.webp){kind=logo}
Công cụ tính tỷ lệ chuyển đổi miễn phí. Không cần đăng ký.
Công cụ tính tỷ lệ chuyển đổi
Tính tỷ lệ chuyển đổi, số lượt chuyển đổi dự kiến hoặc số lượt truy cập cần có. Thêm doanh thu và chi phí để xem tỷ lệ hòa vốn, kiểm tra tác động của thay đổi và tìm điểm thất thoát lớn nhất trong phễu.
Phân tích sâu hơn, không chỉ một con số
Tìm điểm khiến bạn mất khách trong phễu hoặc kiểm tra xem thay đổi có thực sự tác động đến tỷ lệ chuyển đổi hay không.
1
100%
2
62,0% chuyển sang bước tiếp theo
3
17,7% chuyển sang bước tiếp theo
4
47,3% chuyển sang bước tiếp theo
5
46,2% chuyển sang bước tiếp theo
6
—
7
—
8
—
Tỷ lệ chuyển đổi tổng thể
2,40%
Điểm thất thoát lớn nhất: Xem sản phẩm → Thêm vào giỏ hàng.
Chỉ 17,7% chuyển sang bước tiếp theo. Có 5.100 người rời đi ở bước này.
Tăng tỷ lệ chuyển sang bước tiếp theo thêm 10% tại một bước bất kỳ sẽ tạo thêm khoảng 24 lượt chuyển đổi ở cuối phễu, vì kết quả của mỗi bước ảnh hưởng đến bước tiếp theo. Hãy bắt đầu từ điểm thất thoát lớn nhất, nơi tỷ lệ chuyển sang bước tiếp theo thấp nhất. Đây thường là nơi có nhiều cơ hội cải thiện nhất.
Bạn muốn so sánh gì?
Phiên bản A
2,40%
tỷ lệ chuyển đổi
Phiên bản B
2,90%
tỷ lệ chuyển đổi
Kết quả
Thay đổi tương đối
+20,8%
Chênh lệch
+0,50 điểm phần trăm
Độ tin cậy
97,2%
Lượt truy cập cần có cho mỗi phiên bản
Đã đạt
Phiên bản B có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn phiên bản A 20,8%. Với độ tin cậy 97,2%, chênh lệch này rất có thể là có thật, không phải do ngẫu nhiên.
Kiểm tra nguồn traffic tạo nên tỷ lệ chuyển đổi
Tỷ lệ chuyển đổi chỉ hữu ích khi bạn hiểu rõ các lượt truy cập tạo nên tỷ lệ đó.
Công cụ kiểm tra traffic website
miễn phí của SparkTraffic cho biết một website nhận bao nhiêu traffic tìm kiếm từ Google. Cần thêm khách truy cập để thử nghiệm trang? Xem
dịch vụ traffic website của SparkTraffic
.
Kiểm tra traffic website miễn phí
Các kỹ sư Google thực hiện thử nghiệm A/B đầu tiên vào năm 2000, và đến năm 2011, công ty đã chạy hơn 7.000 thử nghiệm, theo bài viết của Wikipedia về thử nghiệm A/B. Bài viết cũng cho biết hiện nay Google và Microsoft mỗi bên đều chạy hơn 10.000 thử nghiệm mỗi năm. Các đội ngũ lớn thử nghiệm nhiều như vậy vì một lý do đơn giản: chỉ cần tỷ lệ chuyển đổi tăng nhẹ, website đã có thêm doanh số từ lượng khách truy cập sẵn có.
Hầu hết các đội ngũ vẫn đánh giá tỷ lệ đó qua một phép chia trên bảng điều khiển. Công cụ tính miễn phí ở trên giúp bạn tính tỷ lệ chuyển đổi, số chuyển đổi dự kiến hoặc số lượt truy cập cần có. Công cụ còn cho biết con số đó đáng tin đến đâu, quy đổi thành tiền, tìm bước yếu nhất trong phễu và kiểm tra xem kết quả thử nghiệm có phản ánh khác biệt thực sự hay không. Hướng dẫn này giải thích cách đọc từng kết quả và cách hành động dựa trên kết quả đó.
Tỷ lệ chuyển đổi đo lường điều gì và vì sao một website có thể có ba tỷ lệ khác nhau
Tỷ lệ chuyển đổi là tỷ lệ khách truy cập hoàn thành một mục tiêu bạn quan tâm, chẳng hạn như mua hàng, đăng ký hoặc điền biểu mẫu liên hệ. Bài viết của Wikipedia về tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi đưa ra một ví dụ đơn giản: một website có 200 khách truy cập trong ngày, 30 người đăng ký nhận bản tin, và tỷ lệ chuyển đổi của ngày đó là 15%.
