Как искать точки роста для интернет-магазина: внешний и внутренний анализ (c примерами из практики)

erid: 2Vtzqvv3sfn

Партнерский материал

В поисках рабочих идей для роста конверсии сначала все идут по простому и проторенному пути, но когда все шаблонные решения использованы и не принесли желаемого результата, нужно искать новые подходы. 

Почему внешний анализ не идеален? В чем обычно кроются внутренние проблемы  интернет-магазинов? Как обнаружить точки роста конверсии и сохранить ее на высоком уровне? Как найти решение, которое нужно именно вашему проекту? Обо всем этом рассказывают эксперты ecommerce-агентства KISLOROD.

1. Внешний анализ важен, но у него есть недостатки

Первое, что приходит на ум — это всегда самое простое решение, в екоме — это лучшие практики и решения конкурентов. Лучшие практики — это то, что у всех на слуху и доступно в Интернете. Например, в UX — это исследования института Беймарда, а в юзабилити — 10 принципов эвристического анализа Нильсена. 

Анализ конкурентов важен — он помогает определить общий уровень конкурентности и найти толковые идеи. Но любые предположения необходимо проверять и адаптировать к конкретному проекту.

У этого подхода есть существенный минус — субъективизм. Кроме того, когда вам кажется, что вы копируете успешный кейс, вы также рискуете повторить все его ошибки. Ведь идея, что решение конкурентов сработает у вас — это догадка. Она не основана на исследованиях и не подтверждена экспериментами.

Чем же отличается разумный подход?

1. Собраны данные — чтобы знать о реальном положении вещей.
2. На основе данных выдвинуты предположения — гипотезы, которые требуется подтвердить или опровергнуть.
3. Гипотезы проверены экспериментами — основаны на объективных данных и исследованиях.
4. Результаты зафиксированы — аккумулируют опыт, чтобы не повторять ошибок и копировать успешные кейсы.

Такой подход используется в CRO — системной оптимизации конверсии. В ней нет места догадкам — это метод поиска точек роста.

2. Внутренний анализ: на что обращать внимание

Как правило, проблемы сайта предлагают искать в следующих областях:

1. Технические проблемы: низкая скорость загрузки, некорректная работа.
2. Представление на сайте: цены, ассортимент, отзывы.
3. Бренд: узнаваемость и качество продукта.
4. Условия покупки и доставки: оплата наличными, долгая доставка, отсутствие пунктов выдачи.
5. Каналы трафика: реклама показывается нецелевой аудитории или нерелевантна.
6. CTA: отсутствуют или не учитывают поведение и привычки пользователей.

Список рекомендаций в целом верный, но очень общий. В случае с конверсией нужно узнать, что мешает пользователям покупать. Для этого необходимо провести диагностику сайта и исследования UX. Первое поможет найти технические ошибки и неисправности, а второе — найти проблемы на пути клиента. 

Чаще всего проблемы кроются в запутанной навигации, ошибках в работе сайта, неудобном пользовательском интерфейсе. Для выяснения причин низкого уровня конверсии необходимо проанализировать и по результатам работы улучшить CJM. 

Например, при анализе видеозаписей сеансов в корзине одного из проектов мы выявили ряд проблем:

1. При попытке ввода промокода значительная часть пользователей сталкивалась с некорректной логикой работы функции.
2. В корзине был подключен отдельный урезанный шаблон от чекаута, который не имел никакой навигации, из-за чего люди не могли вернуться в каталог.
3. Push-уведомления навязчиво просили подписаться на странице оформления заказа и в корзине.

Устранив все эти проблемы, мы увеличили среднюю конверсию на 37%.

Пример из практики

Проводили юзабилити-аудит и обратили внимание на то, что региональный трафик имеет коэффициент транзакций сравнительно ниже, чем трафик из Москвы и Санкт-Петербурга.

Чтобы проверить количественные данные, запустили опрос для региональных пользователей в карточке товара и чекауте. При перемещении курсора мыши в сторону закрытия вкладки появлялось модальное окно с вопросом "Почему вы не сделали заказ?".

Значительная часть пользователей отметили в качестве причины дорогую доставку.

Дополнительно проанализировали региональную выдачу по запросам и выяснили, что конкуренты в органике с аналогичным ассортиментом предлагают более выгодные условия по стоимости доставки.

Как системный подход к веб-аналитике может повысить конверсию в интернет-магазине. И как поэтапно его внедрить

Где искать точки роста

Первое с чего нужно начать — это собрать данные.

Данные бывают двух видов:

1. Количественные — сообщают цифры и метрики, рассказывают о том, что происходит и в каком объеме. Примеры: объем трафика, процент отказов, коэффициент конверсии.
2. Качественные — сообщают о поведении пользователей, рассказывают о том, как это происходит. Примеры: записи сеансов, тепловые карты, опросы пользователей.

Чтобы получить полную картину происходящего важно использовать оба типа данных.

