Конверсия

Конверсия звонков – что это

Каждый сайт на просторах интернета выполняет какую-то задачу. Часть из них коммерческие – предлагают подписаться на рассылку или зарегистрироваться, оставив личные данные. Другие ожидают, что посетитель кликнет по рекламной ссылке. Третьи позволяют напрямую приобрести товар. Чтобы оценить эффективность работы ресурса, нужно посчитать, сколько пользователей выполняют требуемое действие. Например, суточная посещаемость сайта составила 1000 человек. За этот же период совершено 30 покупок. В этом случае конверсия есть отношение покупок к посещаемости, то есть 30/1000 (30/1000)*100=3 %.

Величина конверсии зависит от целого ряда факторов:

• Источник, через который люди узнают о сайте. Клиентов, желающих совершить покупку, находят через контекстную рекламу. Если человек ищет информацию по какому-либо вопросу, прийти на конкретный ресурс он может при хорошей оптимизации сайта по информационной составляющей.
• Удобство использования сайта, которое подразумевает продуманную навигацию, минимизацию действий пользователя по получению информации, наличие версии, адаптированной для мобильных устройств, и отсутствие перегруженности отвлекающими компонентами.
• Качество размещённого материала. Текстовая информация, картинки и медиафайлы ресурса должны иметь близкую к 100 % уникальность, нести пользу для читателя и быть оформлены согласно общепринятых правил.
• Подтверждение квалификации и порядочности. Эту функцию хорошо выполняют различные сертификаты, отзывы от клиентов, гарантии, безопасность сделки.
• Также влияние на конверсию оказывает надежность работы сайта, насколько быстро загружаются страницы и какие конверсионные элементы используются.

Конверсию всего интернет-ресурса можно разбить на несколько стадий, ведущих клиента по пути совершения нужных действий. К примеру, сколько людей добавляет товар в корзину, какое количество из них переходит к оплате, далее идут стадии окончательного оформления заказа и его подтверждения. Этапов много, и конверсия каждого различна. Добавление в корзину ещё не значит покупку, лишь 30 % этого товара оплачивается. Естественно повышение конверсии на этом этапе благоприятно скажется на эффективности сайта в целом.

Можно сделать вывод, что конверсия – это главный показатель успешности бизнеса. И именно с помощью конверсии можно добиться увеличения его эффективности.

В РФ сейчас проживает 142 млн. человек. Допустим, что потенциально приобрести ваш продукт может половина из них.

Далее узнаем, какая часть потенциальных клиентов посещала ваш интернет-ресурс. Например, 10 000. Рассчитаем показатель конверсии:

10’000/(142 000 000/2)*100=0,014 %

Видим, что у нас огромный потенциал роста. К тому же, не все посетители сайта позвонили. Скорее это было 100 человек. Вот и получается, что конверсия продаж посетитель/звонок равна 100/10’000*100=1 %. Но и это ещё не все. Совершили покупку лишь некоторые из позвонивших. Приблизительно 10 человек. Итак, как посчитать конверсию звонков? Очень просто: 10 /100*100%=10 %. Также можно проанализировать, какое количество клиентов приходит за второй покупкой, а затем становится постоянными покупателями.

В зависимости от вашей конкретной воронки продаж на основе статистических данных можно вычислить как конверсию каждого этапа, так и суммарную конверсию от первого контакта.

What’s a Good Conversion Rate?

This is the question we get the most, but there is no single answer, other than to say that a good conversion rate for your site is one that’s higher than what you had before. In other words, it’s relative.

Some of the factors that impact conversion rate beyond the control of user-experience professionals:

• The company’s preexisting brand reputation: if people like the brand, conversion will be higher than if people hate the brand, even if everything else were to be held constant.
• Price: cheap stuff is easier to sell than expensive stuff, so it’s trivial to increase the conversion rate — have a sale.
• Sales complexity: products that are impulse buys will tend to have higher conversion rates than complex services that require months of research and the approval of a committee before the contract is signed.
• The required level of commitment: it’s easier to get users to read 5 free articles than to get them to sign up for an email newsletter, because people don’t feel that they need to commit to something simply to browse a website. Thus «read 5 articles» will tend to have a higher conversion rate than «subscribe to newsletter» even for the same website.

