스크롤 데이터 | SiTest

스크롤 데이터

히트맵

스크롤 데이터를 정량적으로 분석

스크롤 데이터가 매출 향상을 이끔

스크롤이 수치화되어 어느 장소에서 사용자가 흥미를 잃고 있다거나 또는 관심을 주고 있는지 한눈에 알 수 있습니다.

특히 SiTest의 AI (인공 지능)에 따른 A/B 테스트는 스크롤 비율 통계 데이터도 활용하고 있기 때문에 이탈 장소의 원인 파악 및 개선을 위한 자동 테스트가 진행되는 장점을 겸비한 우수한 것.

전환율을 상승시키는 것에 스크롤 속도 개선은 100 % 영향을 미치지 않습니다.

특정 페이지로의 유도도 모두가 스크롤부터 시작됩니다. 멀티 장치에서의 해석도 할 수 있기 때문에 개별 개선도 가능합니다.

스크롤 데이터 활용법

세로축은 "도달지점", 가로축은 페이지의 어느 지점에 대한 평균 관람시간과 도달 수 (도달율로 전환 가능)를 그래프로 표시합니다.

신규 사용자와 재 사용자 등 세그먼트 기능도 탑재하고 있기 때문에 각각의 시책이 명확 해집니다. 반복 사용자를 비교해 볼 수 있습니다.

상세한 관람 시간 및 도달율(도달수로 변환가능)의 수치를 표로 볼 수 있습니다.

스크롤 데이터는 스크롤 해석을 보다 수치화 한 것입니다.

Google Analytics에서 이탈 페이지를 파악해도 이탈하는 랜딩페이지의 장소를 모르면 개선할 방법이 없습니다.

또한 위의 그림과 같이 신규 사용자와 재 사용자 등 세그먼트 기능도 탑재하고 있기 때문에 각각의 시책이 명확 해집니다.

Google과 Yahoo!의 유입 비교도 가능하기 때문에 리스팅광고를 하고 있는 기업은 정확하게 각각의 매체에 있던 페이지를 수정하고 테스트 할 수 있기 때문에 보다 타겟에 맞는 개선이 가능합니다.

SiTest 컨설팅 팀도 특히 이 스크롤 데이터는 우선 체크하는 기능 중 하나이며, 어떻게 스크롤 시켜 나갈 것인가가 전환을 올리는데 매우 중요한 개념입니다.

스크롤뿐이라면 무료로 이용할 수 있으므로, 꼭 귀사의 사이트가 어떤 상황인지 확인하세요.

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