Zuko + 변환: Form Analytics로 A/B 경험 인사이트 발견

A/B 테스트가 양식 및 결제에서 사용자 행동에 미치는 영향 이해

이제 Convert를 사용하여 A/B 테스트를 설정했으며 사이트 최적화를 시작할 준비가 되었습니다. 각 변형에 대해 등록 양식 또는 결제를 통해 전환하는 사람들의 비율을 알려줍니다.

대단해.

대안 A가 대안 B보다 실적이 더 좋다고 가정해 보겠습니다. 이제 대안 A의 양식이 대안 B보다 더 많은 전환을 유도한다는 사실을 알게 되었습니다.

하지만 왜? B형 사용자가 A형 사용자와 비교하여 언제 어디서 이탈했는지 알고 있습니까? 더 중요한 것은, 그들을 포기하게 만든 방해 요소, niggles 및 좌절이 무엇인지 아십니까? 양식을 통한 경로 변경이 사용자가 원하는 위치에 도달하는 데 도움이 되었습니까? 아니면 방해가 되었습니까?

Zuko Form Analytics가 필요한 이유입니다. Zuko를 사용하면 세부적인 수준에서 양식의 성능을 분석하여 모든 대상과 변형에 걸쳐 데이터를 분류할 수 있으므로 테스트 변경이 어떤 영향을 미치는지 진정으로 알 수 있습니다.

변환 경험을 Zuko.io와 통합

Zuko Form Analytics는 사용자가 웹 양식 또는 결제를 포기하는 시기, 장소 및 이유를 확인할 수 있는 플랫폼입니다.

Zuko는 수십 가지 양식 메트릭으로 구축된 8가지 주요 보고서에 중점을 둡니다.

• 양식 개요,
• 현장 하차 보고서,
• 가장 많이 수정된 필드,
• 실시간 보고서,
• 완료 시간,
• 문제 필드 보고서,
• 제출 전 필드,
• 필드 타임즈 보고서.

Zuko는 또한 비교 메트릭을 기반으로 필드 성능을 분류합니다.

• 당신의 산업과 비교한 한 분야의 성과,
• 주코 평균,
• 사이트의 나머지 부분입니다.

Convert와의 통합을 통해 더 깊이 파고들고 다양한 형태 변형이 사용자 행동에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• Zuko.io는 사이트에서 변환 실험을 자동으로 감지합니다.
• 실험 ID 변환 및 해당 변형별로 Zuko.io 필드를 필터링할 수 있습니다.
• 세션 탐색기 목록은 테스트 변형을 경험하는 사용자 세션을 보여주기 위해 선별됩니다.

통합 설정:

통합 확인:

설치가 준비되면 Convert Chrome Debugger를 설치하여 설정을 확인하고 Zuko.io로 전송되는 변수를 확인합니다.

어떤 데이터가 사용되고 있습니까?

통합이 활성화되면 Zuko.io 계정의 모든 세션에 "Test#xxxxxxx – Varxxxxxxx" 형식을 사용하여 태그가 지정됩니다. 여기서:

• Test#xxxxxxx – 데이터 익명화가 활성화되었는지 여부에 따라 변환 계정에 있는 실험 이름 또는 실험 ID입니다.
• Varxxxxxxx – 데이터 익명화가 활성화되었는지 여부에 따라 변환 계정에 있는 변형 이름 또는 변형 ID입니다.

Zuko.io 계정 내에서 특정 실험 – 변형 쌍을 기반으로 세션을 필터링하여 특정 변형이 제공될 때 양식 동작을 분석할 수 있습니다.

무엇 향후 계획?

Convert with Zuko.io가 실행되고 나면 다음은 무엇입니까?

다음은 Convert Experiences의 기본적인 사용만으로도 양식, 양식 필드, CTA, 반응형 디자인 등을 개선하는 데 도움이 되는 방법입니다. 다음 정보를 얻을 수 있습니다.

• 웹사이트 방문자 수,
• 특정 유형의 양식이 특정 유형의 상황에서 더 잘 작동한다면,
• 사용자가 다른 페이지에서 동일한 양식으로 다르게 상호 작용하는 경우
• 방문자가 머무는 시간,
• 방문자가 등록 양식을 작성하는 데 사용하는 장치(모바일, 데스크톱, 태블릿),
• 양식이 방문자의 행동을 유도한다면,
• 페이지에서 양식의 위치가 고객에게 번거로운 경우,
• 방문자가 양식에 도달하고 완료하기 위해 너무 아래로 스크롤해야 하는 경우.

얻을 수 있는 정보의 양은 압도적으로 느껴질 수 있으므로 처음에는 너무 깊이 들어가지 않는 것이 좋습니다. 당신에게 정말로 중요한 핵심 지표에 집중하세요.

양식 데이터를 A/B 테스트와 결합

A/B 테스트는 매우 효과적일 수 있지만 양식과 상호 작용하는 동안 고객이 필요로 하거나 원하는 것이 무엇인지에 대한 진정한 아이디어를 얻는 것만으로는 항상 충분하지 않습니다. 다양한 기술을 혼합하여 사용자가 양식을 사용하는 방식에 대한 최상의 그림을 작성해야 합니다.

