Analisi dei moduli: La nostra guida definitiva per aumentare la lead generation

Riepilogo utile

• Panoramica: Facciamo un’immersione profonda nell’analisi dei moduli per capire cos’è, perché è importante e come usarla per ottimizzare i tuoi moduli e ottenere conversioni.
• Perché puoi fidarti di noi: Siamo leader nel settore dei moduli per lead ad alta conversione basati su principi psicologici e dati di conversione.
• Perché è importante: L’analisi dei moduli aiuta a identificare i motivi per cui gli utenti abbandonano i tuoi moduli e a capire cosa cambiare per cambiare le cose.
• Punti di azione: Traccia le metriche chiave come il tasso di abbandono dei moduli, il tasso di conversione, l’abbandono dei campi, il tasso di errore dei moduli, l’utilizzo dei dispositivi e il feedback degli utenti.
• Ulteriori ricerche: Dai un’occhiata al blog e alle guide di Growform per trovare consigli e suggerimenti su come ottenere più contatti.

Stai cercando di capire l’analisi dei moduli per ottenere più lead?

Un modulo mal ottimizzato è nemico delle conversioni di lead. Ma districarsi nella confusione e capire cosa esattamente spaventa i potenziali clienti può essere confuso, frustrante e impreciso. La soluzione? Un’analisi accurata e approfondita dei moduli.

L’analisi dei moduli (se ben fatta) ti permette di adottare un approccio all’ottimizzazione dei moduli basato sui dati. Questo, a sua volta, porta a tassi di conversione dei lead più elevati, a una migliore qualità dei dati e a un maggior numero di potenziali ricavi nella tua pipeline di vendita.

Non sai come iniziare? Questa guida di Growform ti spiega tutto quello che devi sapere.

Perché ascoltarci?

Growform è stato progettato per aiutarti a convertire un maggior numero di visitatori in clienti con moduli multi-step semplici ed efficaci. Abbiamo analizzato attentamente i dati di conversione e abbinato le nostre scoperte a ricerche e principi psicologici per creare un costruttore di moduli ottimizzato per i tassi di completamento di default.

Ecco come clienti come BeMarketable hanno potuto raddoppiare (e addirittura triplicare) i loro tassi di conversione dei lead semplicemente passando a Growform.

Che cos’è il Form Analytics?

L’analisi dei moduli è il processo di raccolta e analisi dei dati provenienti dai moduli per capire come le persone interagiscono con essi.

Nello specifico, stai cercando dati su:

• Tassi di completamento
• Tassi di abbandono
• Punti di consegna all’interno del modulo
• Tempo dedicato a ciascun campo

L’obiettivo?

Usa questi dati per migliorare il modulo e ottenere più contatti (e dati). Ad esempio, se noti che le persone impiegano il doppio del tempo su un campo specifico, potrebbe essere un segno che dovresti dividerlo in più fasi. E se un campo non essenziale porta a molti abbandoni, puoi rimuoverlo per aumentare le conversioni.

Perché la Form Analytics è importante?

Capire come gli utenti interagiscono con i tuoi moduli può avere un impatto significativo sui tuoi sforzi di generazione di contatti.

Ecco perché l’analisi dei moduli è essenziale:

• Fa emergere i problemi. Senza l’analisi dei moduli, l’unica informazione che hai sui tuoi moduli è il numero grezzo di compilazioni… non molto utile.
• Ti aiuta a ottimizzare i tuoi moduli. Grazie ai dati provenienti dall’analisi dei moduli, puoi prendere decisioni informate su come migliorare i tuoi moduli e, in ultima analisi, aumentare le conversioni.
• Fornisce preziose informazioni sul tuo pubblico di riferimento. L’analisi dei moduli non solo rivela come gli utenti interagiscono con i tuoi moduli, ma fornisce anche informazioni sui loro comportamenti e preferenze.

Come utilizzare i Form Analytics per ottimizzare i moduli

1. Imposta il monitoraggio

Per iniziare a usare l’analisi dei moduli, devi impostare il monitoraggio.

Le specifiche dipendono dal tipo di dati che vuoi raccogliere. Ad esempio, l’utilizzo di un form builder multistep come Growform con l’integrazione di Google Analytics ti permette di creare funnel di conversione dettagliati con visibilità su ogni fase del processo.

Tuttavia, potrebbe essere necessario installare script di tracciamento o plugin specifici per strumenti di analisi più specializzati come le heatmap e le registrazioni di sessione.

2. Guarda il quadro generale

I dettagli sono importanti (e ci arriveremo sicuramente), ma è utile iniziare con una panoramica. In particolare, devi considerare due parametri:

Tariffa di avviamento

Si tratta della percentuale di visitatori che vedono il tuo modulo e che effettivamente lo iniziano. Se è basso, probabilmente si tratta di un problema legato alla pagina.

