Konversio ja konversio-optimointi
Konversioprosentti = konversiot jaettuna kävijöillä kertaa sata. Määritelmä, laskukaava, hyvä taso yhden nimetyn tutkimuksen mukaan ja A/B-testin vaiheet.
Konversioprosentti = (konversiot ÷ kävijät tai istunnot) × 100.
Konversio tarkoittaa sitä, että kävijä tekee sivustolla toiminnon, joka on liiketoiminnalle tavoiteltu — esimerkiksi täyttää yhteydenottolomakkeen, tilaa uutiskirjeen tai tekee ostoksen. Konversio-optimointi (CRO, conversion rate optimization) tarkoittaa sivuston tai kampanjan muokkaamista niin, että yhä useampi kävijä tekee tämän toiminnon.
Mitä konversio tarkoittaa?
Konversio on ennalta määritelty, mitattava toiminto, jonka kävijä tekee — konversiota ei siis synny sattumalta, vaan se pitää määritellä etukäteen ja mitata johdonmukaisesti, jotta lukua voi seurata ajan yli. Mikä toiminto lasketaan konversioksi, riippuu täysin sivuston tavoitteesta: verkkokaupalle se on yleensä ostos, palveluyritykselle yhteydenottolomakkeen lähetys tai tarjouspyyntö, sisältösivustolle uutiskirjeen tilaus. Yhdellä sivustolla voi olla useita konversioita — esimerkiksi sekä yhteydenotto että hinnaston lataus — ja niitä voi olla mielekästä seurata erikseen, koska niiden arvo liiketoiminnalle on eri.
Google Analytics 4:ssä konversioksi merkitty tapahtuma tunnetaan nimellä avaintapahtuma (key event) — katso tarkemmin Google Analytics -sivulta, miten tapahtuma merkitään avaintapahtumaksi ja mitä eroa tällä on vanhaan “tavoite”-käsitteeseen.
Konversiot kannattaa jakaa kahteen tasoon:
- Makrokonversio on sivuston päätavoite — ostos, tarjouspyyntö tai yhteydenotto, joka tuo suoraan liiketoiminnallista arvoa.
- Mikrokonversio on välivaihe, joka ennustaa makrokonversiota mutta ei vielä ole se — esimerkiksi hinnaston lataus, tuotevertailun käyttö tai ostoskoriin lisäys ilman kassalle etenemistä.
Mikrokonversioiden seuraaminen on hyödyllistä varsinkin silloin, kun makrokonversioita on vähän (esim. harvoin ostettava B2B-palvelu): ne näyttävät, missä kohtaa kiinnostus herää ja missä kohtaa se hiipuu, vaikka lopullinen ostopäätös syntyisi vasta viikkojen kuluttua ensimmäisestä käynnistä.
| Sivustotyyppi | Tyypillinen makrokonversio | Tyypillinen mikrokonversio |
|---|---|---|
| Verkkokauppa | Ostoksen loppuunvienti | Tuotteen lisäys ostoskoriin, kokovalinnan tekeminen |
| Palveluyritys | Tarjouspyyntö tai yhteydenotto | Hinnaston lataus, palvelusivun läpilukeminen loppuun |
| B2B-ohjelmisto | Demo-pyyntö tai kokeilun aloitus | Hintasivun katselu, vertailutaulukon avaaminen |
| Sisältösivusto | Uutiskirjeen tilaus | Useamman artikkelin lukeminen samalla käynnillä |
| Kurssi- tai koulutuspalvelu | Ilmoittautuminen | Kurssikuvauksen avaaminen, aikataulun katselu |
| Kiinteistö- tai välityspalvelu | Yhteydenotto tai esittelyaikapyyntö | Kohteen tietojen avaaminen, karttahaku |
Sama toiminto voi olla eri sivustolla eri roolissa: uutiskirjeen tilaus on sisältösivustolle makrokonversio, mutta verkkokaupalle usein vain mikrokonversio matkalla kohti ostosta. Rooli kannattaa määritellä oman liiketoiminnan tavoitteen mukaan, ei yleisen mallin mukaan.
Miten konversioprosentti lasketaan?
Kaava on yksinkertainen: konversioiden määrä jaetaan kävijöiden tai istuntojen määrällä ja kerrotaan sadalla. Esimerkki: jos sivustolla oli 2 000 istuntoa ja 46 niistä johti konversioon, konversioprosentti on 46 ÷ 2 000 × 100 = 2,3 %.
Jakajaksi voi valita joko istunnot tai yksittäiset käyttäjät, ja luku on eri riippuen kummasta lasketaan:
- Istuntokohtainen konversioprosentti = konversion sisältäneet istunnot ÷ kaikki istunnot. Tämä on oikea luku, kun arvioidaan yksittäisen kampanjan tai kanavan tehoa, koska sama kävijä voi käydä sivustolla useaan otteeseen ennen konvertoitumista.
