Precyzyjna analityka szansą na efektywniejszą optymalizację konwersji w Twoim e-biznesie

Jeśli chcesz skutecznie optymalizować współczynnik konwersji, musisz wyjść poza klasyczne schematy często oparte na przypadkowych testach A/B wybranych funkcji czy tekstów na stronie. Aby dobrze zdefiniować zakres planowanych testów, musisz najpierw poznać swoich użytkowników i ich wrażenia z poruszania się po Twojej stronie internetowej. Skuteczna optymalizacja konwersji to działania poparte realnymi danymi, pochodzącymi z dogłębnych analiz zachowań potencjalnych klientów. 
Przed rozpoczęciem analiz upewnij się, czy na pewno masz prawidłowo skonfigurowane środowisko analityczne, które pozwoli Ci na zbieranie cennych w kontekście optymalizacji insightów analitycznych na temat Twojego e-biznesu.
 

Współczynnik konwersji (Conversion Rate, w skrócie CR) to stosunek liczby użytkowników podejmujących określone działanie do wszystkich odwiedzających Twoją stronę.  Przykład: Jeśli na Twoją stronę weszło 100 000 użytkowników, a liczba konwersji wyniosła 1500, to współczynnik konwersji wynosi 15%. Konwersję możesz zdefiniować m.in. jako sprzedaż, zapis do newslettera czy wypełnienie ankiety, w zależności od wyznaczonego celu.    Optymalizacja współczynnika konwersji (Conversion Rate Optimization, w skrócie CRO) to zbiór działań, które mają sprawić, że więcej osób odwiedzających Twoją stronę wykona oczekiwaną akcję.

Zacznij od odpowiedniej konfiguracji środowiska analitycznego

Podstawą dla działań w kierunku optymalizacji współczynnika konwersji jest dogłębna analiza zachowań użytkowników. W tym celu musisz postawić sobie kilka kluczowych pytań. Dopiero odpowiadając na nie możesz przyjąć odpowiednie założenia do prowadzenia testów.
Przykładowe pytania to:

• Jakie funkcje na stronie są dla moich użytkowników satysfakcjonujące?
• Jakie rozwiązania i procesy są słabymi punktami mojego e-biznesu?
• Na jakim etapie ścieżki do konwersji tracę użytkowników?
• Czy w procesie zamawiania występuje tzw. wąskie gardło, które blokuje przepływ użytkownika do zakupu?
• Czy używane przeze mnie CTA są skuteczne?

Na podstawie zebranych danych będziesz mógł określić, gdzie obecnie tracisz użytkowników i jakie elementy Twojej strony najpilniej wymagają optymalizacji. Analiza to najważniejszy etap całego procesu i nie można go pominąć. Jeśli do tej pory nie miałeś prawidłowo skonfigurowanych celów i zdarzeń analitycznych w Google Analytics, przed rozpoczęciem jakichkolwiek działań odpowiednio je skonfiguruj i poczekaj na zebranie realnych danych. Nie polegaj na intuicji, która w przypadku optymalizacji współczynnika konwersji może okazać się Twoim największym wrogiem.
 

Środowisko optymalizacyjne w głównej mierze możesz opierać na ekosystemie Google. W bezpłatnej wersji uzyskasz dostęp do odpowiednich narzędzi, które umożliwią Ci nie tylko zebranie niezbędnych danych (Analytics), ale również przeprowadzenie późniejszych testów A/B (Optimize). Dzięki łatwej i przyjemnej do wykonania integracji pomiędzy tymi narzędziami otrzymasz potężną broń do przeprowadzenia skutecznej optymalizacji.  Teraz wystarczy, że napełnisz ją analitycznymi nabojami.

Postaw na uzasadnione hipotezy optymalizacyjne 

Właściwie postawiona hipoteza to klucz do skutecznej optymalizacji konwersji. Dane i wnioski uzyskane na etapie analiz pozwalają Ci na sformułowanie przypuszczeń: które elementy, procesy lub rozwiązania na Twojej stronie obniżają konwersyjność użytkowników. Przykładowa hipoteza optymalizacyjna może brzmieć:
Brak informacji o kosztach dostawy powoduje, że użytkownicy częściej porzucają swoje koszyki. Dodanie informacji o kosztach dostawy na każdym etapie zamówienia zwiększy współczynnik konwersji.
Im więcej danych zbierzesz, tym większe prawdopodobieństwo, że postawiona hipoteza będzie słuszna. Pamiętaj, że skuteczna i stała optymalizacja to praca ciągła. Do osiągnięcia pełnego potencjału sprzedaży nie wystarczy weryfikacja jednej hipotezy. To nawet setki hipotez, które musisz postawić i zbadać. Nie możesz jednak nad wszystkimi pracować w tym samym czasie. Dlatego na tym etapie musisz wyznaczyć pewne priorytety. Jeśli chcesz szybko zobaczyć efekty, skup się na elementach łatwych do przetestowania i wdrożenia na podstronach generujących największą wartość dla Twojego e-biznesu. 
W pierwszej kolejności pracuj nad rozwiązaniem zidentyfikowanych problemów i skup się na najczęściej odwiedzanych podstronach. W dalszej kolejności możesz testować nowe rozwiązania i funkcjonalności na stronie. 

Testuj, testuj i jeszcze raz testuj

Najlepszym sposobem na weryfikację słuszności postawionej przez Ciebie hipotezy będą oczywiście testy. Klasyczne testy A/B dadzą Ci odpowiedź na pytanie, czy postawiona przez Ciebie hipoteza badawcza rzeczywiście jest prawidłowa i czy wdrożenie zmiany pomoże Ci zwiększyć poziom konwersji w Twoim e-biznesie.
Aby testy były miarodajne, zacznij od ułożenia szczegółowego planu ich wykonania. Prowadzenie testów w sposób chaotyczny i nieplanowany prawdopodobnie nie będzie skutkować gorszymi wynikami, ale na pewno mocno wydłuży cały proces – o wiele tygodni albo nawet miesięcy. 
 

Prawidłowość danych, które uzyskasz po zakończeniu testów, zależy od: czasu trwania testu, liczby użytkowników na Twojej stronie, liczby zmiennych w testowanym rozwiązaniu.

Jeden test powinien potrwać minimum tydzień. W ten sposób wykluczysz wszelkie odchylenia wynikające z różnych aktywności użytkowników na Twojej stronie zależnie od dnia tygodnia. Czas trwania jest również mocno powiązany z ruchem na Twojej stronie. Przed rozpoczęciem testu upewnij się, że masz odpowiednią liczbę sesji na stronie, pozwalającą na wysoką istotność analityczną zebranych przez Ciebie danych. Obowiązuje tu zasada: im więcej „uczestników” Twojego badania, tym większa precyzyjność końcowych danych. 
Nie spiesz się z przygotowywaniem wielu możliwych wariantów nowej funkcji czy rozwiązania. Na początku wybierz jedno z najbardziej dopracowanych w Twoim e-biznesie i sprawdź, czy jego wdrożenie będzie skutkować zwiększeniem poziomu konwersji. Na starcie nie szykuj wielu kombinacji. Testy multiwariacyjne, pozwalające na równoczesne testowanie wielu zmiennych, mu...