Dołącz do czytelników
Brak wyników

Jak podnosić konwersję w e-commerce bez zwiększania wydatków na ruch, wizyty i użytkowników?

Artykuł | 21 października 2018 | NR 39
289

Celem optymalizacji konwersji zawsze powinien być wzrost przychodów sklepu. Właściwie to prawidłowy technicznie termin nie powinien brzmieć „optymalizacja konwersji”, ale optymalizacja sprzedaży. Dlaczego?

Ponieważ konwersja to tylko jeden ze współczynników, którymi należy się zająć. Jeśli chcesz zoptymalizować tylko konwersję, to recepta jest bardzo prosta. Wystarczy w sklepie obniżyć ceny wszystkich produktów do poziomu 1 zł i konwersja skoczy pod sufit, tylko biznes sięgnie dna. W optymalizacji chodzi o wzrost, ale przede wszystkim wzrost średniej wartości odwiedzającego, a nie samej konwersji. 

Najważniejsze są dla nas następujące wskaźniki:

POLECAMY

  • współczynnik konwersji, czyli ile osób kupuje/ile osób odwiedza sklep,
  • średnia wartość transakcji,
  • średni przychód na odwiedzającego, czyli łącznie wygenerowany przychód/liczba odwiedzających.

Jeśli doprowadzisz do wzrostu współczynnika konwersji oraz średniej wartości transakcji, to średni przychód na odwiedzającego również musi ulec zwiększeniu.

Kiedy nie zajmować się optymalizacją konwersji?

Zanim jednak rzucisz się w wir optymalizacji, zweryfikuj, kiedy warto się nią zainteresować.
Odradzam rozpoczynania tego procesu, jeśli:

  • masz młody sklep, który ma kilka tysięcy odwiedzin w ciągu miesiąca,
  • masz już stabilny sklep, ale specyfika branży powoduje, że nie osiągasz nawet 100 konwersji miesięcznie, np. oferujesz luksusowe, drogie produkty, 
  • masz spore problemy wydajnościowe sklepu, poszczególne strony ładują się po kilkanaście sekund lub serwer nie jest w stanie obsłużyć aktualnego ruchu; w takiej sytuacji najpierw trzeba pomyśleć o przejściu na wydajniejszy serwer lub platformę sklepową,
  • wygląd i użyteczność sklepu pozostawia wiele do życzenia; najprościej to ustalić, weryfikując, kiedy ostatni raz odświeżany był design sklepu, jeśli więcej niż pięć lat temu (i w tym czasie nie było większych poprawek), to istnieje wysokie prawdopodobieństwo, że już czas najwyższy zbudować nową maskę serwisu, lepiej wykonać kompleksowy remont całego domu w jednym czasie, niż odnawiać kawałek po kawałku, ścianę po ścianie. 

Typowe błędy przy prowadzeniu optymalizacji konwersji

Masz cały bagażnik pomysłów. Przejrzałeś mnóstwo case studies, przeczytałeś drugie tyle e-booków o optymalizacji konwersji i uczestniczyłeś w webinarach, podczas których pokazano mnóstwo przykładów.

W związku z tym wiesz, które działania się sprawdzają, a które nie. Czasem zdarza się, że do optymalizacji zabiera się osoba z dużą wiedzą z zakresu User eXperiance, wierząc, że to wystarczy. Te wszystkie podejścia są niewystarczające. Dlaczego?

W interpretacji wyników najważniejsze są trzy czynniki: liczba konwersji, czas trwania i poziom ufności statystycznej. Wszystkie czynniki muszą być spełnione, aby uznać wynik testu za wiarygodny. Ponadto poziom ufności statystycznej musi być ustalany dla średniej wartości odwiedzającego.

Błąd nr 1: Kierujesz się własną opinią, co zmieniać w sklepie 

Opinia ma znaczenie, ale nie Twoja, tylko klienta końcowego. To jego trzeba słuchać, bo to na końcu on podejmuje decyzję, czy dokona zakupu w sklepie, czy też zrezygnuje z działania.
Każdy ekspert ma pomysł, jak strona powinna wyglądać. Jednak to nie ta opinia jest kluczowa. Jeśli nie zderzysz pomysłu z wymaganiami klienta, to jest on niewiele wart. Warto więc, przygotowując się do testów, uruchomić wcześniej w sklepie ankiety na porzucenie koszyka czy ogólniej na zakończenie wizyty i pytać o: 

  • cel wizyty, 
  • czy udało się go zrealizować, 
  • co można poprawić na stronie. 

Wniosek:

Liczą się wnioski, a nie opinie. Należy je wyciągać na podstawie zebranych danych i analizy.

