Ottimizzare le conversioni: il modello di probabilità di conversione secondo Flint McGlaughlin

Quando, come accade a chi scrive, si hanno diversi anni di carriera professionale alle spalle, si può trarre un bilancio abbastanza preciso di quali siano i pain di manager e imprenditori davanti alle scelte di marketing. Avendo ricoperto negli anni sia il ruolo del “cliente” che quello del fornitore di servizi di marketing, posso senza dubbio affermare che una delle difficoltà più grandi per chiunque si approcci al marketing – soprattutto nella sua eterea versione digitale – sia quella di calcolare in anticipo il ritorno sull’investimento promozionale.

Stabilito un budget, determinata la campagna e individuato il punto di atterraggio sul sito web, individuato il giusto prezzo che dovrebbe rappresentare il punto di incontro ideale di domanda e offerta, la domanda che ci fanno i clienti – soprattutto se titolari di un ecommerce o di uno store su Amazon – è sempre la stessa: cosa mi porterà tutto questo? Che probabilità ci sono che tutto funzioni e che la macchina che ho messo in moto vada avanti nel modo più efficiente possibile? Vale la pena confrontarsi anche con Lancio di un nuovo e-commerce step by step per inquadrare il contesto.

Che ci crediate o no, calcolare questa probabilità è possibile, e noi in agenzia spesso lo facciamo utilizzando un modello statistico probabilmente ancora poco noto agli imprenditori e in generale agli addetti ai lavori, ma non per questo meno efficace: quello elaborato da Flint McGlaughlin.

Il modello di probabilità della conversione nel (digital) marketing

Flint McGlaughlin è un esperto di marketing digitale che ha sviluppato un modello di probabilità di conversione per aiutare le imprese a ottimizzare la conversione del loro sito web. Il modello si basa sull’analisi di tre fattori chiave: la motivazione del cliente, la chiarezza della proposta di valore e l’attrito percepito dall’utente durante il processo di conversione. Iniziamo quindi a definire con chiarezza cosa si intende per ciascuno di questi elementi, per poi comprendere in che modo McGlaughlin li ha combinati assieme ad altri, come l’ansia o l’attrattività del sito web per produrre un modello matematico a mio avviso molto efficace. Per chi vuole un supporto operativo su questo tema, la consulenza di marketing strategico di Delion affianca aziende e PMI nella definizione delle strategie e nell’esecuzione concreta. Per chi vuole un supporto operativo su questo tema, la consulenza di marketing strategico di Delion affianca aziende e PMI nella definizione delle strategie e nell’esecuzione concreta.

La motivazione del cliente

La motivazione del cliente è il fattore più importante nel determinare la probabilità di conversione di un sito web. Senza motivazione, i visitatori del sito web non saranno interessati a ciò che hai da offrire e non saranno motivati a compiere azioni sul sito web, come registrarsi o acquistare un prodotto.

La motivazione può derivare da diversi fattori, non tutti immediatamente transazionali: a volte può essere il bisogno di risolvere un problema, altre semplicemente la ricerca di informazioni. Per aumentare la motivazione del cliente, è importante creare contenuti e offerte che siano rilevanti e interessanti per lui – quindi lavorare per costruire qualcosa che sia in grado di comunicare in modo efficace con il proprio target. Ad esempio, una buona strada è quella di creare contenuti che affrontino i problemi e le preoccupazioni dei tuoi potenziali clienti e fornire offerte che soddisfino le loro esigenze specifiche.

La chiarezza della proposta di valore

Con chiarezza della proposta di valore intendiamo la capacità di un brand di comunicare in modo chiaro e convincente il valore dei propri prodotti o servizi. La proposta di valore dovrebbe spiegare in modo chiaro e conciso ciò che si offre e perché è importante per i potenziali clienti. Per aumentare la chiarezza della proposta di valore, è importante creare contenuti e messaggi che siano pertinenti e convincenti per il tuo pubblico di riferimento. Ciò significa che dovresti evidenziare i punti di forza del tuo prodotto o servizio e fornire esempi concreti di come può aiutare i tuoi potenziali clienti a risolvere i loro problemi o soddisfare le loro esigenze.

L’attrito percepito dall’utente durante il processo di conversione

Con questo concetto si fa riferimento alla percezione dei visitatori del sito web riguardo la difficoltà o la frustrazione incontrate durante il processo di conversione, come la complessità del checkout funnel o la difficoltà nell’inserimento dei dati. Per ridurre l’attrito percepito, è importante semplificare il processo di conversione e renderlo il più fluido possibile. Ciò significa che dovresti evitare di chiedere troppe informazioni e fornire un’esperienza di acquisto senza intoppi.

Il modello di probabilità di conversione di Flint McGlaughlin

Muovendo da questi tre fattori, il modello di McGlaughlin attribuisce un peso numerico a ciascun fattore per generare come risultato la probabilità che l’attività di marketing generi una conversione. Nel modello, la motivazione del cliente ha il peso numerico maggiore, poiché è il fattore più importante per la conversione. La chiarezza della proposta di valore ha un peso numerico inferiore, ma comunque significativo, poiché una proposta di valore chiara e convincente è essenziale per convincere i visitatori del sito web ad agire. L’attrito percepito dall’utente durante il processo di conversione e l’ansia percepita dall’utente durante il processo di conversione hanno pesi numerici negativi, poiché questi fattori possono ostacolare la conversione.

