Zuko + Convert: เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์ A/B ด้วยการวิเคราะห์แบบฟอร์ม

ทำความเข้าใจว่าการทดสอบ A/B ของคุณส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้ในแบบฟอร์มและการชำระเงินอย่างไร

ดังนั้น คุณได้ตั้งค่าการทดสอบ A/B ด้วย Conversion และพร้อมที่จะเริ่มเพิ่มประสิทธิภาพไซต์ของคุณ คุณทราบเปอร์เซ็นต์ของผู้ที่แปลงผ่านแบบฟอร์มการลงทะเบียนหรือการชำระเงินสำหรับแต่ละตัวแปร

ที่ที่ดี

สมมติว่าตัวแปร A ทำงานได้ดีกว่าตัวแปร B ตอนนี้คุณมีข้อมูลเชิงลึกว่าแบบฟอร์มในตัวแปร A จะกระตุ้นให้เกิด Conversion มากกว่าตัวแปร B

แต่ทำไม? คุณรู้หรือไม่ว่าผู้ใช้ Variant B เหล่านั้นหลุดออกจากที่ไหนและเมื่อไหร่เมื่อเทียบกับผู้ใช้ใน Variant A? ที่สำคัญกว่านั้น คุณรู้หรือไม่ว่าตัวกั้น สิ่งรบกวน และความผิดหวังที่ทำให้พวกเขาละทิ้งคืออะไร? การเปลี่ยนเส้นทางผ่านแบบฟอร์มช่วยหรือขัดขวางผู้ใช้ไปยังที่ที่พวกเขาและคุณอยากจะเป็นหรือไม่?

นั่นคือที่มาของ Zuko Form Analytics Zuko ช่วยให้คุณวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแบบฟอร์มได้ในระดับที่ละเอียด โดยแบ่งกลุ่มข้อมูลตามกลุ่มเป้าหมายและตัวแปรทั้งหมด เพื่อให้คุณสามารถทราบได้อย่างแท้จริงว่าการเปลี่ยนแปลงการทดสอบที่คุณทำคืออะไร

ผสานการแปลงประสบการณ์กับ Zuko.io

Zuko Form Analytics เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้คุณเห็นว่าเมื่อใด ที่ไหน และเหตุใดผู้ใช้จึงละทิ้งแบบฟอร์มบนเว็บหรือการชำระเงินของคุณ

Zuko มุ่งเน้นไปที่รายงานหลักแปดฉบับ ซึ่งสร้างขึ้นจากเมตริกของแบบฟอร์มหลายสิบรูปแบบ:

• ภาพรวมแบบฟอร์ม
• รายงานการออกภาคสนาม
• ฟิลด์ที่ถูกแก้ไขมากที่สุด
• รายงานตามเวลาจริง
• เวลาเสร็จสิ้น
• รายงานช่องปัญหา
• ฟิลด์ก่อนส่ง,
• รายงานภาคสนาม

Zuko ยังแบ่งประสิทธิภาพของภาคสนามตามตัวชี้วัดเปรียบเทียบ:

• ประสิทธิภาพของภาคสนามเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมของคุณ
• ค่าเฉลี่ยของ Zuko,
• ส่วนที่เหลือของไซต์ของคุณ

การผสานรวมกับ Convert ช่วยให้คุณเจาะลึกยิ่งขึ้นและวิเคราะห์ผลกระทบของรูปแบบต่างๆ ที่มีต่อพฤติกรรมของผู้ใช้

นี่คือวิธีการทำงาน:

• Zuko.io ตรวจพบการทดสอบ Conversion บนไซต์ของคุณโดยอัตโนมัติ
• คุณสามารถกรองฟิลด์ Zuko.io ของคุณโดยแปลงรหัสการทดสอบและรูปแบบต่างๆ
• รายการตัวสำรวจเซสชันของคุณจะได้รับการดูแลจัดการเพื่อแสดงเซสชันผู้ใช้ที่พบกับรูปแบบการทดสอบของคุณ

ตั้งค่าการรวม:

ตรวจสอบการรวม:

เมื่อการติดตั้งพร้อม ให้ตรวจสอบการตั้งค่าโดยติดตั้ง Convert Chrome Debugger และตรวจสอบว่าตัวแปรใดบ้างที่จะถูกส่งไปยัง Zuko.io

กำลังใช้ข้อมูลอะไรอยู่?

