5 шагов к эффективной оптимизации конверсии сайта

 Зачем собирать такую ​​информацию? Этап исследования должен заканчиваться определением проблемы. Проанализировав всю информацию, можно предположить, на каком этапе возникает сложность с получением конверсии и какие факторы могут на это повлиять. Правильный анализ данных является ключевым здесь. Например, такие показатели, как показатель отказов или средняя продолжительность сеанса, часто интерпретируются черно-белым образом и вне контекста. Поэтому, прежде чем делать поспешные выводы, необходимо применить собранные данные к бизнес-контексту нашего сайта или магазина.

 

 

Важным действием на этом этапе является доскональное знакомство с клиентом и, как следствие, описание его для нужд CRO-стратегии. Самая популярная форма описания клиента — создание одного или нескольких персонажей. Это упрощает определение потребностей, ценностей и ожиданий клиентов. Персоны классически включают демографические данные, но в настоящее время эта форма работает не так хорошо. Лучше смотреть на своего пользователя через призму его потребностей, что он хочет получить, покупая товар или пользуясь услугой, а также какие ресурсы у него есть и с какими ценностями он себя идентифицирует.

 

После создания персоны стоит подумать, какие вопросы в рамках сайта/магазина и предложения будут важны для такого модельного пользователя. Это можно сделать, например, в виде вопросов, которые такой пользователь мог бы задать себе, например:

• где можно узнать стоимость доставки?
• у них есть моя любимая форма оплаты?
• Что делать, если мне не нравится продукт?
• Отправят до Рождества?
• как выбрать правильный размер?
• как я могу связаться с ними?
• где я могу найти мой любимый продукт?

Конечно, это всего лишь примеры, и эти вопросы будут варьироваться от отрасли к отрасли. Однако стоит провести такое упражнение и таким образом проверить, предоставляет ли веб-сайт покупателю информацию, необходимую ему для принятия решения не только о покупке, но и о дальнейшем просмотре предложения.

Мы упомянули в начале, что исследование клиентов может быть дорогостоящим. Мы имеем в виду такие виды деятельности, как:

• интервью с клиентами,
• фокус группы,
• наблюдения клиентов.

Это действия, которые требуют сбора группы, выделения времени для разговора, а затем сбора и обработки результатов такого исследования. Относительно недорогим решением являются опросы в сочетании с пробными покупками или пробным заказом услуги. Исследования с участием групп предполагают вознаграждение или, по крайней мере, передачу продуктов или доступа к услуге для участников. Плохие решения, безусловно, включают отправку опросов друзьям и семье. Нам важны объективные ответы.

Ценным источником информации о целевой группе является отдел продаж или обслуживания клиентов. Люди из этих отделов могут указать наиболее распространенные проблемы, ожидания, причины начала или прекращения сотрудничества и даже язык, используемый клиентами (важно на этапе создания контента). Служба поддержки клиентов первой узнает, какие эмоции вызывает компания, продукт или услуга. Он не понаслышке знает об имидже компании в глазах клиента и… об эффективности маркетинговой деятельности и сайта. Однако часто интернет-магазины автоматизируют обслуживание клиентов и мало контактируют с покупателями.

2-й шаг: определение гипотезы

После тщательного анализа данных и сбора знаний о клиентах и ​​проблемах с конверсией мы можем выдвинуть гипотезу - выявить проблему, с которой клиент находится на пути к конверсии, предложить потенциальное решение проблемы и ожидаемый эффект после внедрения решения . Важно формулировать гипотезы таким образом, чтобы их можно было проверить. Если в результате внедрения решения мы не можем определить эффект в виде конкретных данных от инструментов, например, глубины посещений, продаж, количества загрузок формы и т. д., то такая гипотеза бесполезна. Гипотеза также должна быть связана с целями веб-сайта и должна быть результатом исследований и анализа, проведенных в начале.

Примером гипотезы может быть:

Добавление информации о том, сколько клиенту не хватает для бесплатной доставки, увеличит среднюю стоимость корзины примерно на 40%.

