Bei einem Projekt für CV-Library stellten wir fest, dass das Webformular, das zur Registrierung von Arbeitssuchenden verwendet wurde, sehr lang war. Durch die Analyse der Felder im Formular konnten wir feststellen, dass einige Felder die Benutzer verwirrten und sie in manchen Bereichen lange verweilten.
Fast Data Science - London
Da die Benutzer auch ihren Lebenslauf hochluden, der sowohl viele persönliche Informationen als auch implizite Informationen wie die Art der Stelle oder das Gehalt enthielt, nach dem jemand suchte, konnten wir über mehrere Jahre hinweg ein tiefes neuronales Netzwerk anhand früherer Anmeldedaten trainieren, um den Lebenslauf zu analysieren und einige Felder im Anmeldeformular automatisch auszufüllen.
Dadurch konnte ein Feld entfernt werden, was die Konvertierungsrate des Formulars (gemessen durch A/B-Tests) um 7 % steigerte.
Dies ist ein kleines Beispiel dafür, was durch die Kombination von Textanalyse und Conversion-Optimierungstechniken erreicht werden kann. Wenn Ihre Website ein langes Anmeldeformular enthält, kontaktieren Sie uns bitte. Wir können möglicherweise ein maschinelles Lernmodell einsetzen, um die Benutzererfahrung zu verbessern und Ihre Conversions zu steigern.
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