कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन ऑनलाइन स्टोर के पास मौजूद सबसे ज़्यादा रिटर्न वाली गतिविधियों में से एक है। इसलिए नहीं कि यह विचार नया है, बल्कि इसलिए कि ज़्यादातर स्टोर ने इसे किया ही नहीं है। औसत ई-कॉमर्स कन्वर्ज़न रेट दो से तीन प्रतिशत के आसपास रहता है, यानी आपके स्टोर पर आने वाले हर सौ लोगों में से सत्तानवे या अट्ठानवे बिना खरीदे चले जाते हैं। उस संख्या को आधा प्रतिशत भी सरकाने पर उसी ट्रैफ़िक से, जो आपके पास पहले से है, रेवेन्यू में नापने लायक बढ़त मिलती है।
ऑनलाइन स्टोर के लिए कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन क्या है?
कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन अपने स्टोर में सुधार करने का अभ्यास है, जिसका लक्ष्य विज़िटर के ज़्यादा प्रतिशत को पैसे देने वाले ग्राहकों में बदलना है। इसमें वह सब आता है जो विज़िटर के आपके स्टोर पर पहुंचने से लेकर खरीदारी पूरी करने या चले जाने के पल तक होता है। इसमें उनके पढ़े प्रोडक्ट पेज, उनका चेकआउट, उन्हें मिलने वाले ट्रस्ट सिग्नल और हर चीज़ के लोड होने की रफ़्तार शामिल है।
यह टेस्टिंग और सुधार की प्रक्रिया है, कोई एक इलाज नहीं। ज़्यादातर बड़ी कन्वर्ज़न बढ़त एक बड़े रीडिज़ाइन से नहीं, बल्कि सबूत पर आधारित छोटे-छोटे बदलावों की श्रृंखला से आती है। यह प्रक्रिया लगातार चलती भी है। मार्च में कन्वर्ज़न एक प्रतिशत बढ़ाने वाले बदलाव को सितंबर में दोबारा देखना पड़ सकता है, अगर आपका प्रोडक्ट मिक्स, ग्राहकों की जनसांख्यिकी या ट्रैफ़िक के सोर्स बदल गए हों।
कन्वर्ज़न रेट क्या है और अपना कैसे निकालें?
आपका कन्वर्ज़न रेट आपके स्टोर के उन सेशन का प्रतिशत है जिनका नतीजा पूरी हुई खरीदारी रहा। गणना आसान है। ऑर्डर की संख्या को सेशन की संख्या से भाग दें, फिर सौ से गुणा करें। अगर आपके स्टोर पर पिछले महीने दो हज़ार विज़िट थीं और साठ ऑर्डर पूरे हुए, तो आपका कन्वर्ज़न रेट तीन प्रतिशत था।
इस संख्या के बारे में कुछ बातें ध्यान रखें। सेशन और यूनीक विज़िटर एक ही चीज़ नहीं हैं। जो लौटने वाला ग्राहक खरीदने से पहले तीन बार आता है, वह तीन सेशन गिना जाता है। आपका एनालिटिक्स टूल आपको यह फ़र्क दिखाएगा। पक्का करें कि आप जानते हों कि आप कौन सी संख्या देख रहे हैं। साथ ही, कन्वर्ज़न रेट पर ट्रैफ़िक सोर्स का काफ़ी असर पड़ता है। जो विज़िटर आपके खास प्रोडक्ट के नाम की सर्च से आते हैं, वे किसी सामान्य सोशल मीडिया पोस्ट से आने वाले विज़िटर से बहुत अलग दर पर कन्वर्ट होते हैं। सारे ट्रैफ़िक का औसत निकालकर एक कन्वर्ज़न रेट बनाना आपके फ़नल के उन हिस्सों में जो हो रहा है, उसे छिपा सकता है जो सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं।
एनालिटिक्स को ठीक से सेट करने की पूरी गाइड के लिए, ताकि आप इसे सही तरह ट्रैक कर सकें, देखें एनालिटिक्स कैसे सेट करें और पहले दिन से ज़रूरी चीज़ें कैसे ट्रैक करें।
सिर्फ़ ज़्यादा ट्रैफ़िक लाने से कन्वर्ज़न रेट सुधारना ज़्यादा मायने क्यों रखता है?