- Käyttäjäkohtainen konversioprosentti = vähintään kerran konvertoituneet käyttäjät ÷ kaikki käyttäjät. Tämä kuvaa paremmin koko kävijäkunnan konvertoitumista riippumatta siitä, montako kertaa yksittäinen kävijä palasi ennen ostopäätöstä.
Kumpaakaan lukua ei pidä käyttää sellaisenaan ilman kontekstia: sama konversioprosentti voi tarkoittaa aivan eri asiaa 50 istunnon ja 50 000 istunnon otoksella, koska pieni otos vaihtelee sattumanvaraisesti paljon enemmän.
Konversioprosentin rinnalla kannattaa seurata myös konversioiden absoluuttista määrää ja mahdollisuuksien mukaan niiden arvoa. Sivusto, jonka konversioprosentti nousee 2,0 %:sta 2,5 %:iin mutta jonka liikenne samalla puolittuu, tuottaa lopulta vähemmän konversioita kuin ennen muutosta — pelkkä prosenttiluku ei kerro tätä. Siksi konversioprosenttia kannattaa lukea aina yhdessä liikenteen määrän kanssa, ei erillisenä lukuna, ja mieluiten myös sen kanssa, mitä yksittäinen konversio on liiketoiminnalle arvoltaan.
Mikä on hyvä konversioprosentti?
Yksiselitteistä vastausta ei ole, koska konversioprosentti riippuu toimialasta, liikenteen lähteestä ja siitä, mitä lasketaan konversioksi. Yksi nimetty, julkaistu tutkimus antaa kuitenkin viitteen: Ruler Analyticsin Conversion Rate Benchmarks -raportti (perustuu yli 110 miljoonaan seurattuun istuntoon ja yli 5 miljoonaan konversioon 13 toimialalla) raportoi kaikkien toimialojen keskiarvoksi 5,13 %. Saman tutkimuksen mukaan toimialojen välillä on suuri hajonta: esimerkiksi lakipalvelut ja autoala olivat korkeimmalla (7,9 %), matkailu matalimmalla (1,9 %).
Tätä lukua ei kannata ottaa tavoitteeksi sellaisenaan — eri tutkimukset päätyvät samallekin toimialalle hyvin erilaisiin lukuihin riippuen siitä, miten konversio on määritelty ja mistä liikenne on peräisin. Yksi syy eroihin on se, mitä liikennettä tutkimukseen on otettu mukaan: tutkimus, joka laskee mukaan kaiken maksetun ja orgaanisen liikenteen, päätyy eri lukuun kuin tutkimus, joka keskittyy vain jo ostoaikomuksen osoittaneisiin kävijöihin. Oman sivuston lähtötaso kannattaa siksi mitata ensin itse ja verrata sitä sitten omaan aiempaan kehitykseen — se on luotettavampi mittari kuin mikä tahansa yleinen toimialaluku, koska se ei riipu siitä, miten joku toinen yritys on määritellyt konversion.
Konversioprosentti kannattaa myös eritellä liikenteen lähteen mukaan sen sijaan, että katsotaan vain yhtä kokonaislukua. Google Analyticsin Liikenteen hankinta -raportissa näkee konversioprosentin kanavakohtaisesti — usein orgaaninen liikenne ja maksettu haku konvertoituvat eri tahtiin, koska kävijän ostoaikomus vaihtelee sen mukaan, mistä hän tuli sivustolle.
Miten konversiota parannetaan?
- Mittaa lähtötaso. Laske nykyinen konversioprosentti ennen muutoksia, jotta parannusta voi verrata johonkin. Ilman lähtötasoa on mahdotonta sanoa, auttoiko myöhempi muutos vai ei.
- Etsi pudotuskohdat. Katso, missä vaiheessa kävijät poistuvat ennen konversiota — esimerkiksi lomakkeen tietyllä kentällä tai ostoskorivaiheessa. Google Analyticsin Sitoutuminen-raportti ja sivukohtaiset poistumisluvut auttavat paikantamaan, millä sivulla kävijät luovuttavat useimmin.
- Muodosta hypoteesi. Päätä, mitä muutetaan ja miksi muutoksen odotetaan vaikuttavan juuri löydettyyn pudotuskohtaan. Hyvä hypoteesi nimeää ongelman, ratkaisun ja odotetun vaikutuksen — esimerkiksi “lomake on liian pitkä, joten kenttien vähentäminen kolmeen nostaa lähetysten määrää”.
- Testaa muutos. Käytä A/B-testiä (ks. alla) sen sijaan, että vaihdat suoraan koko sivuston versioon — näin näet, johtuiko muutos tuloksesta vai jostain muusta samaan aikaan tapahtuneesta, kuten kausivaihtelusta tai mainoskampanjan muutoksesta.
- Ota voittava versio käyttöön ja toista. Konversio-optimointi on jatkuva prosessi, ei kertaluonteinen projekti — jokainen testattu ja käyttöön otettu muutos nostaa lähtötasoa seuraavaa testiä varten.