Такая гипотеза может возникнуть, например, в случае магазина, где средняя стоимость корзины составляет 70 злотых, а покупатель не будет платить за доставку от 100 злотых. Поэтому можно предположить, что если бы он знал об этом, то выбрал бы дополнительные продукты, чтобы не платить за курьера. В этом случае твердыми данными будет средняя стоимость корзины. Такая информация, т.е. источник наших предположений, также должна стать частью гипотезы:

В результате анализа средней стоимости корзины и сравнения ее с минимальной суммой, необходимой для получения бесплатной доставки, мы решили, что информирование покупателя о бесплатной доставке от 100 злотых может мотивировать увеличить стоимость корзины. Благодаря этому средняя стоимость корзины, которая в настоящее время составляет 70 злотых, может увеличиться как минимум до 100 злотых, и, таким образом, мы зафиксируем среднее увеличение стоимости корзины на уровне около 40%.

Однако этот эффект, безусловно, может быть достигнут разными путями. Может быть лучше дать бесплатную доставку на все суммы, но повысить цены? Мы также можем сформировать гипотезу, исходя из ожидаемого эффекта и пытаясь создать сценарии , которые позволят достичь этого эффекта. Если у нас есть несколько решений проблемы, которые могут дать одинаковые результаты, мы должны в конечном итоге выбрать то, которое, по нашему мнению, имеет наилучшие шансы на успех.

Таким образом, гипотеза должна включать:

• предложение решить проблему
• обоснование потенциального успеха анализа
• предполагаемый эффект от внедрения

3-й шаг: Выбор приоритетов

На этом этапе ваша цель — проверить правильность гипотезы. Однако возникает вопрос, на каких подстраницах тестировать решение?Сосредоточиться на главной странице или страницах оформления заказа? Или, может быть, протестировать их все сразу? Это нормально, когда возникают проблемы с принятием решения. Вы можете искать поддержку в инструментах — шаблонах, которые упрощают расстановку приоритетов и определяют, какой тип и где из проведенных тестов может дать нам наибольшую пользу. Также мы часто используем проверенные схемы, например, начинаем с оптимизации той страницы, которая играет наибольшую роль в получении конверсий, которую чаще всего посещают, или анализируем поведение конверсионных клиентов. Если этот подход работает, вы можете придерживаться его. Однако, если это эффективно, попробуйте схемы, разработанные экспертами по оптимизации конверсии.

ПИЕ-модель

Одной из схем определения приоритетов тестирования является модель PIE, разработанная Крисом Говардом. PIE — английская аббревиатура от Potential, Importance, Ease. Следующие слова означают Потенциал — какова вероятность того, что что-то изменится и является ли это изменение значительным, Значимость — действительно ли введенное изменение повышает коэффициент конверсии, Легкость — в тестировании и внедрении решения. Как вы можете догадаться, человеку, делающему первые шаги в CRO, будет сложно следовать методологии PIE. Отдельные категории методики неуловимы и оцениваются довольно субъективно. Конечно, в этом деле нужен большой опыт и знания. 

Модель PXL

Возможно, лучшими решениями были бы методологии, основанные на числовой шкале: PXL Framework или HotWire Framework. Ниже приведен пример схемы методологии PXL, состоящей из вопросов и ответов в виде чисел. Благодаря этому результат расстановки приоритетов также является числовым и имеет более объективный подтекст.

4-й шаг: проверка гипотез

Как только мы определяем гипотезу и устанавливаем план приоритетов, мы переходим к этапу тестирования. В нашем распоряжении есть различные методы, здесь мы сосредоточимся на обсуждении двух наиболее популярных из них: A/B-тестирование и многовариантное тестирование.

A/B-тестирование

Вероятно, самым популярным методом тестирования новых решений является A/B-тестирование. Они заключаются в том, что одновременно доступны две версии страницы и они отображаются пользователям случайным образом. Например, во время A/B-тестирования мы с вами можем увидеть две разные версии одной и той же страницы. На практике мы делим наших получателей на две (или более) группы, показываем им разные версии сайта и сравниваем эффективность новых решений с оригинальной версией сайта.

