 |
|
Практически все представители интернет-магазинов, с которыми мне довелось общаться, формулируют свой запрос предельно ясно: “У меня маленькая конверсия, как мне ее повысить хотя бы до 2%?”.
Под стать этому запросу формируется и предложение на рынке услуг – каждый раз немного смешно от рекламы “Повысим конверсию в 10 раз!”, напоминающей любимый всеми спам начала нулевых про чудо-лекарство и 10 лишних сантиметров.
Давайте попробуем разобраться, как стоит измерять свою конверсию и что можно с ней сделать.
“Доктор, у меня маленькая конверсия! – А чем меряли?”
Если интернет-магазин небольшой, чаще всего выводы о конверсии делаются на основании отчетов о продажах, минуя стадию настройки веб-статистики. Директор представляет, какое количество людей заходит на сайт и сопоставляет эти данные с количеством покупок/доходом/прибылью. Стоит отметить, что с точки зрения бизнеса показатель ROI гораздо более значим, чем отдельная конверсия сайта.
Многие интернет-магазины на волне веб-аналитического бума и интеграции с Яндекс.Маркетом также начали использовать бесплатные (но оттого не бедные) системы Яндекс.Метрика и Google Analytics. Однако, очень часто приходится сталкиваться с интегрированным кодом статистических систем, с отсутствующими или неправильно настроенными целями в профилях. Необходимо понимать, что ошибочная настройка систем аналитики в лучшем случае закончится бесполезно потраченным временем, а в худшем – даст данные, на основе которых будут приниматься вредные для бизнеса решения.
Также стоит помнить о том, какие действия пользователей должны быть указаны в качестве целевых. Чаще всего интернет-магазины в аналитике настраивают действия на странице “Спасибо за покупку”. Однако не стоит пренебрегать дополнительными событиями и целями во всех точках пересечения интересов пользователей и бизнеса – это сервисы скачивания контента (например, каталога), отправки формы обратной связи, заказа обратного звонка. Так появляется возможность представить точную картину того, как пользователи хотят взаимодействовать с сайтом, и предложить более удобные и нужные варианты.
Например, наш опыт анализа статистики по шагам оформления заказа подтверждает, что большинство людей отказываются от ввода множества данных и полноценного заказа через корзину, если заказывают небольшое количество товаров. Кроме улучшения корзины, в последнее время очень успешно применяется способ “Купить в один клик”. Действительно, для покупки одного товара нет смысла тратить время на полноценную регистрацию и работу с корзиной. Таким способом заказа пользуется до 25% покупателей. Ниже приведен пример, в котором такой способ покупки доступен, хоть и не является приоритетным:
“Доктор, у меня маленькая конверсия! – Ваша конверсия в пределах нормы”
После того, как счетчики настроены, у нас есть реальные данные о конверсии. При определении «хорошести» в первую очередь стоит ориентироваться на то, покрывает ли она затраты на содержание магазина и привлечение покупателей. Если нет – стоит искать прорехи во взаимодействии с клиентом до, во время или после работы с сайтом. Сайт, генерирующий продажи, которые потом не конвертируются в реальные деньги – уже сфера организационных изменений.
Конверсия по рынку сильно различается в зависимости от сферы деятельности, сезонности и специфики. Средний показатель – 0,7% может многих удивить. Не стоит забывать о том, что, например, в Google Analytics отчет «Конверсии» и соответственно процент конверсии по цели формируется как процент посещений, завершившихся переходом к цели. На самом деле пользователь может несколько раз зайти на сайт перед покупкой, в том числе с разных устройств, в том числе сбросив ссылку для совета кому-нибудь из друзей или семьи, что даст вам не совсем соответствующие реальности пугающие цифры.
Например, в одном из магазинов очень ярко проявляется паттерн «Посмотрел – подумал – купил». В таком варианте конверсии пользователь как минимум совершает 2 посещения магазина, из-за чего снижается показатель в системах статистики:
В зависимости от типа товара, можно использовать разные способы увеличения продаж – ремаркетинг, крепкий бренд, запоминающийся дизайн сайта, специальные предложения при первом посещении. Прибыльные интернет-магазины, которые умеют выстраивать отношения с клиентами, не всегда стремятся к высокой конверсии. Они обращают внимание на другие показатели – количество заказов на одного клиента, увеличение среднего чека, рекомендации знакомым и друзьям. Такой позитивный подход обеспечит приток более качественной аудитории, которая и после первого заказа (в копилку конверсии) будет приносить доход. Необходимо использовать разные идеи!
“Доктор, у меня маленькая конверсия! – И кто Вам такое сказал?"
Важно видеть за цифрами реальных клиентов. Даже если владельцу интернет-магазина и дизайнеру сайт кажется очень красивым, реальные пользователи и цифры в статистике могут показывать прямо противоположные результаты.
Самый надежный способ узнать в чем проблема – исследование реальных пользователей и тестирование продукта на них. Если нет возможности проведения масштабных исследований, стоит попробовать разузнать, какие моменты важны для пользователей конкретно в точке взаимодействия с магазином (если до этого, конечно, доходит).
В обязательном порядке необходимо анализировать всю поступающую обратную связь от пользователей. Пусть поступающая информация будет не всегда структурированной, работать с ней надо.
Например, обращения в службу поддержки можно классифицировать по типу, частоте и важности возникающих проблем и вопросов. Для самых важных вопросов (непосредственно влияющих на отказ от покупки) необходимо продумать решения на сайте, чтобы получать онлайн всю необходимую информацию о возникающих проблемах. Большое количество информационных запросов (время работы, особенности работы, особенности товара, подбор товара) можно снять, разместив на соответствующих страницах содержательные блоки. Спрашивайте, на какой странице пользователь столкнулся с проблемой!