During the dot-com bubble around year 2000, ecommerce sites typically had average conversion rates around 1%. In 2013, ecommerce sites averaged around 3% conversion rates. This example also shows that expected conversion rates can vary over time, as users get more comfortable with taking your desired action.

Micro conversions (users making incremental progress through the user interface) will hopefullly have much higher conversion rates than the macro conversions (complete actions) I mainly discuss here.

Conversion rate benchmarks for Facebook Ads

The average conversion rate across Facebook Ads is 9.21%.

If you’re responsible for marketing a gym, a personal training service, or some other fitness-related business, failing to take advantage of Facebook Ads is a huge mistake. As you can see, the average advertiser in this industry converts clicks into meaningful actions at a rate of over 14%!

For their part, advertisers in the Education (13.58%), Employment & Job Training (11.73%), and Healthcare (11%) industries aren’t doing too poorly, either. It’s not a coincidence that businesses in each of these industries can benefit from the use of Facebook lead ads—an ad format that enables you to qualify prospects’ without sending them to an external landing page.

Clearly, however, Facebook lead ads are no silver bullet: Although advertisers in the Legal (4.64%), Technology (2.31%), and Travel & Hospitality (2.82%) verticals can certainly take advantage of this frictionless format, they struggle to drive conversions nonetheless. For these businesses in particular, remarketing would be a fantastic use of the Facebook platform.

Industry	Average Facebook Ads CVR
Apparel	4.11%
Industrial Services	5.60%
Technology	2.31%
Finance & Insurance	9.09%
Healthcare	11.00%
Home Improvement	6.56%
Education	13.58%
Legal	4.64%
Real Estate	10.68%
Retail	3.26%
Fitness	14.29%
Travel & Hospitality	2.82%
Auto	5.11%
Beauty	7.10%
Consumer Services	9.96%
Employment & Job Training	11.73%
B2B	10.63%

Факторы, влияющие на конверсию сайта

Знать факторы, оказывающие прямое влияние на конверсию, очень важно. Благодаря этому у вас будет понимание, что следует изменить на сайте для его улучшения и продвижения на региональном уровне

Факторы бывают внутренними и внешними.

Извне на конверсию влияют действия пользователей сети, еще не посетивших ваш ресурс. Аудитория реагирует на рекламу сайта. Без этого пользователи не узнают о ресурсе, не сложит о нем первичное мнение, а следовательно не проявит интерес к сайту и не осуществит целевые действия.

Внутренние факторы сконцентрированы внутри вашего сайта. Их контролировать проще, поскольку у вас как у владельца есть все возможные инструменты для улучшения ресурса, для мотивации посетителей находиться на нем как можно дольше. Факторами, влияющими на конверсию изнутри, являются:

• Дизайн. Оформление сайта должно быть привлекательным, а не отталкивающим. По дизайну пользователь оценивает сайт в первую очередь, поэтому не следует пренебрегать данным пунктом.
• Наполнение. Контент должен быть интересен и полезен для аудитории, а также обладать высокой уникальностью.
• Эргономичность. Необходимо обеспечить удобство пользования сайтом. Посетители должны быстро и без проблем находить ответы на интересующие их вопросы.
• Техническое состояние сайта. Необходимо оптимизировать сайт таким образом, чтобы он был легким, быстро и без ошибок загружался и т. п.
• Семантическое ядро. Следует серьезно подойти к правильному составлению семантического ядра. В противном случае плохо структурированное ядро отрицательно повлияет на конверсию.

Методология анализа CRO

Вся оптимизация коэффициента конверсии построена на тестировании. Но нельзя запустить тест на пустом месте, сперва нужно оценить состояние сайта, настроить максимально подробный сбор данных и собственно собрать эти данные, потом составить гипотезу, понять и решить что конкретно нужно протестировать.

Есть два популярных подхода к анализу:

1. На основе данных (аналитический метод) — Data-driven или количественный анализ данных.
2. На основе человеческого мнения (человеческий метод) — Human-driven или качественный анализ данных.