Tỷ lệ chuyển đổi = số chuyển đổi ÷ lượt truy cập × 100
Số chuyển đổi = lượt truy cập × tỷ lệ chuyển đổi ÷ 100
Lượt truy cập cần có = số chuyển đổi ÷ tỷ lệ chuyển đổi × 100
Công thức thì dễ. Dữ liệu đầu vào thì không. Các công cụ phân tích đếm riêng phiên truy cập (từng lượt truy cập) và người dùng (người hoặc thiết bị), trong khi nhiều đội ngũ lại đếm nhiều mục tiêu cùng lúc. Mỗi lựa chọn đều làm thay đổi kết quả, và bản thân từng cách không có gì sai.
Ví dụ: Một cửa hàng ghi nhận 300 đơn hàng trong một tháng. Dữ liệu phân tích cho thấy có 20.000 phiên truy cập và 14.000 người dùng. Tỷ lệ tính theo phiên là 1,50%. Tỷ lệ tính theo người dùng là 2,14%. Nếu đội ngũ cũng tính 500 lượt đăng ký nhận bản tin là chuyển đổi, tỷ lệ sẽ tăng lên 4,00%. Cả ba con số đều trung thực, nhưng kể ba câu chuyện khác nhau.
Một yếu tố thứ ba làm sai lệch tỷ lệ là các quy định về quyền riêng tư. Khi biểu ngữ cookie cho phép khách truy cập từ chối việc phân tích, công cụ phân tích chỉ đếm những người đồng ý, trong khi hệ thống đơn hàng đếm mọi đơn hàng. Khi đó, tỷ lệ chuyển đổi có vẻ cao hơn thực tế.
Cách xử lý thực tế là thống nhất một định nghĩa trước khi so sánh bất cứ điều gì: một mục tiêu chính có giá trị thực với người dùng thực, một mẫu số (phiên truy cập, người dùng hoặc lượt nhấp) và một khoảng thời gian với cùng bộ lọc cho cả hai con số. Cách này hiệu quả vì tỷ lệ chuyển đổi là một tỷ số, và tỷ số chỉ có thể so sánh khi tử số và mẫu số luôn được đo theo cùng một cách.
Cách sử dụng công cụ tính tỷ lệ chuyển đổi miễn phí
Phần lớn sai sót về tỷ lệ chuyển đổi xảy ra trong bảng tính. Nhập tỷ lệ 0,024 vào ô yêu cầu 2,4% sẽ khiến một trang trông kém hiệu quả hơn một trăm lần. Lấy đơn hàng của tháng này chia cho lượt truy cập của tháng khác có thể khiến một tháng trầm lắng trông như một cuộc khủng hoảng. Công cụ tính cơ bản cũng chỉ dừng ở một phép chia, nên bạn vẫn cần công thức riêng cho doanh thu, chi phí, tỷ lệ hòa vốn và thử nghiệm.
SparkTraffic là nền tảng traffic website giúp doanh nghiệp tăng lượt truy cập thông qua các chiến dịch traffic, SEO tự nhiên, SEO Maps địa phương và backlink. Lượt truy cập chỉ mang lại giá trị khi tạo ra kết quả, vì vậy chúng tôi xây dựng công cụ tính này để dùng cùng công cụ kiểm tra traffic website miễn phí: một công cụ cho biết website có bao nhiêu lượt truy cập, công cụ còn lại cho biết những lượt truy cập đó đáng giá bao nhiêu. Công cụ tính chạy trong trình duyệt của bạn, không cần tài khoản và hiển thị công thức đằng sau từng kết quả.
Bước 1: Chọn đối tượng bạn muốn đếm
Nút chuyển ở đầu công cụ xác định cơ sở tính tỷ lệ: lượt truy cập, lượt nhấp quảng cáo hoặc khách hàng tiềm năng. Lượt truy cập phù hợp với website hoặc trang đích. Lượt nhấp quảng cáo phù hợp với chiến dịch trả phí và email. Khi chọn khách hàng tiềm năng, kết quả sẽ chuyển sang số khách hàng, giúp đội ngũ bán hàng biết tỷ lệ từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng.
Bước 2: Chọn con số bạn muốn tìm
Ba tab giúp tính tỷ lệ chuyển đổi, số chuyển đổi dự kiến hoặc lượt truy cập cần có. Bạn nhập hai con số đã biết, công cụ sẽ tính con số thứ ba. Ví dụ, mục tiêu 300 chuyển đổi với tỷ lệ 3% cần khoảng 10.000 lượt truy cập.
