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.
 

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.
 

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. 
 

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...