Antikonversio mittaa sivustokäynnin epäonnistumista, asiakkaan turhautumista ja ärsytyksen astetta.
Kun mittaat antikonversioita web-analytiikassa, teet analytiikasta entistä paremman palvelumuotoilun työkalun.
Lähes aina web-analytiikalla mitataan vain konversioita, kuten liidejä tai myyntejä. Ne kohdistetaan (attribuoidaan) eri kanaville, kampanjoille ja sisällöille.
Tämän perusteella analyytikko suosittelee kehittämään sivustoa ja markkinointia paremmin tuottavaksi. Se on erinomainen lähtökohta markkinoinnin kehittämiselle.
Mutta perusanalytiikka ei riitä vastamaan kaikkiin kiinnostaviin kysymyksiin. Kun mittaat vain onnistumisia, et tiedä kuinka huono sivuston tarjoama digitaalinen asiakaskokemus voi todella olla.
Mitä siis pitäisi tehdä?
Käännä näkökulma ylösalaisin – mittaa kitkaa ja ärsytystä
Käännä koko analytiikan näkökulma ylösalaisin!
Mittaa konversioiden ja mikrokonversioiden rinnalla kitkaa, ärsytystä ja epäonnistumisia, jotka tekevät ostamisesta hankalaa.
Niiden mittaaminen on aivan yhtä yksinkertaista kuin konversioiden mittaaminenkin.
Minkälaisia mittareita voit käyttää tähän?
Antikonversio – epäonnistuneen asiakaskokemuksen mittari
Et tietenkään voi mitata asiakkaan kokemusta ärsytystä ja pettymystä web-analytiikalla suoraan. Sen sijaan voit mitata tapahtumia ja kohtaamisia, jotka todennäköisesti ärsyttävät käyttäjää.
Näistä pahimpia ovat antikonversiot, käyttäjäkokemuksen epäonnistumiset.
Antikonversioita ovat esimerkiksi seuraavat:
- Käyttäjän päätyminen 404-virheilmoitussivulle, olemattoman tai poistetun sisällön äärelle. Virheilmoitussivulta poistuminen on mainostajalle rahanhukkaa ja kauppiaalle myynninmenetys.
- Palvelinvirheet ja julkaisujärjestelmän ongelmat (50x-virheet). Vielä 404-virhettä pahempi on tilanne, jossa käyttäjä ei saa lainkaan sisältöä näytölleen.
- Lomakkeen lähettäminen epäonnistuu validointivirheeseen: sivusto vaatii esimerkiksi puhelinnumeroa tietyssä, tarkkaan määritellyssä muodossa eikä selaimen esitäyttämä muoto vastaa vaatimuksia.
- Sivustohaku ei palauta käyttäjälle hakutuloksia. Tämä voi johtua kahdesta asiasta: joko sisältöä tai verkkokaupan tuotetta ei ole olemassa, tai haku edellyttää täsmälleen oikeaa kirjoitustapaa.
- Asiakas löytää verkkokaupasta kiinnostavan tuotteen, mutta sen varastosaldo onkin pyöreä nolla ja tuote jää tilaamatta.
Kaikki antikonversiot eivät ole asiakaskokemuksen kannalta kohtalokkaita. Osa niistä aiheuttaa vain lievää ärsytystä, osa saa asiakkaan poistumaan koko sivustolta.
Siksi antikonversiot voi jakaa kahteen ryhmään:
- mikroantikonversiot
- makroantikonversiot
Esimerkiksi sivuston huoltotauon aikana tapahtuva sivustovierailu on makroantikonversio ja lomakkeiden täyttöhankaluudet ovat mikroantikonversioita. Raja mikro- ja makroantikonversion välillä on kuitenkin veteen piirretty ja vaihtelee sivustolta toiselle.
Antikonversioiden mittaaminen
Kuinka sitten antikonversioita voi mitata? Aivan samalla tavalla kuin tavallisiakin konversioita!
Teet antikonversioista analytiikassa tavoitteita (goals). Tavallisesti tavoitteita tietysti käytetään verkkosivuston myynnin ja liidien mittaamiseen. Nyt vain määrittelet tavoitteeksi konversioiden sijaan antikonversiot.
Silloin konversioprosentti kuvaa tavoitteen toteutumisen sijaan sitä, kuinka suuri osa käynneistä oli tavalla tai toisella epäonnistuneita.
- Mikroantikonversioiden konversioprosentti (”irritation rate”) paljastaa, kuinka suuri osa asiakkaista kokee ainakin lievää ärsytystä.
- Makroantikonversioiden konversioprosentti (”suck rate”) puolestaan kertoo, kuinka yleistä digitaalisen asiakaskokemuksen kenties kohtalokas epäonnistuminen on.
Antikonversioiden seuraaminen on vaivatonta, kun käytät tätä varten erillistä näkymää. Silloin Google Analyticsin muut käyttäjät eivät vahingossa tulkitse antikonversioprosenttia konversioprosentiksi.
Minimoi antikonversiot – parannat samalla konversiota
Antikonversioiden mittaamisen perimmäisenä tavoitteena on tietysti käyttäjäkokemuksen parantaminen. Kun mittaat käyttäjäkokemuksen kitkaa, voit kehittää sivustoa kitkan vähentämiseksi.
Siksi antikonversioiden mittaaminen on tärkeää jokaiselle konversio-optimoijalle.
Artikkelit samasta aiheesta
Pullonkaulat analytiikan hyödyntämisessä: tunnista ja avaa ne CARE-mallin avulla!
Usein analytiikkaa ei saada tuottamaan arvoa, koska kohtaamme erilaisia pullonkauloja datan keräämisessä, analysoinnissa ja toimenpiteisiin ryhtymisessä. Helpota näitä haasteita hyödyntämällä CARE-mallia.
Tekoäly ja koneoppiminen rakentavat parempia ostajapersoonia
Ostajapersoona on tuttu työkalu markkinoinnin johtamisen apuna. Suurten kielimallien ja koneoppimisen avulla dataan perustuvien persoonien rakentaminen onnistuu aikaisempaa tehokkaammin. Mitä ostajapersoona tarkoittaa? Ostajapersoonat kuvaavat yrityksen kannalta ideaalisia ostajia. Ostajapersoonan esitys […]
Digianalytiikan käyttäjätunnisteet paljastavat pitkätkin ostopolut
Käyttäjätunnisteet (user ids) auttavat seuraamaan pitkiä ostopolkuja, kun käyttäjät saadaan välillä kirjautumaan sisään tai antamaan sähköpostiosoitteensa.
Kiinnostuitko tästä aiheesta?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!