Эффективные и актуальные методы для быстрого увеличения конверсии вашего лендинга

Простые и работающие подходы, которые увеличат конверсию вашего сайта. Практические советы для достижения результата в кратчайшие сроки.

https://habr.com/ru/articles/835430/

#conversion_rate_optimazing #optimization #web_analytics #marketing

Правильная аналитика записей сессий: ключ к повышению конверсии вашего сайта

Как выявить и исправить скрытые проблемы вашего сайта для достижения наилучших результатов: оптимизация UX и повышение конверсии с помощью функционала записи сессий в инструментах аналитики.

https://habr.com/ru/articles/834978/

#маркетинг #аналитика_сайта #ux #конверсия_сайтов #конверсии #повышение_конверсии #web_analytics #conversion_rate_optimazing

Как уменьшить процент неквалифицированных лидов на вашем лендинге: простые и эффективные методы

“Мусорные” лиды, привлекаемые онлайн, - насущная проблема, с которой сталкиваются многие бизнесы. Предположим, вы привлекаете на свой веб-сайт или в приложение значительный объем трафика и получаете множество заявок ( лидов ), однако, по мере обработки этих заявок, вы понимаете, что из-за большого содержания “мусорных” обращений (от пользователей, которые явно не готовы покупать) конверсия в покупку из них крайне низкая . В результате ваши менеджеры по продажам перегружены, так как ежедневно обрабатывают десятки, сотни, а иногда и тысячи лидов, но количество оплаченных заказов оставляет желать лучшего . Возникает вопрос: как исправить ситуацию, если попытки улучшить качество трафика, привлекаемого на лендинг, оказались неудачными ? Как правило, в этом случае варианты дальнейших действий ограничены, и одна из наиболее эффективных мер - внести такие изменения в лендинг, которые бы повысили процент целевых заявок , разгрузив команду sales-специалистов. Примечание: Важное преимущество такого подхода заключается в следующем: если вы используете рекламные performance-кампании, работающие с оптимизацией за конверсии, то корректировки лендинга с целью отсеять некачественные лиды повлияют и на показатели рекламы. Корректируя лендинг и “фильтруя” нецелевые лиды, вы уменьшаете число конверсий для оптимизации рекламы, что способствует “переобучению” кампаний в сторону привлечения более качественных лидов. Важно учитывать, что сначала показатели рекламных кампаний могут временно ухудшиться , но далее ситуация стабилизируется и улучшается, и вы начинаете получить качественные лиды по цене меньшей, чем до корректировок.

https://habr.com/ru/articles/833368/

#лидогенерация #повышение_конверсии #маркетинговая_аналитика #ux #web_analytics

KD+SM Uplift Modeling. Вошли и вышли, приключение на 20 минут

В современном интернет-маркетинге уделено довольно мало внимания Uplift моделированию. Cам Uplift не страдает от недостатка внимания со стороны маркетинга, а вот его корректный расчет - да. Как правило, Uplift моделирование представляет собой набор неких эвристик, незамысловатой статистики и различных бизнес-инструментов. В лучшем случае, это относительно современные и простые ML-модели, которые совершают расчеты с большим количество допущений, что влечет за собой некорректные и нестабильные результаты. Такие решения, как правило объясняются желанием со стороны бизнес‑заказчика или же отдела аналитики сделать продукт «быстро и сердито», без долгого и тяжелого вовлечения во все нюансы и подводные камни Uplift моделирования. Задача действительно непростая, пользователи видят десятки рекламных баннеров, успевают повидать по несколько вариаций дизайна страниц сайта, при всем этом получая электронные письма, либо пуши с предложением скидки на продукцию. Конечно же, при такой «бомбардировке» пользователя довольно трудно понять на частном уровне, какая кампания лучше поспособствовала формированию желания что‑то у Вас купить. Это цикл статей, посвященный KD+SM Uplift моделированию (Knowledge Distillation and Sample Matching) — относительно новой архитектуре Uplift моделирования, использующей весь современный арсенал ML и DL решений на текущий день. Можно сказать, что KD+SM это даже целый pipeline решений, который состоит из препроцессинга данных, нескольких ML моделей, и нейронных сетей. Модели «общаются» друг с другом, на каждом из этапов обогащают данные новыми синтетическими знаниями и передают уже модифицированные данные дальше по pipeline. Именно поэтому мы уложим всю работу в несколько статей, начиная с вводной статьи и заканчивая прикладным применением KD+SM Uplift на реальных данных.

https://habr.com/ru/articles/795533/

#uplift #marketing #revenue #sales #machine_learning #statistics #math #web_analytics

Délestons, petit patapon !

https://www.dsfc.net/internet/web-analytics/delestons-petit-patapon/

#web_analytics #awstats #formateur_awstats #formateur_web analytics