Przychodzi taki moment kiedy zaczynamy zastanawiać się co możemy zrobić aby poprawić użyteczność sklepu a tym samym zwiększyć generowane przez niego zyski. Sama ergonomia użytkowania sklepu internetowego wpływa na doznania odwiedzających go internautów, co z kolei wiąże się z emocjami jakie zostają powiązane z daną marką na długi czas po wizycie w wirtualnym sklepie. Nawet jeden krytyczny problem potrafi skutecznie utrudnić realizację celu lub sprawić, że użytkownik nie powróci ponownie na stronę. Zarówno jedna jak i druga sytuacja to realna strata dla firmy.
Jakie kroki podjąć aby wyeliminować taką sytuację? Co zrobić aby skutecznie usunąć problemy stojące na drodze zwiększenia sprzedaży i współczynnika konwersji w naszym sklepie? Przedstawiamy 5 kroków, dzięki którym będziesz w stanie sam zidentyfikować problem i nadać mu ważność, znaleźć rozwiązanie, sprawdzić je na swoich użytkownikach a następnie wybrać najoptymalniejszą możliwość.
1. Znajdź problem
Jeżeli jeszcze nie zacząłeś, zacznij zbierać dane ilościowe Twojego sklepu internetowego. Możemy to zrobić za pomocą różnych narzędzi, najpopularniejszego Google Analytics lub mniej znanego Piwik, czy Yandex Metrica. Do tego celu sprawdzi się również domyślny moduły statystyk w używanym CMSie pod warunkiem, że gromadzi wystarczającą ilość potrzebnych danych. Nie będziemy tu skupiać się na ich implementacji czy konfiguracji, a raczej na wykorzystaniu w kontekście poprawy użyteczności sklepu.
Analiza danych pozwoli na wstępne oględziny kondycji sklepu oraz identyfikację potencjalnych problemów. To właśnie w tym momencie wytypowane zostaną elementy, które stwarzają trudności odwiedzającym użytkownikom. Przy analizie staraj się być tak wnikliwy jak to tylko możliwe, używaj segmentów, poznaj kontekst odwiedzin. Możemy wyznaczyć kilka etapów na ścieżce użytkownika, którym należy się bliżej przyjrzeć.
Wejście do sklepu – pierwszy kontakt użytkownika z witryną
Dowiedz się które podstrony są podstronami docelowymi czyli tymi, które użytkownik odwiedza w pierwszej kolejności po odwiedzeniu witryny. Sprawdź ich współczynniki odrzuceń w odniesieniu do średniej, przyjrzyj się podstronom z gorszymi wynikami.
Przy analizie konkretnej podstrony, dane należy segmentować, ponieważ ogólny współczynnik odrzuceń może nie powiedzieć nam wszystkiego. Sprawdźmy czy dany kanał wyraźnie nie odstaje od reszty zaniżając lub zawyżając średnią dla podstrony. W takim przypadku może to wynikać ze specyfiki kanału lub być wyraźną wskazówką, że czas najwyższy zweryfikować jego efektywność. Należy pamiętać, że na zachowanie użytkownika na stronie wpływ ma również jakość pozyskiwanego ruchu.
Jeżeli już ustalimy, że pozyskiwany ruch jest odpowiedniej jakości oraz kierowany na odpowiednią stronę, a pomimo tego współczynnik jest zbyt wysoki, stanowić to może istotną wskazówkę do dalszej analizy.
Schematy zachowania użytkowników
Kontekst odwiedzin może być cenną wskazówką dla biznesu internetowego, w inny sposób będzie zachowywał się użytkownik odwiedzający sklep na urządzeniu mobilnym a w jeszcze inny osoba na komputerze. W pierwszym przypadku poszukujący może robić rozeznanie, w tym drugim natomiast dokona faktycznego zakupu. Oczywiście zależności te ulegają ciągłym zmianom, coraz większa liczba osób realizuje transakcje na swoim urządzeniu mobilnym. Co ciekawe sytuacja używania smartfona może być często inna od tego w jaki sposób to sobie wyobrażamy (kiedy nie mamy dostępu do komputera, w komunikacji miejskiej, podczas spaceru), niejednokrotnie będzie to domowe zacisze, kiedy dana osoba np. siedzi wygodnie na kanapie.
