I løpet av mange år i digital optimalisering har vi i Admirate jobbet med selskaper innen blant annet e-commerce, SaaS og B2B-markedsføring. Vi ser gang på gang at små, men kritiske feil hindrer vekst og reduserer avkastningen på markedsføringsbudsjettet.
Nøkkelen til vekst er ikke bare å drive mer trafikk, men å sørge for at hvert besøk gir maksimal verdi. Her er de vanligste feilene vi ser – og hvordan du kan unngå dem.
Vanlige feil som koster deg penger
1. Feil måling av konverteringer
Mange bedrifter stoler blindt på siste klikk-attribusjon, men det gir ofte et skjevt bilde av hva som faktisk driver salg.
Case:
En av våre B2B-kunder var overbevist om at Google Ads ikke fungerte. Problemet? De målte bare konverteringer på siste klikk. Da vi analyserte Multi-Channel Funnels i Google Analytics 4, fant vi at over 70 % av konverteringene ble påvirket av både betalt og organisk søk over flere uker.
Løsning:
- Vi implementerte datadrevet attribusjon i GA4, noe som viste at Google Ads faktisk hadde en 3x høyere påvirkning på konverteringer enn de trodde.
- Bruk av UTM-parametere for å spore kilder mer presist.
- Oppsett av Assisted Conversions-rapporten for å avdekke kanalenes reelle verdi.
Resultat: En mer treffsikker allokering av markedsføringsbudsjettet og høyere konverteringer.
2. Manglende segmentering
Data uten segmentering er verdiløs. Det er ikke nok å vite at du har en konverteringsrate på 2,3 % – du må vite hvem som konverterer og hvorfor.
Case:
En e-commerce kunde vi jobbet med hadde en snittkonverteringsrate på 2,3 %, men da vi segmenterte dataene, fant vi:
- Returkunder: 8,2 % konvertering
- Nye besøkende: 1,1 % konvertering
- Mobilbrukere: 40 % lavere konverteringsrate enn desktop
Løsning:
- Personalisering basert på tidligere kjøpshistorikk.
- Bedre mobilopplevelse med optimalisert checkout.
- Retargeting av besøkende med høy intensjon.
Resultat: En økning i total konverteringsrate til 3,4 % på 6 måneder.
3. For lite testing
Mange tar beslutninger basert på magefølelse, men realiteten er at det du tror fungerer, ofte ikke gjør det.
Case:
En SaaS-bedrift vi jobbet med var overbevist om at deres blå «Start gratis prøveperiode»-knapp var optimal. Vi kjørte en A/B-test med en høyere kontrastvariant:
- Original: Blå knapp med «Start gratis prøveperiode»
- Variant: Oransje knapp med «Kom i gang – gratis i 14 dager»
Resultat: Den oransje knappen ga en 27 % økning i sign-ups, noe som resulterte i 1200 ekstra leads på 3 måneder.
Hva du bør gjøre:
- Test CTA-er, prissetting, skjemaer og navigasjon.
- Bruk Google Optimize eller VWO for A/B-testing.
- Sørg for statistisk signifikans (minst 95 % konfidensnivå).
Slik bygger du et analysesystem som gir resultater
1. Start med riktig måloppsett
Vi ser ofte selskaper som kun måler salg eller leads.
Problemet?
De ignorerer mikrokonverteringer, som er kritiske for å forstå hele kjøpsreisen.
Hva vi setter opp i GA4:
- Makrokonverteringer: Kjøp, demoforespørsler, lead-skjemaer
- Mikrokonverteringer: Scroll til 75 %, lagt til handlekurv, sett på video
2. Smart segmentering av data
For å forstå kundereisen setter vi opp disse segmentene:
- Trafikkilde: Betalt vs. organisk vs. sosiale medier
- Enhetstype: Mobil vs. desktop
- Engasjement: Brukere med høy vs. lav tid på siden
- Kjøpsintensjon: De som har lagt varer i handlekurv vs. bare browsere
Hvordan vi bruker det:
- Retargeting av brukere med høy kjøpsintensjon.
- Tilpassing av innhold basert på trafikkilde og atferd.
3. Systematisk testing og iterering
Optimalisering er en kontinuerlig prosess. Vi bruker denne testmetodikken:
- Hypotese basert på data (f.eks. «En mer synlig CTA vil øke konverteringer med 10 %»)
- A/B-test med statistisk signifikans
- Implementering av vinneren
- Start ny test basert på læringene
Vil du lære mer om hvordan du implementerer hypoteser i markedsføringen din?
Klikk for å lese her
Vil du vite mer?
Dette er bare en brøkdel av hva vi i Admirate gjør for å skape vekst for våre kunder. Vi tilbyr en gratis analyse av ditt nåværende oppsett, hvor vi identifiserer konkrete forbedringsområder og gir deg spesifikke anbefalinger.
💡 Har du spørsmål? Ta kontakt – vi elsker å diskutere vekst og optimalisering!