ज़्यादा ट्रैफ़िक महंगा है। पेड विज्ञापन में हर क्लिक पर पैसे लगते हैं। ऑर्गेनिक सर्च ट्रैफ़िक बनने में महीने लगते हैं। इसके उलट, कन्वर्ज़न रेट सुधारने से जो आपके पास पहले से है उसी से ज़्यादा रेवेन्यू बनता है। यह गणित तेज़ी से बढ़ता है।
अगर आपके स्टोर पर हर महीने पांच हज़ार विज़िट आती हैं और कन्वर्ज़न एक प्रतिशत है, तो आप पचास बिक्री करते हैं। अगर आप ट्रैफ़िक में कुछ बदले बिना कन्वर्ज़न दो प्रतिशत कर लें, तो आप सौ बिक्री करते हैं। यह विज्ञापन खर्च बढ़ाए बिना सौ प्रतिशत रेवेन्यू ग्रोथ है। एक प्रतिशत कन्वर्ज़न पर ट्रैफ़िक दोगुना करने से भी आप वहीं पहुंचते हैं, लेकिन वहां पहुंचने में असली पैसा लगता है।
इसीलिए कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन को अक्सर ई-कॉमर्स स्टोर बढ़ाने का सबसे पूंजी-कुशल तरीका कहा जाता है। आप जो पहले से मौजूद है उसका बेहतर इस्तेमाल कर रहे हैं, उसे और पाने के लिए पैसे नहीं दे रहे। ग्रोथ के अलग-अलग चरणों में दोनों तरीके कीमती हैं। लेकिन ज़्यादातर उन स्टोर के लिए जिन्होंने कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन में अभी तक व्यवस्थित निवेश नहीं किया, वहां का मौका ज़्यादा ट्रैफ़िक खरीदने के मौके से बड़ा है।
ऑनलाइन स्टोर के कौन से मुख्य हिस्से कन्वर्ज़न रेट को प्रभावित करते हैं?
कन्वर्ज़न रेट किसी एक चीज़ से तय नहीं होता। यह विज़िटर के पहुंचने से लेकर पैसे देने या चले जाने तक लिए हर फ़ैसले का जमा नतीजा है। आपके स्टोर के पांच हिस्से उस फ़ैसले पर सबसे बड़ा और सबसे लगातार असर डालते हैं।
प्रोडक्ट पेज
ज़्यादातर खरीदारी के फ़ैसले प्रोडक्ट पेज पर होते हैं। जो विज़िटर आपके प्रोडक्ट पेज पर पहुंचता है, उसकी पहले से कुछ दिलचस्पी होती है। आगे क्या होगा, यह इस पर निर्भर है कि पेज उन सवालों के जवाब देता है या नहीं जो वह साथ लाया है। क्या प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन बताता है कि प्रोडक्ट क्या करता है, किसके लिए है और कीमत के लायक क्यों है? क्या इमेज इतनी साफ़ हैं कि प्रोडक्ट कैसा दिखता और लगता है, इसका भरोसेमंद अंदाज़ा मिले? क्या साइज़ गाइड सही है? क्या शिपिंग का समय दिखता है? क्या दूसरे ग्राहकों के रिव्यू पढ़ने का कोई तरीका है? इनमें से हर कमी एक वजह है कि विज़िटर झिझके और फिर चला जाए। इन्हें भरना कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन का सबसे सीधा रूप है। इनमें से हर तत्व व्यवहार में कैसा दिखता है, इसकी पूरी जानकारी के लिए देखें अच्छा प्रोडक्ट पेज कैसा होता है।
चेकआउट