Sprawdźmy czy witryna jest dostosowana do urządzeń mobilnych i wyświetla się poprawnie na każdej rozdzielczości. Wyraźnie dłuższy czas może być przesłanką do tego, że jest problem z dostosowaniem witryny.
Analiza fraz wyszukiwanych przez użytkowników w wyszukiwarce wewnętrznej sklepu może być pomocna przy ustalaniu lub zmianie kategorii i filtrów. Wpisywane frazy dają obraz na to, czego użytkownicy szukają. Jeżeli często wyszukiwana jest marka, może okazać się, że przydatne będą dodatkowe parametry filtrowania ze względu na producenta.
Koszyk
Ostatnia prosta na drodze do transakcji czyli koszyk. Należy przyjrzeć mu się dokładniej i sprawdzić czy aby któryś z kroków nie jest problematyczny dla odwiedzających go użytkowników. Podstawą do analizy ilościowej będzie np. konfiguracja celów oraz kroków pośrednich w Google Analytics. Dowiemy się, w jakim kroku, jaki odsetek odwiedzających opuszcza nasz sklep, w przypadku kiedy wartość znacznie odbiega od normy, będzie to wskazówka do dalszej analizy jakościowej.
Jeżeli każdy z kroków koszyka posiada unikalny adres URL, informacje o wyjściach na poszczególnych etapach możemy uzyskać przechodząc do zakładki „Zachowanie” -> „Zawartość witryny” -> „Strony wyjścia”.
A następnie filtrując URLe wg. danej frazy, dzięki czemu zyskamy informację nt. liczby wyjść z poszczególnych kroków koszyka.
To tylko niektóre z przykładów danych, które możemy analizować. Badając statystyki strony segmentuj informacje, bądź dociekliwy, staraj się zrozumieć schemat zachowania użytkowników, pamiętaj również, że każda z grup odbiorców będzie miała inny cel, inaczej będzie zachowywała się osoba poszukująca „prezentu dla brata”, inaczej natomiast osoba poszukująca „nowej gry sportowej na konsole”, a jeszcze inaczej ta, poszukująca „gry Fifa 18” – pomino tego, że każda z nich kupi finalnie ten sam produkt.
2. Użyj lupy - analiza jakościowa
Po wytypowaniu potencjalnego problemu za pomocą analizy ilościowej przychodzi czas na analizę jakościową, która pozwoli dokładniej przyjrzeć się danemu zagadnieniu. Możemy do tego celu użyć różnych metod, do zdalnych niemoderowanych badań może to być Hotjar, Mouseflow, Crazy Egg lub Yandex.
Zaimplementowanie kodu umożliwi rozpoczęcie nagrywania użytkowników oraz wygenerowanie heatmap na podstawie odwiedzin.
Wideo pozwoli zaobserwować to w jakiś sposób internauta wchodzi w interakcję ze sklepem w sprzyjającym mu środowisku (dom), z którymi dokładnie elementami ma problem, czy jest to np. nieintuicyjna nawigacja, luka informacyjna lub nieczytelny układ treści.
Załóżmy, że w naszym sklepie z meblami wykryliśmy, iż z niektórych kart produktów częściej niż z innych, użytkownicy opuszczają sklep.
Dzięki możliwości filtrowania pozycji po odwiedzanej stronie szybko znajdziemy interesujące nas nagrania dotyczące pożądanych podstron.
