Benut UPI om keywordinvesteringen te rangschikken op basis van geprojecteerde winst en herverdeel content-, link- en CRO-budgetten voor snellere, beter verdedigbare omzetgroei.
De Usage Propensity Index (UPI) kwantificeert op een schaal van 0-1 of 0-100 hoe waarschijnlijk het is dat verkeer uit een bepaalde keywordcluster of gebruikerssegment een omzetgenererende actie uitvoert, gebaseerd op eerdere gedrags- en contextsignalen. SEO-specialisten gebruiken UPI-scores om prioriteiten te stellen voor content, linkbuilding en CRO, waarbij middelen worden ingezet op pagina’s en zoekopdrachten met de hoogste voorspelde winstimpact.
De Usage Propensity Index geeft op een schaal van 0-1 of 0-100 weer hoe waarschijnlijk het is dat een bezoek afkomstig van een specifiek keywordcluster, URL of gebruikerssegment een omzetactie voltooit (aankoop, MQL, start proefperiode). De score combineert historische conversiedata, intentsignalen (zoekmodifiers, aangeklikte SERP-features) en contextuele factoren (apparaat, tijdstip, locatie) tot één waarde. In de praktijk tonen SEO-specialisten de UPI in dashboards om te bepalen welke pagina’s extra content, linkwaarde of CRO-inspanningen verdienen, omdat zij statistisch het grootste winstpotentieel per extra bezoek opleveren.
conversions / sessions per cluster, gesmoothd met een Bayesiaanse prior om overfitting op rijen met weinig volume te voorkomen.Het inzetten van een Usage Propensity Index brengt SEO-, CRO- en contentteams op één lijn rond winst—en zet rankingswinst om in marge, niet alleen traffic.
UPI kwantificeert de waarschijnlijkheid dat een gebruiker (of segment) binnen een gedefinieerd tijdsvenster een cruciale actie uitvoert, relatief aan de gemiddelde gebruiker. Waar ruwe gebruiksfrequentie alleen gebeurtenissen telt, normaliseert UPI die activiteit ten opzichte van cohort- of populatienormen, waardoor zichtbaar wordt welke gebruikers statistisch gezien meer (of minder) geneigd zijn om binnenkort te engageren. Dit maakt het voor growth-teams eenvoudiger om outreach, experimenten of feature-launches te prioriteren richting cohorten met het hoogste conversie-upliftpotentieel.
Eerst bereken je het checkoutpercentage van elk segment: Segment A: 1.680 ÷ 2.400 = 0,70 Segment B: 1.440 ÷ 3.200 = 0,45 UPI = segmentpercentage ÷ platformgemiddelde. Segment A UPI: 0,70 ÷ 0,55 ≈ 1,27 Segment B UPI: 0,45 ÷ 0,55 ≈ 0,82 Een UPI > 1 voor Segment A betekent dat gebruikers 27 % meer kans hebben dan gemiddeld om af te rekenen, waardoor dit segment zichzelf kan onderhouden. Een UPI < 1 voor Segment B betekent dat gebruikers 18 % minder kans hebben, waardoor dit segment de logische doelgroep is voor een retentie- of activatiecampagne.
Stijgende sessies met een dalende UPI (Unique Purchase Intent-metric) duiden erop dat de cohort meer bladert maar minder efficiënt converteert (of de North Star-actie uitvoert)—mogelijke oorzaken: feature-frictie, prijstwijfels of irrelevante contentweergave. Ik zou een funnel-drop-off-analyse uitvoeren om precies vast te stellen waar de betrokkenheid afneemt, en daarna een A/B-test draaien op een frictieverlagende oplossing, zoals het stroomlijnen van de checkout of het tonen van contextuele prompts bij de geïdentificeerde stap.
UPI richt zich op de relatieve waarschijnlijkheid van een actie—handig voor targeting—maar kan het absolute volume verhullen. In een kleine gebruikersbasis kan een cohort een indrukwekkende UPI laten zien dankzij een paar power users, wat een vals gevoel van tractie geeft. Combineer UPI met de Absolute Action Count (bijv. wekelijks actieve trials of MRR) om ervoor te zorgen dat segmenten met een hoge neiging ook groot genoeg zijn om betekenisvolle omzet te genereren.
✅ Better approach: Bereken de index afzonderlijk voor duidelijke cohorten (bijv. nieuwe vs. terugkerende klanten, self-service vs. enterprise) en stel cohortspecifieke drempelwaarden in, zodat product- en marketingteams acties kunnen triggeren die daadwerkelijk aansluiten.
✅ Better approach: Automatiseer wekelijkse of maandelijkse hertraining met recente eventdata, bewaak driftdashboards en voer periodieke backtests uit om ervoor te zorgen dat de predictieve lift boven je minimaal haalbare drempel blijft.
✅ Better approach: Fixeer het trainingsvenster op de gegevens die beschikbaar zijn op het beslismoment, sluit post-eventvariabelen uit en valideer met out-of-time cross-validation voordat je het model naar de live-pijplijn uitrolt.
✅ Better approach: Beschouw UPI als een leidende indicator, combineer het met achterlopende KPI’s (LTV, churn) en voer experimenten uit die het downstream-effect aantonen, zodat niemand de score kan manipuleren ten koste van echte groei.
Een hoge EVR zet je backlog om in snelle learnings, …
Meet de Sales Assist Velocity om overdrachtsvertraging te isoleren, lead-to-deal-cycli …
Kwantificeer vooraf de geloofwaardigheid van influencers om backlinks te verkrijgen …
Monitor verschuivingen in DAU/MAU om door rankings gedreven retentiegaten bloot …
Usage Expansion Loops (loops voor gebruiksgroei) zetten passief verkeer om …
Zet klikken afkomstig van partners om in deals die 3× …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial