ज़्यादातर ब्रांड फ़ॉर्म लॉन्च करके कभी आंकड़े नहीं देखते। वे मान लेते हैं कि सब ठीक चल रहा है। वे ऐसे फ़ील्ड बदलने में समय लगाते हैं जिन्हें बदलने की ज़रूरत नहीं थी। और वह एक फ़ील्ड छूट जाता है जो सबमिशन रोक रहा है। उधर, कोई प्रतिस्पर्धी अपने फ़ॉर्म की परफ़ॉर्मेंस मापता है, वह एक खराब फ़ील्ड ढूंढता है, उसे ठीक करता है और कन्वर्ज़न रेट 20% बढ़ते देखता है। एक टीम के पास डेटा है। दूसरी अंदाज़ा लगा रही है।
इस लेख में बताया गया है कि फ़ॉर्म एनालिटिक्स में क्या ट्रैक करें, डेटा कैसे पढ़ें, और उससे अपने फ़ॉर्म कैसे बेहतर बनाएं।
फ़ॉर्म एनालिटिक्स क्यों मायने रखता है
फ़ॉर्म एनालिटिक्स बताता है कि आपके फ़ॉर्म असल में कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं। अंदाज़े नहीं। अटकलें नहीं। डेटा।
फ़ॉर्म एनालिटिक्स इन सवालों के जवाब देता है:
असल में कितने लोग सबमिट कर रहे हैं (सबमिशन वॉल्यूम और रेट)? विज़िटर कहां छोड़ रहे हैं (कौन-सा फ़ील्ड सबसे ज़्यादा लोगों को भगाता है)? लोगों को फ़ॉर्म भरने में कितना समय लगता है? क्या कुछ विज़िटर सेगमेंट का कम्प्लीशन रेट दूसरों से ज़्यादा है? क्या आपके बदलाव सच में नतीजे सुधारते हैं?
इस डेटा के बिना आप अंदाज़ा लगा रहे होते हैं। हो सकता है आप ऐसे बदलावों पर समय लगाएं जिनसे फ़र्क नहीं पड़ता। हो सकता है आपसे वह एक फ़ील्ड छूट जाए जो आपके कन्वर्ज़न रोक रहा है।
ट्रैक करने लायक मुख्य फ़ॉर्म मेट्रिक्स
सबमिशन वॉल्यूम और रेट
रोज़, हफ़्ते या महीने में कितने सबमिशन आए? आपका सबमिशन रेट क्या है (सबमिशन को फ़ॉर्म व्यू से भाग दें)? अगर आपका फ़ॉर्म महीने में 1,000 बार दिखता है और 50 सबमिशन आते हैं, तो आपका सबमिशन रेट 5% है।
इससे आपको तुलना का आधार मिलता है। क्या 5% अच्छा है? यह फ़ॉर्म के प्रकार पर निर्भर करता है। न्यूज़लेटर साइनअप 15% पर कन्वर्ट हो सकता है। डेमो रिक्वेस्ट 2% पर। अपना बेसलाइन खुद ट्रैक करें, फिर उसे सुधारें।
कम्प्लीशन रेट (शुरू बनाम पूरा)
फ़ॉर्म भरना शुरू करने वालों में से कितने लोग उसे पूरा करके सबमिट करते हैं? अगर 100 लोग शुरू करते हैं और 70 सबमिट करते हैं, तो आपका कम्प्लीशन रेट 70% है।
कम्प्लीशन रेट गिरना समस्या का संकेत है। लोग शुरू कर रहे हैं पर पूरा नहीं कर रहे। अगला सवाल यह है कि वे कहां छोड़ रहे हैं।
फ़ील्ड-लेवल कम्प्लीशन और छोड़ना
हर फ़ील्ड को कितने लोगों ने पूरा किया? कौन-सा फ़ील्ड सबसे ज़्यादा लोगों को छोड़ने पर मजबूर करता है?
अगर फ़ील्ड 1 को 100 लोग पूरा करते हैं, फ़ील्ड 2 को 85, फ़ील्ड 3 को 60 और फ़ील्ड 4 को सिर्फ़ 30, तो फ़ील्ड 4 आपका कम्प्लीशन रेट गिरा रहा है। लोग फ़ील्ड 4 पर छोड़ रहे हैं। यह काम का डेटा है। फ़ील्ड 4 को वैकल्पिक बनाएं या समझाएं कि वह क्यों ज़रूरी है।
फ़ॉर्म पर बिताया समय
औसत व्यक्ति को आपका फ़ॉर्म भरने में कितना समय लगता है? अगर 15 मिनट लगते हैं, तो लोग छोड़ देंगे। अगर 30 सेकंड लगते हैं, तो वे शायद पूरा कर लेंगे।
फ़ॉर्म पर ज़्यादा समय का मतलब अक्सर ज़्यादा लोगों का छोड़ना होता है। टाइम मेट्रिक्स बताते हैं कि आपका फ़ॉर्म लोगों को बोझ लगता है या नहीं।
हर स्टेप पर ड्रॉप-ऑफ़ रेट
मल्टी-स्टेप फ़ॉर्म में हर स्टेप का कम्प्लीशन रेट ट्रैक करें। "3 में से स्टेप 1: 100 लोग। 3 में से स्टेप 2: 80 लोग। 3 में से स्टेप 3: 60 लोग।" आप ठीक-ठीक देख सकते हैं कि लोग कहां जाते हैं। अगर वे स्टेप 2 पर बड़ी संख्या में छोड़ रहे हैं, तो स्टेप 2 को दोबारा डिज़ाइन करें।
डिवाइस और ब्राउज़र के हिसाब से कम्प्लीशन रेट
क्या मोबाइल और डेस्कटॉप विज़िटर का कम्प्लीशन रेट एक जैसा है? कुछ फ़ॉर्म मोबाइल पर ठीक से काम नहीं करते। इस डेटा के बिना आपको पता नहीं चलेगा। अगर मोबाइल पर कम्प्लीशन 20% है और डेस्कटॉप पर 50%, तो मोबाइल का अनुभव ठीक करें।
फ़ॉर्म डेटा को पढ़ना और समझना
गिरावट खोजें: कम्प्लीशन रेट कहां तेज़ी से गिरता है? वही फ़ील्ड या स्टेप समस्या है।
पैटर्न पहचानें: क्या कुछ तरह के विज़िटर दूसरों से ज़्यादा छोड़ते हैं? हो सकता है कोई ख़ास आयु वर्ग या ट्रैफ़िक सोर्स कम पूरा करता हो।
समय के साथ बदलाव ट्रैक करें: अगर आप फ़ॉर्म बदलते हैं, तो सबमिशन बढ़ते हैं या घटते हैं? कितने? क्या बदलाव मायने रखता है या सिर्फ़ शोर है?
बेंचमार्क से तुलना करें: अगर आपके तरह के फ़ॉर्म का कन्वर्ज़न आमतौर पर 10% होता है और आपका 5% है, तो सुधार की गुंजाइश है। अगर आप 25% पर हैं, तो आप औसत से बेहतर हैं।
फ़ॉर्म एनालिटिक्स की आम गलतियां
सिर्फ़ वॉल्यूम देखना, रेट नहीं
संदर्भ के बिना 100 सबमिशन काम का डेटा नहीं है। क्या आपके 100 फ़ॉर्म व्यू हैं? तो यह 100% सबमिशन रेट है (नामुमकिन, पर शानदार होता)। क्या आपके 10,000 फ़ॉर्म व्यू हैं? तो यह 1% सबमिशन रेट है (बहुत कम)। हमेशा रेट देखें, सिर्फ़ वॉल्यूम नहीं।
विज़िटर के प्रकार से सेगमेंट न करना
आपका कुल सबमिशन रेट 5% है। पर नए विज़िटर का 2% हो सकता है और वापस आने वाले विज़िटर का 8%। आप दोनों को बराबर नहीं सुधार सकते। डेटा को सेगमेंट में बांटें और हर सेगमेंट पर अलग से काम करें।
क्रमवार विश्लेषण की ताकत को नज़रअंदाज़ करना
आपको अंदाज़ा लगाने की ज़रूरत नहीं कि कौन-सा फ़ील्ड लोगों को भगा रहा है। फ़ील्ड-लेवल कम्प्लीशन रेट देखें। जिस फ़ील्ड के बाद सबसे बड़ी गिरावट है, वही समस्या है।
एक साथ बहुत कुछ बदलना
अगर आप पांच फ़ील्ड बदलते हैं और सबमिशन रेट बढ़ जाता है, तो आपको पता नहीं चलता कि किस बदलाव से बढ़ा। एक चीज़ बदलें, मापें, फिर दूसरी बदलें, मापें। इसी तरह आप सीखते हैं कि असल में क्या काम करता है।
परफ़ॉर्मेंस सुधारने के लिए फ़ॉर्म एनालिटिक्स का इस्तेमाल
स्टेप 1: अपना बेसलाइन मापें। एक हफ़्ते बिना किसी बदलाव के फ़ॉर्म चलाएं। अपना सबमिशन रेट, कम्प्लीशन रेट और फ़ील्ड-लेवल डेटा लिख लें।
स्टेप 2: सबसे बड़ी समस्या पहचानें। सबसे बड़ी गिरावट कहां है? छोटे बदलावों से नहीं, वहीं से शुरू करें।
स्टेप 3: एक बदलाव करें। कोई फ़ील्ड हटाएं, लेबल का शब्द बदलें, किसी फ़ील्ड को वैकल्पिक बनाएं। सिर्फ़ एक बदलाव।
स्टेप 4: असर मापें। बदलाव के साथ फ़ॉर्म को एक और हफ़्ता चलाएं। बेसलाइन से तुलना करें। क्या सबमिशन रेट बेहतर हुआ?
स्टेप 5: जो काम करे उसे रखें, जो न करे उसे बदलें। अगर बदलाव से फ़ायदा हुआ, तो उसे रखें। अगर नुकसान हुआ, तो वापस पुराना कर दें। फिर अगली समस्या पर जाएं।
WEMASY में फ़ॉर्म एनालिटिक्स
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आपके प्लान में कौन-से फ़ीचर शामिल हैं, यह जानने के लिए प्राइसिंग पेज देखें।