5 kroków do skutecznej optymalizacji konwersji na stronie

Pozycjonowanie buduje widoczność i popularność strony w sieci. W efekcie pozycjonowania stron lub sklepu rosnący ruch powinien przekładać się na sprzedaż. Aby tak było, niezbędne jest włączenie w swoją strategię marketingu internetowego optymalizacji współczynnika konwersji. Na czym polega optymalizacja konwersji i jak je przeprowadzić?

Co to jest optymalizacja konwersji?

Optymalizacja konwersji to realizacja celu, więc dla każdej strony internetowej pod tym pojęciem kryje się coś innego. Skupmy się jednak na konwersji na stronach biznesowych i w sklepach internetowych, czyli na sprzedaży. W tym kontekście optymalizacja konwersji oznacza działania, które ułatwiają drogę klienta do zakupu i zwiększają szansę na pozyskanie sprzedaży.

 

Co wpływa na efektywność optymalizacji?

Nie zawsze do optymalizacji konwersji wystarczą zmiany na stronie. Norman Nielsen podaje kilka czynników, które oprócz funkcjonalności i wyglądu strony mogą wpływać na współczynnik konwersji:

• popularność marki i opinie o niej - jakie odczucia wywołuje marka?
• cena - produkty luksusowe będą cieszyły się dużym zainteresowaniem, ale tylko nieliczni mogą sobie na nie pozwolić
• proces sprzedażowy - czy wymaga długiego procesu decyzyjnego, konsultowania z kimś zakupu czy też można go zamknąć po jednej wizycie na stronie?
• przedmiot konwersji - sprzedaż jest trudniej pozyskać niż pobranie ebooka

Źródło: https://www.nngroup.com/articles/conversion-rates/

Dodajmy, że proponowanie przypadkowych rozwiązań trudno nazwać skuteczną optymalizacją konwersji. Podobnie kopiowanie rozwiązań, które sprawdziły się u konkurencji - też nie jest najbardziej efektywnym podejściem. Jakie kroki obejmuje w takim razie optymalizacja współczynnika konwersji i jak je przeprowadzić? 

1. Krok: Analiza

Zanim rozpoczniesz działania, powinieneś poznać wszystkie obszary związane z konwersją - klientów, rynek, konkurencję, produkt/usługę, skuteczność sprzedaży. Najważniejszym aspektem jest znajomość oczekiwań i potrzeb klientów. Trudno byłoby usprawniać działanie strony, jeśli nie wiemy, jakie usprawnienia są klientom potrzebne.

Research klientów może być drogi, ale sięgając po narzędzia marketingowe możemy te koszty zredukować. Większość stron i sklepów ma dostęp do danych z Google Analytics i Google Search Console. To dobry punkt wyjściowy, aby zebrać informacje do optymalizacji konwersji na temat:

• skuteczności kanałów pozyskania klienta,
• głębokości wizyt użytkowników konwertujących,
• ścieżki klientów
• najczęściej odwiedzanych podstron
• podstron, z których użytkownicy opuszczają stronę
• fraz, które wpisywali użytkownicy w Google
• CTR-u
• i wiele innych.

Jeśli dysponujemy narzędziem nagrywającym zachowania użytkowników lub zbierających dane o kliknięciach w formie map cieplnych - tym lepiej. Warto jednak podkreślić, że są to w większości płatne narzędzia i o ile strona nie było pod opieką agencji, rzadko zdarza się, aby miała dostęp do takich danych. Ciebie też to dotyczy? Wypróbuj Yandex Metricę, narzędzie to jest bezpłatne i pozwala nagrywać właśnie poruszanie kursorem przez klientów na stronie. Dzięki temu poznasz miejsca, w których klient się gubi i sprawdzisz, czy Twoim zdaniem intuicyjny projekt strony jest taki w praktyce.

 Heat mapa w bezpłatnym narzędziu Yandex Metrics. Źródło: metrica.yandex.com

Po co zbierać takie informacje? Etap researchu powinien zakończyć się określeniem problemu. Po analizie wszystkich informacji możemy przypuszczać, na jakim etapie pojawia się trudność z pozyskaniem konwersji i jakie czynniki mogą na to wpływać. Właściwa analiza danych jest tutaj kluczowa. Dla przykładu takie wskaźniki jak współczynnik odrzuceń czy średni czas trwania sesji są często interpretowane czarno-biało i bez uwzględnienia kontekstu. Zanim więc wyciągniemy pochopne wnioski, niezbędne jest nałożenie zebranych danych na kontekst biznesowy naszej strony lub sklepu.

 Ważnym działaniem na tym etapie jest gruntowne poznanie klienta i w efekcie opisanie go na potrzeby strategii CRO. Najpopularniejszą formą opisywania klienta jest stworzenie jednej lub kilku person. Dzięki temu łatwiej jest przypisać klientom potrzeby, wartości i oczekiwania. Persony klasycznie obejmują dane demograficzne, ale obecnie taka forma nie sprawdza się już tak dobrze. Na swojego użytkownika lepiej patrzeć przez pryzmat jego potrzeb, tego, co chce uzyskać kupując produkt lub korzystając z usługi, a także jakie ma zasoby i z jakimi wartościami się utożsamia.

 Przykładowa persona w bezpłatnym szablonie Justinmind. Źródło: www.justinmind.com/blog/user-persona-templates

 

Po stworzeniu persony warto zastanowić się, jakie kwestie w obrębie strony internetowej/sklepu i oferty będą ważne dla takiego modelowego użytkownika. Można to zrobić np. w formie pytań, które mógłby sobie zadać taki użytkownik, np.:

• gdzie znajdę koszty dostawy?
• czy mają moją ulubioną formę płatności?
• a co jeśli produkt mi się nie spodoba?
• czy zdążą z przesyłką przed świętami?
• jak dobrać właściwy rozmiar?
• jak mogę się z nimi skontaktować?
• gdzie znajdę mój ulubiony produkt?

To oczywiście tylko przykłady i pytania te będą różne w zależności od branży. Warto jednak przeprowadzić takie ćwiczenie i w ten sposób sprawdzić, czy stron dostarcza klientowi informacji, które potrzebuje, aby podjąć decyzję nie tylko o zakupie, ale w ogóle o dalszym przeglądaniu oferty.

Na wstępie wspomnieliśmy, że badanie klientów może być kosztowne. Mamy tu na myśli takie działania jak:

• wywiady z klientami,
• grupy focusowe,
• obserwacje klientów.

Są to działania, które wymagają zebrania grupy, poświęcenia czasu na rozmowę, a następnie zebranie i przetworzenie wyników takich badań. Relatywnie niedrogim rozwiązaniem są ankiety połączone z próbnymi zakupami lub próbnym zamówieniem usługi. Badania z udziałem grup zakładają wynagrodzenie lub chociaż przekazanie produktów czy dostępu do usługi dla uczestników. Do złych rozwiązań na pewno warto zaliczyć rozsyłanie ankiet do znajomych i rodziny. Zależy nam na obiektywnych odpowiedziach.

Cennym źródeł wiedzy na temat grupy docelowej jest dział sprzedaży lub obsługi klienta. Osoby z tych działów mogą wskazać najczęstsze bolączki, oczekiwania, powody podjęcia lub zakończenia współpracy, a nawet język jakim posługują się klienci (istotne na etapie tworzenia treści). Obsługa klienta pierwsza dowiaduje się, jakie emocje wywołuje firma, produkt i usługa. Ma wiedzę z pierwszej ręki na temat wizerunku firmy w oczach klienta i...efektywności działań marketingowych i strony internetowej. Często jednak sklepy internetowe automatyzują obsługę klienta i nie mają dużej styczności z klientami.

2. krok: Określenie hipotezy

Po gruntownej analizie danych i zebraniu wiedzy o klientach i problemach z dokonaniem konwersji możemy postawić hipotezę - określić problem, jaki stoi na drodze klienta do konwersji, zaproponować potencjalne rozwiązanie problemu i przewidywany efekt po wdrożeniu rozwiązania. Istotne jest, aby formułować hipotezy tak, aby można było je przetestować. Jeśli w wyniku wdrożenia rozwiązania nie możemy określić efektu w formie konkretnych danych z narzędzi, np. głębokość wizyty, sprzedaż, liczba pobrań formularza itp., taka hipoteza nie jest przydatna. Hipoteza musi też mieć związek z celami strony internetowej i wynikać z przeprowadzonych na wstępie badań i analiz.

Przykładem hipotezy może być:

Dodanie informacji o tym, ile brakuje klientowi do darmowej dostawy, zwiększy średnią wartość koszyka o ok. 40%.

Taka hipoteza mogłaby powstać np. w przypadku sklepu, w którym średnia wartość koszyka wynosi 70 zł, a tymczasem już od 100 zł klient nie zapłaciłby za przesyłkę. Można więc przypuszczać, że gdyby o tym wiedział, dobrałby dodatkowe produkty, aby uniknąć płatności za kuriera. W tym wypadku twardymi danymi będzie średnia wartość koszyka. Takie informacje, czyli źródło naszych przypuszczeń, powinny także stać się elementem hipotezy:

W wyniku analizy średniej wartości koszyka i zestawieniu jej z minimalną kwotą niezbędną do otrzymania darmowej przesyłki uznaliśmy, że informowanie klienta o darmowej dostawie od 100 zł może zmotywować do zwiększenia wartości koszyka. Dzięki temu średnia wartość koszyka wynosząca obecnie 70 zł, może zwiększyć się do co najmniej 100 zł, a tym samym odnotujemy średni wzrost wartości koszyka na poziomie ok 40%.

