자연 검색을 통해 사이트를 찾았기 때문에 귀하의 사이트를 방문하는 경우 전환 가능성이 매우 높습니다. 그러나 지루하고 소셜 미디어를 탐색하기 때문에 귀하의 사이트에 도착했다면 전환할 가능성이 훨씬 낮습니다.

3. 어디에서 테스트하고 있습니까?

"위치"는 단순히 테스트를 실행할 웹사이트, 페이지 또는 페이지 집합을 의미합니다.

전환율 최적화 테스트는 "A/B" 테스트로 실행해야 합니다. 이러한 테스트를 통해 컨트롤 페이지("A")와 해당 컨트롤의 변형("B") 간의 차이를 비교하여 어느 쪽이 더 나은 성능을 보이는지 확인할 수 있습니다. 테스트와 기준이 없으면 변경 사항이 실제로 전환에 영향을 미치는지 알 수 없습니다.

아마도 가장 잘 알려진 A/B 테스트 소프트웨어 플랫폼은 Optimizely이지만 Google Optimize 및 HubSpot Marketing Pro를 비롯한 다른 플랫폼에서도 무작위 샘플링을 수행할 수 있습니다. 더욱 강력해진 HubSpot의 엔터프라이즈 계층은 적응형 테스트 기능을 갖추고 있어 2개 이상의 테스트가 가능하며 데스크톱과 모바일에서 동적으로 자동으로 승자에 맞게 조정됩니다.

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결과 검토

테스트를 수행한 후에는 결과를 검토할 차례입니다. 먼저 결과가 통계적으로 유의한지 확인해야 합니다 . A 및 B 결과가 약간만 달라진 경우 변경 사항은 임의적일 수 있으며 변경 사항의 결과가 아닙니다.

그러나 통계적으로 유의미한 긍정적인 결과를 얻었다면 아직 해야 할 일이 더 많습니다. 이러한 결과 를 웹사이트의 다른 부분으로 확장하여 모든 페이지의 성능을 향상시키십시오.

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결과가 긍정적이지 않다면? 이것은 실제로 일어날 수 있고 일어나야 합니다. 그렇지 않은 경우 전환율을 개선하는 데 효과가 있을 수 있는 "교육된 추측"을 충분히 하고 있지 않은 것입니다. 부정적인 결과를 실패로 생각하지 말고 오히려 효과가 없는 것에 대한 교훈 .

결과 검토와 전환 개선을 위한 변경 구현을 완료했으면 다른 전환 기회와 다른 A/B 테스트로 넘어갈 차례입니다. 이 과정(발견, 가설, 실험, 검토/구현)은 결코 중단되어서는 안 됩니다.

마찬가지로 GDD(Growth-Driven Design) 철학은 사용자 데이터를 활용하여 웹사이트의 지속적인 변경 사항을 알립니다. 이상적으로는 지속적인 개선 주기의 규칙적인 주기를 구현하여 결과를 발견, 구현 및 추적하는 방법입니다. GDD에 대해 알고 있지만 아직 하지 않고 있다면 지금이 이를 구현하고 전환율을 높일 때입니다.

성장 기반 설계에 대한 포괄적인 필라 페이지를 읽고 GDD에 대해 자세히 알아보십시오. 전환율을 최적화하기 위해 웹사이트 성능을 미세 조정하여 인바운드 마케팅 프로그램을 개선하는 방법을 고려하신 것을 축하드립니다!