Bước 3: Nhập số liệu của bạn
Bạn có thể nhập dạng viết tắt như 10k hoặc 1,2m, dùng các nút Chọn nhanh hoặc dùng dấu phẩy thập phân nếu đó là cách viết số tại quốc gia của bạn. Kết quả cập nhật ngay khi bạn nhập. Dòng công thức, khoảng tin cậy 95% và phần tóm tắt bằng ngôn ngữ dễ hiểu xuất hiện bên dưới.
Bước 4: Thêm giá trị tiền và mục tiêu trong Tùy chọn nâng cao
Giá trị mỗi chuyển đổi cùng chi phí traffic hoặc quảng cáo giúp bổ sung doanh thu mỗi lượt truy cập, chi phí mỗi chuyển đổi, ROAS (doanh thu trên chi phí quảng cáo) và tỷ lệ hòa vốn. Tỷ lệ mục tiêu cùng khoảng thời gian tính theo ngày cho biết mục tiêu đó sẽ mang lại thêm bao nhiêu chuyển đổi và doanh thu. Mười loại tiền tệ đáp ứng nhu cầu của các chiến dịch quốc tế.
Bước 5: Tìm điểm rơi rụng, thử nghiệm thay đổi, sao chép và chia sẻ
Công cụ tìm điểm rơi rụng trong phễu cho biết người dùng rời đi ở bước nào. Tính năng kiểm tra A/B và so sánh giai đoạn cho biết khác biệt giữa hai phiên bản hoặc hai giai đoạn có khả năng là khác biệt thực sự hay không. Nút Sao chép kết quả tạo bản tóm tắt văn bản thuần cho báo cáo, còn Chia sẻ liên kết giúp đồng nghiệp mở đúng phép tính đó.
Trình tự này hiệu quả vì bám sát một quyết định thực tế: trước tiên là tỷ lệ, sau đó là độ tin cậy, tiếp đến là giá trị tiền và cuối cùng là cách khắc phục. Mỗi trường bổ sung thêm một lớp thông tin, nên bạn không bao giờ phải điền dữ liệu mình không có.
Cách phân biệt tỷ lệ chuyển đổi thực với một chuỗi may mắn
Tỷ lệ chuyển đổi từ mẫu nhỏ có thể biến động rất mạnh. Thêm ba đơn hàng trong một ngày ít khách có thể khiến tỷ lệ của trang đích mới tăng gấp đôi, còn thiếu ba đơn hàng có thể khiến tỷ lệ giảm một nửa. Những đội ngũ phản ứng theo các biến động này thường tắt một trang tốt hoặc giữ lại một trang yếu, vì con số có vẻ thuyết phục vào ngày họ kiểm tra.
Ví dụ: Trang A tạo ra 6 chuyển đổi từ 100 lượt truy cập, tương đương tỷ lệ 6%. Khoảng tin cậy 95% của trang này từ 2,78% đến 12,48%, nên tỷ lệ thực có thể thấp hơn một nửa hoặc cao hơn gấp đôi con số bạn thấy. Trang B tạo ra 120 chuyển đổi từ 2.000 lượt truy cập, cũng đạt 6%. Khoảng tin cậy của trang này từ 5,04% đến 7,13%. Hai tỷ lệ bằng nhau, nhưng chỉ Trang B cho bạn một con số đủ vững để lập kế hoạch.
Công cụ tính xây dựng khoảng này bằng khoảng tin cậy Wilson, một phương pháp tiêu chuẩn được mô tả trong bài viết của Wikipedia về khoảng tin cậy của tỷ lệ nhị thức. Nói đơn giản, khoảng này cho biết tỷ lệ dài hạn có khả năng cao nhất nằm ở đâu. Phương pháp vẫn chính xác với mẫu nhỏ và tỷ lệ gần bằng không, vốn là mức thường gặp ở phần lớn website.
Cách tiếp cận thực tế là xem khoảng tin cậy trước khi xem tỷ lệ nổi bật. Một thay đổi nhỏ hơn biên độ nhiễu hiển thị bên dưới khoảng tin cậy có thể chỉ là ngẫu nhiên. Theo quy tắc tham khảo, công cụ đánh dấu kết quả có ít hơn 30 chuyển đổi là mẫu nhỏ. Cách này hiệu quả vì độ rộng của khoảng tin cậy chủ yếu phụ thuộc vào số chuyển đổi, nên thêm vài tuần dữ liệu thường giải đáp được vấn đề mà việc thiết kế lại không thể giải quyết.