चेकआउट की प्रक्रिया वह जगह है जहां कई स्टोर उन ग्राहकों को खो देते हैं जो खरीदने का फ़ैसला पहले ही कर चुके हैं। जो चेकआउट पेमेंट से पहले अकाउंट बनाने को कहता है, वह पहली बार आने वाले खरीदारों के बड़े हिस्से को रोक देता है। बहुत ज़्यादा ज़रूरी फ़ील्ड वाला फ़ॉर्म आखिरी कदम पर रुकावट बनाता है। जो चेकआउट ऑर्डर का सारांश साफ़ नहीं दिखाता, वह ग्राहकों को कुल रकम पर दोबारा सोचने पर मजबूर करता है। अध्ययन लगातार दिखाते हैं कि चेकआउट की उपयोगिता कन्वर्ज़न सुधार के सबसे ज़्यादा असर वाले क्षेत्रों में से एक है, और यहां के बदलाव दूसरी जगहों के बदलावों से तेज़, ज़्यादा नापने लायक नतीजे देते हैं। कार्ट छोड़े जाने के कारणों की विस्तृत जानकारी के लिए देखें खरीदार कार्ट क्यों छोड़ देते हैं और आप क्या कर सकते हैं।
ट्रस्ट सिग्नल
जो ग्राहक आपके स्टोर पर भरोसा नहीं करता, वह खरीदारी पूरी नहीं करेगा, आपका प्रोडक्ट पेज कितना भी अच्छा हो या चेकआउट कितना भी सहज चले। भरोसा कई सिग्नल से बनता है जो मिलकर काम करते हैं: कस्टमर रिव्यू और रेटिंग, साफ़ रिटर्न और रिफ़ंड पॉलिसी, सुरक्षित पेमेंट के संकेत, दिखने वाली संपर्क जानकारी, और आपकी कॉपी और इमेज की आम क्वालिटी। कोई भी स्टोर जो अधूरा दिखता है, जिसकी पॉलिसी धुंधली या गायब हैं, या जो इसका कोई सबूत नहीं दिखाता कि असली ग्राहकों ने पहले खरीदा है, वह विज़िटर के चेकआउट तक पहुंचने से पहले ही भरोसे की चिंताओं के कारण बिक्री खो देगा। कौन से ट्रस्ट सिग्नल सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं, इसकी व्यावहारिक गाइड के लिए देखें अपने ऑनलाइन स्टोर पर ट्रस्ट सिग्नल का इस्तेमाल कैसे करें।
मोबाइल अनुभव
ज़्यादातर स्टोर पर ई-कॉमर्स ट्रैफ़िक का आधे से ज़्यादा हिस्सा मोबाइल डिवाइस से आता है, फिर भी मोबाइल का कन्वर्ज़न रेट अक्सर डेस्कटॉप से काफ़ी कम होता है। यह फ़ासला आम तौर पर डिज़ाइन और उपयोगिता का फ़ासला है। बटन इतने छोटे कि भरोसे से टैप न हो सकें, प्रोडक्ट इमेज जो मोबाइल के आकार पर ठीक से लोड न हों, चेकआउट फ़ॉर्म जो छोटी स्क्रीन पर भरना मुश्किल हों। अगर आपका मोबाइल कन्वर्ज़न रेट आपके डेस्कटॉप कन्वर्ज़न रेट से साफ़ तौर पर कम है, तो मोबाइल की उपयोगिता लगभग निश्चित रूप से इसमें योगदान दे रही है। डेस्कटॉप ब्राउज़र सिम्युलेटर की जगह असली फ़ोन पर अपना स्टोर टेस्ट करना यह पता करने का सबसे तेज़ तरीका है कि क्या टूटा है। हर स्क्रीन पर अपने स्टोर को चलाने की पूरी गाइड के लिए देखें अपने ऑनलाइन स्टोर को मोबाइल-फ़्रेंडली कैसे बनाएं।
पेज स्पीड
धीमे पेज ग्राहकों के पहुंचने से पहले ही उन्हें खो देते हैं। शोध बताता है कि लोड टाइम में एक सेकंड का सुधार कन्वर्ज़न रेट को अच्छे-खासे प्रतिशत से बढ़ा सकता है, और असर मोबाइल पर डेस्कटॉप से ज़्यादा होता है। लोड टाइम का हर सेकंड विज़िटर को टैब बंद करके आगे बढ़ जाने का मौका देता है। इमेज फ़ाइल का साइज़, ऑप्टिमाइज़ न की गई स्क्रिप्ट और होस्टिंग का प्रदर्शन स्टोर पेज के धीमे होने के सबसे आम कारण हैं और सही ध्यान देने पर सब ठीक किए जा सकते हैं।
यह कैसे पता करें कि विज़िटर कन्वर्ट क्यों नहीं हो रहे?
