हिस्सेदारों को दिखाएं कि साइट की स्पीड में सुधार करके, आय में कैसे बढ़ोतरी की जा सकती है.
बहुत मेहनत के बाद, आपने वह कर दिखाया है. आपने अपनी कंपनी की साइट को काफ़ी तेज़ बना दिया है. अब बारी है मज़ेदार तरीके की: हिस्सेदारों को दिखाना कि आपके काम से कितनी अतिरिक्त आय हुई!
हम इस पोस्ट में, मिलते-जुलते मोबाइल कन्वर्ज़न की दर का हिसाब लगाकर ऐसा करने का तरीका बताएंगे. यह मेट्रिक फ़ायदेमंद है, क्योंकि यह मार्केटिंग कैंपेन जैसे बाहरी फ़ैक्टर को बाहर रखते हुए, साइट को बेहतर बनाने के असर को मापती है, जो आपकी जानकारी को छिपा सकती है. चलिए, शुरू करते हैं!
सापेक्ष मोबाइल रूपांतरण दर (Rel mCvR)
किसी साइट के कन्वर्ज़न रेट पर, साइट की विशेषताओं—जैसे, स्पीड और उपयोगिता—और बाहरी फ़ैक्टर—जैसे मार्केटिंग कैंपेन, सीज़नल इवेंट, और अलग-अलग मार्केटिंग चैनलों से प्रभावित हो सकता है.
आपकी दिलचस्पी इस बात में है कि साइट की स्पीड से कन्वर्ज़न पर क्या असर पड़ता है, इसलिए मोबाइल साइट आपके लिए सबसे ज़्यादा काम की है—यही वह जगह है जहां आपको स्पीड में सुधार के फ़ायदों की जानकारी मिल सकती है. सिर्फ़ मोबाइल कन्वर्ज़न रेट पर ध्यान देने के बजाय, आपको relative मोबाइल कन्वर्ज़न रेट (Rel mCvR) का विश्लेषण करना होगा. इसका हिसाब, मोबाइल कन्वर्ज़न रेट को डेस्कटॉप के कन्वर्ज़न रेट से भाग देकर लगाया जाता है. यह तरीका बाहरी फ़ैक्टर से आने वाले शोर को कम करता है, जो डेस्कटॉप और मोबाइल, दोनों पर असर डालते हैं. इससे यह देखने में भी आसानी होती है कि क्या मोबाइल साइट की परफ़ॉर्मेंस में कोई बढ़ोतरी, रफ़्तार में हुए सुधारों की वजह से हुई है.
विश्लेषण करना
पक्का करें कि आपके पास अपनी साइट के Google Analytics का ऐक्सेस है या Analytics टीम के साथ मिलकर काम करें. अगर आपके पास Google Analytics खाता नहीं है, तो Analytics का इस्तेमाल शुरू करें सेक्शन में जाकर, इसे सेट अप करने का तरीका जाना जा सकता है.
पहला चरण: Google Analytics पर जाएं और एडमिन पर क्लिक करें. व्यू में, सेटिंग देखें चुनें. वहां, व्यू आईडी को कॉपी करें.
दूसरा चरण: इस स्प्रेडशीट पर जाएं और फ़ाइल पर क्लिक करके, कॉपी बनाएं.
तीसरा चरण: स्प्रेडशीट के B3, C3, और D3 फ़ील्ड में Google Analytics से मिला व्यू आईडी डालें.
अगर आपके Google Analytics में ई-कॉमर्स कन्वर्ज़न रेट के बजाय लक्ष्य हैं, तो B6 और C6 फ़ील्ड को बदलें, ताकि आप ga:transactionsPerSession को हटा दें और इसके बजाय दोनों फ़ील्ड में
ga:goalConversionRateAll टाइप करें.
चौथा चरण: स्प्रेडशीट में, ऐड-ऑन और Google Analytics पर क्लिक करें. इसके बाद, रिपोर्ट चलाएं चुनें. इसके बाद, स्प्रेडशीट पेज Rel mCvR पर जाएं और नतीजे देखें.
अब आपके पास एक चार्ट होगा, जो कुछ ऐसा दिखता है:
छठा चरण: चार्ट का इस्तेमाल करके, स्पीड ऑप्टिमाइज़ेशन से पहले की वह अवधि (जब लोड में ज़्यादा समय लगा हो) और स्पीड ऑप्टिमाइज़ेशन के बाद की वह अवधि (जब लोड होने में लगने वाला समय कम होना चाहिए) पता करें, जिसका विश्लेषण करना है. इस उदाहरण में, जनवरी-फ़रवरी के आठ हफ़्तों की तुलना अगस्त-सितंबर के आठ हफ़्तों से की जाएगी.
