Terk (Drop-off) Analizi
Drop-off analizi, kullanıcıların bir huniyi terk ettiği belirli adımları saptar; her aşamada kaç kişinin ayrıldığını ölçer ve nedenini teşhis etmeye yardımcı olur.
Derinlemesine
Drop-off analizi, bir adımdan diğerine geçen kullanıcıların yüzdesini hesaplar ve en sert düşüşlerin yaşandığı aşamaları öne çıkarır. Yüksek kayıplı tek bir adım, çoğu zaman birkaç küçük sızıntıdan daha fazla ilgiyi hak eder; çünkü onu düzeltmek kendisinden sonraki her adımda kazancı katlar. Sayıları oturum kayıtları veya çıkış anketleriyle eşleştirmek "ne" sorusunu "neden"e dönüştürür ve analizi uygulanabilir kılan da budur.
Klasik hata, her terki kötü saymaktır: Bir miktar terk aslında sağlıklı bir elemedir; özellikle uygun olmayan adayların kendiliğinden ayrılmasını istediğiniz lead üretiminde. Bir quiz hunisinde drop-off analizi, insanların belirsiz bir soru yüzünden mi, quiz çok uzun göründüğü için mi, yoksa lead toplama isteği çok erken geldiği için mi ayrıldığını söyler; böylece zararlı sürtünmeyi yararlı filtrelemeden ayırabilirsiniz.
Pratikte örnek
Sıkça sorulan sorular
Her terk bir sorun mudur?
Hayır. Uygun olmayan ziyaretçiler bir lead hunisinden kendiliğinden ayrıldığında bir miktar terk sağlıklıdır. Amaç, sürtünme veya kafa karışıklığından kaynaklanan terki azaltmaktır; uygun olmayan adayları eleyen terki değil.
Önce hangi adımı düzeltmeliyim?
En sert düşüşe ve en yüksek alt aşama değerine sahip adımla başlayın; çünkü onu düzeltmek sonraki tüm aşamalarda kazancı katlar. Bir şeyi değiştirmeden önce o adımda oturum kayıtları veya anketlerle nedeni anlayın.
Drop-off analizi huni görselleştirmesiyle nasıl ilişkilidir?
Huni görselleştirmesi, her adımı ve dönüşüm oranını gösteren grafiktir; drop-off analizi ise en büyük kayıpların nerede ve neden olduğunu yorumlamaktır. Genellikle önce görselleştirmeyi okur, sonra en kötü terke inersiniz.