A/B 및 다변수 테스트와 함께 Form Data 분석은 전환율 최적화(CRO) 블록의 새로운 분야입니다 . 양식 데이터 분석의 장점은 개별 방문 페이지, 헤드라인 또는 클릭 유도문안을 넘어선다는 것입니다. 대신 웹사이트 방문에서 구매까지 전체 전환 경로를 고려합니다.

변환 실험을 실행하는 페이지에서 Zuko.io 양식 데이터 모듈을 사용하여 전체 고객 경험 분석을 기반으로 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

• 세션이 완료 또는 포기로 끝나는지 여부를 기준으로 세션을 필터링합니다.
• 특정 필드 또는 입력과 상호 작용하는 세션만 보기
• 사용자 또는 그룹이 양식을 통해 이동하는 경로를 탐색하고 필드 반환이 발생하는 위치를 확인하기 위해 빠르게 스캔합니다.
• 세션 전체를 스캔하여 양식의 근본적인 문제를 암시하는 행동 패턴을 찾습니다.

이 모듈을 사용하면 문제점에 집중하고 판촉 이니셔티브를 더 잘 지원할 수 있습니다.

어떤 테스트 변형이 전반적으로 가장 잘 수행됩니까?

좋습니다. 이것은 최소한 모든 소프트웨어 패키지에서 얻을 것으로 예상되는 기본 개요입니다. 어쨌든 이 문제를 해결하기 위해 Google Analytics에서 해결 방법을 구성할 수 있지만 Zuko.io에서 다룬다는 것을 아는 것이 좋습니다. 고객 수, 양식을 시작하고 완료하는 사람들의 비율, 양식에 소요된 시간, 사용자가 필드로 돌아온 횟수를 추적합니다.

테스트 전반에 걸쳐 이러한 측정항목을 비교하여 다음과 같은 사항을 이해합니다.

• 한 양식 버전이 실제로 다른 것보다 더 많은 수의 양식을 시작하도록 사용자를 초대합니까?
• 사용자가 양식을 시작하면 어떤 변형이 가장 잘 전환되나요?
• 한 가지 변형으로 인해 사용자가 양식에서 더 많은 시간을 보내거나 필드로 더 자주 돌아가 그에 비례하여 더 많은 이탈이 발생했습니까?

사용자가 어디에서 이탈합니까?

여기서부터 더 흥미로워지기 시작합니다. Zuko는 각 양식 변형에서 각 필드의 성능을 분석하고 비교할 수 있도록 합니다. 다음을 확인할 수 있습니다.

• 실적이 가장 낮은 변형에서 이탈을 유도하는 필드는 무엇입니까? 최고 성과자의 동등한 것보다 더 나은 최악의 성과자의 필드가 있습니까?
• 어떤 필드가 가장 많이 반환되고 있으며 이를 변형별로 어떻게 비교합니까? 하나의 변형에서 선택한 형식이나 지침이 사용자를 혼란스럽게 하여 더 많은 양식을 포기하게 합니까?
• 각 변형 간에 표시되는 오류 메시지에 차이가 있습니까? 이를 통해 어떤 통찰력을 얻을 수 있습니까? 메시지를 덜 모호하게 만들어야 합니까?

집중해야 할 고객 세그먼트에 대한 더 깊은 통찰력 얻기

비즈니스 요구 사항에 맞게 웹 양식에서 수집된 데이터를 필터링, 정렬 및 내보냅니다. 가장 중요한 데이터 포인트에 집중하여 개별 데이터 보기를 구축하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 사용하십시오.

최소한 양식을 포기하는 세션에 대한 사용자 정의 세그먼트를 만들 수 있습니다. 페이지뷰(양식 페이지의)가 있지만 해당 양식에 대한 목표 완료가 없는 세그먼트를 만들기만 하면 됩니다.

이 부분에서 무엇을 배울 수 있습니까? 하나는 기술적인 문제를 발견하거나 다른 잠재적인 단점에 대한 힌트를 얻을 수 있는 빠른 방법입니다.

• 특정 기기나 브라우저를 사용하는 사용자로부터 세션의 불균형적인 점유율이 발생합니까? 양식이 제대로 표시되지 않을 수 있습니다. Chrome에서 기기를 위장하거나 다른 브라우저를 열어 기기가 어떻게 렌더링되는지 확인할 수 있습니다.
• 특정 위치의 사용자로부터 세션의 불균형적인 점유율이 발생합니까? 드롭다운에서 국가 이름이 누락되었습니까? 예상치 못한 위치에 묻혔습니까(예: 영국 대 영국 대 영국)? 그것은 많은 가능성 중 하나입니다.
• 세션의 불균형 점유율이 단일 제품 또는 리드 페이지에서 발생합니까? 양식이 제대로 표시되지 않는 페이지의 다른 요소가 있습니까?
• 특정 인구통계 또는 트래픽 소스가 다른 소스보다 실적이 좋지 않습니까? 양식 포기자를 단순하게 분류하는 것만으로는 "이유"를 알 수 없지만 다른 연구에 포함시키는 데 유용한 정보입니다.