Cách quy đổi tỷ lệ chuyển đổi thành doanh thu mỗi lượt truy cập và tỷ lệ hòa vốn
Tỷ lệ chuyển đổi không tự cho biết giá trị tiền. Tỷ lệ 1,92% có thể rất tốt với một cửa hàng có traffic giá rẻ, nhưng lại gây lỗ cho cửa hàng trả nhiều tiền cho mỗi lượt nhấp. Những đội ngũ chỉ so sánh các kênh theo tỷ lệ thường cắt bỏ kênh kiếm được nhiều tiền nhất, vì tỷ lệ của kênh đó có vẻ thấp hơn.
Ví dụ: Một chiến dịch mang lại 12.500 lượt truy cập và 240 chuyển đổi, tương đương tỷ lệ 1,92%. Mỗi chuyển đổi có giá trị $75, và chi phí traffic là $3.000. Doanh thu mỗi lượt truy cập là $1,44, chi phí mỗi lượt truy cập là $0,24, chi phí mỗi chuyển đổi là $12,50 và ROAS là 6,00×. Tỷ lệ hòa vốn là 0,32%, nên tỷ lệ có thể giảm rất nhiều trước khi chiến dịch không còn bù được chi phí. Nếu cùng lượng traffic đó có chi phí $30.000, tỷ lệ hòa vốn sẽ là 3,20%, và chiến dịch sẽ lỗ ở mức 1,92%.
Doanh thu mỗi lượt truy cập = tỷ lệ chuyển đổi × giá trị mỗi chuyển đổi
Chi phí mỗi chuyển đổi = chi phí ÷ số chuyển đổi
Tỷ lệ hòa vốn = chi phí mỗi lượt truy cập ÷ giá trị mỗi chuyển đổi × 100
Cách xử lý thực tế là coi tỷ lệ hòa vốn là ngưỡng tối thiểu cho từng kênh và so sánh các kênh theo doanh thu mỗi lượt truy cập. Cách này hiệu quả vì khách truy cập từ tìm kiếm, quảng cáo và email có ý định khác nhau, nên tỷ lệ của họ không bao giờ bằng nhau. Doanh thu mỗi lượt truy cập đưa tất cả về cùng một thước đo: một lượt truy cập đáng giá bao nhiêu với doanh nghiệp của bạn.
Giá trị mỗi chuyển đổi cần phản ánh đúng thực tế. Với khách hàng tiềm năng, giá trị đó bằng giá trị giao dịch trung bình nhân với tỷ lệ khách hàng tiềm năng trở thành khách hàng. Giá trị bị thổi phồng khiến mọi kênh trông đều có lãi trên giấy và che giấu vấn đề thực sự.
Cách tìm điểm rơi rụng lớn nhất trong phễu
Tỷ lệ chuyển đổi cuối cùng che khuất nơi người dùng rời đi. Bài viết của Wikipedia về marketing chuyển đổi minh họa một phễu đơn giản: 100% người dùng thấy quảng cáo, 30% nhấp vào và 6% mua sản phẩm. Phễu đó có hai tỷ lệ riêng biệt, và mỗi tỷ lệ có thể gặp vấn đề vì một lý do khác nhau.
Ví dụ: Một cửa hàng có 10.000 lượt truy cập. Có 6.200 người xem sản phẩm (62%), 1.100 người thêm vào giỏ hàng (17,7%), 520 người bắt đầu thanh toán (47,3%) và 240 người mua (46,2%). Tỷ lệ cuối cùng là 2,40%. Điểm rơi rụng lớn nhất nằm giữa bước xem sản phẩm và thêm vào giỏ hàng, nơi 5.100 người rời đi.
Tỷ lệ ở các bước trong phễu được nhân với nhau. Mức tăng 10% ở bất kỳ bước nào cũng mang lại thêm khoảng 24 lượt mua trong ví dụ này, vì mỗi bước cung cấp đầu vào cho bước tiếp theo. Bài viết về thử nghiệm A/B của Wikipedia cũng nêu ý tương tự: trong phễu mua hàng thương mại điện tử, ngay cả mức giảm nhỏ về tỷ lệ thoát cũng có thể giúp doanh số tăng đáng kể.
