Conversion rate prediction based on text readability analysis of landing pages

Digital marketing has been extensively researched and developed remarkably rapidly over the last decade. Within this field, hundreds of scientific publications and patents have been produced, but the accuracy of prediction technologies leaves much to be desired. Conversion prediction remains a problem for most marketing professionals. In this article, the authors, using a dataset containing landing pages content and their conversions, show that a detailed analysis of text readability is capable of predicting conversion rates. They identify specific features that directly affect conversion and show how marketing professionals can use the results of this work. In their experiments, the authors show that the applied machine learning approach can predict landing page conversion. They built five machine learning models. The accuracy of the built machine learning model using the SVM algorithm is promising for its implementation. Additionally, the interpretation of the results of this model was conducted using the SHAP package. Approximately 60% of purchases are made by nonmembers, and this paper may be suitable for the cold-start problem

B2C-verkkokaupan ostopolun kehittäminen konversio-optimoinnin avulla : Kuinka parantaa verkkokaupan tehokkuutta?

Verkkokaupoilla on kolme keinoa kasvattaa liikevaihtoaan: liikenteen lisääminen, keskiostoksen kasvattaminen sekä konversion kehittäminen. Verkkokauppa kasvaa kovaa vauhtia ja verkkokauppiaat ovatkin onnistuneet kasvattamaan sivustojensa kävijämääriä. Kuitenkin lähes 96 % verkkokaupan vierailuista päättyy ilman ostotapahtumaa. Pelkän kävijämäärän kasvattamisen lisäksi verkkokauppojen kannattaakin keskittyä myös kasvattamaan lopullisten ostajien määrää. Konversioasteen hallinta onkin yksi viime aikoina eniten puhutuista verkkokaupan ilmiöistä. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli ymmärtää, miten B2C-verkkokaupan ostopolkua voidaan kehittää konversio-optimoinnin avulla niin, että kaupan tehokkuus paranee. Tutkimuksen tarkoitusta lähestyttiin kartoittamalla, mikä rooli kuluttajan ostopolun ymmärtämisellä on verkkokaupan toiminnan kehittämisessä, miten yritys voi tukea konversion muodostumista verkkokaupassa, sekä miten verkkokaupan kehittämistä voidaan johtaa konversio-optimoinnin avulla. Tässä tutkimuksessa luotiin uutta tietoa hyödyntämällä aiempaa tutkimustietoa kuluttajan ostopolusta, konversion muodostumisesta verkkokaupassa, konversio-optimoinnista verkkokaupassa sekä kirjallisuuden perusteella laadittua empiiristä tutkimusta. Tutkimusmenetelmäksi valikoitua laadullinen tutkimus, joka toteutettiin puolistrukturoiduilla teemahaastatteluilla. Haastateltaviksi henkilöiksi valikoitui seitsemän verkkokaupan kehittämisen ja konversio-optimoinnin asiantuntijaa eri markkinointialan yrityksistä. Tutkimustulokset laadittiin yhdistelemällä aiempaa tutkimusta sekä tämän tutkimuksen empiiristä aineistoa. Tutkimuksen tulosten perusteella esitettiin tutkimuksen keskeiset johtopäätökset. Johtopäätöksinä esitetään, että kuluttajan ostopolku verkkoympäristössä voidaan jakaa sisäiseen ja ulkoiseen ostopolkuun. Lisäksi johtopäätöksinä voidaan esittää konversio-optimoinnin edellytykset sekä konversio-optimointiprosessin malli. Mallin mukaan ostopolusta kerätyn laadullisen ja määrällisen datan ja sitä kautta saadun ostopolkuymmärryksen pohjalta määritellään ostopolun pullonkaulat, joita lähdetään kehittämään testaamisen avulla. Ostopolun pullonkauloja etsittäessä ja priorisoitaessa tulisi tarkastella konversioon vaikuttavia tekijöitä ja huomioida, että verkkokaupat ovat yksilöitä, joten verkkokaupan elementtien roolia tulisi miettiä aina yrityksen oman liiketoiminnan sekä asiakkaiden ostopolkujen näkökulmasta. Lisäksi tässä tutkimuksessa tunnistettiin, että tilastollinen testaaminen ei ole mahdollista pienille verkkokaupoille