Analysieren von Customer Journey Analytics-Daten mit dem Coworker Chat
Adobe CX Enterprise Coworker Chat kann erweiterte Datenanalysen durchführen, die zuvor nur in Analysis Workspace möglich waren. Coworker Chat greift auf Daten aus Ihren Customer Journey Analytics-Datenansichten zu, sodass Sie diese Daten untersuchen und Antworten auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache erhalten können.
Sie können den Coworker Chat auf zwei Arten verwenden, je nachdem, wie viel Analyse Sie benötigen:
- Schnelle Antworten - Stellen Sie eine direkte, verständliche Frage und erhalten Sie eine sofortige Antwort. Business-Anwender nutzen den Coworker Chat oft auf diese Weise, und Analysten verwenden ihn auch, wenn sie eine schnelle Antwort für einen Stakeholder benötigen.
- Tief greifende Gedankenarbeit - Führen Sie ein ausgedehntes, mehrgängiges Gespräch mit Coworker Chat, um ein Geschäftsproblem zu untersuchen, Ursachen auszuschließen und eine Empfehlung zu erhalten. Analysten verwenden diesen Ansatz normalerweise, um Daten eingehend zu untersuchen, bevor sie eine Empfehlung abgeben.
Bevor Sie beginnen, machen Sie sich mit der Oberfläche und den Konfigurationsoptionen des Coworker Chat vertraut und stellen Sie dann sicher, dass Coworker mit Customer Journey Analytics und der relevanten Datenansicht verbunden ist.
Erste Schritte mit dem Coworker Chat
Datenzugriff und Berechtigungen
Coworker Chat erbt Berechtigungen von Customer Journey Analytics. Sie können nur auf die Datenansichten, Dimensionen, Metriken und Segmente zugreifen, die Ihnen in Analysis Workspace zur Verfügung stehen.
Schnittstellen- und Konfigurationsoptionen
Bevor Sie den Coworker Chat mit Ihren Customer Journey Analytics-Daten verwenden, erfahren Sie, wie Sie sich anmelden und Konfigurationsoptionen für die folgenden Funktionen verwalten:
- Chat-Eingaben
- Konversationen
- Marketplaces
- MCP-Server
- Speicher
- Plug-ins
- Skills
- Und mehr
Weitere Informationen finden Sie im Handbuch zur Benutzeroberfläche für den Coworker-Chat.
Best Practices bei der Datenanalyse mit dem Coworker Chat
Best Practices auf Unternehmensebene
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Benennen Sie einen Analysten aus Ihrer Organisation als Champion einer Kollegin oder eines Kollegen.
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Erstellen Sie eine Bibliothek mit überprüften Eingabeaufforderungen und Kenntnissen, die mit den Daten und Komponenten korrelieren, die den Benutzern zur Verfügung stehen.
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Erstellen Sie eine oder mehrere Fähigkeiten, die den Coworker Chat anweisen, nur die Komponenten zu verwenden, die Sie in Analysen verwenden möchten. Dies hilft Coworker Chat, Benutzern in Ihrer Organisation die relevantesten Daten zu geben.
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Bringen Sie Benutzer in Erfahrung, wann sie den Coworker Chat um eine schnelle Antwort bitten sollten, anstatt ihn für eine gründliche Gedankenarbeit zu verwenden.
Best Practices auf Benutzerebene
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Planmodus verwenden.
Dieser Modus ist besonders für komplexe Aufgaben nützlich, kann aber auch bessere Ergebnisse für einfache Aufgaben liefern, da er es Mitarbeitern ermöglicht, Folgefragen zu stellen, bevor sie handeln. Weitere Informationen finden Sie unter Planmodus.
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Achten Sie beim Erstellen einer Eingabeaufforderung auf eine möglichst präzise Vorgehensweise:
- Benennen Sie die Dimensionen, Metriken und den Datumsbereich, die analysiert werden sollen.
- Verweisen Sie auf Datenansichtskomponenten anhand ihres genauen Namens.
- Geben Sie alle Segmente, Zielgruppen, Kanäle oder Geräte an, die Sie einbeziehen, ausschließen oder vergleichen möchten.
- Geben Sie an, ob Sie einen bestimmten Visualisierungstyp wünschen, z. B. eine funnel-, Trend- oder Kohortentabelle.
- Fragen Sie nach den empfohlenen nächsten Schritten, wenn Sie im Coworker Chat weitere Fragen vorschlagen möchten.