यह जान लेना कि आपका कन्वर्ज़न रेट दो प्रतिशत है, आपको बताता है कि समस्या है। यह नहीं बताता कि समस्या कहां है या उसकी वजह क्या है। यह पता करने के लिए अपने स्टोर को डेटा और व्यवहार के नज़रिए से देखना पड़ता है।
एनालिटिक्स और फ़नल डेटा
अपने एनालिटिक्स से शुरू करें। अपने खरीदारी फ़नल के ड्रॉप-ऑफ़ पॉइंट देखें। कौन सा कदम विज़िटर का सबसे ज़्यादा प्रतिशत खोता है? अगर ज़्यादातर लोग प्रोडक्ट पेज पर छोड़ते हैं, तो समस्या शायद प्रोडक्ट की प्रस्तुति, भरोसे या कीमत की है। अगर ज़्यादातर चेकआउट में छोड़ते हैं, तो समस्या शायद चेकआउट के अनुभव की है। फ़नल डेटा नहीं बताता कि लोग क्यों जा रहे हैं, लेकिन यह ठीक-ठीक बताता है कि सबसे पहले कहां देखना है।
सेशन रिकॉर्डिंग
सेशन रिकॉर्डिंग असली विज़िटर के आपके स्टोर से जुड़ने के वीडियो होते हैं। वे दिखाते हैं कि विज़िटर कहां स्क्रॉल करते हैं, कहां क्लिक करते हैं, कहां उलझते हैं और कहां से चले जाते हैं। आप अक्सर देख सकते हैं कि विज़िटर ऐसे बटन की तरफ़ बढ़ रहे हैं जो उनकी उम्मीद की जगह पर नहीं है, डिस्क्रिप्शन पढ़कर किसी खास जगह पर छोड़ देते हैं, या मोबाइल पर बार-बार किसी ऐसी चीज़ को टैप करते हैं जो जवाब नहीं दे रही। सेशन रिकॉर्डिंग संख्याओं के बताए से आगे विज़िटर का व्यवहार समझने के सबसे सीधे तरीकों में से एक है।
हीटमैप
हीटमैप कई सेशन के क्लिक और स्क्रॉल व्यवहार को एक ही विज़ुअल व्यू में जोड़ देते हैं। क्लिक हीटमैप दिखाता है कि आपके पेज पर विज़िटर किस चीज़ से जुड़ने की कोशिश कर रहे हैं। स्क्रॉल हीटमैप दिखाता है कि ज़्यादातर विज़िटर पेज में कितना नीचे तक पढ़ते हैं। अगर आपकी सबसे ज़रूरी जानकारी या आपका "कार्ट में जोड़ें" बटन मोबाइल पर फ़ोल्ड के नीचे है, तो स्क्रॉल हीटमैप आपको दिखाएगा कि ज़्यादातर विज़िटर वहां तक पहुंचते ही नहीं।
ग्राहकों का फ़ीडबैक
उन ग्राहकों के एक नमूने का सर्वे करें जिन्होंने खरीदा, और उन विज़िटर के एक नमूने का जिन्होंने नहीं खरीदा। ग्राहकों से पूछें कि उन्हें खरीदने से लगभग किसने रोक दिया था। एग्ज़िट के बाद के सर्वे में हिस्सा लेने वाले विज़िटर से पूछें कि वे क्या ढूंढ रहे थे जो उन्हें नहीं मिला। असली लोगों का सीधा फ़ीडबैक अक्सर किसी भी एनालिटिकल डेटा से ज़्यादा खास और ज़्यादा काम का होता है। जो ग्राहक आपसे कहता है "मुझे पक्का नहीं था कि साइज़ गाइड सही है या नहीं", उसने आपको साफ़ समाधान वाली कन्वर्ज़न समस्या थमा दी है।
ई-कॉमर्स में कन्वर्ज़न बिगाड़ने वाली सबसे आम चीज़ें कौन सी हैं?
