转化率优化的必备条件

如果不带来任何转化,即使是最漂亮的网站也毫无意义。为了使着陆页达到既定目标,一切都必须朝着它的方向发展。关键字:转化率优化 (CRO)。CRO 是一个非常广泛的领域,具有无数的方面和大量的修补和测试空间。但是,如果基础是正确的,那么已经取得了很多成就!更多转化的这 7 个基本技巧为网站提供了必要的目标焦点:

1 显示 USP

您的范围比竞争对手的范围大得多?没有人能超越您的交货速度吗?你们提供特别好的售后服务吗?传达您独特的销售主张!是什么让公司和产品与众不同?将您的 USP 放在网站的显眼位置。人们一眼就能看出为什么他们应该向您购买以及这将如何使他们受益。乍一看应该很清楚“为什么在这里?”。

2 最佳订购流程

在建立实际商店时,有一些最佳实践可以让用户更容易购买。这些包括,例如:

  • 可以作为客人购买
  • 清晰可见和清晰的交货条件
  • 结帐流程短
  • 提供不同的付款方式并清楚地传达它们
  • 使用 PayPal、AmazonPay 等提供直接付款
  • 根据经验,用户越友好越好。

3 更多信任的社会证明

我们都希望得到保证,我们正在做正确的事情。我们选择合适的公司和合适的产品。为了给您的客户确认,您可以使用社会证明。创造安全和信任。为此,请依靠:

  • 来自您的客户或合作伙伴的徽标
  • 来自客户的推荐——图片和名称产生额外的信任
  • 媒体提及
  • 信任符号——对网上商店尤其重要
  • 产品评级 – 已建立星标和书面客户评级

4 明确号召性用语

在您的网站上拉人们的手,告诉他们该怎么做。该网站的结构应使您可以准确地看到下一步是什么。尤其是当用户通过内容营销被带到网站时,他们应该被“优雅地”引导到产品上。

  • 依靠清晰的设计。
  • 放置清晰可见的按钮。而且不仅在页面的末尾,而且在可见区域。
  • 使用主动动词并专注于好处。不要使用“登录”或“提交”之类的内容。
  • 避免许多选择和干扰。让人们尽可能轻松地做他们想做的事!

5 创造联系机会

无论是通过电话、电子邮件还是联系表格 – 建立联系的可能性也与在线商店相关,并创造额外的信任。不要隐藏它们!最好提供一个直接可见的联系选项,可能就在导航上方或导航中。图标是这里流行的显示变体。您还可以提供多个联系方式。再次,让它尽可能简单。

提示:特别注意您的移动网站。您可以直接从智能手机拨打电话。因此,请确保联系信息始终是可点击的。

6 对移动设备友好

许多用户不仅主要通过智能手机上网,还通过这种方式购物。谷歌还遵循所谓的移动优先方法,主要评估网站的移动版本。虽然现在大多数网站都适合移动设备,但远非所有网站都适合。您的网站还落后吗?那么现在是赶上的时候了。

注意文本的可读性和可点击元素的大小。还要测试网站的菜单导航——问题和显示错误在这里一次又一次地出现。网站上有搜索功能吗?确保建议自动完成并自动更正拼写错误。

7 页面速度

优化措施中的经典之作,但通常缺少它 – 网站的加载时间。如果页面加载缓慢,用户会很快离开(并点击参加比赛)。但是,通常有一些快速的胜利,您可以使用它来让您的网站更快地变得不费吹灰之力。

定期测试您的网站,例如使用 Google 的 Page Speed Insights。如果一个网站几乎没有朝这个方向优化,通常有简单的杠杆来提高页面速度。例如,图像太大或未压缩或缺少缓存。您制作网站的速度越快,在这里失去(潜在)客户的风险就越低。

实用AI获真正投资回报率

人工智能已经落地。它通过一系列变革性用例展示了其全部潜力,例如超自动化,Gartner 去年将其确定为人工智能“大趋势”。然而,即使原型和项目着火,也只有不到一半的原型投入生产。拥有可衡量的 AI 投资回报率的就更少了。

值得庆幸的是,我们似乎已经克服了许多早期学习曲线。从团队之间的摩擦和脆弱的 IT 基础设施到难以捉摸的数据可用性和雄心勃勃的用例,胜利的所在更加清晰。如果机器学习第一轮是关于准确性的,那么机器学习第二轮是关于适用性的。

那就是“实用人工智能”。这是在整个组织中实施 AI 的一种谨慎方法,在未来 12 个月内,它已成为近一半 CIO 的优先事项。但要使这项努力成为核心竞争力,我们需要良好的习惯和正确的基础。

1. 确定您要解决的业务问题或效率低下的问题

这第一步可能是最重要的。虽然实用人工智能有数千个用例,但并非所有用例都能在投资回报率方面将其淘汰。为什么?有时,一个项目需要一个非常笨拙和复杂的数据集,以至于人工智能作为解决方案变得不切实际。

