So verbessern Sie die Conversions, ohne Kundendaten zu verlieren

Lange Formulare verringern die Konvertierungsrate

Vielleicht haben Sie schon einmal die Erfahrung gemacht, auf einer Website ein langes Formular auszufüllen. Zum Beispiel, wenn Sie ein Konto für einen Einkauf erstellen, sich auf eine Stelle bewerben oder Ihre Autoversicherung verlängern möchten.

Ein langes Formular kann dazu führen, dass Kunden das Interesse verlieren und woanders einkaufen. Jedes zusätzliche Feld kann dazu führen, dass bis zu 10 % mehr Kunden das Formular abbrechen, anstatt es auszufüllen.

Wenn Sie ein Unternehmen mit einem solchen Formular haben, liegt einer der Gründe dafür, dass Sie Ihr Formular nicht vereinfachen können, darin, dass die angeforderten Daten wertvoll sind.

Eine bessere Benutzererfahrung verbessert die Konvertierung

Es gibt viele Möglichkeiten, das Problem zu lösen, z. B. das Design des Formulars zu verbessern, es auf mehrere Seiten aufzuteilen, das Feld „Passwort bestätigen“ zu entfernen usw. Es scheint jedoch, dass die meisten Felder nicht entfernt werden können, ohne die Daten, die Sie über diese neuen Kunden sammeln, zwangsläufig zu verschlechtern.

Mit maschinellem Lernen ist es jedoch möglich, die Werte einiger dieser Felder vorherzusagen und sie vollständig aus dem Formular zu entfernen, ohne zu viele Informationen zu opfern. Auf diese Weise gewinnen Sie mehr Kunden. Sie müssten einen Verlauf der Informationen haben, die Kunden in der Vergangenheit bereitgestellt haben, um die Felder für neue Kunden entfernen zu können.

Wie maschinelles Lernen die Lücken füllen und die Konvertierung verbessern kann

• Auf einer Kleinanzeigen-Website müssen Benutzer ein Foto hochladen oder eine Beschreibung des zu verkaufenden Artikels ausfüllen. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie anhand der Beschreibung einen Preis oder anhand des Fotos einen Titel vorschlagen, sodass der Benutzer weniger Tipparbeit leisten muss.
• Auf einer Rekrutierungswebsite können Sie mithilfe von maschinellem Lernen viele Daten (Name, Adresse, Gehalt, gewünschte Rolle) direkt aus dem Lebenslauf des Kandidaten ableiten, wenn dieser hochgeladen wird. Sogar das Gehalt kann vorhergesagt werden, obwohl es im Lebenslauf normalerweise nicht explizit angegeben ist.
• Auf der Website einer Autoversicherung ist es möglich, anhand eines Bildes des Autos Marke, Modell, Kfz-Steuer und Versicherungsstatus abzurufen.

Wenn Sie Interesse haben und mehr erfahren möchten , senden Sie uns bitte eine Nachricht .

Ein Beispiel dafür, wie Daten aus einem unstrukturierten Textfeld abgeleitet werden können, finden Sie in unserer Demo zur forensischen Stilometrie .