अलग-अलग आकार और श्रेणियों के स्टोर में कुछ समस्याएं बार-बार दिखती हैं। चेकआउट से पहले अकाउंट बनाना ज़रूरी करना पहली बार आने वाले खरीदारों की अनुपात से ज़्यादा संख्या को रोक देता है, जो हाथ में प्रोडक्ट आने से पहले ही आपके ब्रांड से रिश्ता बनाने को तैयार नहीं होते। पेमेंट के कदम पर पहली बार दिखने वाली अनचाही शिपिंग लागत उस खरीदारी की रफ़्तार तोड़ देती है जो ग्राहक ने आपके पूरे स्टोर में बनाई थी। धुंधली या मुश्किल से मिलने वाली रिटर्न पॉलिसी ग्राहकों को तब झिझकाती हैं जब वे फ़ैसले की कगार पर होते हैं। जो प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन फ़ायदे बताए बिना सिर्फ़ फ़ीचर बताते हैं, वे ग्राहक को खरीदने की कोई साफ़ वजह नहीं देते। कम क्वालिटी या नाकाफ़ी प्रोडक्ट इमेज ग्राहकों को अनिश्चित करती हैं कि उन्हें क्या मिलेगा।
इनमें से कोई भी ठीक करने के लिहाज़ से जटिल समस्या नहीं है। ये आम इसलिए हैं कि ये बिना ऑप्टिमाइज़ किए स्टोर की डिफ़ॉल्ट हालत हैं, इसलिए नहीं कि इन्हें सुलझाने के लिए बड़ी तकनीकी महारत चाहिए। गेस्ट चेकआउट मिनटों में चालू हो सकता है। शिपिंग लागत प्रोडक्ट पेज से ही दिखाई जा सकती है। रिटर्न पॉलिसी फ़ुटर और प्रोडक्ट पेज में एक साथ जोड़ी जा सकती है। डिस्क्रिप्शन दोबारा लिखे जा सकते हैं। इमेज बदली जा सकती हैं।
पहले क्या ठीक करें, यह प्राथमिकता कैसे तय करें?
इस आधार पर प्राथमिकता तय करें कि विज़िटर कहां छोड़ रहे हैं और क्या टेस्ट और नापना सबसे आसान है। ज़्यादातर स्टोर के लिए शुरुआत चेकआउट से करना सही है, क्योंकि यह बिक्री से पहले का आखिरी कदम है और जो विज़िटर चेकआउट तक पहुंचते हैं वे पहले ही इरादा दिखा चुके होते हैं। अगर आप वहां विज़िटर का बड़ा हिस्सा खो रहे हैं, तो चेकआउट की उपयोगिता सुधारने से अक्सर फ़नल में पहले के बदलावों से तेज़ और साफ़ नतीजे मिलते हैं।
चेकआउट के बाद अपने सबसे ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले प्रोडक्ट पेज देखें। ये वे पेज हैं जहां सबसे ज़्यादा विज़िटर खरीदारी के फ़ैसले ले रहे हैं, इसलिए वहां के सुधार सबसे ज़्यादा लोगों को प्रभावित करते हैं। जिस प्रोडक्ट पेज पर महीने में दो हज़ार व्यू आते हैं, उस पर किया बदलाव पचास व्यू वाले पेज पर उसी बदलाव से ज़्यादा असर डाल सकता है।
एक सीधा प्राथमिकता ढांचा बनाएं। हर संभावित बदलाव को अनुमानित असर, निदान पर आपके भरोसे और उसे लागू करने में लगने वाली मेहनत के हिसाब से रेट करें। ज़्यादा असर, ज़्यादा भरोसे और कम मेहनत वाला बदलाव आपकी पहली प्राथमिकता है। कम भरोसे और ज़्यादा मेहनत वाला बदलाव तब तक इंतज़ार करे जब तक आपके पास बेहतर सबूत न हो कि यही समस्या है।
यह कैसे नापें कि किसी बदलाव से आपका कन्वर्ज़न रेट सुधरा या नहीं?