每个 AI 项目都必须有明确的目的或“为什么”。您应该能够概述该目的,无论是为了:

  • 通过简化工作流程或流程来提高效率
  • 加快流程并缩短上市时间
  • 扩展能力或项目
  • 消除某些任务
  • 降低风险或提高准确性

自动化最常见的“原因”之一是从工作流程中删除低价值的任务,以便员工可以专注于更具战略意义的工作。例如,在数据管理中,DBA 可以完成繁琐的任务,例如使用 AI 进行工具化处理,并将他们的关键技能用于更有价值的工作。

另一个例子是处理非结构化数据的复杂性,例如处理图像和视频。在人工智能之前,处理和分析来自图像和视频的数据是一个耗时的手动过程。借助先进的神经网络,分析非结构化数据是 AI 的主要实用用例。

2. 确定要自动化的内容以及如何应用人工智能

您如何构建业务问题也可以使其非常适合或不适合人工智能。在 AI 的炒作高峰期,组织更有可能将大量 AI 概念证明扔在墙上,看看哪个会卡住。如今,我们更加了解它的实际机会。

在将“为什么”转化为“什么”时,了解 AI 的优势也很重要。为此,您需要将流程、工作流或任务分解为最小的组件。分配适合 AI 应用程序的任务,并将其余任务重新构建为简化的手动工作流程。

创建或实施模型的数据科学家可以确定如何最好地将 AI 和机器学习应用于您的问题。他们还将确定如何处理、操作、提取、过滤数据,然后应用第三方服务和深度学习框架来增强应用程序。虽然这可能非常简单,但您需要确保他们拥有支持他们选择的任何工具所需的基础设施跑道。

3. 让您的数据基础设施井然有序

您已经获得了最高管理层的支持,并且预算和团队已经排好队。但是你的基础设施呢?将伟大的人工智能想法付诸实践的底层基础设施必须能够处理大量数据。没有它,团队可能无法为这些应用程序注入创建 ROI 所需的数量或质量的数据。

具体而言,数据 存储需要能够支持非结构化数据的简化和整合。非结构化数据是与客户、员工和供应商进行数字交互的直接副作用。Pure Storage® FlashBlade ® 是一个统一的快速文件和对象 (UFFO) 存储平台,旨在满足现代数据的需求。FlashBlade 可以帮助您:

  • 非结构化数据的整合。当您利用文本和图像进行分析和 AI 驱动的应用程序(例如在电子商务渠道上展示相关产品)时,您需要能够无缝处理这些通常笨重的非结构化数据的存储。
  • 性能要求。性能在整个 AI 和分析范围内至关重要。机器学习和软件开发工作流需要快速存储。吞吐量要求高的应用程序需要更多,而 FlashBlade 的大规模并行架构非常适合满足这些应用程序的需求。
  • 数据重用。分析-AI 连续体产生了跨应用程序重用数据的需求。在这些情况下,FlashBlade 可以充当中央存储库,而不是将数据复制到所有潜在的应用程序。
  • 企业可以在一个专为 AI 项目设计的系统中获得存储和计算。解决方案如AIRI ®和FlashStack®为AI提供高性能,可现有的数据中心内运行的和谐架构优化的解决方案。将其视为 AI 数据中心的一个通用构建块,可以随时管理任何节点上的任何工作负载。

4. 正确分配团队角色和技能

雇佣数据科学家”似乎是这里的关键一步,但执行人工智能计划的人才只是成功等式的一小部分。是的,您需要合适的人选——但也需要合适的人员组合。

在将人工智能作为业务战略的组成部分方面效率最高的组织将混合角色的人工智能团队用于所有人工智能计划。这些组织坚信,将 AI 与业务计划相结合是一种交付价值的方式。团队的多样性以及他们的观点和见解如何被用于项目都是关键。

5. 从一开始就避免具有可见性和问责制的“影子 IT”

这些步骤是为了帮助您开始使用实用的 AI,但不要忘记它们也有助于确保投资回报率。

实现人工智能成功的正确基础是什么——尤其是在规模上?这是一种不会产生影子 IT 的方法。Shadow IT 描述了“锐意进取”的创业团队。它也发生在没有与更广泛的 IT 企业进行过多协商的情况下。这是可以理解的——IT 并不总是处于数据科学的驾驶室,反之亦然。他们并不总是拥有 AI 所需的 GPU 计算或基础设施,或者帮助他们真正提高工作效率的工作流程。这些通常避开 IT,所以他们一路构建了他们需要的东西,DIY 风格。

这有什么问题,尤其是在 AI 项目的投资回报率方面?它不是一个可扩展的基础。渴望在整个组织中扩展 AI 的高管将无法处理“创新孤岛”的拼凑。通过优化的互联技术,成功必须易于共享、复制和重复。否则,这些低效率会剥夺您的 AI 投资回报率。

  1. 确定反馈回路

衡量人工智能项目的财务或风险影响的组织比那些没有成功的组织更有可能成功。当 AI 能够自我学习以改进时,它的效果最佳——不会产生重大后果或收入损失。掌握衡量和报告的最高水平将有助于持续改进。识别改进机会不仅可以保护您的投资,还可以成倍增加您的成功。

您将如何量化投资回报率?您的“为什么”将决定此处的 KPI:是节省时间、避免错误还是增加收入?