Ad esempio, potrebbe essere che:

• Il modulo è troppo intimidatorio
• Il valore offerto non è chiaro
• Il processo sembra confuso
• La pagina non viene caricata correttamente (forse su mobile?)

Tasso di avviamento al completamento

Si tratta della percentuale di visitatori che iniziano il tuo modulo e lo completano. Se è basso, si tratta di un problema che riguarda il modulo stesso.

Dovrai scavare più a fondo per capire di cosa si tratta.

3. Costruisci funnel di moduli

Ora passiamo a un’analisi più dettagliata. Inizia a costruire un imbuto che registra il tasso di abbandono tra ogni fase del tuo modulo. Con Growform è semplice impostare il tracciamento dei moduli in Google Analytics e definire le diverse fasi.

Cosa ti dice questa visualizzazione?

Ti permette di individuare rapidamente le fasi in cui molti visitatori abbandonano il tuo modulo. Questo è utile perché queste sezioni ad alto tasso di abbandono potrebbero essere inutili, eccessivamente complicate o mal ottimizzate in qualche altro modo.

4. Esaminare i dati specifici del campo

L’imbuto ti aiuta a individuare rapidamente le sezioni problematiche. A questo punto, devi ingrandire ulteriormente i campi specifici che possono (o meno) causare problemi. Per farlo, dovrai utilizzare uno strumento dedicato all’analisi dei moduli o un costruttore di moduli che offra l’analisi come funzione.

All’interno della fase del modulo che stai analizzando, cerca i dati relativi a:

• ‍Tempo speso: Questa è una cosa importante. Se questa metrica è molto alta (in misura statisticamente significativa) per un campo specifico, potrebbe essere un segno che questo campo particolare sta causando confusione o difficoltà ai visitatori.
• Abbandoni: Dovresti anche classificare i campi in base al numero grezzo di abbandoni che generano (anche se questo non è sempre un segno di problemi).
• Campi restituiti: Prendi nota di quali campi vengono compilati e restituiti al maggior numero di persone. Questo accade solitamente quando i visitatori devono apportare delle correzioni per soddisfare le impostazioni di convalida dei dati. Spesso è segno che le istruzioni non sono chiare.
• Messaggio di errore: Infine, controlla i messaggi di errore. Se un particolare campo genera un numero elevato di errori, può indicare che non è etichettato correttamente o che la convalida dei dati deve essere migliorata.

5. Ipotizzare soluzioni

In base alle tue scoperte, cerca di identificare il problema di fondo.

Assicurati che siano basati sui dati. Ad esempio, se i tuoi dati mostrano che i visitatori trascorrono il doppio del tempo su un campo che genera anche un alto numero di abbandoni, potresti fare diverse ipotesi, come ad esempio:

• L’input richiesto per il campo è troppo complesso
• Il campo non è chiaramente etichettato
• Le impostazioni di convalida dei dati per il campo sono troppo rigide

Utilizza ulteriori dati per identificare il problema più probabile e ipotizza potenziali soluzioni per risolverlo.

6. Test A/B di diverse varianti

Una volta formulata un’ipotesi, è il momento di metterla alla prova. Per farlo, dovrai impostare un test A/B (o multivariato) in cui una versione del tuo modulo (il controllo) viene confrontata con una variante in cui è stata implementata la soluzione proposta (il trattamento).

Se il trattamento risulta in un miglioramento delle metriche di base (maggior numero di compilazioni di moduli, tasso di avviamento più alto, ecc.), allora sai che la tua ipotesi era corretta e puoi implementare le modifiche in modo permanente. In caso contrario, potrebbe essere necessario tornare al tavolo da disegno e formulare una nuova ipotesi.

Strumenti come Google Optimize e Optimizely funzionano bene a questo scopo. Il tuo costruttore di moduli potrebbe anche offrire una funzione di test A/B integrata. Noi di Growform stiamo per lanciare il nostro strumento di test A/B nel prossimo futuro, per renderti ancora più facile testare e ottimizzare i tuoi moduli.

Conclusione

L’ottimizzazione dei tuoi moduli con l’analisi dei moduli può migliorare significativamente i tuoi sforzi di generazione di contatti. Puoi creare moduli facili da usare e molto efficaci comprendendo il comportamento degli utenti e apportando modifiche basate sui dati.

Inizia a sfruttare l’analisi dei moduli oggi stesso per trasformare i tuoi moduli in potenti strumenti di generazione di contatti. E ricorda che strumenti come Growform possono rendere questo processo più semplice ed efficiente.

Sei pronto a migliorare i tuoi moduli? Esplora le funzionalità di Growform con una prova gratuita di 14 giorni e scopri la differenza che può fare nella tua strategia di lead generation.