В последнее время все чаще стали встречаться формы онлайн-консультанта на сайте. С этим каналом необходимо работать точно так же, при возможности анализируя логи на частоту запросов и адреса страниц, на которых к консультанту обращались. Форма заказа бесплатного звонка тоже может быть проанализирована с точки зрения страницы, на которой пользователь все-таки сдался и решил спросить информацию у поддержки. При отслеживании такого события, например, в Яндекс.Метрике необходимо настроить отправку рефера страницы.
“Доктор, у меня маленькая конверсия! – Раздевайтесь!”
Часть проблем и скрытых ресурсов по улучшению продаж можно достаточно быстро обнаружить при анализе статистических данных. В системах аналитики мы можем работать с большим количеством разных показателей.
Ниже представлены 4 примера того, как можно использовать данные для повышения конверсии без серьезных вложений.
- Сегментация трафика по демографическим и другим характеристикам.
Проблемы низкой конверсии часто связаны с особенностями разных сегментов трафика. Необходимо с помощью веб-аналитики сегментировать разные каналы и характеристики трафика для выделения наиболее успешных и проблемных сегментов.
Часто при сегментации видно, что процент конверсии проседает в каком-либо регионе или у определенной демографической группы. Также анализ помогает понять, кто на самом деле заходит на сайт и делает покупки.
Например, большое количество посетителей с низкой конверсией из определенного региона может быть связано с ошибочным геотаргетингом рекламы (если вы не работаете с регионом – деньги на ветер) или недостатком информации о локализации магазина или о регионах доставки. В одном из случаев магазин с достаточно удобной доставкой во все регионы не смог правильно подать информацию о своих преимуществах:
Также бывают случаи, когда на сайт заходят пользователи одной группы, а покупают – другие. Это может быть связано с должностным разделением (например, шеф ищет – секретарша заказывает), или с ролевым (молодая мама нашла товар – молодой отец заказал). Необходимо сравнивать характеристики посетителей на разных этапах взаимодействия и строить подобного рода гипотезы для адекватной подстройки текстов и сложности работы сайта.
- Поисковые запросы изнутри.
Еще одним простым и незатратным способом получения полезной информации является статистика поиска по сайту и сравнения конверсии. Google Analytics позволяет достаточно просто воспользоваться этой функцией: отметить чек-бокс в настройках. Яндекс.Метрика позволяет просматривать поисковые запросы в отчете «Параметры URL»:
С помощью таких отчетов можно определить, что пользователи из различных групп искали на сайте, смогли ли они это найти, отследить сезонность запросов.
В практике был случай, когда большинство поисковых запросов на сайте спортивных товаров касались оружия для пейнтбола. Как оказалось, найти его в каталоге было не так-то просто. Наблюдая за сезонными или иными различиями в популярности категорий товаров (и сложности их нахождения), можно прогнозировать изменения поведения пользователей и предлагать им соответствующие товары с помощью перестройки каталога и промо-блоков.
- Определение популярных и непопулярных фильтров и функций в каталоге товаров и их влияние на конверсию.
Если часть параметров поиска товаров в интернет-магазине нам известна изначально, а часть недостающих специфичных фильтров (например, «трансформер» для детских колясок) мы узнаем из непосредственного общения с покупателями, то рейтинг их популярности можно найти в веб-аналитике с помощью настройки событий или параметров визитов.
Определение частоты использования фильтров поможет поставить на первое место или внести в сортировку важные параметры. Это позволит клиентам быстрее воспринимать товарный ассортимент, не копаться в десятках страниц с товарами и в итоге приведет к повышению конверсии.
- Анализ переходов с посадочных страниц и корзины покупок.
Не секрет, что часто пользователи не остаются на посадочных страницах товара, а переходят на другие похожие товары. Как минимум сопоставление посадочных страниц и товаров в покупке может позволить вовремя предложить более подходящий товар, который в итоге купит клиент.
Наиболее зарекомендовавшим себя способом повышения конверсии и среднего чека является продажа сопутствующих товаров. В ручном режиме можно анализировать состав корзин покупок и на основании этих данных предлагать пользователям дополнительные товары или комплекты. В автоматическом – использовать сервисы товарных рекомендаций, например RetailRocket.
“Доктор, у меня маленькая конверсия! – Когда выручка падала, не кровати двигали…”
К внедрению изменений для повышения конверсии необходимо подходить с полной серьезностью. Каждое изменение на сайте должно быть подкреплено либо данными общения с пользователями, либо гипотезой на основании данных статистики – любая инновация, не решающая проблему, её создает.
В некоторых случаях для быстрого эффекта можно ограничиться косметическими изменениями: подправить расположение корзины, изменить форму заказа. Для таких случаев хорошо использовать чек-листы ошибок и рекомендаций, описанных в этой и предыдущих статьях про улучшение главной страницы, карточки товара, корзины, факторы доверия к магазину.
Однако необходимо помнить, что в некоторых случаях не обойтись без редизайна и изменения бизнес-процессов в части взаимодействия с клиентом. В этом случае нужно быть готовым к серьезной работе над своим бизнесом и принятию решений, которые могут серьезно повлиять на облик интернет-магазина.
Как не ошибиться при внедрении и тестировании новых решений мы расскажем в одной из следующих статей.
Об авторе: Андрей Столяров, ведущий юзабилити-специалиcт, аналитик, психолог USABILITYLAB.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