Cách tiếp cận thực tế là bắt đầu từ bước có tỷ lệ người tiếp tục thấp nhất. Bước đó thường có nhiều dư địa cải thiện nhất, nên cùng một nỗ lực sẽ tạo ra mức tăng lớn hơn. Trước khi thay đổi, việc xem lại các phiên truy cập thực hoặc hỏi một vài khách hàng vì sao họ dừng lại sẽ rất hữu ích. Thiếu giá bán, ngày giao hàng không rõ ràng hoặc yêu cầu bắt buộc tạo tài khoản thường giải thích được điểm rơi rụng nhanh hơn bất kỳ thử nghiệm nào.
Cách đọc thử nghiệm A/B hoặc so sánh giai đoạn mà không tự đánh lừa mình
Thử nghiệm A/B hiển thị hai phiên bản của một trang cho hai nhóm khách truy cập và so sánh tỷ lệ chuyển đổi của họ. Đây là một phương pháp hiệu quả. Wikipedia cho biết vào năm 2012, một nhân viên Microsoft đã thử cách hiển thị tiêu đề quảng cáo mới trên Bing, và chỉ trong vài giờ, định dạng mới đã tăng doanh thu 12% mà không ảnh hưởng đến các chỉ số trải nghiệm người dùng. Nhưng phương pháp này cũng tạo ra những phiên bản thắng giả nếu đội ngũ dừng thử nghiệm quá sớm.
Ví dụ: Phiên bản A tạo ra 48 chuyển đổi từ 2.000 lượt truy cập (2,40%), còn phiên bản B tạo ra 58 chuyển đổi từ 2.000 lượt truy cập (2,90%). B có vẻ tốt hơn 20,8%, nhưng độ tin cậy chỉ đạt 67,5%. Khác biệt ở mức này cần khoảng 16.195 lượt truy cập cho mỗi phiên bản. Với cùng tỷ lệ đó trên 10.000 lượt truy cập cho mỗi phiên bản, độ tin cậy tăng lên 97,2%.
Công cụ tính sử dụng kiểm định z cho hai tỷ lệ, một kiểm định tiêu chuẩn để xác định liệu khác biệt giữa hai tỷ lệ có vượt quá yếu tố ngẫu nhiên hay không. Công cụ cũng ước tính số lượt truy cập mỗi phiên bản cần để đạt độ tin cậy 95% với lực kiểm định 80%, nghĩa là thử nghiệm phát hiện được khác biệt thực ở mức đó trong bốn trên năm lần. Bài viết của Wikipedia về ý nghĩa thống kê giải thích chi tiết hơn về khái niệm này.
Cách xử lý thực tế là xác định kích thước mẫu trước khi bắt đầu thử nghiệm và chỉ dừng khi đạt mức đó. Thử nghiệm hiệu quả nhất khi chạy trọn các tuần, chỉ thay đổi một yếu tố mỗi lần và giữ cùng cơ cấu nguồn traffic cho cả hai phiên bản. So sánh giai đoạn cần cùng nguồn traffic và cùng các ngày trong tuần. Cách này hiệu quả vì phần lớn kết quả thắng giả đến từ việc dừng sớm, quy luật theo ngày trong tuần và thay đổi nguồn traffic, chứ không phải từ bản thân trang.
Vì sao cải thiện tỷ lệ chuyển đổi thường tốt hơn tăng traffic, và khi nào thì không
Khi kết quả kém, ý tưởng đầu tiên thường là mua thêm traffic. Ý tưởng ngược lại là đẩy tỷ lệ lên bằng mọi giá với đồng hồ đếm ngược giả, phí ẩn hoặc ô lựa chọn được tích sẵn. Cả hai lối tắt đều thất bại vì cùng một lý do: bỏ qua con người ở phía bên kia màn hình.
Bài viết của Wikipedia về tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi cho biết tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn giúp mang lại nhiều khách hàng tiềm năng hoặc doanh số hơn mà không cần chi thêm cho traffic. Lợi ích đó chỉ đúng khi sự cải thiện là thực chất đối với khách truy cập thực.
Ví dụ: Trong chiến dịch ở trên, mức tăng từ 1,92% lên 3,00% mang lại thêm 135 chuyển đổi, trị giá $10.125, từ cùng 12.500 lượt truy cập. Để có thêm 135 chuyển đổi chỉ bằng traffic, bạn cần khoảng 7.031 lượt truy cập nữa, với chi phí khoảng $1.688 theo mức hiện tại là $0,24 mỗi lượt truy cập. Tùy chọn nâng cao hiển thị cả hai hướng, giúp bạn so sánh chi phí của từng cách.