Opinia ma znaczenie, ale nie Twoja, tylko klienta końcowego. To jego trzeba słuchać, bo to na końcu on podejmuje decyzję, czy dokona zakupu w sklepie, czy też zrezygnuje z działania. Każdy ekspert ma pomysł, jak strona powinna wyglądać. Jednak to nie ta opinia jest kluczowa. Jeśli nie zderzysz pomysłu z wymaganiami klienta, to jest on niewiele wart. Warto więc, przygotowując się do testów, uruchomić wcześniej w sklepie ankiety na porzucenie koszyka czy ogólniej na zakończenie wizyty.

Błąd nr 2: Przy interpretacji wyników najważniejszy jest czas trwania testu

Aby zakończyć test A/B i poprawnie zinterpretować wyniki oraz wyciągnąć wnioski i rekomendacje, musi być spełnionych kilka kryteriów. Po pierwsze, ufność statystyczna powinna być na odpowiednio wysokim poziomie. Zachęcam, aby nie schodzić poniżej 95%. Po drugie, liczba konwersji powinna być znacząca i proporcjonalna do wielkości serwisu. Zwykle poziom 200-300 konwersji 
wystarcza, ale co jeśli sklep tyle konwersji robi w jeden dzień? Wtedy to zdecydowanie za mało. Ile więc tych konwersji powinno być? To zależy… od czasu trwania testu. Powinien on trwać absolutnie minimum dwa cykle biznesowe (dla sklepów oznacza to dwa tygodnie). Jeśli w tym okresie zbierzesz ok. 300 konwersji 
na każdy wariant testu i osiągniesz ufność statystyczną na poziomie 95%, to możesz śmiało kończyć test.
Czy to wszystko? Oczywiście, że nie, bo najważniejsze jest pytanie, co właściwie w ramach danego testu chcesz osiągnąć. Czy tylko sam wzrost konwersji? Na pewno nie. Zależy Ci na wzroście średniej wartości odwiedzającego. W związku z tym należy uważać na narzędzia i kalkulatory w internecie, które liczą ufność statystyczną tylko dla samej konwersji.

Wniosek:

W interpretacji wyników najważniejsze są trzy czynniki: liczba konwersji, czas trwania i poziom ufności statystycznej. Wszystkie czynniki muszą być spełnione, aby uznać wynik testu za wiarygodny. Ponadto poziom ufności statystycznej musi być ustalany dla średniej wartości odwiedzającego (a nie samej konwersji).

 

Błąd nr 3: Nieuwzględnianie zasięgu testu

Test przyniósł 100% wzrostu! Tylko dlaczego właściciel nie widzi takich wzrostów w sprzedaży? Z prostej przyczyny: nie uwzględniłeś zasięgu testu. 

Przykład:

Pracujesz nad optymalizacją sklepu z bielizną. Optymalizujesz stronę z kategoriami, a dokładnie z kategorią „biustonosze”. Zmieniasz kolejność prezentowanych filtrów, mając hipotezę, że najczęściej wykorzystywane powinny być na samej górze. Tylko że w tej kategorii są specyficzne filtry, których nie ma w kategorii np. „gorsety”. A więc Twój test A/B nie działa na stronie wszystkich kategorii, na które łącznie wchodzi np. 90% odwiedzających, ale tylko na stronie konkretnej kategorii, na którą wchodzi już tylko np. 20% odwiedzających.

 

Jeśli więc znalazłeś test A/B, który zwiększa średnią wartość wizyty z 1 zł do 2 zł (wynik kosmiczny!), to błędem będzie ogłoszenie, że oto dostarczasz rekomendację, która podniesie sprzedaż o 100%. Twoja zmiana dotyczy tylko 20% odwiedzających. I to jest właśnie zasięg, który pominąłeś w końcowym ustalaniu wyniku testu.

Wniosek:

Wyliczając końcowy wpływ testu na sprzedaż w sklepie, musisz ustalić zasięg, czyli na ilu (%) odwiedzających realnie Twoja zmiana ma wpływ.

Jak powinna wyglądać skuteczna optymalizacja?

Wbrew pozorom proces skutecznej optymalizacji jest bardzo prosty. Najważniejsze to:

  • Dobrze ustaw cele do osiągnięcia. Pamiętaj, że nie samą konwersją sklep żyje. Utrzymaj również obecną średnią wartość koszyka, a najlepiej również postaw na wzrost tej zmiennej.
  • Rozpocznij mierzyć i analizować stronę. To jest najbardziej rozbudowany temat i przykłady analiz przedstawione są w kolejnym rozdziale. W analizach nie zapomnij o kupujących: zbieraj obiekcje i opinie od klientów na temat strony.
  • Na podstawie zebranych danych opracuj hipotezy, jak moż...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów

Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ... i wiele więcej!
Sprawdź szczegóły

Przypisy