Если вы собираете данные, и у вас появилась догадка, то она должна быть подтверждена как минимум двумя источниками.

Количественные данные должны подтверждать качественные, потому что иначе вы рискуете решать проблемы одного пользователя.

То есть идеи нужно проверять:

• с помощью качественных данных — чтобы узнать причину;
• с помощью количественных данных — чтобы понять размер проблемы.

Изучение количественных и качественных данных даст вам инсайты — идеи о том, как можно улучшить пользовательский опыт.

С помощью инструментов веб-аналитики и опросов пользователей можно узнать:

1. Чего ожидали посетители, что их разочаровало и почему.
2. Какие элементы или функции страницы становятся препятствием и почему.
3. Какие элементы и блоки страницы привлекают внимание и почему.
4. О чем думают ваши пользователи, когда они взаимодействуют с вашим сайтом.

Когда получена информация — нужно выдвигать предположения, как изменится пользовательский опыт после устранения препятствий. После того как собраны гипотезы, их распределяют по приоритетности — сначала проверяют те, что могут принести наибольший результат за короткое время и с минимумом вложений.

По каждой важной гипотезе проводится эксперимент и фиксируется результат. Результаты нужно собирать в отдельную базу данных, которая позволит обобщать опыт.

Пример из практики

Проводили для интернет-магазина исследования и работу по веб-аналитике. На сайте возникли сомнения по поводу полезности стороннего сервиса онлайн-примерки в интерьере. 

Для начала обратились к количественным данным — Google Analytics показал, что:

• за месяц обратилось к карточкам товаров 162 701 человек;
• онлайн-примеркой воспользовались лишь 516 пользователей, то есть всего 0,3%.

На первый взгляд, сервис бесполезен. Однако, когда мы углубились в статистику от сервиса, то выяснили, что пользователей онлайн-примерки конверсия выше средней в 11 раз.

Статистика сервиса

Затем провели опрос среди пользователей — необходим ли им такой сервис. 86% респондентов ответили, что считают его полезным и нужным, и лишь 16% ответили отрицательно. 

Стали изучать, как онлайн-примерка была реализована у конкурентов:

• яркая кнопка с ховером, а у нашего клиента — просто надпись;
• простой и понятный call-to-action, а у нашего заказчика — фраза из трех слов;
• блок расположен сразу под изображением товара или над ним, а у нашего клиента — в коммерческом блоке с ценами.

Стало понятно, почему так мало посетителей пользовалось сервисом, — они просто его не замечали.

Делаем так, чтобы конверсия росла постоянно

Всегда можно найти точки роста конверсии, ведь рынок и пользователи регулярно меняются:

• конкуренты развиваются;
• привычки пользователей изменяются;
• образуется новый опыт в вашей нише;
• появляются новые технические требования.

Поэтому процесс поиска новых точек роста и улучшения пользовательского опыта должен быть постоянным и цикличным. Это позволяет сайту расти и повышать эффективность.

И не только конверсия

При оптимизации CR важно не увлекаться и не делать его рост самоцелью — достигать нужно целей бизнеса, а не только KPI.

Коэффициент конверсии — это способ найти данные о закономерностях в поведении пользователей. Но чтобы использовать их для улучшения пользовательского опыта, необходимо проверять гипотезы, поскольку снижение конверсии может означать как препятствия в воронке продаж, так и десятки других причин.

1. Одержимость коэффициентом конверсии соблазняет использовать универсальные тактики CRO, чтобы быстро увеличить процент CR.
2. CR может отличаться в зависимости от типа посетителей, каналов трафика и целей конверсии.
3. Если вы сосредоточены только на CR, то упускаете ценные возможности для привлечения клиентов и укрепления доверия.

В сложной конкурентной среде для управления продуктами догадок недостаточно. Поэтому, чтобы получить полную картину того, что происходит и почему, нужен анализ поведения пользователей и их опыта с продуктом.

Резюме

1. Ищите собственные лучшие решения для вашего проекта, не повторяйте чужих ошибок.
2. Чтобы найти неочевидные возможности, исследуйте свою аудиторию и проект. 
3. Используйте качественные и количественные инструменты для получения данных.
4. Экспериментируйте, проверяйте гипотезы и накапливайте опыт.
5. Работайте системно, поставьте оптимизацию конверсии на поток.
6. Не гонитесь за метриками, в первую очередь думайте о целях бизнеса.

Чтобы получить больше конверсий, нужно менять мышление — думать не о доходе, а об удобстве пользователя. Только такая стратегия, которая основана на анализе поведения и улучшении опыта пользователей создает возможности для роста конверсии.

Если вам нужен беспристрастный и профессиональный взгляд для поиска точек роста конверсии сайта, обращайтесь в KISLOROD. Мы уже 10 лет специализируемся на поиске лучших индивидуальных решений для проектов электронной коммерции и накопили уникальный опыт во многих нишах.

Реклама: ООО "КИСЛОРОД ДИДЖИТАЛ", ИНН: 212710112339