Trong ví dụ này, traffic bổ sung có giá rẻ, nên mua thêm lượt truy cập là một lựa chọn hợp lý trong lúc bạn cải thiện trang. Ở một doanh nghiệp khác có chi phí lượt nhấp cao, cùng phép tính đó sẽ cho thấy nên ưu tiên trang trước. Các chiến thuật gây áp lực có thể nâng tỷ lệ trong một tuần, nhưng cũng làm tăng hoàn tiền, khiếu nại và hủy đăng ký, đồng thời khiến khách truy cập mất lòng tin vào bạn. Traffic không phù hợp với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn tạo ra tác động ngược lại: làm giảm tỷ lệ và che lấp một trang tốt bằng những lượt truy cập kém chất lượng.
Cách tiếp cận thực tế là sử dụng cả hai đòn bẩy theo thứ tự: đảm bảo traffic phù hợp với sản phẩm hoặc dịch vụ, loại bỏ trở ngại cho khách truy cập thực, rồi mở rộng nguồn traffic tạo ra chuyển đổi. Cách này hiệu quả vì traffic chất lượng và một trang rõ ràng hỗ trợ lẫn nhau. Những ngành có quy định chặt chẽ hơn, như tài chính và y tế, có thêm một điều kiện: mọi thay đổi đều phải giữ thông tin công bố và việc đồng ý thật rõ ràng, vì lòng tin là một phần tạo nên chuyển đổi trong các thị trường đó.
Câu hỏi thường gặp
What is a good conversion rate?
Không có một tỷ lệ tốt chung cho mọi trường hợp, vì tỷ lệ phụ thuộc vào mục tiêu, mức giá, nguồn traffic và thiết bị. Đăng ký nhận bản tin miễn phí có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn nhiều so với mua một món hàng đắt tiền. Các mốc tham chiếu hữu ích nhất là tỷ lệ trước đây của chính bạn cho cùng mục tiêu và tỷ lệ hòa vốn, cho biết mức thấp nhất mà traffic vẫn bù được chi phí.
How do I calculate conversion rate?
Bạn lấy số chuyển đổi chia cho lượt truy cập rồi nhân với 100. Ví dụ, 240 chuyển đổi từ 10.000 lượt truy cập cho tỷ lệ chuyển đổi 2,40%. Cả hai con số phải dùng cùng khoảng thời gian và cùng bộ lọc, nếu không kết quả sẽ gây hiểu lầm.
Should I use sessions or users to calculate conversion rate?
Cả hai đều phù hợp nếu bạn dùng nhất quán. Phiên truy cập phù hợp với báo cáo trang và chiến dịch, vì mỗi lượt truy cập là một cơ hội chuyển đổi mới. Người dùng phù hợp với hành trình dài hơn, khi khách ghé thăm nhiều lần trước khi mua. Sai lầm là trộn lẫn hai cách, chẳng hạn dùng phiên truy cập của tháng này và người dùng của tháng trước.
How many conversions do I need before I trust the rate?
Một mốc tối thiểu mang tính tham khảo là chờ đến khoảng 30 chuyển đổi và kiểm tra khoảng tin cậy 95% bên dưới kết quả. Nếu khoảng này vẫn rộng, chỉ thêm vài đơn hàng cũng có thể làm tỷ lệ thay đổi nhiều. Với thử nghiệm A/B, số lượt truy cập cần có cho mỗi phiên bản do tính năng kiểm tra A/B đưa ra là chỉ dẫn tốt hơn một con số cố định.
What is a break-even conversion rate?
Đó là tỷ lệ chuyển đổi thấp nhất mà traffic của bạn bù được chi phí. Tỷ lệ này bằng chi phí mỗi lượt truy cập chia cho giá trị một chuyển đổi, rồi nhân với 100. Ví dụ, chi phí mỗi lượt truy cập là $0,24 và giá trị mỗi chuyển đổi là $75 sẽ cho tỷ lệ hòa vốn 0,32%.
Why does my conversion rate drop when my traffic grows?
Traffic mới thường đến từ nhóm đối tượng rộng hơn với ý định thấp hơn, nên tỷ lệ trung bình giảm dù trang không thay đổi. Tỷ lệ của từng nguồn và doanh thu mỗi lượt truy cập phản ánh thực tế tốt hơn tỷ lệ tổng thể. Tỷ lệ thấp hơn nhưng doanh thu cao hơn nhiều vẫn có thể là kết quả tốt hơn.
Tỷ lệ chuyển đổi
lượt truy cập
Lượt truy cập
Lượt truy cập cần có
Số phiên trong công cụ phân tích của bạn ở cùng khoảng thời gian. Bạn cũng có thể nhập 10k.
