Jak stworzyć idealny proces optymalizacji współczynnika konwersji, który będzie dostarczał dwucyfrowe wzrosty?

Jak stworzyć idealny proces optymalizacji współczynnika konwersji, który będzie dostarczał dwucyfrowe wzrosty?

Problemem, z którym boryka się optymalizacja konwersji jest pogląd wielu osób: „To jest takie proste!”.

Na pierwszy rzut oka tak się właśnie może wydawać: zmieniasz tylko kolor przycisku albo nagłówek i Twoje przychody szybują o 150% w górę. „Żadna wielka filozofia”, musisz tylko znaleźć kilka studiów przypadku, wprowadzić dwie czy trzy małe zmiany i obserwować, jak Twoje konwersje osiągają niebotyczne wzrosty.

Halo, bileciki do kontroli!

Pełną treść dostaniesz bez grosza,
ale musisz być w naszym newsletterze.

Raz, raz, wpisywać e-mail. Tylko prawdziwy, bo sprawdzę!

partner technologiczny: GetResponse

Przykładowo znajdujesz takiego case’a:

 

Sprzedaż wzrosła 21%? Zróbmy to! Zmieniasz więc wszystkie przyciski na Twojej stronie na kolor czerwony.

3 dni później obserwujesz wzrost współczynnika konwersji. Przybijasz więc piątkę z kolegami z pracy i świetujecie ten wspaniały pomysł. Jednak potem – jedynie tydzień później – współczynnik konwersji spada o 20%.

Co poszło nie tak? Case study było do niczego? Czy to wina Twojego zespołu i musisz ich wszystkich zwolnić? Nie, problemem było Twoje podejście do sprawy. 

1. Nigdy nie wprowadzaj zmian przed ich przetestowaniem

Nieustanne testowanie jest nieodłączną częścią procesu optymalizacji konwersji. Nigdy nie polegaj na instynkcie: powinieneś sprawdzić – w oparciu o statystykę – czy Twój pomysł działa czy też nie.

Craig Sullivan, ekspert w tematyce optymalizacji konwersji, który przeprowadza tysiące testów twierdzi, że jest lepszy w przewidywaniu wyniku testu niż przeciętny człowiek, jednak jego typy nadal nie są o wiele lepsze niż rzut monetą.

Co powinieneś zapamiętać odnośnie testowania: nie porównuj współczynników konwersji z różnych okresów czasowych. Jest tyle rzeczy, które mogą wpłynąć na konwersję: dzień tygodnia, etap procesu zakupowego w którym znajdują się Twoi klienci, działania Twoich konkurentów, kampanie marketingowe, jakość ruchu czy wahania sezonowe. Nawet pogoda może mieć znaczenie, gdyż ludzie są bardziej skorzy do kupowania kiedy pada deszcz. 

Jedynie testy A/B – przeprowadzone w tych samych warunkach, w tym samym czasie – mogą pokazać Ci, która wersja Twojej strony jest lepsza.

2. Nigdy nie polegaj na „najlepszych praktykach” zanim ich nie przetestujesz

W Internecie możesz znaleźć masę case study. Niektóre z nich mogą dać Ci wartościowe pomysły, jednak większość jest totalnie bezużyteczna .

Obojętne jak dobre jest case study – Twój biznes jest wyjątkowy. Dlatego coś, co działa dla firmy A, może nie zadziałać tak dobrze dla firmy B. 

Firmy mają różne grupy docelowe, różne cele, pozycję na rynku, politykę cenową, sezonowość, produkty, źródła ruchu czy rozpoznawalność marki.

Możesz na przykład znaleźć wiele dobrych praktyk opartych na śledzeniu wzroku – wykorzystujących zdjęcia osób patrzących w kierunku przycisku. Oczywiście ta teoria jest zawsze warta przetestowania. Ale bądź ostrożny! Nigdy nie możesz być pewien. Przy nieodpowiednim użyciu, nawet praktyki oparte na badaniach mogą negatywnie wpłynąć na Twoje konwersje.

Najlepsze praktyki powinny być inspiracją. Jednak nigdy nie stosuj taktyki kopiuj – wklej. Takie działanie może naprawdę zaszkodzić Twojemu biznesowi.

Jeśli nadal Cię nie przekonałem, polecam post Peep’a Laji, w którym obala on wiele mitów dotyczących najlepszych praktyk.

3. Nigdy nie polegaj na opiniach

Jest to popularny i poważny błąd, z którym stykam się prawie za każdym razem, kiedy pracuję z klientem. Z pewnością masz w firmie kilka osób które znają Twoją stronę i jej użytkowników wzdłuż i wszerz.