Po obejrzeniu kilkunastu nagrań widzimy, że dzieje się to zaraz po tym jak oglądają zdjęcia produktu, próbują je powiększać oraz zmieniać na inne. Po kilkukrotnych kliknięciach kursorem widzimy jak odwiedzający opuszczę sklep. Okazuje się, że wspólnym elementem dla tych produktów są zbyt małe oraz słabszej jakości zdjęcia produktowe.
3. Nazwij swojego wroga
Czas najwyższy na postawienie hipotezy. Powinna informować o elemencie, którego dotyczy, przyczynie leżącej u podstaw problemu i wyniku, który spodziewamy się uzyskać po zmianie. W skrócie będzie wyglądała tak „Jeżeli… spowoduje to… dlatego, że..”, w przypadku naszych zdjęć produktowych:
„Jeżeli w każdej karcie produktu dodamy dobrej jakości zdjęcie, dodatkowo wszystkie zdjęcia produktu powiększymy o 30%, spowoduje to spadek współczynnika odrzuceń dlatego, że zdjęcia odgrywają dużą rolę w decyzji zakupowej dla asortymentu tego typu.”
Po zdefiniowaniu naszej hipotezy czas na jej weryfikację.
4. Zweryfikuj na użytkownikach
Sformułowana hipoteza wymaga weryfikacji. W tym zadaniu pomogą test A/B, które pozwalają ocenić skuteczność realizacji danego celu przez badane podmioty, z użyciem badanych przez nas wariantów. Innymi słowy podczas testów A/B, testujemy dwie wersje podstrony, różniące się jednym (testowanym) elementem na dwóch grupach użytkowników. Narzędzie testujące dzieli odwiedzających na tych, którym wyświetla wariant oryginalny oraz testowany. Oczywiście testować możemy nie tylko jeden element, ale również obszar lub cały widok. Co więcej w jednym czasie możemy testować kilka zmiennych. Możliwości jest wiele, to jaką wersję badania zastosujemy, zależne jest od tego co dokładnie chcemy zbadać.
Czas trwania testu powinien być na tyle długi, aby wziąć pod uwagę wszystkie zależności wynikające z różnych etapów cyklu np. różne pory dnia, tygodnia, miesiąca. Należy unikać przeprowadzania testu w sytuacjach wyjątkowych promocji, specjalnych akcjach np. mailing do własnej bazy odbiorców. Jak długo powinien trwać Twój test? Skorzystaj z kalkulatora.
No dobrze, ale jak właściwie przeprowadzić test? Możesz do tego celu użyć jednego z popularnych narzędzi: Optimizely, Omniconvert lub Google Optimize. Zmian możesz dokonać za pomocą wizualnego edytora, w bardziej skomplikowanych sytuacjach możesz potrzebować pomocy programisty.
Jak przebiega konfiguracja testu?
Zaczynamy tworzenie.
Nazywamy cel, podajemy adres URL oraz podajemy hipotezę eksperymentu.
Wybieramy wariant kontrolny, w wersji testowanej w edytorze wizualnym nanosimy odpowiednie zmiany.
A następnie adres URL poddawany testowi.
Przydzielamy ruch oraz konfigurujemy cel np. zakup.
Ustawiamy czas trwania testu, następnie uruchamiamy.
5. Wnioskowanie
Aby wyniki testów były miarodajne poziom ufności musi wynosić co najmniej 95%. Podstawą do wyboru efektywniejszej wersji są ustawione wcześniej cele testu. Cele mogą przyjąć postać sprzedaży czy też wcześniej wspomnianego współczynnika odrzuceń. Pomocny w ocenie wyników testu będzie kalkulator.
Po wyborze zwycięskiej wersji pora wdrożyć ją na stałe możliwie najszybciej, wszak to realny zysk dla sklepu internetowego. Jednak co jeżeli testowany wariant przyniósł gorsze wyniki od oryginału? Staraj się wtedy testować inną kombinacje elementu oraz inne elementy, które mogą być z nim w jakikolwiek sposób powiązane. Pamiętaj, że testy powinny być wykonywane cyklicznie.
