יוני 4, 2017

מקסום יחס המרה

מקסום יחס המרה

צמיחה במוצר מתחילה לרוב עם שני תהליכים עיקריים:

  • הבאת תנועה למוצר – דרך קמפיינים / חשיפה אחרת
  • המרה של התנועה למשתמשים (User Acquisition) .

בשני השלבים האלה האתגר הוא המרה – הן בהפיכת חשיפות לתנועה למוצר, והן בהמרת התנועה למשתמשים במוצר, בהתאמה.

לרוב, בתחילת הפעילות יחס ההמרה יהיה נמוך. זאת מאחר וגם המוצר וגם הידע של היזמים לגבי קהל היעד – עדיין אינם סגורים עד הסוף.
לכן, כל מיזם השואף לצמוח חייב להתחיל תהליך של מקסום יחס המרה , או אופטימיזציה.
התהליך כולל הרבה מאוד סבבים של Build-Measure-Learn – המוכרים לרובנו מהתפיסה של The Lean Startup.

להלן פירוט על 3 השלבים:

  • Build – לפתח גרסת מוצר מסוימת או קמפיין מסויים.
  • Measure – למדוד את הפעילות של המשתמשים באותה הגרסה.
  • Learn – לנתח את נתוני השימוש ולהפיק תובנות – אשר תסייענה לנו לשפר את המוצר / קמפיין בסבב הבא.

לאחר שעלו תובנות כנובע מניתוח התנהגות המשתמשים, צריך לקחת אותן ולהפוך אותן לפיצ'רים חדשים או שיפור של פיצ'רים קיימים במוצר / קמפיין – ולבדוק אם התוצאות משתפרות.
את זה עושים בעזרת תהליך מובנה של ניסויים – AB Testing.

אך בעוד שהתפיסה מאוד טריוויאלית בתיאוריה, במבחן המציאות קשה ליזמים לממש אותה. זה קורה גם לאור מורכבות מתודולוגית וגם לאור מורכבות טכנית – ושניהם מהווים אתגר גדול ליזמים.

לכן, הרבה יזמים ומנהלי מוצר רבים נוטים לוותר על אופטימיזציה.

כך, הם מוותרים למעשה על אחד המנגנונים היעילים ביותר ליצירת צמיחה דרך שיפור המוצר והמאמצים השיווקיים.

הפתרון שלנו

מקסום יחס המרה conversion-rate-optimizationמימוש התפיסה של מקסום יחס המרה כולל מספר מימדים:

  • מימד תהליכי – הקמת צוות אופטימיזציה
  • מימד מתודולוגי – תכנון סבבי הניסוי והשערות
  • מימד טכנולוגי – הטמעת ניסויים במוצר + ארגז כלים אנליטי
  • מימד אנליטי – אופן ניתוח התוצאות והפקת תובנות

עבור כל מימד קיימות מתודולוגיות Best Practice, אשר נדרש להכיר – ואשר מהוות את ההבדל בין הצלחה לכשלון בתהליך האופטימיזציה.
ל-Datamaze ידע נרחב בכלל המימדים, מה שמאפשר תכנון נכון של התהליך עבורך.
להלן מרכיבי תהליך מקסום יחס המרה טיפוסי:

  • יצירת תהליך עבודה מסודר ומובנה לסבבי השיפור, בדגש על צוות אופטימיזציה.
  • יצירת רשימת השערות לשיפור ותעדוף הניסויים
  • תכנון הניסויים ברמה מתודולוגית – כמות תצפיות נדרשת
  • אפיון דרישות מצוות הפיתוח עבור כל שיפור.
  • הטמעת כלי AB Testing רלוונטיים.
  • הקמת הניסויים ומעקב אחר התוצאות.
  • ניתוח הממצאים, הפקת תובנות ויצירת השערות חדשות.

אנחנו אוהבים לקרוא לתהליך יצירת 'מכונת הצמיחה' הייחודית עבורך.

הצעדים הבאים שלך

בשלב הראשון, מומלץ לקרוא כמה מהמאמרים שלנו הנוגעים לצמיחה מבוססת נתונים ול-A/B-Testing.

 

לאחר שהתרשמת מכמה מהטכניקות והכלים המפורטים במאמרים, ועל מנת להתקדם לרמה הפרקטית של מקסום יחס המרה במוצר שלך,

תוכל ליצור קשר כאן לצורך הבנה ומיפוי הצרכים שלך.