Z pewnością jednak można byłoby taki efekt uzyskać w różny sposób. Może lepiej byłoby dać darmową dostawę dla wszystkich kwot, ale zwiększyć ceny? Hipotezę możemy też formować, wychodząc od oczekiwanego efektu i starając się stworzyć scenariusze, które pozwolą ten efekt osiągnąć. Jeśli faktycznie mamy kilka rozwiązań problemu, które mogą generować te same rezultaty, powinniśmy ostatecznie wybrać jedno, które naszym zdaniem ma największe szanse na sukces.

Podsumowując hipoteza powinna zawierać:

• propozycję rozwiązania problemu
• uzasadnienie potencjalnego sukcesu w analizie
• prognozowany efekt wdrożenia

3. krok: Wybór priorytetów

Na tym etapie Twoim celem jest zweryfikowanie zasadności hipotezy. Powstaje jednak pytanie, na których podstronach testować rozwiązanie? Skupić się na stronie głównej, czy może na stronach finalizacji zakupu? A może testować wszystkie na raz? To normalne, że masz problem z podjęciem decyzji. Wsparcia możesz szukać w narzędziach - szablonach, które ułatwiają ułożenie priorytetów i określenie, jakiego typu i gdzie przeprowadzone testy mogą dać nam największe korzyści. Często sięgamy także po sprawdzone schematy, np. rozpoczynamy od optymalizacji strony, która odgrywa największą rolę w pozyskaniu konwersji, jest najczęściej odwiedzana lub analizujemy zachowania klientów konwertujących. Jeśli takie podejście przynosi efekty, możesz się ich trzymać. Jeśli jednak jest efektywne, spróbuj schematów wypracowanych przez ekspertów od optymalizacji współczynnika konwersji.

Model PIE

Jednym ze schematów do określania priorytetów w testowaniu jest zaprojektowany przez Chrisa Gowarda model PIE. PIE - czyli angielski skrót od Potential, Importance, Ease. Kolejne słowa oznaczają Potencjał - jaka jest szansa, że coś się zmieni i czy ta zmiana jest istotna, Znaczenie, czy wprowadzona zmiana rzeczywiście wpływa na zwiększenie współczynnika konwersji, Łatwość - w przetestowaniu i we wdrożeniu rozwiązania. Jak można się domyślić, osobie stawiającej pierwsze kroki w CRO trudno będzie działać zgodnie z metodologią PIE. Poszczególne kategorie metodologii są nieuchwytne i oceniane w dosyć subiektywny sposób. Na pewno w tym przypadku niezbędne jest duże doświadczenie i wiedza. Więcej na ten temat można przeczytać firmowym blogu twórcy https://www.widerfunnel.com/how-to-prioritize-conversion-rate-optimization-tests-using-pie/.

 

Model PXL

Być może lepszymi rozwiązaniami byłyby metodologie oparte na skali liczbowej: PXL Framework czy też HotWire Framework. Poniżej przykład schematu metodologii PXL, która składa się z pytań, a odpowiedziami są liczby. Dzięki temu wynik priorytetyzacji również jest liczbowy i ma bardziej obiektywny wydźwięk. Gotowy schemat znajdziecie online, dzięki uprzejmości autorki z bloga ConversionXL https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DGuw1vkqYZ61plOpTcGHFDvh4MMP4kaRnlTtaXSWrJA/edit#gid=0

 

4. krok: Testowanie hipotezy

Gdy już określimy hipotezę i ułożymy plan priorytetów, przechodzimy do fazy testowania. Mamy do dyspozycji różne metody, skupimy się tu na omówieniu dwóch najpopularniejszych: testów A/B oraz testów wielowymiarowych.

Testy A/B

Chyba najpopularniejszą metodą testowania nowych rozwiązań są testy A/B. Polegają one na tym, że jednocześnie dostępne są dwie wersje strony i losowo wyświetlają się one użytkownikom. Podczas testów A/B np. ja i Ty możemy widzieć dwie różne wersje tej samej strony. W praktyce więc dzielimy naszych odbiorców na dwie (lub więcej) grup, wyświetlamy im różne wersje strony i porównujemy efektywność nowych rozwiązań, względem wersji pierwotnej strony.