При этом рекомендуется сочетать эти методы. Так как, даже если у вас есть большой пласт данных, не стоит игнорировать человеческую сторону вопроса и наоборот. Анализ перед оптимизацией состоит наполовину из статистических данных, наполовину из вашего творчества и широты мысли. Используя оба метода вы сможете максимально подойти к полной картине восприятия вашего сайта и продукта, к ответам на вопросы что, как и почему делают ваши клиенты.

Data-driven

Основан на анализе данных из аналитических систем, например, Google Analytics, о том как именно люди ведут себя на сайте.

Что можно собрать при количественном анализе данных:

При анализе этих данных можно найти точки роста, где лучше всего внедрить изменения, чтобы довести как можно большее количество пользователей до нужной конверсии.

Зачем нужно рассчитывать коэффициент конверсии

Чтобы понять, по каким причинам многие посетители не доходят до целевых действий,необходимо изучить, как они ведут себя на сайте. Анализ поведения пользователей позволит дорабатывать и совершенствовать дизайн, функциональные возможности с главной целью – чтобы большее число посетителей стало покупателями. Еще одна важная задача любого владельца сайта – увеличивать трафик из хорошо конвертируемых мест. Если вы будете знать конверсию, то сможете без труда рассчитать собственные затраты на одного посетителя, а этот показатель относится к важнейшим метрикам для бизнеса.

Пример расчёта конверсии продаж. Допустим, используя рекламу, мы привлекли на веб-сайт 100 человек и потратили на это 1 тысячу рублей (каждый посетитель обошелся нам в 10 рублей). Будем считать, что каждый оформивший заказ клиент принесет нам чистой прибыли 250 рублей. При конверсии сайта, равной 5 % (5 человек из 100 сделают заказ), мы заработаем чистыми 5 х 250 = 1250 рублей. Учитывая наши затраты (1000 руб.), в итоге получим чистый доход: 1250 – 1000 = 250. То есть выгода от привлечения трафика очевидна. Но стоит конверсии упасть до 4 %, и дохода нам будет хватать лишь на то, чтобы окупать свои затраты, выгоды уже не будет.

Подробнее

Надо иметь в виду, что не во всех случаях высокая конверсия означает отличный результат. В этом можно убедиться, изучив цифры в таблице:

	Сайт 1	Сайт 2	Сайт 3
Количество посетителей	100	1000	5000
Размер конверсии	1%	3%	4%
Средний доход с одной конверсии	500	15	3
Итоговый доход	500	450	600

Несмотря на такие существенные различия в количестве посетителей сайта (100–1 000–5 000), средние показатели дохода примерно равны. Хотя на первый взгляд конверсия третьего сайта с более высокой посещаемостью кажется большей.

Practical examples

Example 1: Calculating e-commerce conversion rate.

Let us say you are tasked with calculating the e-commerce conversion rate of a given online shop for the past month. You have data from Google Analytics showing you the number of users that visit the site during the period: 10,000, as well as the number of e-commerce transactions (purchases, sales) that happened: 150. In order to calculate the conversion rate you need to divide 150 by 10,000 to get 0.015, then multiply by 100 to get 1.5% conversion rate.

You should beware when interpreting the result from a calculation as the above since a single user may place more than one order during that time-frime, therefore making interpreting and reporting the number as «percentage of users who purchased» problematic. In order to calculate that conversion rate, you will need to use the number of users who purchased, instead of the number of e-commerce transactions. In case only a few customers per month make more than one purchase this extra effort might not be justified, but in other cases it can be crucial if working with the right numbers and doing a good job is a priority.

Example 2: Calculating shopping cart conversion rate

Let us say you have a goal set that tracks the number of sessions during which a user reaches the checkout of an online store. You are doing some CRO & A/B testing a new shopping cart experience and in order to calculate the sample size for your test of statistical significance you need to estimate the baseline conversion rate for cart to checkout. You are interested in user-level metrics, so you want to know what % of users who see the cart later proceed to the checkout.