यह नापने का सबसे भरोसेमंद तरीका कि आपके स्टोर के किसी बदलाव ने कन्वर्ज़न सुधारा या नहीं, A/B टेस्ट चलाना है। A/B टेस्ट किसी पेज या तत्व का मूल वर्ज़न आपके कुछ विज़िटर को और बदला हुआ वर्ज़न दूसरे हिस्से को एक साथ दिखाता है। टेस्ट की अवधि के अंत में आप दोनों समूहों के कन्वर्ज़न रेट की तुलना करते हैं। अगर बदला हुआ वर्ज़न काफ़ी ऊंचे रेट पर कन्वर्ट हुआ और फ़र्क सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, तो आपके पास सबूत है कि बदलाव काम किया। अगर नहीं, तो आप वापस लौटते हैं और कुछ और टेस्ट करते हैं।
कई स्टोर औपचारिक A/B टेस्ट नहीं करते, खासकर कम ट्रैफ़िक पर। अगर आपके पास हफ़्ते में एक हज़ार से कम सेशन हैं, तो ज़्यादातर टेस्ट में सांख्यिकीय महत्व तक पहुंचने में लंबा समय लगता है। उस स्थिति में एक समान अवधि के बीच पहले और बाद की तुलना एक ठीक विकल्प है, बशर्ते आप मौसमी बदलाव और ऐसे दूसरे कारकों का हिसाब रखें जो फ़र्क को आपके बदलाव से अलग समझा सकते हों। मुख्य बात यह है कि एक बार में सिर्फ़ एक चीज़ बदलें। अगर आप अपना प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन, अपनी इमेज और अपनी कीमत एक साथ बदल दें, तो आप नहीं जान सकते कि किस बदलाव से वह नतीजा आया जो आप देख रहे हैं।
WEMASY कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन में कैसे मदद करता है
WEMASY का ई-कॉमर्स सिस्टम आपके स्टोर में विज़िट, कन्वर्ज़न रेट और ऑर्डर के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए एनालिटिक्स के साथ आता है। प्रोडक्ट पेज में कई इमेज और लिखे हुए डिस्क्रिप्शन जोड़े जा सकते हैं। पूरे फ़ीचर सेट के लिए देखें प्राइसिंग प्लान।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
ई-कॉमर्स स्टोर के लिए अच्छा कन्वर्ज़न रेट क्या है?
औसत ई-कॉमर्स कन्वर्ज़न रेट दो से तीन प्रतिशत के आसपास है, लेकिन यह श्रेणी के हिसाब से काफ़ी बदलता है। रोज़मर्रा की खपत की चीज़ें या कम कीमत के आइटम बेचने वाले स्टोर आम तौर पर फ़र्नीचर या इलेक्ट्रॉनिक्स जैसी सोच-समझकर की जाने वाली खरीदारी बेचने वाले स्टोर से ऊंची दर पर कन्वर्ट करते हैं। इंडस्ट्री के औसत से तुलना करने की जगह, अपना कन्वर्ज़न रेट समय के साथ ट्रैक करें और सुधार नापें। जो स्टोर एक प्रतिशत से दो प्रतिशत पर पहुंचता है, उसने मौजूदा ट्रैफ़िक से अपना रेवेन्यू दोगुना कर लिया, चाहे श्रेणी का औसत कुछ भी हो। अपना स्टोर बनाने के लिए WEMASY का वेबसाइट बिल्डर देखें।
कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन से नतीजे दिखने में कितना समय लगता है?
यह आपके ट्रैफ़िक वॉल्यूम और आपके किए बदलावों पर निर्भर करता है। चेकआउट का कोई सीधा सुधार, जैसे गेस्ट चेकआउट चालू करना या शिपिंग लागत पहले दिखाना, अगर नापने लायक ट्रैफ़िक है तो दो से चार हफ़्तों में नापने लायक नतीजे दिखा सकता है। प्रोडक्ट पेज के किसी तत्व का पूरा A/B टेस्ट आम तौर पर मध्यम ट्रैफ़िक पर सांख्यिकीय महत्व तक पहुंचने में कुछ हफ़्ते से एक महीना मांगता है। कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन एक बार का इलाज नहीं है। यह लगातार चलने वाली प्रक्रिया है जिसमें हर सुधार पिछले पर बनता है।
क्या मैं बड़े एनालिटिक्स सेटअप के बिना कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन कर सकता हूं?