- Fordern Sie bei der Projektion von Metriken einen Prognosehorizont an, z. B. „Nächste 30 Tage“.
- Erwähnen Sie jede Hypothese, die Sie bereits haben, sodass Coworker Chat sie validieren oder ausschließen kann.
- Fragen Sie nach den beitragenden Dimensionen, wenn Sie eine Aufschlüsselung einer Metrikänderung wünschen.
- Geben Sie die Zielgruppe für eine Zusammenfassung an, z. B. die Führung oder das Marketing-Team, und fordern Sie einen Folienüberblick an, wenn Sie die Ergebnisse präsentieren möchten.
- Benennen Sie die spezifische Report Suite und Datenansicht, die Sie bei der Datenvalidierung vergleichen möchten.
- Führen Sie zuerst eine Analyse durch und bitten Sie dann den Coworker Chat, diese als Qualifikation zu speichern, ihr einen klaren, beschreibenden Namen zu geben und zu notieren, wie oft Sie sie wiederverwenden möchten.
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Fügen Sie Standardanweisungen zum Arbeitsspeicher des Kollegen-Chats hinzu. Wenn Sie beispielsweise immer Daten aus denselben Datenansichten verwenden, fügen Sie diese dem Speicher hinzu.
Überprüfen, ob der Coworker Chat mit Customer Journey Analytics verbunden ist
Stellen Sie im Coworker Chat sicher, dass Coworker mit Customer Journey Analytics verbunden ist:
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Wählen Sie das MCP-Symbol in der linken Leiste aus und stellen Sie sicher, dass cja-) in Ihrer Liste der verbundenen MCP-Server verfügbar ist.
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(Bedingt) Wenn cja-mcp noch nicht verbunden ist, wählen Sie MCP-Server hinzufügen, geben Sie cja im Feld Server-Name an und wählen Sie es aus, wenn es angezeigt wird. Wählen Sie dann Server hinzufügen.
Herstellen einer Verbindung zur rechten Datenansicht
Eine Datenansicht ist ein Container in Customer Journey Analytics, der bestimmt, wie Daten interpretiert werden.
Möglicherweise haben Sie Zugriff auf verschiedene Datenansichten in Customer Journey Analytics, die jeweils unterschiedliche Dimensionen und Metriken enthalten, die Coworker bei der Datenanalyse verwenden kann.
Festlegen, welche Datenansichten verwendet werden sollen
Teilen Sie Coworker mit, welche Arten von Fragen Sie beantwortet haben möchten, und fragen Sie, auf welche Datenansichten Sie Zugriff haben, die diese Informationen liefern. Sie können auch „Ihre Datenansicht als Voreinstellung im Speicher festlegen.
Sie:
Ich bin daran interessiert zu erfahren, wo Kunden auf der Kunden-Journey abbrechen. Auf welche Datenansichten in Customer Journey Analytics habe ich Zugriff, die diese Frage für mich beantworten können?
Chat-Antwort eines Kollegen:
Sie haben Zugriff auf drei Datenansichten. Die Customer lifecycle Datenansicht enthält die folgenden Dimensionen und Metriken, die am besten für die Beantwortung Ihrer Frage geeignet sind.
Sie:
Toll, verwenden wir diese Datenansicht.
Chat-Antwort eines Kollegen:
Okay, ich werde die Customer lifecycle Datenansicht verwenden, um zukünftige Fragen in dieser Chat-Sitzung zu beantworten.
Hinzufügen einer Datenansichtseinstellung im Speicher
Der Coworker Chat enthält eine Speicherfunktion, mit der Sie Zugriff auf Informationen erhalten, die sich über alle Chats erstrecken. Es empfiehlt sich, die von Ihnen bevorzugten Datenansichten im Arbeitsspeicher des Kollegen als Voreinstellungen hinzuzufügen.
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Wählen Sie im Coworker Chat in der linken Navigationsleiste das Speichersymbol aus.
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Geben Sie auf der Speicherseite im Abschnitt Gespeicherte Voreinstellungen eine oder mehrere Datenansichten an, die der Coworker Chat in Ihren Chats verwenden soll.
Durchführen von Analysen in Customer Journey Analytics
Nachdem ein Kollege eine Visualisierung erstellt hat, können Sie sie in Analysis Workspace öffnen, um eine tiefere Analyse und granulare Steuerung zu ermöglichen. Die Visualisierung wird in einem neuen Analysis Workspace-Projekt in Customer Journey Analytics geöffnet.