หลังจากเปิดใช้งานการรวม ทุกเซสชันในบัญชี Zuko.io ของคุณจะถูกแท็กโดยใช้รูปแบบนี้: “Test#xxxxxxx – Varxxxxxxx” โดยที่:

• Test#xxxxxxx – ชื่อของการทดสอบหรือรหัสการทดสอบที่พบในบัญชี Conversion ของคุณ ขึ้นอยู่กับว่าคุณได้เปิดใช้งานการลบข้อมูลระบุตัวตนหรือไม่
• Varxxxxxxx – ชื่อของรูปแบบหรือรหัสรูปแบบที่พบในบัญชี Convert ของคุณ ขึ้นอยู่กับว่าคุณเปิดใช้งานการลบข้อมูลระบุตัวตนหรือไม่

ภายในบัญชี Zuko.io ของคุณ คุณสามารถกรองเซสชันตามคู่ทดลอง - รูปแบบต่างๆ เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของแบบฟอร์มเมื่อให้บริการรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง

อะไรต่อไป?

เมื่อคุณเปิดใช้งาน Convert with Zuko.io แล้ว จะทำอะไรต่อไป

การใช้งาน Convert Experiences ขั้นพื้นฐาน สามารถช่วยให้คุณปรับปรุงฟอร์ม ฟิลด์ฟอร์ม CTA การออกแบบที่ตอบสนอง และอื่นๆ ได้ดังนี้ คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ:

• เว็บไซต์ของคุณมีผู้เข้าชมกี่คน
• หากแบบฟอร์มบางประเภททำงานได้ดีขึ้นในบางสถานการณ์
• หากผู้ใช้ของคุณโต้ตอบกับฟอร์มเดียวกันในหน้าต่างๆ ต่างกัน
• ผู้เยี่ยมชมของคุณใช้เวลานานแค่ไหน
• อุปกรณ์ใด (มือถือ เดสก์ท็อป แท็บเล็ต) ที่ผู้เยี่ยมชมของคุณใช้ในการกรอกแบบฟอร์มลงทะเบียน
• หากแบบฟอร์มเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้เยี่ยมชมดำเนินการ
• หากการวางตำแหน่งของแบบฟอร์มในหน้านั้นยุ่งยากสำหรับลูกค้า
• หากผู้เข้าชมต้องเลื่อนลงมาไกลเกินกว่าจะถึงแบบฟอร์มและกรอกให้ครบถ้วน

ปริมาณข้อมูลที่คุณได้รับอาจดูล้นหลาม และเราขอแนะนำว่าอย่าดำน้ำลึกเกินไปในตอนแรก มุ่งเน้นที่ตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับคุณจริงๆ

รวมข้อมูลแบบฟอร์มกับการทดสอบ A/B

แม้ว่าการทดสอบ A/B จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ไม่เพียงพอเสมอไปที่จะได้แนวคิดที่แท้จริงว่าลูกค้าของคุณต้องการหรือต้องการอะไรในขณะโต้ตอบกับแบบฟอร์มของคุณ คุณควรผสมผสานเทคนิคต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ว่าผู้ใช้ของคุณใช้แบบฟอร์มของคุณอย่างไร

เมื่อใช้ร่วมกับการทดสอบ A/B และการทดสอบหลายตัวแปร การ วิเคราะห์ข้อมูลแบบฟอร์มคือกลุ่มใหม่ในบล็อกการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (CRO) พลังของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบฟอร์มคือการมองข้ามหน้า Landing Page พาดหัวหรือคำกระตุ้นการตัดสินใจ แต่จะพิจารณาเส้นทาง Conversion ทั้งหมดแทน ตั้งแต่การเข้าชมเว็บไซต์ไปจนถึงการซื้อ

บนเพจที่คุณเรียกใช้ Convert Experiments คุณสามารถใช้โมดูล Zuko.io Form Data เพื่อระบุส่วนที่ต้องปรับปรุงตามการวิเคราะห์ประสบการณ์ของลูกค้าทั้งหมด:

• กรองเซสชันตามว่าจะสิ้นสุดในความสมบูรณ์หรือการละทิ้งหรือไม่
• ดูเฉพาะเซสชันที่โต้ตอบกับฟิลด์หรืออินพุตเฉพาะ
• สำรวจเส้นทางที่ผู้ใช้หรือกลุ่มใช้ผ่านแบบฟอร์มของคุณและสแกนอย่างรวดเร็วเพื่อดูว่าฟิลด์ที่ส่งคืนเกิดขึ้นที่ใด
• สแกนข้ามเซสชันเพื่อค้นหารูปแบบของพฤติกรรมที่แนะนำปัญหาพื้นฐานของแบบฟอร์มของคุณ

การใช้โมดูลนี้จะช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ประเด็นปัญหาและสนับสนุนการริเริ่มส่งเสริมการขายได้ดียิ่งขึ้น

แบบทดสอบใดที่ทำงานได้ดีที่สุดโดยรวม?

