Ottimizzazione del tasso di conversione

Risolvi i problemi legati all'ottimizzazione del tasso di conversione.

Nel tentativo di dare un contributo migliore alla crescita del business e di ottimizzare i tassi di conversione, devi superare una serie di problematiche comuni.

Mancanza di tecnologie di personalizzazione adeguate.

Mancanza di strumenti integrati efficienti.

Governance e gestione dati inadeguate.

Customer experience poco matura.

Scopri i vantaggi derivanti dall'ottimizzazione del tasso di conversione.

Affrontare i problemi legati all'ottimizzazione del tasso di conversione può consentirti di migliorare numerosi obiettivi di business.

Scopri di più ›

Maggiori profitti e costi ridotti.

Sfruttando l'ottimizzazione per aumentare le conversioni, puoi ridurre il costo per acquisizione, migliorare le metriche relative all'engagement dell'audience e generare entrate più alte grazie alle macro conversioni.

Informazioni più avanzate sui clienti.

Mentre sfrutti l'ottimizzazione per migliorare l'engagement possono venire a galla esigenze, desideri, problemi e preferenze. E questo ti aiuterà a ridurre l'attrito lungo il percorso di acquisto del consumatore.

Customer experience migliore.

Grazie all'ottimizzazione puoi migliorare la navigazione, semplificare le interazioni, ridurre le barriere e comprendere la tua audience.

Engagement dell'audience scalabile.

Puoi aumentare il livello di engagement degli utenti senza dover supportare le tue attività con risorse, canali o processi aggiuntivi.

Adobe può esserti d'aiuto.

Puoi combinare Adobe Target e Adobe Analytics per ottimizzare la customer experience, ridurre i tassi di abbandono e migliorare quelli di conversione.

L'ottimizzazione del tasso di conversione è solo una parte della soluzione.

Scopri come Adobe aiuta i grandi marchi a trasformare la propria piattaforma digitale per creare customer experience uniformi.

“Testiamo tutti gli aspetti che la nostra larghezza di banda umana ci consente di testare.”

– Trisha Martinez,
Responsabile delle operazioni di marketing digitale, Ford

“Volevamo adottare un approccio olistico con i nostri clienti. Per farlo, era necessario che tutti i sistemi comunicassero.”

– Jerome Nicolaes,
consulente online, Loyalis

Domande frequenti sull'ottimizzazione del tasso di conversione.

Come si calcola il tasso di conversione?

Se le conversioni avvengono ad ogni visita, il numero di conversioni viene diviso per il numero delle singole sessioni. Se invece i visitatori si convertono una sola volta, ad esempio iscrivendosi a una newsletter, il numero di conversioni viene diviso per il numero dei singoli utenti.

Cosa sono le macro conversioni e le micro conversioni?

La macro conversione è l'obiettivo primario del sito, ad esempio il completamento di un acquisto. La micro conversione è un obiettivo supplementare, ad esempio fare clic su un'offerta per accedere a una pagina di prodotto. Se tutto va bene, le micro conversioni determinano una macro conversione.

Quali elementi o variabili devo testare per migliorare i tassi di conversione?

Le best practice suggeriscono di testare gli elementi che in realtà possono avere un impatto positivo, ma che sembrano costituire delle barriere alla macro o micro conversione, come immagini, messaggistica e design.

Cos'è un test A/B e come migliora le conversioni?

I test A/B consentono di effettuare esperimenti con due versioni della stessa pagina, testando in genere una variabile per volta. Questo tipo di test permette di stabilire quali variabili favoriscono un livello di engagement più elevato.

Come scelgo quali pagine ottimizzare?

In genere, i fornitori di servizi di ottimizzazione del tasso di conversione partono dalle pagine che generano il maggior traffico o da quelle più vicine alle azioni di acquisto. Una pagina deve avere un volume di traffico sufficiente per poter arrivare a una decisione a partire dal test.

Cosa fare se un test non fornisce risultati chiari?

Puoi comunque ricavare informazioni dettagliate da test che non forniscono risultati statisticamente rilevanti. Ad esempio, le varianti testate potrebbero essere troppo simili oppure l'ipotesi testata potrebbe non essere abbastanza convincente.