Gartner 还指出了衡量在识别 AI 增长和规模机会方面的另一个好处。“采用指标使组织能够通过突出人工智能在某些领域的好处和风险来展示如何在整个企业中使用人工智能。例如,分析视频或图像的能力可能始于安全领域,但在一定程度上可以用于分析组织的品牌形象或了解客户对产品的反应。”

7. 要有耐心

许多组织从原型到生产平均需要 8.6 个月的时间 — 甚至无法保证他们将其投入生产。事实上,只有不到一半能够投入生产。设定切合实际的时间表并遵循这些步骤有助于确保您尽最大努力向前迈进,但请记住,人工智能的真正成功没有捷径可走。这一切的关键:解决非结构化数据的复杂性

我们已经知道传统 IT 解决方案太脆弱,无法支持许多 AI 计划。他们根本无法支持所需的速度和规模。但这还不是全部。大量非结构化数据将有助于实际人工智能项目的成功,存储解决方案也需要跟上。

对于许多没有人工智能的公司来说,管理文档和图像中的非结构化数据一直是并将继续是一场斗争。否则,处理这些数据将是手动且耗时的,无论是从发票中提取数据还是分析图像和视频。实用的人工智能解决方案可以弥补这一需求,但它们需要以高性能数据存储为基础,以简化和整合所有这些数据。

链接跟踪解释

想象一下,您刚刚构建了一个登陆页面,创建了一个电子邮件营销活动,或者向您的订阅者发送了一份新闻通讯。这些营销计划需要易于访问的链接,将您的受众引导至产品或服务。

为了使您未来的沟通和互动成功,您需要知道正在点击哪些链接。输入“链接跟踪”或“网址跟踪”,这可以定义为跟踪点击的内容。企业使用 URL 跟踪器来评估营销活动的成功并揭示参与度统计数据。

这里将回答“什么是跟踪 URL?”这个问题,解释跟踪 URL 的工作原理,并概述链接跟踪工具的用途和优势。

什么是跟踪链接?

跟踪链接用于衡量营销活动、渠道和活动的有效性和效率。我们建议在您将流量从外部渠道引导至着陆页或网站时使用跟踪链接。这些渠道包括横幅广告、PPC 活动、电子邮件和社交媒体。

通俗地说,跟踪链接是一个常规 URL,在末尾添加了标签。这些标签(也称为参数)指示访问者来自何处、他们点击了哪些内容以及该内容与哪个活动相关。

跟踪链接如何工作?

链接跟踪的工作原理是将数字跟踪代码附加到您网站上的 URL。此代码仅用于跟踪该链接的用户活动(点击/参与)。

每个跟踪链接都是独一无二的;因此,链接上报告的数据仅与该链接相关。换句话说,当用户点击跟踪链接时,信息存储在与点击非跟踪链接不同的位置。

跟踪链接的好处

跟踪链接允许您衡量广告或营销活动对您的业务增长的确切影响。如果零售商进行促销活动,他们可能会看到一大群新客户。但是,了解这些客户的来源对于了解您的营销活动是否成功至关重要。这些客户是否通过社交媒体广告或按点击付费的广告自然地找到了销售?

幸运的是,跟踪链接是收集这些信息的一种高效而简单的方法。使用跟踪链接可帮助您计算投资回报 (ROI),而无需手动搜索分析数据以查看来自单一来源的流量。

此外,通过使用 Bitly,您可以节省社交媒体帖子的空间、跟踪电子邮件营销活动,并从一个用户友好的仪表板访问所有相关信息。

跟踪网址:用途

您如何知道哪些流量是通过搜索到达您的网站,哪些流量是您的营销活动的直接结果?您使用跟踪链接。假设您投资了一系列 LinkedIn 广告。您如何知道广告为您的网站带来了多少流量?

虽然网站分析可以提供洞察力,但跟踪链接可以告诉您 LinkedIn 广告为您的网站带来了多少流量。使用此信息,您可以决定此营销活动是否具有成本效益和盈利能力。

此外,您可以使用跟踪链接来:

  • 确定电子邮件营销促销的点击率
  • 跟踪在线广告以查看它们产生的流量
  • 跟踪博客帖子以查看哪些社交媒体页面产生的流量最多
  • 如果您的网站出现在播客、新闻稿或其他媒体功能中,则跟踪链接可以显示此促销活动产生的流量

线上线下营销活动协同

通过跟踪链接,您可以创建在线和离线营销方法之间的直接链接并分析离线活动结果。在执行线下营销活动时,您可以向您的广告添加一个跟踪链接,该链接是该线下营销活动 100% 唯一的。通过为此广告创建专用着陆页,您可以跟踪有多少人查看并参与了离线广告活动。