ตกลง นี่คือภาพรวมพื้นฐานที่คุณคาดว่าจะได้รับจากแพ็คเกจซอฟต์แวร์อย่างน้อยที่สุด คุณอาจกำหนดค่าวิธีแก้ปัญหาชั่วคราวใน Google Analytics เพื่อรับสิ่งนี้ได้ แต่ควรทราบว่าครอบคลุมใน Zuko.io ติดตามหมายเลขลูกค้า สัดส่วนของผู้ที่เริ่มและกรอกแบบฟอร์ม เวลาที่ใช้กับแบบฟอร์ม และจำนวนครั้งที่ผู้ใช้กลับมาที่ฟิลด์

เปรียบเทียบเมตริกเหล่านี้ในการทดสอบของคุณเพื่อทำความเข้าใจสิ่งต่างๆ เช่น

• แบบฟอร์มเวอร์ชันหนึ่งเชิญผู้ใช้ให้เริ่มฟอร์มด้วยจำนวนที่มากกว่าอีกเวอร์ชันหนึ่งจริงหรือไม่
• ตัวแปรใดที่จะแปลงได้ดีที่สุดเมื่อผู้ใช้เริ่มแบบฟอร์มแล้ว
• มีตัวแปรหนึ่งที่ทำให้ผู้ใช้ใช้เวลามากขึ้นในแบบฟอร์มหรือกลับไปที่ฟิลด์บ่อยขึ้นซึ่งนำไปสู่การละทิ้งมากขึ้นตามสัดส่วนหรือไม่?

ผู้ใช้ออกจากที่ไหน?

นี่คือจุดเริ่มต้นที่น่าสนใจมากขึ้น Zuko แจกแจงประสิทธิภาพของแต่ละฟิลด์ในแต่ละรูปแบบรูปแบบและให้คุณเปรียบเทียบได้ คุณสามารถค้นหา:

• ฟิลด์ใดที่ผลักดันให้เกิดการละทิ้งในตัวแปรที่มีประสิทธิภาพแย่ที่สุดของคุณ มีสาขาใดในผลงานที่แย่ที่สุดที่ดีกว่าสาขาที่มีผลงานดีที่สุดหรือไม่?
• ฟิลด์ใดที่มีการส่งคืนมากที่สุดและเปรียบเทียบตามตัวแปรอย่างไร ทางเลือกในการจัดรูปแบบหรือคำแนะนำในตัวแปรเดียวทำให้ผู้ใช้ของคุณสับสน นำไปสู่แบบฟอร์มที่ละทิ้งมากขึ้นหรือไม่
• มีความแตกต่างในข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่แสดงระหว่างแต่ละตัวแปรหรือไม่? คุณจะได้รับความเข้าใจอะไรจากสิ่งนี้ คุณต้องการทำให้ข้อความมีความคลุมเครือน้อยลงหรือไม่?

รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่ากลุ่มลูกค้าใดที่จะมุ่งเน้น

กรอง จัดเรียง และส่งออกข้อมูลที่เรียงจากฟอร์มบนเว็บเพื่อให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ สร้างมุมมองข้อมูลแต่ละรายการโดยเน้นที่จุดข้อมูลที่สำคัญที่สุด และใช้ข้อมูลเหล่านี้ต่อไปเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ

อย่างน้อยที่สุด คุณสามารถสร้างกลุ่มที่กำหนดเองสำหรับเซสชันที่ละทิ้งแบบฟอร์ม เพียงสร้างกลุ่มที่มีการดูหน้าเว็บ (ของหน้าแบบฟอร์มของคุณ) แต่ไม่มีเป้าหมายที่สำเร็จสำหรับแบบฟอร์มนั้น

คุณคาดหวังอะไรที่จะเรียนรู้จากส่วนนี้ ประการหนึ่ง เป็นวิธีที่รวดเร็วในการระบุปัญหาทางเทคนิคหรือรวบรวมคำแนะนำเกี่ยวกับข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นอื่นๆ:

• การแบ่งเซสชันที่ไม่สมส่วนมาจากผู้ใช้ในอุปกรณ์หรือเบราว์เซอร์บางประเภทหรือไม่ แบบฟอร์มอาจแสดงไม่ถูกต้อง คุณสามารถปลอมแปลงอุปกรณ์ใน Chrome หรือเปิดเบราว์เซอร์อื่นเพื่อดูว่ามันแสดงผลอย่างไร
• ส่วนแบ่งของเซสชันที่ไม่สมส่วนมาจากผู้ใช้จากตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่งหรือไม่ ชื่อประเทศหายไปจากเมนูแบบเลื่อนลงหรือไม่? มันถูกฝังอยู่ในสถานที่ที่ไม่คาดคิด (เช่น อังกฤษ กับ สหราชอาณาจักร กับ บริเตนใหญ่) หรือไม่? นั่นเป็นหนึ่งในความเป็นไปได้มากมาย
• การแบ่งเซสชันที่ไม่สมส่วนมาจากผลิตภัณฑ์เดียวหรือหน้าโอกาสในการขายหรือไม่ มีองค์ประกอบอื่นในหน้าที่ทำให้แบบฟอร์มไม่แสดงอย่างถูกต้องหรือไม่
• ข้อมูลประชากรหรือแหล่งที่มาของการเข้าชมบางแห่งมีประสิทธิภาพแย่กว่าที่อื่นหรือไม่ การแบ่งกลุ่มผู้ละทิ้งแบบฟอร์มอย่างง่ายไม่น่าจะให้ "เหตุผล" แก่คุณได้ แต่ควรรวมข้อมูลที่มีประโยชน์ไว้กับการวิจัยอื่นๆ

ติดตามว่าผู้ใช้โต้ตอบกับช่องแบบฟอร์มหรือไม่ (และลำดับที่พวกเขาทำ)

คุณสามารถสร้างเป้าหมาย Javascript เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ที่โต้ตอบกับแบบฟอร์มกับผู้ที่ไม่ได้โต้ตอบ คุณยังสามารถระบุฟิลด์สุดท้ายที่พวกเขาโต้ตอบได้

หากคุณใช้การติดตามกิจกรรมกับแต่ละฟิลด์ คุณสามารถสร้างการโต้ตอบเหล่านั้นเป็นการบรรยายที่เรียงลำดับได้ โดยแสดงภาพว่าผู้ใช้ดำเนินการผ่านแบบฟอร์มของคุณอย่างไร (ก่อนที่จะยอมแพ้):

ชื่อจริง > นามสกุล > ที่อยู่ > creditCardNumber > วันหมดอายุ > creditCardNumber

ในตัวอย่างสมมุติข้างต้น ฟิลด์บัตรเครดิตแสดงถึงการโต้ตอบสุดท้ายที่ผู้ใช้มีกับแบบฟอร์มก่อนออกเดินทาง เมื่อรูปแบบปรากฏขึ้น คุณจะมีความคิดที่ดีขึ้นว่าเขตข้อมูลใดที่อาจเป็นปัญหามากที่สุด

นอกจากนี้ ค้นพบ:

• ความผิดหวังอยู่ที่ไหน? ผู้ใช้กลับมายังฟิลด์เดิมอย่างต่อเนื่องหรือไม่? สิ่งนี้แตกต่างกันหรือไม่หากคุณเปลี่ยนรูปแบบที่ต้องการ ข้อความอธิบาย หรือข้อความแสดงข้อผิดพลาด
• ผลไม้ห้อยต่ำที่คุณพลาดไปอยู่ที่ไหน? สัดส่วนที่เหมาะสมของการหยุดกลางคันของคุณคือผู้ใช้ที่พยายามส่งแบบฟอร์มแต่ไม่สามารถกรอกแบบฟอร์มได้เนื่องจากปัญหาของแบบฟอร์ม นี่แค่เผาเงิน Session Explorer ช่วยให้คุณระบุได้ว่าเกิดอะไรขึ้นกับผู้ใช้เหล่านี้ที่ผิดหวัง และนำเสนอแนวทางแก้ไขเพื่อหยุดสิ่งนี้