Öffnen einer Visualisierung in einem neuen Analysis Workspace-Projekt:
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Wählen Sie Analysieren in CJA neben einer Visualisierung aus, die in Coworker erstellt wird.
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Wenn die Visualisierung in Customer Journey Analytics geöffnet ist, können Sie die Analysis Workspace-Browser-Benutzeroberfläche per Drag-and-Drop verwenden, um Änderungen vorzunehmen, Ihre Analyse weiter zu erstellen, eine Zielgruppe zu erstellen und vieles mehr. Sie können Ihr Workspace-Projekt sogar für jeden freigeben, den Sie auswählen.
Weitere Informationen zu Analysis Workspace finden Sie unter Übersicht über Analysis Workspace.
Anwendungsbeispiele für Customer Journey Analytics
Sie können Customer Journey Analytics-Anwendungsfälle und Beispielaufforderungen sehen, die Anwender im Adobe CX Enterprise Coworker Chat verwenden, von schnellen Antworten bis hin zu gründlichen Überlegungen und Untersuchungen. Jede Eingabeaufforderung wird so erstellt, dass sie kopiert, mit Ihren eigenen Daten und Kontexten angepasst und durch Konversation verfeinert wird.
Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungsbeispiele.
Analytics-Fähigkeiten
Die folgenden Kenntnisse stehen für die Analyse von Customer Journey Analytics-Daten zur Verfügung.
Abfragen und Analysieren von Daten
Mit dieser Fähigkeit (cja) können Sie Customer Journey Analytics in Echtzeit abfragen und die Ergebnisse analysieren, ohne die Anfrage selbst in Analysis Workspace zu erstellen.
Erforderliche Berechtigungen
- Anzeigen des Zugriffs auf die Datenansicht, die Sie abfragen möchten
Häufige Anwendungsfälle
- „Anzeigen der Seitenansichten für die letzten 30 Tage“
- „Auflisten der wichtigsten Segmente in der Master-Datenansicht“
- „Umsatz nach Kanal und Monat vergleichen“
- „Wie sieht die Konversion von Mobilgeräten und Desktops in diesem Quartal aus?“
- „Führen Sie mich durch die Kasse funnel"
- „Konversions-funnel von PDP zu Kauf anzeigen“
- „Prognostizierte Sitzungen für die nächsten 30 Tage“
- „Sind wir auf dem richtigen Weg, um unser Umsatzziel zu erreichen?“
Im Umfang
- Echtzeitabfragen von Metriken, Dimensionen, Segmenten und Datenansichten
- Parallele Vergleiche über Kanäle, Zeiträume oder Segmente hinweg
- Mehrstufige funnel- und Fallout-Analyse
- Metrikprognosen basierend auf historischen Trends
Außerhalb des Geltungsbereichs
- Erstellen oder Bearbeiten von Datenansichtskomponenten
- Daten außerhalb der Datenansichten, auf die Sie Zugriff haben
- Prädiktive Modellierung über Metrikvorhersagen hinaus
Ursachenanalyse
Diese Fähigkeit (cja-root-cause-analysis) untersucht, warum sich eine Metrik geändert hat, anstatt nur die Änderung zu melden.
Erforderliche Berechtigungen
- Ansichtszugriff auf die zu analysierende Datenansicht
Häufige Anwendungsfälle
- „Warum sind die Konversionen letzte Woche zurückgegangen?“
- „Was verursachte die Umsatzspitze am 15. Januar?“
Im Umfang
- Untersuchen einer Änderung an einer bekannten Metrik über einen bekannten Zeitraum
- Aufdecken der Dimensionen und Segmente, die zu der Änderung beigetragen haben
Außerhalb des Geltungsbereichs
- Erkennen von Anomalien, nach denen Sie nicht gefragt haben (keine automatisierten oder Echtzeitwarnungen)
- Ursachenanalyse für Metriken außerhalb einer Datenansicht, auf die Sie Zugriff haben
Zusammenfassung für Führungskräfte und Leistungsauszüge
Diese Qualifikation (cja-executive-summary) erstellt für Stakeholder geeignete Zusammenfassungen Ihrer Customer Journey Analytics-Daten.