A partire da questi parametri, la formula di probabilità di conversione di Flint McGlaughlin è la seguente:

C = 4m + 3v + 2(i – f) – 2a

dove:

C = Probabilità di conversione
m = Motivazione del cliente per l’acquisto
v = Chiarezza della proposta di valore
i = Attrattiva del sito web
f = Frizione o attrito percepito dall’utente durante il processo di conversione
a = Ansia percepita dall’utente durante il processo di conversione

La formula si basa su una scala da 0 a 10, dove 0 rappresenta una probabilità di conversione molto bassa e 10 rappresenta una probabilità di conversione molto alta. Ogni fattore viene assegnato un valore sulla scala da 0 a 10, che viene moltiplicato per il peso numerico del fattore. Il risultato viene quindi sommato per determinare la probabilità di conversione complessiva.

Come utilizzare il modello di probabilità di conversione

Il modello enunciato qui sopra in termini matematici può essere utilizzato per valutare la probabilità di conversione del tuo sito web e identificare le aree che richiedono miglioramento. Puoi utilizzare la formula per valutare ogni pagina del tuo sito web e identificare le pagine che hanno una probabilità di conversione bassa. Queste pagine possono quindi essere ottimizzate per aumentare la motivazione del cliente, la chiarezza della proposta di valore e ridurre l’attrito percepito dall’utente durante il processo di conversione.

Puoi anche utilizzare il modello di probabilità di conversione per testare l’efficacia di diverse strategie di marketing e di design. Puoi creare due versioni di una pagina del tuo sito web e testarle simultaneamente per vedere quale versione ha una probabilità di conversione più elevata.

Conclusioni

Il modello di probabilità di conversione di Flint McGlaughlin è quindi uno strumento prezioso per gli esperti di marketing che vogliono ottimizzare la conversione del loro sito web. Utilizzando questo modello, come già detto, puoi valutare la probabilità di conversione del tuo sito web e identificare le aree che richiedono miglioramento. Inoltre, lo ribadisco, puoi utilizzare il modello per testare l’efficacia di diverse strategie di marketing e di design e migliorare continuamente le performance. Ricorda però che il modello di probabilità di conversione è solo uno strumento e non garantisce il successo della tua strategia di marketing. È importante, infatti, considerare altri fattori come la reputazione del tuo marchio, la concorrenza e le tendenze del mercato e fare in modo che tutto funzioni al meglio per aumentare la probabilità di conversione.

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Domande frequenti

Cos'è il modello di probabilità di conversione di McGlaughlin?

È un modello statistico che stima la probabilità di conversione di una pagina sulla base di motivazione del visitatore, chiarezza della proposta di valore, attrattività dell'offerta, ansia percepita e attrito nel processo. Pesando questi fattori, aiuta a capire dove intervenire per aumentare le conversioni invece di affidarsi solo all'intuito o ai test A/B isolati.

Che differenza c'è tra il modello McGlaughlin e altri framework CRO?

La maggior parte dei framework CRO classici lavora su ipotesi di test (titolo, CTA, immagine) senza una struttura teorica di partenza. Il modello McGlaughlin invece propone una scomposizione in variabili leggibili, che aiuta a stabilire una priorità: prima si lavora sulla motivazione e sulla chiarezza, poi su ansia e attrito. Non sostituisce i test A/B, li indirizza.

Quando vale la pena applicare il modello McGlaughlin in una PMI?

Ha senso quando esiste già una pagina di conversione attiva con traffico stabile e tassi di conversione bassi, o quando si sta progettando un nuovo flusso di acquisto o lead. Su pagine senza traffico significativo o con offerta ancora poco definita, il modello è prematuro: prima va sistemato il prodotto e portato traffico qualificato, poi misurato dove si rompe la conversione.

Quanto tempo richiede un'analisi basata sul modello McGlaughlin?

L'analisi qualitativa di una pagina, con valutazione dei cinque fattori e indicazioni di intervento, richiede in genere alcune giornate di lavoro. La parte più lunga è la verifica sui dati: per validare le ipotesi servono settimane di osservazione e, se possibile, test A/B su singole variabili. Senza la fase di test, il modello resta una griglia di lettura, non una misurazione.

Quali sono gli errori più comuni nell'uso del modello?

Trattare i cinque fattori come voci indipendenti invece che come sistema, intervenire su tutto contemporaneamente senza isolare l'effetto delle singole modifiche, sovrastimare il peso del design rispetto alla chiarezza dell'offerta, e usare il modello su pagine con traffico troppo basso per misurare risultati significativi. La griglia funziona se il dato di partenza esiste.

Come si misurano motivazione, chiarezza e attrito su un sito?

Motivazione si legge incrociando sorgente di traffico, parole chiave e comportamento on-page. Chiarezza si valuta con test di comprensione (5 secondi test, sondaggi brevi) e tempo speso sopra la piega. Attrito si misura con heatmap, registrazioni di sessione, tassi di abbandono in form e checkout. Sono indicatori indiretti, ma combinati danno un quadro affidabile dei punti deboli.