تحليلات الصفحة المقصودة: لماذا تفشل الأدوات التقليدية

لقد قمت بتحسين صفحات الهبوط لأكثر من عقد، وهناك شيء طالما أزعجني حول كيفية تعاملنا مع تحليلات البيانات الخاصة بها.

\ معظمنا يلجأ إلى Google Analytics أو Mixpanel أو أدوات مماثلة لأنها مألوفة وشاملة. لكن إليك الأمر: صفحات الهبوط ليست مواقع ويب. إنها مختلفة جوهريًا ولها وظائف مختلفة تمامًا.

مشكلة عدم التطابق

تم بناء أدوات التحليل التقليدية للمواقع المعقدة ذات الصفحات المتعددة ومسارات المستخدم المتنوعة وأنواع المحتوى المختلفة. إنها تتفوق في تتبع كيفية تنقل المستخدمين بين منشورات المدونة، وتصفح فئات المنتجات، أو التحرك عبر تدفقات الدفع.

\ أما صفحة الهبوط؟ لديها وظيفة واحدة: توجيه الزائر عبر تسلسل محدد—جذب انتباههم، وتوصيل القيمة، ومعالجة الاعتراضات، ودفعهم نحو إجراء واحد. إنها أشبه بمحادثة مبيعات منها بموقع ويب.

\ عندما تحاول تحسين هذه الأداة المركزة باستخدام تحليلات مصممة لشيء آخر، ينتهي بك الأمر برؤى تبدو مفيدة لكنها لا تساعد فعليًا. "معدل ارتداد 67%" يخبرك أن الناس يغادرون، لكنه لا يخبرك ما إذا كانوا ارتدوا لأن عنوانك أربكهم أو لأن أسعارك صدمتهم.

النقطة العمياء على مستوى القسم

إليك ما تعلمته من مشاريع صفحات الهبوط التي لا تحصى: التحسين يحدث على مستوى القسم، وليس على مستوى الصفحة.

\ قد يكون قسم البطل الخاص بك يحقق نجاحًا كبيرًا بينما يفقد قسم التسعير الزوار. يمكن أن تبني شهاداتك الثقة بشكل مثالي، ولكن قسم المزايا المربك في وقت سابق من التدفق يعني أن عددًا أقل من الأشخاص يرونها.

\ معظم أدوات التحليل تعطيك متوسطات على مستوى الصفحة تخفي هذه المشكلات الخاصة بالقسم. ستقضي أسابيع في اختبار A/B للعناوين التي تعمل بشكل جيد بالفعل بينما تتجاهل عرض التسعير الذي يقتل تحويلاتك فعليًا.

ما الذي يهم فعلاً في تحليلات صفحة الهبوط

بعد العمل على مئات من تحسينات صفحات الهبوط، إليك ما وجدته يحرك المؤشر فعلاً:

عمق المشاركة لكل قسم: كم عدد الزوار الذين يتفاعلون مع قسم البطل مقابل إثبات المصداقية الاجتماعية مقابل التسعير؟ هذا يكشف أي أجزاء من قصة التحويل الخاصة بك تعمل.

\ معدلات التدفق: ما هي النسبة المئوية للأشخاص الذين يتفاعلون مع قسم البطل ويصلون إلى الشهادات؟ إلى التسعير؟ هذا يظهر أين تنهار سرديتك.

\ تحليل نقطة الخروج: أين يغادر الناس بالضبط؟ "معدل الارتداد" العام عديم الفائدة. معرفة أن 43% يخرجون بعد قسم التسعير يخبرك بالضبط ما يجب إصلاحه.

\ تخصيص الوقت على مستوى القسم: هل يتصفح الناس مزاياك بسرعة ولكنهم يقضون وقتًا طويلاً في محاولة فهم التسعير؟ توزيع الوقت يكشف عن الاحتكاك المعرفي.

فخ اختبار A/B

معظم منصات التحليل تضيف اختبار A/B كفكرة لاحقة. ينتهي بك الأمر إلى إدارة عناوين URL متعددة، وتكوين تقسيمات حركة المرور، والانتظار لأسابيع للحصول على دلالة إحصائية على مقاييس مستوى الصفحة التي لا تخبرك لماذا فاز شيء ما أو خسر.

\ النهج الأسرع؟ قم بإصدار تغييرات صفحتك وقارن الأداء قسمًا بقسم. غيّر عنوانك وانظر كيف يؤثر ليس فقط على مشاركة البطل، ولكن أيضًا على معدلات التمرير إلى الأقسام اللاحقة. أكثر قابلية للتنفيذ من "الإصدار B زاد التحويلات بنسبة 0.3%."

ميزة الخصوصية

إليك ميزة غير مقدرة لتحليلات صفحة الهبوط المحددة: يمكنك غالبًا تجنب كابوس موافقة ملفات تعريف الارتباط تمامًا. بما أنك تتتبع أنماط السلوك بدلاً من رحلات المستخدم الفردية عبر الجلسات، فأنت لا تحتاج إلى معرفات دائمة.

\ لا لافتات موافقة تزعج صفحتك المحسنة بعناية. لا أعباء امتثال GDPR. فقط رؤى سلوكية نظيفة تساعدك على تحسين التحويلات.

مبدأ اختيار الأداة

ينطبق هذا على ما هو أبعد من التحليلات. أفضل أداة لأي مهمة هي عادة تلك المصممة خصيصًا لتلك المهمة، وليست البديل العام الأكثر شعبية.

\ صفحات الهبوط هي أدوات دقيقة مصممة لنتيجة محددة. إنها تستحق أدوات تحليل مبنية بنفس التركيز والخصوصية.

\ عندما تكون صفحة الهبوط الخاصة بك مسؤولة عن توليد العملاء المحتملين أو المبيعات التي تؤثر مباشرة على عملك، تصبح عدم كفاءة التحسين مكلفة بسرعة. استخدام أداة التحليل الخاطئة ليس مجرد إزعاج—إنه يترك المال على الطاولة كل يوم.

\ السؤال ليس ما إذا كانت أدوات التحليل العامة جيدة. بل ما إذا كانت جيدة بما يكفي للمهمة المحددة المتمثلة في تحسين صفحة الهبوط. في تجربتي، الإجابة عادة لا.

ما هي تجربتك مع أدوات التحليل لتحسين صفحة الهبوط؟ هل وجدت أن الرؤى على مستوى القسم أكثر قابلية للتنفيذ من مقاييس مستوى الصفحة؟