Wszyscy chcą dołożyć swoje trzy grosze do pomysłów na poprawę strony. Jednak nigdy, przenigdy, nie polegaj na samych pomysłach. Nawet na swoich własnych.

Zapomnij o wprowadzaniu zmian bez testowania tylko dlatego, że ktoś uważa, że znalazł złoty środek dla każdej strony internetowej. Każda hipoteza, rekomendacja oraz pomysł do testu powinny być oparte na danych.

Testowanie przypadkowych elementów może w rezultacie bardziej zaszkodzić niż pomóc Twojej firmie. Może kosztować Cię utratę czasu i pieniędzy, które mogły zostać zainwestowane w bardziej efektywne działania.

Proces jest kluczem

Te trzy złote zasady mogą Ci pomóc obronić się przed bezsensownymi zmianami, które mogą być szkodliwe dla Twojej strony.

Jednak samo testowanie hipotez nie wystarczy, jeśli chcesz aby Twój biznes został gwiazdą optymalizacji konwersji.

Do tego będziesz potrzebował nie tyle kilku przypadkowych wzrostów konwersji, ile ciągłej i konsekwentnej poprawy współczynnika konwersji zapewniającej Ci wzrost przychodów z miesiąca na miesiąc.

Kiedy pracujemy z klientami, zawsze działamy zgodnie z tym 6-krokowym schematem. Jedynie efektywny i dobrze przemyślany proces zagwarantuje skuteczną optymalizację współczynnika konwersji.

1. Zebranie i analiza danych

Nigdy nie zaczynaj optymalizacji konwersji bez wcześniejszego głębszego przyjrzenia się swoim danym. Hipoteza powinna być oparta o analizę a nie Twoje (lub czyjeś) opinie.

Gdzie możesz zaleźć odpowiednie dane? Będziesz musiał użyć narzędzi analitycznych, aby odkryć wąskie gardła oraz miejsca w których Twoja strona przecieka.. 

Śledź na swojej stronie wszystko to co jest potrzebne (ale nie więcej – pamiętaj, że nie potrzebujesz tony raportów, potrzebujesz danych w oparciu o które możesz podjąć działania). Przygotowałem kilka pomysłów, które możesz wykorzystać, aby zidentyfikować problemy na Twojej witrynie:

  • współczynnik odrzuceń (także ten zmodyfikowany)
  • śledzenie formularzy
  • raport stron docelowych
  • śledzenie przewijania (scrollowania)
  • śledzenie mikrokonwersji + celów
  • strony wyjścia
  • wyszukiwanie na stronie
  • wizualizacja ścieżek
  • czas wczytywania
  • źródła ruchu
  • odwrotna ścieżka do celu
  • przepływ zachowań

Będziesz także musiał zagłębić się w dane, wykorzystując segmenty użytkowników, demografię, kohorty, zmienne niestandardowe i grupowanie treści. Tutaj znajdziesz zestaw pomysłów, który podpowie Ci, jak wykorzystać Google Analytics by efektywnie optymalizować współczynnik konwersji.

Dane ilościowe są niezwykle ważną częścią optymalizacji konwersji - jednak nie dadzą Ci one pełnego obrazu, jeśli nie zrobisz również analizy jakościowej. Dlaczego? Ponieważ narzędzie analityczne powie Ci jedynie: „masz problem na trzecim kroku ścieżki składania zamówienia” – jednak aby odkryć, co tak naprawdę się dzieje, musisz znaleźć źródło problemu oraz wymyśleć odpowiednie rozwiązanie.

I właśnie tutaj z pomocą przychodzi analiza jakościowa. Za pomocą ankiet i badań z Twoimi użytkownikowi możesz dowiedzieć się „dlaczego” dany element jest dla nich problematyczny.

2. Planowanie poprawek 

Jeśli wiesz już, co jest nie tak na Twojej stronie (np. Twój formularz jest za długi) lub zidentyfikowałeś szanse dla wzrostu współczynnika konwersji (jak na przykład dodanie kłódki w okolicy formularza), czas wyciągnąć wnioski i przygotować listę pomysłów do testowania. 

I tutaj nadchodzi jeden z najbardziej niedocenianych etapów perfekcyjnego procesu: wyznaczanie priorytetów.

Wiele firm testuje wszystko co przyjdzie im do głowy. To jest poważny błąd, ponieważ aby osiągnąć znaczący wzrost, musisz testować sprytnie. 

Zacznij od zebrania wszystkich pomysłów w jednym miejscu. Użyj prostego arkusza w celu zanotowania gdzie zamierzasz wprowadzić zmiany (typ strony czy element), jaki jest problem (wspierając go danymi) i jak masz zamiar go rozwiązać.

 

Teraz nadchodzi czas na ustalanie priorytetów. Musisz ocenić zmiany pod kątem ich potencjału (jak silnie mogą wpłynąć na konwersje) oraz trudności (wysiłku potrzebnego, aby wprowadzić daną zmianę) w skali 1 – 5. Im wyższy potencjał wzrostu – tym więcej punktów dana zmiana otrzyma w tej kolumnie. Dla trudności wykorzystaj odwróconą skalę: im mniej wysiłku potrzebne przy implementacji – tym więcej punktów.

Oceniając moc rozwiązania, zawsze miej na uwadze, jak istotna jest strona, którą testujesz:

 

Oto krótkie zestawienie, którego możesz użyć jeśli masz wątpliwości, co powinieneś testować w pierwszej kolejności. Zawsze koncentruj się na stronach, które (1) przynoszą najwięcej przychodu Twojej witrynie, (2) mają największy ruch i (3) mają duże problemy. Optymalizacja takich stron najlepiej przełoży się na rezultaty.

Załóżmy więc, że chcesz zmienić nagłówek na Twojej stronie głównej i – bazując na testach z użytkownikami – zakładasz, że przyniesie Ci to duży wzrost współczynnika konwersji. Dajesz więc 4 punkty na skali potencjału wzrostu. Jako że możesz to zrobić sam w 5 minut, czynnik trudności otrzymuje 5 punktów. Po pomnożeniu tych dwóch wartości otrzymujesz priorytet. 

W tym przypadku, Twoje rozwiązanie otrzymuje 20 punktów z możliwych 25. Powinno więc znaleźć się wysoko na Twojej liście priorytetów do testowania, ponieważ z dużym prawdopodobieństwem przyniesie Ci znaczący wzrost współczynnika konwersji bez potrzeby dużych inwestycji czasowych.

3. Przygotowanie rozwiązań 

Kiedy już wiesz, które rozwiązania powinieneś przetestować w pierwszej kolejności, czas wziąć się do pracy i sprawić, że staną się rzeczywistością.   

Z hipotez i danych powstają teksty, szkice, makiety i w końcu grafiki, a nowa wersja strony (lub jej element) zostaje zakodowana. Upewnij się, że twój zespół IT odpowiednio przygotował stronę eksperymentu: każdy błąd techniczny może negatywnie wpłynąć na wyniki twojego testu A/B więc lepiej sprawdź wszystko dwa razy! 

Powinieneś wybierać narzędzia do testowania z rozwagą: dla prostych testów Eksperymenty Google Analytics wystarczą, jednak jeśli planujesz implementację złożonej strategii testowania, powinieneś zastanowić się nad skorzystaniem z narzędzi premium, takich jak Visual Website Optimizer czy Optimizely. Możesz znaleźć przydatną listę i cennik najbardziej znanych narzędzi do testowania A/B tutaj. Narzędzia te mają zazwyczaj przyjemny i intuicyjny interface i są całkiem przyjazne dla użytkownika. 

Tylko nie zapomnij o ich integracji z Google Analytics - będziesz potem potrzebował tych informacji, aby dokładnie przeanalizować wyniki testu.

4. Przeprowadzanie testów 

W tym artykule koncentruję się na testach A/B – prostym testowaniu minimum dwóch odmian jednej zmiennej, w celu odkrycia, która odmiana przynosi lepsze wyniki. Uważam że jest to szybki, tani i naprawdę efektywny sposób na wzrost współczynnika konwersji.

Oczywiście jeśli oczekujesz czegoś bardziej wyszukanego, możesz także testować kilka odmian wielu zmiennych jednocześnie, używając testów wielowymiarowych ( ang. multivariate testing). O różnicach między rodzajami testów poczytasz tutaj. 

Niezależnie od tego, którą metodę testowania wybierzesz, jest jedna główna zasada: istotność statystyczna. Peep Laja uważa, że ignorowania istotności statystycznej przy testach A/B jest gorsze niż nie robienie testu w ogóle. Zgadzam się w 100%.   

Musisz osiągnąć próg 95% poziomu ufności, aby być pewnym że Twoje wyniki są statystycznie istotne. To właśnie dlatego potrzebujesz dużego ruchu przez minimum 14 dni.

Nie wprowadzaj zmian, bazując na przypadkowych wynikach! Po pierwsze potrzebujesz konkretnej liczby konwersji na wersję (i na pewno nie jest to 24), aby mieć pewność co do wyników. Po drugie, test powinien trwać przez przynajmniej jeden cykl biznesowy Twojej firmy, co oznacza minimum 14 dni. 