사용자가 양식 필드와 상호 작용했는지(및 수행한 순서) 추적

양식과 상호 작용한 사용자와 그렇지 않은 사용자를 구분하기 위해 Javascript 목표를 만들 수 있습니다. 또한 상호 작용한 마지막 필드를 식별할 수도 있습니다.

이벤트 추적을 각 필드에 적용하면 사용자가 포기하기 전에 양식을 통해 진행한 방식을 시각화하여 이러한 상호 작용을 정렬된 내러티브로 구축할 수 있습니다.

이름 > 성 > 주소 > 신용카드 번호 > 만료일 > 신용카드 번호

위의 가상 예에서 신용 카드 필드는 사용자가 떠나기 전에 양식과 마지막으로 상호 작용한 것을 나타냅니다. 패턴이 나타나면 어떤 필드가 가장 문제가 될 수 있는지 더 잘 알 수 있습니다.

또한 다음을 발견하십시오.

• 좌절은 어디에 있습니까? 사용자가 계속해서 같은 분야로 돌아가고 있습니까? 필요한 형식, 설명 텍스트 또는 오류 메시지를 변경하는 경우 변형 간에 차이가 있습니까?
• 당신이 놓치고 있는 낮은 매달린 과일은 어디에 있습니까? 탈락자의 상당한 비율은 양식 제출을 시도했지만 양식 문제로 인해 완료하지 못한 사용자일 것입니다. 이것은 단지 돈을 태우는 것입니다. Session Explorer는 이러한 사용자에게 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하고 이를 방지하기 위한 솔루션을 마련하는 데 도움이 됩니다.

청중마다 어떻게 다른가요?

Zuko Form Analytics의 가장 강력한 기능 중 하나는 사용자 정의 속성을 사용하여 데이터를 더 세분화하는 기능입니다. 기본적으로 브라우저 및 장치 유형에 따라 차이를 볼 수 있지만 이미 다른 세그먼트의 성능을 추적하고 있는 경우에도 가져오기가 비교적 쉽습니다. 조사하다:

• 각 변형은 서로 다른 트래픽 소스에 대해 어떻게 작동합니까? 조정으로 인해 유료 트래픽 전환 가능성이 높아질 수 있지만 이것이 유기적 사용자에게 부정적인 영향을 미쳤습니까?
• 변경 사항이 각 제품에 어떤 영향을 미칩니까? 변형 A는 제품 X로 더 많은 사용자를 유도할 수 있지만 전환 가능성은 높습니까? 그리고 이것이 Y & Z 제품에 어떤 영향을 미쳤습니까?
• 지리가 중요합니까? 변형이 북미 사용자와 유럽 사용자에게 다르게 작동합니까? Zuko를 사용하면 쉽게 질문할 수 있습니다.

양식 분석 및 개인 정보 보호

웹사이트에서 Zuko.io Form Analytics를 사용하는 경우 개인정보 보호정책을 마련해야 합니다. 여기에는 Zuko의 사용, 수집한 데이터의 수집 및 처리 방법, 쿠키 사용 방법 공개가 포함됩니다. 이 알림은 사이트(또는 앱) 방문자가 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.

명시적 동의가 필요하지 않습니다. 사용자에게 쿠키를 선택 해제할 수 있는 기능을 제공할 수 있지만 알림을 포함하는 것만으로도 충분합니다. 일부 Session Replay 제품과 달리 Zuko는 GDPR을 완벽하게 준수하는 IP 주소조차도 개인 식별 정보의 단일 부분을 추적하지 않습니다.

Convert + Zuko.io는 사용자가 양식에 입력하는 데이터를 수집하지 않습니다. 당사의 도구는 단순히 입력된 데이터(예: 양식 방문자 수, 양식을 완료하는 평균 시간) 또는 입력하지 않은 데이터(예: 양식 포기, 비어 있는 필드), 장치 유형 및 사용자가 이동한 경로에 대한 통계를 분석합니다. 양식에 도착합니다.

결론

양식 분석 데이터는 무엇을 해야 하는지 알려주지 않습니다. 그러나 다른 양적 및 질적 데이터와 혼합하는 데 유용한 단서를 제공할 수 있습니다.

변환 경험 보고서에서 양식을 포기한 사람들의 특성(예: 장치, 인구 통계)과 같은 기준 메트릭을 수집할 수 있습니다. 사용자 정의 이벤트를 사용하여 필드 수준 데이터를 얻을 수도 있습니다.

양식이나 결제에서 Zuko 인사이트를 시작하려면 무료 평가판에 등록하세요. 그런 다음 A/B 테스트를 통해 최적화를 시작하기 위해 Convert와 통합하여 영향을 두 배로 늘릴 수 있습니다.