To calculate that, you pull up your available web analytics software and see that for the past 3 months the number of users who saw the cart was 300,000 and the number of people who saw the first step of the checkout was 30,000. To calculate the conversion rate you need to divide 30,000 by 300,000, giving you the result of 0.10 or 10% after multiplying by 100. Similar caveats exist as in Example 1, since the same user may reach the cart and the checkout page more than once during the time period, so interpretation of the data may not be trivial. Our calculator would have been most useful in carrying out the math.

Average Order Value (AOV)

When deciding on a campaign budget and calculating the conversion rate, you can also count on the average order value of your site. AOV measures the average total value of every order placed within a timeframe.

To calculate average order value:

Average order value = total revenue from orders / Total number of orders

If a website generates a total revenue of $10,000 from 25 orders, each order might have different values of, for instance, $50, $580, or $748, but the average is $400 ($10,000 / 25).

With AOV, you can distinguish the average spent per order to evaluate items that are selling better as well as the average profit to expect from each new customer. The higher your AOV, the higher your ROI.

Немного теории

Посмотрим, как происходит расчет прогноза CR – сначала в теории, а потом на конкретном примере. Сразу оговоримся, что в статье рассматривается наиболее тривиальный метод вычисления прогнозируемой конверсии (существуют автоматизированные методы с более сложной математикой, которые обычно используются в оптимизаторах конверсий, но о них мы здесь говорить не будем).

В первую очередь нам нужно разобраться с понятием сущности. Сущность – это любой элемент, для которого мы можем собирать и анализировать статистику (то есть группировка в случае Яндекс.Метрики и параметр в Google Analytics). Применительно к интернет-рекламе сущностями будут:

• аккаунт (высшая сущность);
• кампания;
• группа объявлений;
• группа ключевых слов, собранных по определенному признаку;
• объявление;
• элемент объявления (текст, заголовок, посадочная страница и т. д.);
• ключевое слово (низшая сущность).

Это распределение условно, и вы вольны использовать или не использовать любые сущности из приведенного списка

Важно лишь понимать, что их иерархия определяется количеством агрегированной статистики. У высшей сущности статистики больше всего, в то время как для низших сущностей доступен лишь небольшой объем данных

При расчете вероятности конверсии мы будем использовать метод многоуровневого пулинга. Он предполагает, что если данных по какой-либо сущности недостаточно, то используются данные по более высокой сущности. Например, если для прогноза CR не хватает данных по ключевым словам (низшей сущности), то можно взять статистику по группе объявлений (сущности уровнем выше), в которую эти ключевые слова входят.

В обобщенном виде формула прогноза коэффициента конверсии выглядит так:

В формулу подставляются данные о кликах и конверсиях для текущей сущности и CR – для высшей, а также степень пулинга (А). Степень пулинга указывает на степень однородности сущностей, которыми мы оперируем (ключевых слов, групп объявлений, кампаний и так далее). В нашем случае А = 1.

Чтобы получить прогноз конверсии для ключевых слов, нужно подставить в формулу клики и конверсии по ключевой фразе, для которой у нас слишком мало данных, и CR по группе объявлений.

Если вы захотите больше узнать про многоуровневый пулинг и другие методы расчета вероятности конверсии, то легко найдете в рунете развернутые статьи на эту тему. Теория прогноза конверсий объясняется в них очень подробно, хоть и довольно сложным языком формул и доказательств.

Conversion Rate in Action

The conversion rate represents the relative value between two currencies. It is essentially the price measure of one currency against another. As the rate changes, one country’s money can become weaker or stronger against other currencies. For example, if the euro/U.S. dollar conversion rate is 1.25, that means one euro can equate to $1.25 in American currency. Or if the U.S. dollar/Indian rupee (INR) conversion rate is 65.2, then one U.S. dollar is worth 65.2 Indian rupees.

If the euro/U.S. dollar conversion rate fell from 1.25 to 1.10, then one euro could only be converted into $1.10 instead of $1.25. In this case, the U.S. dollar becomes stronger against the euro and the euro weaker against the U.S. dollar. This relative strength means goods and services priced in U.S. dollars become comparatively more expensive when purchased with euros.