Lượt chuyển đổi
lượt chuyển đổi
Lượt mua hàng, lượt đăng ký hoặc khách hàng tiềm năng từ cùng báo cáo.
Doanh thu mỗi lượt truy cập
Chi phí mỗi lượt truy cập
Chi phí mỗi chuyển đổi
Giá trị mỗi chuyển đổi
lượt nhấp
Lượt nhấp
Lượt nhấp cần có
Lượt nhấp vào quảng cáo, email hoặc liên kết trong cùng khoảng thời gian. Bạn cũng có thể nhập 10k.
Lượt chuyển đổi
lượt chuyển đổi
Lượt chuyển đổi được ghi nhận từ những lượt nhấp đó.
Doanh thu mỗi lượt nhấp
Chi phí mỗi lượt nhấp
Chi phí mỗi chuyển đổi
Giá trị mỗi chuyển đổi
khách hàng tiềm năng
Khách hàng tiềm năng
Khách hàng tiềm năng cần có
Số khách hàng tiềm năng, lượt dùng thử hoặc yêu cầu xem demo trong cùng khoảng thời gian.
Khách hàng
khách hàng
Khách hàng tiềm năng đã trở thành khách hàng trả tiền.
Doanh thu mỗi khách hàng tiềm năng
Chi phí mỗi khách hàng tiềm năng
Chi phí mỗi khách hàng
Giá trị mỗi khách hàng
Tỷ lệ chuyển đổi của bạn
{Conv} dự kiến
CR
tỷ lệ
CR = ({c} ÷ {v}) × 100
{Conv} = {v} × {r}
{Cap} = {c} ÷ {r}
Nhập hai số liệu bạn đã biết để xem kết quả.
Khoảng 1 trong mỗi {n} {many} tạo ra chuyển đổi. Trong {v} {many}, có {c} đạt mục tiêu.
Chưa có {conv}. Hãy kiểm tra xem tính năng theo dõi chuyển đổi có hoạt động không trước khi thay đổi trang.
{v} {many} với tỷ lệ {r} mang lại khoảng {c} {conv}, tức cứ {n} {many} thì có khoảng 1 trường hợp chuyển đổi.
Để có {c} {conv} với tỷ lệ {r}, bạn cần khoảng {v} {many}.
{Conv}: số lượng đang vượt quá số {many}. Hãy kiểm tra xem cả hai số liệu có đến từ cùng báo cáo và cùng khoảng thời gian không.
Tỷ lệ chuyển đổi không thể vượt 100%. Hãy kiểm tra tỷ lệ bạn đã nhập.
Cho biết tỷ lệ thực tế có thể lệch bao nhiêu so với kết quả này.
Để tính khoảng tin cậy, số {conv} phải nhỏ hơn số {many}.
Mẫu đáng tin cậy
Mẫu có thể sử dụng
Mẫu nhỏ
Dưới 30 {conv}: chỉ nên xem kết quả là ước tính sơ bộ.
Chênh lệch tỷ lệ dưới ±{p} có thể chỉ là nhiễu thống kê.
Độ nhạy
±{n} {conv}
Khi tỷ lệ chuyển đổi thay đổi 0,1 điểm phần trăm, kết quả thay đổi khoảng {n}.
±0,1 điểm phần trăm
Ở tỷ lệ {r1}, bạn cần {n1}; ở tỷ lệ {r2}, bạn cần {n2}.
Ở tỷ lệ {r2}, bạn cần {n2}.
Thêm giá trị
Thêm chi phí
Thêm giá trị và chi phí
Nhập số liệu để xem tỷ lệ chuyển đổi của bạn mang lại giá trị gì.
Có lãi. Tỷ lệ có thể giảm từ {r} xuống {be} trước khi doanh thu từ traffic không còn đủ bù chi phí. {cpvL}: {c}. {rev}: {v}.
Chưa hòa vốn. Bạn cần tỷ lệ {be} để bù chi phí traffic ({cpvL}: {c}). Tỷ lệ hiện tại là {r}.
{rev}: trung bình {v}. Thêm chi phí traffic hoặc quảng cáo để xem tỷ lệ hòa vốn.
Thêm giá trị mỗi chuyển đổi và chi phí traffic hoặc quảng cáo trong Tùy chọn nâng cao để xem doanh thu từ traffic, chi phí mỗi chuyển đổi và tỷ lệ hòa vốn.