सातवां चरण: एक नई शीट में, दो अवधियों के लिए, लोड होने में लगने वाले औसत समय और rel mCvR का आकलन करें. इसके बाद, स्पीड ऑप्टिमाइज़ेशन के बाद, मोबाइल से वेबसाइट पर आने वाले लोगों से होने वाली आय को जोड़ें (उदाहरण में अगस्त से सितंबर). Google Analytics में, ऑडियंस > मोबाइल > खास जानकारी सेक्शन में जाकर, रेवेन्यू का डेटा देखा जा सकता है.
आठवां चरण: अब हिसाब लगाएं कि अगर Rel mCvR में सुधार नहीं हुआ होता, तो आपका रेवेन्यू कितना होता. ऐसा करने के लिए, आय (18,35,962 यूरो) को मौजूदा Rel mCvR (51%) से भाग दें और स्पीड ऑप्टिमाइज़ेशन (42%) से पहले की अवधि के लिए, Rel mCvR से गुणा करें.
नौवां चरण: अगर Rel mCvR के बेहतर न होने पर, कंपनी की कमाई होती है, तो उस रेवेन्यू को घटा दें.
इस उदाहरण में, Rel mCvR के बेहतर होने की वजह से कंपनी को आठ हफ़्तों में 3,23, 993 यूरो की कमाई हुई. इसका मतलब है कि मोबाइल साइट के तेज़ी से लोड होने की वजह से ऐसा हुआ.
Rel mCvR का विश्लेषण करते समय इन बातों का ध्यान रखें
जैसा कि ऊपर बताया गया है, साइट में होने वाले दूसरे बदलाव, जैसे कि उपयोगकर्ता अनुभव में किए गए सुधार से Rel mCvR पर असर पड़ सकता है.
- देखें कि जिस अवधि में आप पढ़ाई करना चाहते हैं, उस दौरान साइट में सिर्फ़ स्पीड में ही बड़ा बदलाव आया था. अगर और भी बदलाव होते हैं, तो Rel mCvR आपको एक ग्रुप के तौर पर, बदलावों के असर के बारे में बता सकता है, लेकिन किसी एक बदलाव के बारे में नहीं.
- ऐसे किसी भी बदलाव या इवेंट के लिए सावधान रहें जिसका असर डेस्कटॉप साइट पर नहीं, बल्कि मोबाइल साइट पर पड़ा है —वे आपके नतीजों पर असर डाल सकते हैं. अगर आपको सिर्फ़ डेस्कटॉप पर किया गया कोई बदलाव दिखता है, तो अपने विश्लेषण से उस अवधि को हटा दें जिस पर असर हुआ था.
- आप सोच सकते हैं कि क्या Rel mCvR में बढ़ोतरी, कुल कन्वर्ज़न में बढ़ोतरी के बजाय डेस्कटॉप से मोबाइल पर कन्वर्ज़न में बदलाव की वजह से हुई है. स्पीड में हुए सुधार की वजह से, डेस्कटॉप और मोबाइल से होने वाले कन्वर्ज़न में कुछ बदलाव हो सकता है. ध्यान रखें कि Rel mCvR, डेस्कटॉप के कन्वर्ज़न रेट के हिसाब से मोबाइल कन्वर्ज़न रेट का हिसाब लगाता है. इसलिए, आपको Rel mCvR में सिर्फ़ तब बढ़ोतरी दिखती है, जब mCvR, dCvR से ज़्यादा हो जाता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो यह हिसाब लगाते समय आपकी गिनती पहले से ही कम हो रही है. इसका मतलब है कि आपके पास एक ऐसा सेफ़्टी मार्जिन है जो चैनल मिक्स में हुए किसी भी बदलाव की भरपाई कर सकता है.
खास जानकारी
हालांकि, इसकी कुछ सीमाएं हैं. हालांकि, Reel mCvR की मदद से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि स्पीड ऑप्टिमाइज़ेशन की मदद से आय में कितनी बढ़ोतरी हुई. उदाहरण के लिए, सर्वर साइड या स्लो-डाउन टेस्ट चलाना. परफ़ॉर्मेंस और रेवेन्यू के बीच के संबंध का आकलन करने से, आपको डेवलपमेंट प्रोजेक्ट की अहमियत पता चल सकती है. इसके फ़ायदे शायद गैर-तकनीकी हिस्सेदारों को तुरंत पता न चल पाएं.
अगले चरण
Unsplash पर ऐरी वुबेन ने एयरक्राफ़्ट के इंस्ट्रुमेंट पैनल की इमेज भेजी है