A more expensive product can be a disadvantage to U.S. businesses wishing to sell in Europe. Likewise, a stronger U.S. dollar would also make products priced in euros less expensive for buyers in the U.S. In this case, European businesses selling in the United States could benefit because prices for their products and services would seem lower.

However, if the conversion rate changes in the opposite direction then the U.S. dollar becomes weaker against the euro. If the rate rose from 1.25 to 1.35, then one euro could buy more dollar-priced goods and seem less expensive to European buyers. In turn, European businesses selling in the United States could be at a disadvantage because U.S. buyers would need more dollars to purchase items priced in euros.

Этап 1. Считаем, сколько стоит юнит

Юнит-экономика оперирует метриками — показателями, которые обозначают английскими аббревиатурами. Вы могли их слышать: ARPU, CAC, CM, ARPC, UA и другие. Основных метрик — не более 10–15. Мы разберёмся в них, двигаясь от простых к сложным.

User Acquisition (UA) — количество привлечённых пользователей. Например, по рекламе в Instagram на сайт перешли 1000 посетителей. Это и будет показатель UA

Важно: пользователь пришёл на сайт и узнал о продукте, но не обязательно его купил. Покупателей в юнит-экономике называют Buyers или Customers, обозначают буквами B или C

Acquisition Cost (AC) — затраты на привлечение пользователей. Показывает, сколько денег потребовалось, чтобы привлечь посетителей на сайт. В нашем примере это сумма, которую потратили на рекламу в Instagram. Здесь показатель AC будет равен маркетинговому бюджету.

Conversion Rate (С) — конверсия. Знакомый любому маркетологу показатель — соотношение количества посетителей сайта и тех, кто купил товар или услугу. Из 1000 посетителей товар купили 20 — конверсия составила 2%. Conversion Rate показывает эффективность воронок продаж на всех этапах.

Как понять, насколько эффективна ваша система продаж? Конверсию можно сравнить с показателями конкурентов в вашей нише. Цифры можно посмотреть в открытых источниках: например, почитать кейсы в специализированных блогах и медиа, таких как VC. Данные о конверсиях также можно узнать на профильных мероприятиях и конференциях.

Cost per Acquisition (CPA) — стоимость привлечения одного пользователя. Чтобы узнать CPA, нужно весь маркетинговый бюджет (AC) разделить на количество привлечённых пользователей (UA).

Например, маркетинговый бюджет составил один миллион рублей, онлайн-школа привлекла 10 000 пользователей. CPA = 1 000 000 / 10 000 = 100 рублей. Столько школа тратит, чтобы привлечь одного пользователя.

Customer Acquisition Cost (CAC) — стоимость привлечения одного клиента. Чтобы посчитать показатель, сначала суммируют затраты на рекламу, выплаты специалистам и расходы на дополнительные услуги. Потом сумму делят на количество привлечённых клиентов (B или C).

Например: вы потратили на рекламу онлайн-курса 10 000 рублей и заплатили 5000 таргетологу за его услуги. Курс купили 7 человек. Чтобы посчитать CAC, нужно к 10 000 прибавить 5000 и поделить эту сумму на 7 клиентов. Получится, что на привлечение одного клиента вы потратили 2142 рубля.

Фото: Pressmaster / Shutterstock

Нужно ли включать в расходы по CAC и CPA оплату услуг таргетолога, директолога, других специалистов? Это зависит от типа бизнеса. Если вы привлекали таргетолога или директолога специально для настройки рекламы на конкретный продукт, то выплаты им следует учесть.

Если таргетолог работает в компании за фиксированную зарплату и ведёт много параллельных проектов, то в CAC или в CPA по конкретному товару или услуге расходы на него не войдут. Их нужно будет добавить в постоянные расходы — о них мы поговорим ниже.

How is Ecommerce Website Conversion Rate Calculated?

The calculation for measuring the overall conversion rate of an Ecommerce store is widely accepted and well-understood.

Conversion rate = Sessions with transactions / Total sessions.