Jednak aby testy A/B były miarodajne, potrzebujemy dużego, konwertującego ruchu na obu wersjach strony i dodatkowo czasu na przeprowadzenie testowania. Przykładowo testowanie dwóch wersji przez jeden dzień na grupie kilkudziesięciu użytkowników może być nieefektywne - jaka jest szansa, że skonwertują, jeśli zwykle mamy 2 konwersje na 1000 odwiedzin? Warto pamiętać, że w przypadku stron internetowych i sklepów część odwiedzin nie jest intencjonalna, tzn. ktoś mógł odwiedzić stronę przez przypadek, przez pomyłkę. To jasne, że takie osoby nie będą konwertować, choćbyśmy im przygotowali najlepiej zoptymalizowany landing page.

Jeśli Twoja strona już ma wielu konwertujących użytkowników, testy A/B są rewelacyjną metodą na sprawdzenie nowych rozwiązań. W przeciwieństwie do przeprowadzanych w izolacji testów użytecznościowych lub wywiadów z użytkownikami, pokazują jak faktycznie zachowują się Twoi użytkownicy i co rzeczywiście na nich działa.

A jeśli masz jednak małą liczbę konwersji? Wtedy możesz sobie pozwolić na wdrażanie rozwiązań od razu dla wszystkich użytkowników i obserwować, czy dzięki temu konwersje rosną.

 

Testy wielowymiarowe

Ta metoda testowania zmian na stronie pozwala na utworzenie różnych wariantów strony z różną kombinacją zmian. Np. gdy chcemy przetestować zarówno układ menu, jak i przycisk “kup teraz” i mamy po dwa rozwiązania każdego z tych elementów, testowanie obejmowałoby następujące kombinacje:

Menu A + przycisk A
Menu B + przycisk B
Menu A + przycisk B
Menu B + przycisk A

Dzięki temu mamy wgląd w różne scenariusze i badamy zależności pomiędzy elementami na stronie. Przy testach A/B wspominaliśmy jak istotna jest odpowiednia próba użytkowników do testu. W przypadku testów wielowymiarowych próba musi być jeszcze większa, bo np. zgodnie z powyższym schematem potrzebujemy aż 4 duże konwertujące grupy użytkowników, aby wyciągnąć wartościowe wnioski.

Prowadzenie testów A/B i wielowymiarowych ułatwiają specjalne narzędzia, np.:

• Google Optimize
• Optimizely
• VWO
• AB Tasty

i wiele innych, zagranicznych narzędzi (może znasz polskie, które warto polecić?).

5. krok: Wnioski i podsumowania

Na koniec sprawdzamy, czy rozwiązanie zadziałało i je wdrażamy. Proste, prawda? Niestety na tym nie kończy się optymalizacja konwersji. W większości przypadków nie mamy do czynienia z tak prostą sytuacją. Co warto wiedzieć na etapie wniosków?

• Pomyślna weryfikacja hipotezy to nie wszystko - nawet jeśli testy wykazały, że nowe rozwiązanie faktycznie przyczynia się do większej konwersji rozważ: czas potrzebny na wdrożenie, potencjalne błędy wynikające ze zmian (czy nie ryzykujesz np. przestoju w sprzedaży na czas wdrożenia), możliwości - czy nie ma przeszkód technicznych, aby wdrożyć rozwiązanie w całym serwisie
• Im skuteczniejsza strona tym trudniej znaleźć ulepszenia - jeśli pracujesz nad optymalizacją konwersji w sklepie, który ma już wysoką sprzedaż znalezienie rozwiązań, które przyniosą dużą poprawę będzie znacznie trudniejsze niż w sklepie, w którym sprzedaż jest zerowa
• Niepomyślna weryfikacja hipotezy wymaga przeformułowania jej i powtórzenia całego procesu - jeśli testy wykazały, że nowe rozwiązanie nie zwiększa liczby konwersji, naturalnym krokiem jest zmiana hipotezy, wyszukanie innych potencjalnych rozwiązań i przeprowadzenie procesu od nowa
• Niejednoznaczny wynik testów wymaga dodatkowego zbadania - jeśli w wyniku testów skuteczność starej i nowej wersji strony są porównywalne, warto wprowadzić dodatkowe badania, aby uzyskać jednoznaczny wynik, a może taka sama skuteczność = tak samo niska skuteczność?

Podsumowanie

Przygodę z optymalizacją konwersji zaczyna się zwykle od testowego wdrożenia rozwiązań, które dały innym efekty. Nie można stwierdzić, że taka strategia skazana jest na porażkę, ale z czasem strona wymaga bardziej drobiazgowej pracy. Wdrożenie procesu optymalizacji konwersji jest odpowiedzią dla wymagających sklepów, które chcą wciąż się doskonalić i rozwijać sprzedaż.