สิ่งนี้แตกต่างกันไปตามผู้ชมอย่างไร

หนึ่งในคุณสมบัติที่ทรงพลังที่สุดของ Zuko Form Analytics คือความสามารถในการแบ่งกลุ่มข้อมูลเพิ่มเติมโดยใช้แอตทริบิวต์ที่กำหนดเอง คุณสามารถดูความแปรปรวนตามเบราว์เซอร์และประเภทอุปกรณ์ได้ตั้งแต่แกะกล่อง แต่หากคุณติดตามประสิทธิภาพโดยกลุ่มอื่นอยู่แล้ว การนำเข้าก็ค่อนข้างง่ายเช่นกัน สอบสวน:

• ตัวแปรแต่ละรายการทำงานอย่างไรกับแหล่งที่มาของการเข้าชมที่แตกต่างกัน บางทีการปรับแต่งของคุณทำให้มีแนวโน้มที่จะจ่ายสำหรับการแปลงปริมาณการใช้ข้อมูล แต่สิ่งนี้มีผลเสียต่อผู้ใช้ทั่วไปของคุณหรือไม่?
• การเปลี่ยนแปลงของคุณส่งผลต่อแต่ละผลิตภัณฑ์อย่างไร ตัวแปร A อาจดึงดูดผู้ใช้ให้เข้าหาผลิตภัณฑ์ X มากขึ้น แต่มีแนวโน้มที่จะทำ Conversion มากหรือน้อย และสิ่งนี้มีผลกระทบต่อผลิตภัณฑ์ Y&Z อย่างไร?
• ภูมิศาสตร์มีความสำคัญหรือไม่? ตัวแปรของคุณทำงานได้ดีกับผู้ใช้จากยุโรปมากกว่าที่ทำกับผู้ใช้จากอเมริกาเหนือหรือไม่ Zuko ให้คุณสอบปากคำได้อย่างง่ายดาย

การวิเคราะห์แบบฟอร์มและความเป็นส่วนตัว

หากคุณใช้ Zuko.io Form Analytics บนเว็บไซต์ของคุณ คุณจะต้องมีนโยบายความเป็นส่วนตัว ซึ่งรวมถึงการเปิดเผยการใช้ Zuko วิธีรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่คุณรวบรวมและวิธีที่คุณใช้คุกกี้ ประกาศนี้ต้องสามารถเข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้เยี่ยมชมไซต์ของคุณ (หรือแอป)

ไม่จำเป็นต้องได้รับความยินยอมอย่างชัดแจ้ง เพียงแค่ใส่ประกาศก็เพียงพอแล้ว แม้ว่าคุณจะสามารถให้ผู้ใช้เลือกไม่ใช้คุกกี้ได้ ไม่เหมือนกับผลิตภัณฑ์ Session Replay บางรายการ Zuko ไม่ได้ติดตามข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลได้เพียงชิ้นเดียว แม้แต่ที่อยู่ IP ที่ทำให้เป็นไปตาม GDPR อย่างสมบูรณ์

Convert + Zuko.io ไม่รวบรวมข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนลงในแบบฟอร์ม เครื่องมือของเราเพียงวิเคราะห์สถิติเกี่ยวกับข้อมูลที่ป้อน (เช่น จำนวนผู้เข้าชมแบบฟอร์ม เวลาเฉลี่ยในการกรอกแบบฟอร์ม) หรือไม่ได้ป้อน (เช่น การละทิ้งแบบฟอร์ม ฟิลด์ที่เว้นว่างไว้) ประเภทของอุปกรณ์ และเส้นทางที่ผู้ใช้ของคุณใช้ เพื่อมาที่แบบฟอร์ม

บทสรุป

ข้อมูลการวิเคราะห์แบบฟอร์มจะไม่บอกคุณว่าต้องทำอย่างไร แต่สามารถให้เบาะแสที่เป็นประโยชน์เพื่อผสมผสานกับข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพอื่นๆ

คุณสามารถรวบรวมตัวชี้วัดพื้นฐาน เช่น ลักษณะเฉพาะ (เช่น อุปกรณ์ ข้อมูลประชากร) ของผู้ที่ละทิ้งแบบฟอร์มในรายงาน Convert Experiences คุณยังสามารถรับข้อมูลระดับภาคสนามด้วยเหตุการณ์ที่กำหนดเอง

เพื่อเริ่มต้นใช้งานข้อมูลเชิงลึกของ Zuko ในแบบฟอร์มของคุณหรือชำระเงิน ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้งานฟรี จากนั้นคุณสามารถเพิ่มผลกระทบเป็นสองเท่าได้ด้วยการผสานรวมกับ Convert เพื่อเริ่มการเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการทดสอบ A/B ของคุณ