Erforderliche Berechtigungen
- Anzeigen des Zugriffs auf die Datenansicht oder die Datenansichten, die in der Zusammenfassung behandelt werden
Häufige Anwendungsfälle
- „Gib mir eine Zusammenfassung des letzten Monats“
- „Erstellen Sie einen Folienüberblick aus den Daten dieses Quartals“
Im Umfang
- Zusammenfassen der Leistung über einen bestimmten Zeitraum
- Erstellung präskriptiver Empfehlungen auf Basis der Daten
- Skizzieren von Inhalten für das Auslesen von Folien- oder Stakeholdern
Außerhalb des Geltungsbereichs
- Erstellen des endgültigen Foliendecks oder der Präsentationsdatei
- Zusammenfassungen, die sich über Datenansichten erstrecken, auf die Sie keinen Zugriff haben
Datenvalidierung mit Adobe Analytics
Diese Qualifikation (aa-cja-validation) vergleicht, prüft und gleicht Daten zwischen Adobe Analytics und Customer Journey Analytics ab.
Erforderliche Berechtigungen
- Anzeigen des Zugriffs auf die Adobe Analytics Report Suite und die zu vergleichende Customer Journey Analytics-Datenansicht
Häufige Anwendungsfälle
Vergleichen, Überprüfen und Abstimmung von Daten zwischen Adobe Analytics und Customer Journey Analytics.
Weitere Informationen finden Sie unter Validieren von Daten mit einem Kollegen beim Upgrade von Adobe Analytics auf Customer Journey Analytics.
- „Meine Adobe Analytics Report Suite mit meiner Customer Journey Analytics-Datenansicht vergleichen“
- „Validieren von Seitenansichten zwischen Adobe Analytics und Customer Journey Analytics"
Im Umfang
- Vergleichen von Metrikwerten zwischen einer Report Suite und einer Datenansicht
- Kennzeichnen von Diskrepanzen zwischen den beiden Datenquellen
Außerhalb des Geltungsbereichs
- Beheben der zugrunde liegenden Ursache einer Datendiskrepanz
- Validieren von anderen Datenquellen als Adobe Analytics und Customer Journey Analytics
Benutzerdefinierte Fähigkeiten erstellen
Diese Fähigkeit (cja-skill-creator) wandelt eine Analyse, die Sie bereits durchgeführt haben, in eine wiederverwendbare Fähigkeit um, die sitzungsübergreifend bestehen bleibt.
Erforderliche Berechtigungen
- Kenntnisse verwalten
Häufige Anwendungsfälle
- „Diese wöchentliche Umsatzanalyse in wiederverwendbare Kenntnisse umwandeln“
- „Speichern Sie dies als Kenntnisse für die monatliche funnel-Berichterstellung.“
Im Umfang
- Konvertieren einer abgeschlossenen Analyse in eine benannte, wiederverwendbare Kenntnisse
- Bereitstellen einer gespeicherten Qualifikation für Ihre zukünftigen Chat-Sitzungen
Außerhalb des Geltungsbereichs
- Automatisches Freigeben einer gespeicherten Qualifikation für andere Benutzer (Qualifikationsbibliotheken auf Unternehmensebene erfordern die Einrichtung durch Administratoren)
- Bearbeiten der Datenansichtskomponenten, auf die eine Qualifikation verweist
Beispiel: Finden Sie heraus, wo Kunden abbrechen
Sie können Coworker Chat bitten, Ihre Daten zu verwenden, um geschäftliche Fragen zu analysieren.
Als Marketing-Manager, Merchandiser oder Wachstumsleiter möchten Sie vielleicht verstehen, wo Kundinnen und Kunden den Weg zum Kauf verlassen, warum sie ihn getan haben und was getan werden kann, um höhere Konversionsraten zu erzielen.
Die Arten von Fragen, die Sie stellen können
Sie müssen nicht wissen, was eine „Fallout-Visualisierung“ ist oder welche Metrik in welchen Slot passt. Beschreiben Sie stattdessen das Ergebnis, das Ihnen wichtig ist, in einfacher Sprache:
- „Wo verlieren wir Menschen auf dem Weg zum Kauf?“
- „Was ist meine vollständige Konversion von funnel, von der Produktansicht bis zum Checkout?“
- „Welche Marketing-Kanäle lecken am meisten zwischen Warenkorb und Kauf?“
- „Ist der Warenkorbabbruch auf Mobilgeräten oder Desktop-Computern schlimmer?“
- „Konvertieren Menschen aus Paid Social anders als Menschen aus E-Mails?“
Das Gespräch
1. Beginnen Sie mit der Geschäftsfrage
Sie:
Wo verlieren wir Menschen auf dem Weg zum Kauf?
Chat-Antwort eines Kollegen:
Beachten Sie, dass im Coworker Chat die richtige Visualisierung ausgewählt wird, die Touchpoints sequenziert und sogar empfohlene nächste Schritte hinzufügt.