Jak sprawdzić, że uzyskany widok jest istotny statystycznie? Na rynku jest wiele przydatnych kalkulatorów. Możesz użyć tego proponowanego przez Evan’a Miller’,

W zależności od wyjściowej wielkości współczynnika konwersji i wpływu Twoich zmian, ten kalkulator pokaże Ci, jaki ruch potrzebny jest na każdej z wersji, zanim możesz przerwać test.

5. Mianowanie zwycięzcy

Kiedy jesteś pewien, że wyniki Twojego testu są istotne statystycznie, czas ogłosić zwycięzcę. Zawsze zatrzymuj test bazując na statystykach, nie na jakiejś złotej zasadzie w stylu „test trwa już 14 dni więc czas go zatrzymać”.

Są dwie opcje:

1. Wygrała wersja zmieniona
2. Wygrała wersja oryginalna 

Nie powinieneś ani otwierać szampana (sytuacja 1) ani wypłakiwać sobie oczu (sytuacja 2). W obu sytuacjach powinieneś robić to samo: dogłębnie analizować wyniki. I nie patrz tylko na współczynnik konwersji – sprawdź dokładnie, jak użytkownicy wchodzili w interakcję z różnymi wersjami strony i które elementy działały a które nie. Zapomnij o ogólnych wynikach i średnich. 

6. Analiza post mortem 

Nadchodzi kluczowy etap: jeśli chcesz stale i konsekwentnie podnosić współczynnik konwersji, musisz nauczyć się wyciągać wnioski z wyników testów. Pamiętaj — każdy test trzeba przeanalizować, szczególnie ten który zakończył się spadkiem. I obawiam się, że porównywanie jedynie współczynnika konwersji pomiędzy oryginałem a wersją testową nie wystarczy.

Będziesz musiał przeanalizować takie rzeczy, jak efektywność ścieżki zakupowej, domykalność leadów, średnia wartość zamówienia i metryki zaangażowania, na przykład współczynnik odrzuceń albo średni czas na stronie. 

Avinash Kaushik zawsze mówi: używaj segmentacji lub zgiń! Zgadzam się z nim stuprocentowo jeśli chodzi o analizy testów. Stwórz segmenty użytkowników pod kątem źródeł ruchu, demografii, nowych i powracających użytkowników (pamiętaj, że zazwyczaj otrzymasz niższe współczynniki konwersji dla powracających).

Współczynnik konwersji jest jedynie częścią większego obrazu. Musisz także wziąć pod uwagę inne kluczowe metryki, takie jak średnią wartość zamówienia, marże i zwroty. Możesz mieć zwycięską wersję, która w rezultacie prowadzi do niższych przychodów. Jeśli na przykład zwiększysz współczynnik konwersji ale negatywnie wpłyniesz na średnią wartość zamówienia, możesz mieć więcej roboty z wysyłaniem zwiększonej ilości zamówień, ale nie zwiększyć poziomu przychodów. Dlatego implementuj zmiany dopiero po upewnieniu się, że uczynią one Twój biznes jako całość bardziej zyskownym. 

A co jeśli test się nie udał? Nie panikuj! Tylko jeden na siedem testów A/B kończy się sukcesem (według badań Visual Website Optimizer). Przyczyn porażki może być wiele: mogłeś zidentyfikować właściwe problemy, ale zaimplementować nieodpowiednie rozwiązania. Mogłeś być blisko zwycięskiego testu – może tylko musisz zmienić rozwiązanie. Albo może zupełnie nie miałeś racji. Zdarza się. Ale Twoim głównym celem powinno teraz być odnalezienie źródła porażki oraz wyciągnięcie lekcji na przyszłe testy.

Masz więc teraz dobry, praktyczny model, który możesz zaimplementować w swojej firmie, aby zacząć lub usprawnić proces optymalizacji konwersji. Jest to najlepszy sposób na uzyskanie ponadprzeciętnych wyników i przeniesienie Twojej firmy na kolejny poziom. 

Potrzebujesz inspiracji na świetne hipotezy pod kolejne testy A/B? Czemu nie! Polecamy nasz poradnik 24 sposoby na podniesienie współczynnika konwersji stron docelowych, który odkryje przed Tobą nasze strategie, które pozwalają na imponujące wzrosty współczynnika konwersji u naszych klientów.

Komentarze

Polecane

Dzięki, link został przesłany

Zamknij

Serdeńko!
Lubisz już nasz fanpage?

Wystarczy kliknąć:

zobacz nasz fanpage >> Zamknij

Niech zapisze się
do newslettera!

Zostaw e-mail
i powolutku strzałeczka na guziczek!

Zamknij