Однако, чтобы A/B-тесты были надежными, нам нужен большой конверсионный трафик на обеих версиях веб-сайта и дополнительное время для тестирования. Например, тестирование двух версий в течение одного дня на группе из нескольких десятков пользователей может оказаться неэффективным — каков шанс, что они сконвертируются, если у нас обычно 2 конверсии на 1000 посещений? Стоит помнить, что в случае с сайтами и магазинами некоторые посещения не являются преднамеренными, т.е. кто-то может зайти на сайт случайно, по ошибке. Понятно, что такие люди не будут конвертироваться, даже если мы подготовим для них максимально оптимизированный лендинг.

Если на вашем сайте уже много конвертирующих пользователей, A/B-тестирование — отличный способ протестировать новые решения. В отличие от изолированных юзабилити-тестов или опросов пользователей, они показывают, как на самом деле ведут себя ваши пользователи и что для них действительно работает.

Но что, если у вас мало конверсий? Тогда вы сможете позволить себе внедрять решения сразу для всех пользователей и наблюдать, увеличится ли в результате конверсия.

Многомерные тесты

Этот метод тестирования изменений на странице позволяет создавать разные варианты страницы с разными комбинациями изменений. Например, если мы хотим протестировать макет меню и кнопку «Купить сейчас», и у нас есть два решения для каждого из этих элементов, тестирование будет включать следующие комбинации:

Меню A + кнопка A
Меню B + кнопка B
Меню A + кнопка B
Меню B + кнопка A

Благодаря этому мы имеем представление о различных сценариях и изучаем отношения между элементами на странице. В отношении A/B-тестирования мы упомянули, как важно иметь хорошую выборку пользователей для теста. В случае многовариантных тестов выборка должна быть еще больше, потому что, например, по приведенной выше схеме нам нужно целых 4 большие конверсионные группы пользователей, чтобы сделать ценные выводы.

Проведение A/B и многомерных тестов облегчается специальными инструментами, например:

• Гугл Оптимизация
• Оптимизировано
• Фольксваген
• АБ Вкусно

Шаг 5: Выводы и резюме

Наконец, мы проверяем, сработало ли решение, и реализуем его. Просто, верно? К сожалению, оптимизация конверсии на этом не заканчивается. В большинстве случаев мы имеем дело не с такой простой ситуацией. Что стоит знать на этапе подачи заявки?

• Успешная проверка гипотезы — это еще не все — даже если тесты показали, что новое решение на самом деле способствует более высокой конверсии, учитывайте: время, необходимое для внедрения, возможные ошибки, возникающие в результате изменений (рискуете ли вы, например, простои в продажах на время внедрение), возможности - нет ли технических препятствий для внедрения решения на всей площадке
• Чем эффективнее страница, тем сложнее найти улучшения — если вы работаете над оптимизацией конверсии в магазине, который уже имеет высокие продажи, найти решения, которые принесут много улучшений, будет гораздо сложнее, чем в магазине, где продажи равны нулю
• Неудачная проверка гипотезы требует ее переформулировки и повторения всего процесса — если тесты показали, что новое решение не увеличивает количество конверсий, естественным шагом является изменение гипотезы, поиск других потенциальных решений и повторный запуск процесса.
• Неоднозначный результат теста требует дополнительного тестирования - если эффективность старой и новой версии сайта сравнима, то стоит ввести дополнительные тесты для получения четкого результата, а может одинаковая эффективность = такая же низкая эффективность?

Резюме

Приключения с оптимизацией конверсии обычно начинаются с тестового внедрения решений, которые дали результаты другим. Нельзя сказать, что такая стратегия обречена на провал, но со временем сайт требует более кропотливой работы. Внедрение процесса оптимизации конверсии — это ответ требовательным магазинам, которые хотят постоянно совершенствоваться и развивать продажи.