Dies ist eine funnel-Frage. Lassen Sie mich die funnel-Konversion ausführen, um zu sehen, wo es auf dem Kaufpfad zu einer Abnahme kommt.
Hier verliert man Menschen:
Die große Erkenntnis: Der zu kaufende Warenkorb ist Ihr größtes Leck
28.463 Personen fügen Artikel zu ihrem Warenkorb hinzu, schließen den Kauf jedoch nie ab. Dies entspricht einer Abgaberate von 83,6 % bei Warenkorb - dem bei weitem größten Einzelfehler.
Was dies über Prioritäten sagt:
Empfohlene nächste Schritte:
- Warenkorbabbruch nach Marketing-Kanal aufschlüsseln - Bringen bestimmte Kanäle Low-Intent-Traffic, der zum Warenkorb hinzukommt, aber nie kauft?
- Betrachten Sie den Warenkorbabbruch nach Gerätetyp - Tötet die Reibung beim mobilen Checkout Konversionen?
- Ermitteln Sie, welche Produkte am häufigsten aufgegeben werden - Preisproblem? Versand-Überraschung?
Auf welche davon möchte ich als Nächstes eingehen? Die Kanalaufschlüsselung würde Ihnen direkt mitteilen, welche Marketing-Aktionen Ihnen „fast-Käufer“ gegenüber tatsächlichen Käufern bringen.
2. In das Leck bohren
Sie:
Okay, lassen Sie uns nach Marketing-Kanal aufschlüsseln
Chat-Antwort eines Kollegen:
Es gibt eine benutzerdefinierte Dimension Marketing Kanal. Lassen Sie mich den funnel daran entnehmen, dann die Konversionsraten pro Kanal berechnen und feststellen, wo jeder Kanal undicht ist.
Das Urteil: Das Leck ist nicht kanalspezifisch
Das ist eine wirklich aufschlussreiche Erkenntnis. Hier finden Sie die Aufschlüsselung nach funnel pro Kanal:
Wichtige Erkenntnisse:
- Die Abladung vom Warenkorb zum Kauf ist über alle Kanäle hinweg einheitlich schlecht (83-84 %). Das heißt, es geht nicht um die Traffic-Qualität, sondern darum, dass jeder Kanal die Leute ähnlich schnell in den Warenkorb konvertiert. Das Leck liegt in Ihrem Checkout-Erlebnis selbst, nicht in Ihrem Marketing.
- Kein Kanal ist bei der Konvertierung signifikant besser oder schlechter. Die Gesamtkonversionsraten liegen dicht zwischen 3,8 % und 4,2 %, und der Umsatz pro Sitzung ist nahezu identisch (495 - 512 $).
- Wo die Auswirkungen auf das Volumen am wichtigsten sind: Die bezahlte Suche verliert die meisten Menschen in absoluten Zahlen (9.015 Warenkorbabbrüche), gefolgt von der organischen Suche (6.449 verloren). Dies sind die größten Chancen in Bezug auf den Wert eines Dollars, da sie den meisten Traffic verursachen.
Was sagt Ihnen das strategisch
Die Marketing-Kanäle machen ihren Job - sie alle bringen die Leute dazu sich zu interessieren und fügen zum Warenkorb zu ähnlichen Preisen hinzu. Das Problem liegt im Downstream des Marketings: Ihr Checkout und Zahlungsfluss ist dort, wo das Geld durchsickert.
Empfohlene nächste Untersuchungen:
- Aufschlüsselung des Verlassens des Warenkorbs auf Mobilgeräte nach Produktkategorie — Ist es bei teuren Artikeln (was auf Probleme mit dem Vertrauen in den mobilen Zahlungsverkehr hindeutet) schlechter?
- Sehen Sie, welche Marketing-Kanäle den meisten mobilen Traffic verursachen - geben Sie dafür bezahlte Medienbudgets aus, um Leute in ein kaputtes mobiles funnel zu schicken?
- Überprüfen Sie, ob ein Seiten- oder Site-Abschnittssignal vorliegt - können wir sehen, welche Checkout-Seiten mobile Benutzer zuletzt aufgerufen haben, bevor sie aufgeben?
Welchen Blickwinkel möchten Sie als Nächstes untersuchen?
3. Weiter untersuchen
Sie:
Interessant. Versuchen wir, nach Gerätetyp aufzuschlüsseln.
Chat-Antwort eines Kollegen:
Gefunden: Der mobile Checkout ist defekt
Der funnel ist geräteübergreifend bis zum Checkout identisch - dann fällt Mobile von einer Klippe:
Die Raucherpistole
Das Browsen und Hinzufügen zum Warenkorb funktioniert auf Mobilgeräten einwandfrei (identische Browser-Rate von ~45 %, ~55 % Quote von Hinzufügungen zum Warenkorb). Die Menschen sind gleichermaßen interessiert und engagiert. Aber irgendetwas im mobilen Checkout-Fluss bringt Konversionen zum Erliegen.
Die Umsatzmöglichkeit
Wenn die Mobile-Kasse mit derselben Rate wie die Desktop-PCs konvertiert würde, würden Sie ca. 1.991 zusätzliche Käufe erzielen - eine Steigerung des gesamten Kaufvolumens um 35 % durch die Behebung eines Erlebnisses.
Was passiert wahrscheinlich
Das Datenmuster (gleiches Engagement, katastrophaler Checkout-Rückgang) ist ein klassisches Signal für:
- Reibungsloser Ablauf von Zahlungsformularen auf kleinen Bildschirmen (Probleme beim automatischen Ausfüllen, Formular-Layout)
- Unerwartete Kosten an der Kasse (Versand, Steuer), die Aufkleber-Schock verursachen
- Gast-Checkout nicht verfügbar oder Anmeldewand auf Mobilgerät
- Seitenladeprobleme oder Zeitüberschreitungsprobleme bei der Zahlungsverarbeitung auf Mobilgeräten
Empfohlene nächste Schritte:
- Aufschlüsselung des Verlassens des Warenkorbs auf Mobilgeräte nach Produktkategorie — Ist es bei teuren Artikeln (was auf Probleme mit dem Vertrauen in den mobilen Zahlungsverkehr hindeutet) schlechter?
- Sehen Sie, welche Marketing-Kanäle den meisten mobilen Traffic verursachen - geben Sie dafür bezahlte Medienbudgets aus, um Leute in ein kaputtes mobiles funnel zu schicken?
- Überprüfen Sie, ob die Kampagne „Holiday_flash_sale“ eine bessere Checkout-Konversion hatte - dringengesteuerte Kampagnen könnten die Checkout-Reibung überwinden.
Welche möchten Sie untersuchen, oder reicht dieser Beweis, um ihn zu Ihrem UX- und Checkout-Team zu bringen?
4. Aus ihr eine Entscheidung machen
Sie:
Was soll ich also tun?
Chat-Antwort eines Kollegen:
Basierend auf dem, was die Daten zeigen, würde ich mich hier konzentrieren:
- Reparieren Sie den mobilen Checkout - es ist kein Kanalproblem. Jeder Kanal konvertiert Personen zu einem ähnlichen, gesunden Tempo in den Warenkorb, sodass die Anzeigenausgaben überall funktionieren. Der Umsatz geht insbesondere im Mobile-Checkout-Fluss verloren, in den die Fehlerbehebung gehört.
- Beginnen Sie mit der Zahlung und Formularreibung. Dies sind die häufigsten Gründe dafür, dass vorsätzliche Mobilkäufer ihren Warenkorb verlassen. Mobile Wallet-Optionen anzubieten und das Formular zu kürzen sind in der Regel die schnellsten Gewinne.
- Überprüfen Sie nach der Behebung erneut. Sobald die Checkout-Änderungen versendet werden, sollten Sie überprüfen, ob sich die Warenkorb-Kaufrate von Mobile auf die Desktop-Rate von 23,2 % zubewegt.
Soll ich das als Projekt speichern, damit Sie es verfolgen können, oder einen Warnhinweis einrichten, wenn der Kauf von Mobilgeräten per Warenkorb unter einen Schwellenwert fällt?
Was ist passiert?
Bei vier fremdsprachigen Fragen hat uns die Kollegin geholfen:
- Erstellen Sie eine mehrstufige Konversions-funnel und kennzeichnen Sie „Warenkorb-zu-Kauf“ als größtes Leck
- Marketing-Kanal als Ursache ausschließen - jeder Kanal sickerte fast mit der gleichen Rate durch
- Isolieren Sie das eigentliche Problem der mobilen Kasse und quantifizieren Sie die Fehlerbehebung bei einer Steigerung der Käufe um 35 %.
- Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die Ihre Prioritäten setzt: mobiles Bezahlen und Formularkonflikte. Dies entspricht einer Konversionsrate von 23,2 % für Desktop-Computer