Pudotuskohtien etsimiseen käytetään yleisesti kolmea toisiaan täydentävää tapaa: suppiloanalyysi (funnel), jossa katsotaan, kuinka suuri osa kävijöistä etenee jokaisen vaiheen läpi ostoskorista kassalle; istuntotallenteet, joissa nähdään yksittäisen kävijän hiiren liikkeet ja klikkaukset sivulla; ja lämpökartat, joissa näkyy, mihin kohtaan sivua klikkaukset ja vieritys keskittyvät koko kävijäjoukossa. Mikään näistä ei kerro syytä yksinään — ne näyttävät, missä ongelma on, mutta hypoteesi siitä miksi täytyy silti muodostaa itse ja testata.
Miten A/B-testi tehdään?
A/B-testi eli split-testi näyttää kahta (tai useampaa) sivun versiota kävijöille satunnaisesti ja vertaa, kumpi versio konvertoi paremmin. Testi vastaa kysymykseen, joka pelkällä mielipiteellä tai aiemmalla kokemuksella ei ole luotettavasti vastattavissa: toimiiko juuri tällä kävijäjoukolla juuri tämä muutos paremmin kuin nykyinen versio, vai vaikuttiko lopputulokseen jokin muu.
- Muodosta hypoteesi. Kirjoita auki, mitä muutetaan ja miksi muutoksen odotetaan parantavan konversiota — pelkkä “kokeillaan eri väriä” ei riitä ilman perustelua.
- Testaa yhtä muuttujaa kerrallaan. Jos otsikko, kuva ja painikkeen teksti muuttuvat samaan aikaan, ei jälkikäteen tiedä, mikä niistä vaikutti tulokseen.
- Laske tarvittava otoskoko etukäteen. Liian pienellä otoksella tulos voi näyttää merkittävältä, vaikka kyse on sattumasta.
- Aja testiä koko viikkokierron ajan. Arkipäivät ja viikonloput käyttäytyvät usein eri tavalla, joten testiä ei pidä lopettaa muutaman päivän jälkeen edes otoskoon täyttyessä nopeasti.
- Arvioi tulos tilastollisen merkitsevyyden perusteella. Yleisesti käytetty kynnys on 95 %:n merkitsevyystaso — tämä kertoo, kuinka todennäköistä on, että ero versioiden välillä on todellinen eikä sattumaa.
- Ota voittava versio käyttöön ja dokumentoi tulos, jotta seuraava testi voi rakentua sen päälle sen sijaan, että sama asia testataan uudelleen.
Yleisin virhe A/B-testauksessa on testin lopettaminen liian aikaisin sen jälkeen, kun toinen versio näyttää hetkellisesti paremmalta. Konversioprosentti vaihtelee päivittäin satunnaisesti, joten kesken testin katsottu välitulos voi kääntyä täysin toisinpäin muutaman päivän kuluessa. Jos liikennettä on vähän, testi kannattaa mieluummin jättää tekemättä kuin lopettaa kesken — pienellä otoksella tehty päätös perustuu useammin sattumaan kuin todelliseen eroon versioiden välillä. Tässä tilanteessa kannattaa keskittyä ensin liikenteen kasvattamiseen tai muihin optimointikeinoihin, kuten Google Analyticsin sitoutumisdatan tai lämpökarttojen tulkintaan, ja palata A/B-testaukseen sitten kun liikennettä on riittävästi tilastollisesti luotettavan tuloksen saamiseksi.
Lähteet
Usein kysyttyä
Onko korkea konversioprosentti aina hyvä merkki?
Ei yksin. Jos liikennettä on vähän tai se on erittäin kohdennettua (esim. vain uutiskirjeen tilaajille suunnattu kampanja), konversioprosentti voi näyttää korkealta, vaikka konversioiden määrä absoluuttisesti on pieni. Konversioprosenttia kannattaa lukea yhdessä liikenteen määrän ja konversioiden euromääräisen arvon kanssa.
Voiko konversio-optimointia tehdä ilman A/B-testausta?
Kyllä. Käyttäjätutkimus, tallenteiden katselu, lomakkeen pudotuskohtien analysointi ja sivun latausnopeuden parantaminen ovat kaikki konversio-optimointia ilman, että mitään testataan rinnakkain. A/B-testi on tapa varmistaa, että tehty muutos todella paransi tulosta eikä vain näytä paremmalta.
Kuinka kauan A/B-testin tulosta pitää odottaa?
Niin kauan, että ennalta laskettu otoskoko on saavutettu ja testi on ollut käynnissä ainakin täyden viikkokierron ajan, tyypillisesti 1–2 viikkoa tai pidempään pienellä liikennemäärällä. Testin lopettaminen heti, kun tulos näyttää hyvältä, johtaa usein virhepäätelmään.