Note the use of “sessions” rather than unique visitors. A session refers to a visit by an individual within a given time period, often 30 minutes. If a customer visits twice during the same period, it will count as one session. If, as in the example above, a customer visits again, after a thirty minute period has elapsed, the second visit will be recorded as a separate session.

A “session” is a superior indicator of buyer intent, as opposed to a unique visitor, because it comprises a self-contained shopping “event”. The same customer may visit a store multiple times during a certain period, with each visit representing an opportunity to make a sale for the online retailer.

Применение конверсии на практике с примерами

Пример 1. За первую декаду октября продающий сайт фирмы посетили 2000 уникальных пользователей. Из них:

• 300 человек зарегистрировались на сайте
• из них – 150 человек связались по контактам с менеджерами для получения дополнительной информации
• из них – 100 человек оформили заказ на товар

Коэффициент микроконверсии (учет всех активных действий) составит:

300 / 2 000 х 100% = 15%

Коэффициент макроконверсии (учет оформленных заказов) равен:

100 / 2 000 х 100% = 5%

Пример 2. За вторую декаду месяца на сайт зашли 1800 посетителей без отказа. Из них:

• просмотрели сайт 400 человек
• зарегистрировались на нем 300 человек
• связались с менеджерами для уточнения ассортимента и цен 200 человек
• оформили заказ 120 человек
• оплатили товары 100 человек

Выполним анализ конверсионности воронки:

• 400 / 1800 = 0,222 – отношение ознакомившихся с сайтом к общему числу посетителей
• 300 / 400 = 0,75 – зарегистрированные/ознакомившиеся
• 200 / 300 = 0,667- установившие надежные контакты к зарегистрированным
• 120 / 200 = 0,6 – оформившие заказ к контрактникам
• 100 / 120 = 0,833 – оплатившие товар к оформившим заказ

Пример 2 характеризует эффективность проведенной работы с потенциальными клиентами на каждом этапе.

Другие методы оценивания.

Рассмотренные ранее методы ориентированы на оценку эффективности в первую очередь источников и каналов трафика, последующие два метода описывают непосредственно эффективность ресурса:

1) Анализ сеансов без отказа.

Формула: количество посещений с конверсией/количество посещений без отказа*100%

Используя данную формулу можно оценить насколько сайт хорош в качестве продающего. Выделить данные сеансы, можно с помощью стандартного сегмента «Сеансы без отказов».

Кроме того, данный сегмент «очищает» поведенческие метрики «среднее время посещения» и «страниц/сеанс» приближая их к реальным значениям.

2) Анализ конверсионности воронки продаж.

Оптимизация воронки продаж (в Google Analytics «Конверсии» -> «Цели» -> «Визуализация последовательностей») — одна из важнейших маркетинговых задач, и на пути приведения его к эталонному виду оценка коэффициента конверсии является как раз важнейшей метрикой.

Надеюсь, данная статья поможет всем тем, кто ранее опирался на усредненные метрики конверсии оценить реальное качество и эффективность своего или клиентского ресурса

Системы веб-аналитики предоставляют мощный, и что более важно универсальный функционал. И настройка его «персонализации» под конкретный ресурс — одна из важнейших аналитических задач, ориентированных на достижение успеха в сети

Average Install Rate on the App Store:

In 2020, the average install rate on the US App Store was 3.6% — on average, 3.6% of users downloaded your app after seeing it in App Store search or browse results.

The install rate can vary between categories. From search or browse results, apps in the Shopping category converted store visitors at the highest rate of 9.9%, while apps in the Magazines & Newspapers category had the lowest install rate (0.4%).

The average app install rate on the US App Store was 3.6%. However, this metric varied widely between different categories. Source: www.apptweak.com — January 1, 2020, to December 31, 2020.