हां। बुनियादी एनालिटिक्स भी, जो दिखाए कि विज़िटर किन पेज पर छोड़ते हैं, और आपके स्टोर इस्तेमाल करने वाले असली विज़िटर की कुछ सेशन रिकॉर्डिंग के साथ, सबसे साफ़ समस्याएं पहचानने के लिए काफ़ी है। यह पता करने के लिए आपको जटिल एनालिटिक्स स्टैक नहीं चाहिए कि आपका मोबाइल चेकआउट पूरा करना मुश्किल है, आपके प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन में ज़रूरी जानकारी गायब है, या आपकी रिटर्न पॉलिसी वहां दबी है जहां ग्राहक उसे नहीं ढूंढ पाते। जो आपके पास है उससे शुरू करें और जब ऐसे खास सवाल मिलें जिनका जवाब बुनियादी एनालिटिक्स नहीं दे सकता, तब टूल जोड़ें।
क्या मुझे ज़्यादा ट्रैफ़िक में निवेश से पहले या बाद में कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन पर ध्यान देना चाहिए?
ज़्यादातर स्टोर के लिए कन्वर्ज़न रेट पहले सुधारना बेहतर रिटर्न देता है। खराब कन्वर्ट करने वाले स्टोर पर ज़्यादा ट्रैफ़िक भेजने का मतलब है कम ट्रैफ़िक वाले बेहतर कन्वर्ट करने वाले स्टोर से मिलने वाले नतीजों के लिए ज़्यादा खर्च करना। जिस स्टोर को आप एक प्रतिशत से दो प्रतिशत कन्वर्ज़न पर ले आते हैं, उसका रेवेन्यू दोगुना हो जाता है। वही सुधार अगर विज्ञापन खर्च दोगुना करने से पहले हो, तो ट्रैफ़िक में निवेश को दोगुना रिटर्न मिलता है। फिर भी, अगर आपका ट्रैफ़िक इतना कम है कि सार्थक कन्वर्ज़न डेटा नापा नहीं जा सकता, तो पहले ट्रैफ़िक बनाने से आपको ऑप्टिमाइज़ करना शुरू करने का संकेत मिलता है।
क्या कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए डेवलपर चाहिए?
ज़रूरी नहीं। ज़्यादा असर वाले कई सुधार कंटेंट के बदलाव हैं: बेहतर प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन, साफ़ पॉलिसी, अतिरिक्त इमेज, अपडेट की गई शिपिंग मैसेजिंग। इनके लिए तकनीकी कौशल नहीं चाहिए। कुछ बदलावों, जैसे चेकआउट का फ़्लो समायोजित करना या पेज का लेआउट बदलना, के लिए आपके स्टोर की सेटिंग या टेम्पलेट तक पहुंच चाहिए हो सकती है, लेकिन अक्सर कस्टम डेवलपमेंट नहीं चाहिए। खास इसी काम के लिए बने ई-कॉमर्स सिस्टम पर ज़्यादातर सार्थक कन्वर्ज़न सुधार सीधे एडमिन इंटरफ़ेस से किए जा सकते हैं।
कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन और यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइन में क्या फ़र्क है?
ये काफ़ी हद तक मिलते हैं। यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइन का संबंध इस बात से है कि आपका स्टोर कुल मिलाकर कैसा अनुभव देता है। कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन का संबंध खास तौर पर इस दर से है जिस पर विज़िटर कन्वर्ट होते हैं। व्यवहार में, ज़्यादातर कन्वर्ज़न रेट सुधार यूज़र एक्सपीरियंस को ऐसे तरीकों से बेहतर करते हैं जो रुकावट हटाएं और भरोसा बनाएं। फ़र्क नापने में है। यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइन गुणात्मक फ़ीडबैक और उपयोगिता के सामान्य सिद्धांतों पर विचार कर सकता है। कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन हर चीज़ को एक खास नतीजे के खिलाफ़ नापता है: क्या इस बदलाव के कारण ज़्यादा लोगों ने खरीदा?