({m})
, tương đương mức tăng {n} mỗi tháng
Nếu chỉ tăng traffic để đạt cùng kết quả, bạn cần thêm {n} {many}{cost}.
(khoảng {m})
Lượt truy cập|Xem sản phẩm|Thêm vào giỏ hàng|Thanh toán|Mua hàng
Bước mới
Tên bước
Số người ở bước này
Xóa bước
{p} chuyển sang bước tiếp theo
Bước {n} có nhiều người hơn bước trước. Số người ở các bước trong phễu nên giảm dần.
Nhập số lượng cho từng bước.
Điểm thất thoát lớn nhất: {a} → {b}.
Chỉ {p} chuyển sang bước tiếp theo. Có {n} người rời đi ở bước này.
Tăng tỷ lệ chuyển sang bước tiếp theo thêm 10% tại một bước bất kỳ sẽ tạo thêm khoảng {n} lượt chuyển đổi ở cuối phễu, vì kết quả của mỗi bước ảnh hưởng đến bước tiếp theo. Hãy bắt đầu từ điểm thất thoát lớn nhất, nơi tỷ lệ chuyển sang bước tiếp theo thấp nhất. Đây thường là nơi có nhiều cơ hội cải thiện nhất.
Phiên bản A
Phiên bản B
Giai đoạn trước
Giai đoạn hiện tại
Nhập số {many} và số {conv} cho cả hai bên.
{Conv}: số lượng không thể vượt quá số {many}. Hãy kiểm tra cả hai bên.
tỷ lệ chuyển đổi
{d} điểm phần trăm
Đã đạt
{Cap} cần có cho mỗi phiên bản
{Cap} cần có cho mỗi giai đoạn
Hai bên có cùng tỷ lệ chuyển đổi.
Phiên bản B có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn phiên bản A {l}. Với độ tin cậy {c}, chênh lệch này rất có thể là có thật, không phải do ngẫu nhiên.
Phiên bản B có tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn phiên bản A {l}. Với độ tin cậy {c}, chênh lệch này rất có thể là có thật, không phải do ngẫu nhiên.
Giai đoạn hiện tại có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn giai đoạn trước {l}. Với độ tin cậy {c}, chênh lệch này rất có thể là có thật, không phải do ngẫu nhiên.
Giai đoạn hiện tại có tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn giai đoạn trước {l}. Với độ tin cậy {c}, chênh lệch này rất có thể là có thật, không phải do ngẫu nhiên.
Phiên bản B có vẻ tốt hơn, nhưng độ tin cậy chỉ đạt {c}. Hãy tiếp tục thu thập dữ liệu: cần khoảng {n} {many} cho mỗi phiên bản để xác nhận mức chênh lệch này.
Phiên bản B có vẻ kém hơn, nhưng độ tin cậy chỉ đạt {c}. Hãy tiếp tục thu thập dữ liệu: cần khoảng {n} {many} cho mỗi phiên bản để xác nhận mức chênh lệch này.
Giai đoạn hiện tại có vẻ tốt hơn, nhưng độ tin cậy chỉ đạt {c}. Hãy tiếp tục thu thập dữ liệu: cần khoảng {n} {many} cho mỗi giai đoạn để xác nhận mức chênh lệch này.
Giai đoạn hiện tại có vẻ kém hơn, nhưng độ tin cậy chỉ đạt {c}. Hãy tiếp tục thu thập dữ liệu: cần khoảng {n} {many} cho mỗi giai đoạn để xác nhận mức chênh lệch này.
Chưa có bên nào tốt hơn rõ rệt. Với chênh lệch nhỏ như vậy, cần khoảng {n} {many} cho mỗi phiên bản để có thể tin vào kết quả.
Chưa có thay đổi rõ rệt. Với chênh lệch nhỏ như vậy, cần khoảng {n} {many} cho mỗi giai đoạn để có thể tin vào kết quả.
Kết quả giữa các giai đoạn cũng có thể khác nhau do yếu tố mùa vụ hoặc thay đổi về cơ cấu nguồn traffic. Vì vậy, hãy so sánh cùng các nguồn traffic.
Điền nhanh {x}:
{Conv}: số lượng mục tiêu
Số {conv} bạn muốn có.
Được tính bằng Công cụ tính tỷ lệ chuyển đổi của SparkTraffic:
Hãy nhập số liệu trước.
Đã sao chép kết quả.
Đã sao chép liên kết. Liên kết sẽ mở đúng phép tính này.
Đã đặt lại công cụ tính.
Ở tỷ lệ {t}, kết quả dự kiến là {d} {conv}{money}{month}.