Category	Average Install Rate (US App Store)
Shopping	9.9%
Finance	8.9%
Utilities	7.4%
Reference	6.2%
Business	6.1%
Lifestyle	6.0%
Productivity	6.0%
Music	5.6%
Medical	5.6%
Social Networking	4.9%
Weather	4.7%
Travel	4.5%
Games — Music	4.4%
Games — Trivia	4.0%
Navigation	3.7%
Games — Racing	3.5%
Photo & Video	3.5%
News	3.5%
Food & Drink	3.4%
Games — Casino	3.3%
Games — Sports	3.1%
Health & Fitness	3.0%
Entertainment	2.6%
Games — Casual	2.6%
Sports	2.5%
Education	2.2%
Games — Word	2.1%
Books	2.1%
Games — Puzzle	1.9%
Games — Simulation	1.9%
Games — Card	1.6%
Games — Action	1.4%
Games — Adventure	1.3%
Games — Strategy	1.1%
Games — Role Playing	0.9%
Games — Family	0.7%
Games — Board	0.7%
Magazines & Newspapers	0.4%
AVERAGE	3.6%

Факторы, влияющие на уровень конверсии сайта

Существует несколько факторов, которые так или иначе влияют на эффективность ресурса. Они делятся на две категории: внешние и внутренние.

Внешние факторы

Действия, которые происходят с потенциальным покупателем до того, как он попадает на сайт, но которыми, тем не менее можно и нужно управлять.

Контекстная реклама

От ее качества и релевантности объявления пользовательскому запросу зависит заинтересованность пользователя и его мнение о ресурсе, что может конвертироваться в целевое действие.

Поисковая оптимизация

Расположение ресурса как можно выше в выдаче поисковых систем является одним из важных условий повышения конверсии. На сайт, находящийся за пределами первых страниц, заходит в разы меньше людей. Больше качественного трафика — больше целевых действий.

Внутренние факторы

Все внутренности сайта, которые так или иначе влияют на взаимодействие пользователя с ресурсом и его желание совершить целевое действие.

Дизайн

Первое, что цепляет пользователя. Даже самое выгодное предложение не задержит потенциального покупателя, если ваш сайт похож на киоск из 90-х.

Контент

Информационная составляющая сайта — его костяк. Здесь должны быть важные для покупателя данные: описание материалов и сертификатов товаров, как купить, где забрать, условия покупки, гарантии и доставки.

Скорость загрузки и стабильность

Длительная загрузка отпугивает посетителей и заставляет их уходить к более отзывчивым конкурентам. Если ваш сайт часто падает, то о высокой конверсии тоже можно забыть.

Юзабилити

Оно не универсально, но есть общие правила хорошего тона, которым всегда нужно следовать: не захламлять страницы визуальным мусором и предоставить пользователю интуитивный путь от страницы до целевого действия.

Семантическое ядро

Зачастую причиной низкой конверсии сайта является неправильно составленное семантическое ядро.

Главные ошибки — отсутствие слов-маркеров (вроде «купить», «цена», «продажа»), при которых пользователи, переходящие за информацией о товаре, не имеют цели его купить. Второе — обобщение

Пример: я ввожу запрос «красивый деревянный дом» и попадаю на страницу компании, которая строит дома. Пусть даже очень красивые. И качественные. И недорого. Но я просто хотел новую обоину на рабочий стол! А кто-то другой, вводя этот же запрос, хочет именно купить дом. И таких случаев масса.

Узнаваемость бренда

Вроде бы очевидное явление, но многими оно игнорируется. При прочих равных покупатель пойдет в тот магазин, который у него на слуху. С любой продукцией та же самая закономерность.

Пример: клиент купил нужный ему телевизор в магазине, прошёл год, человек все еще им доволен, но теперь ему нужен телек на дачу. Выбирая из нескольких ресурсов, он увидит знакомый логотип в выдаче или вовсе перейдет по прямой ссылке из закладок.

В повышении узнаваемости и доверия к бренду отлично помогает дозированный прием тематического трафика.

Пример: человек решал проблему протечки трубы, он не хотел ничего покупать. На сайте по продаже пластиковых труб прочитал статью («Как починить протекшую металлическую трубу, не попав на бабки»), которая решила его проблему. Если ему все же захочется поменять устаревшие коммуникации, он с большей долей вероятности пойдет на тот сайт, который ему уже помог.

Соотношение цены и качества

Еще один фактор от капитана Очевидность. Чем качественнее и дешевле оказывается услуга или продается товар — тем больше будет заказов.