Cum Să-Ţi Optimizezi Rata De Conversie? (II)

După ce am aflat mai multe despre optimizarea ratei de conversie a unui magazin online în articolul trecut, urmează pasul cel mai important în identificarea apectelor unui website ce necesită îmbunătăţiri: cercetarea. Optimizarea ratei de conversie se face pornind de la testări, ce furnizează atât date utile cu privire la ceea ce trebuie schimbat, cât şi la modul prin care pot fi aduse îmbunătăţiri. Este necesară obţinerea informaţiilor ce conduc la insight-uri despre clienţii tăi, dar şi la o ipoteză de cercetare. Cât mai multe informaţii nu înseamnă întotdeauna un succes, doarece pot paraliza analiza, copleşind prin volumul lor. Scopul rămâne acela de a aduna date relevante, pe care vei şti exact cum să le foloseşti.

Întrucât procesul de cercetare este la fel pentru fiecare website, vă propunem un model de colectare şi analiză a datelor, intitulat Research XL. Compus din 6 paşi, acest model poate fi folosit pentru a descoperi cu ce probleme se confruntă clienţii tăi când intră pe website şi cum poţi veni cu o soluţie. Iată paşii modelului de cercetare:

1. Analiza tehnică: testarea pe mai multe browsere/ dispozitive, rata de conversie pe fiecare dispozitiv/ browser şi viteza de încărcare a paginilor.

2. Analiza euristică: identificarea zonelor de interes şi a punctelor slabe.

3. Analiza web: utilizarea Google Analytics în măsurarea obiectivelor, stabilirea indicatorilor de performanţă, verificarea paginilor de produs şi checkout şi identificarea punctelor slabe.

4. Mouse tracking: folosirea de heat maps, click maps şi scroll maps, cât şi a user session video replays.

5. Analiza calitativă: realizare de sondaje şi interviuri pe clienţi, analiza traficului web şi studierea istoricului conversaţiilor pe chat.

6. User testing: identificarea problemelor de uzabilitate a website-ului şi a modalităţilor de rezolvare.

Când vrei să optimizezi, Google Analytics te ajută să afli ce fac clienţii tăi pe website, care este performanţa fiecărei pagini sau widget şi unde se pierd cei mai mulţi bani.

Folosind Google Analytics afli răspunsurile la întrebările: „ce”, „unde” şi „cât de mult”, urmând ca prin analiza euristică şi studiul calitativ să descoperi cauza problemei. Pentru a obţine date relevante, trebuie să setezi obiective pentru fiecare acţiune importantă, cum ar fi achiziţia sau generarea de lead-uri.

Funnel-ul sau pâlnia de vânzări reprezintă o succesiune de paşi pe care un vizitator îi parcurge până la plasarea comenzii. De aceea este necesară stabilirea unor paşi uşor de parcurs: pagina produsului, coşul de cumpărături, checkout, date de livrare, transport şi modalităţi de plată, finalizarea comenzii.

În timp ce majoritatea companiilor folosesc datele din Analytics, ce fac medii pe utilizatori, calea cea mai sigură o reprezintă segmentarea, pentru a nu induce în eroare targetarea audienţei. Astfel, dacă ai un client de sex feminin din Cluj, cu vârsta de 14 ani şi unul de sex masculin din Suceava, de 79 de ani, clientul mediu va fi din Bistriţa-Năsăud, având o vârstă de 30 şi ceva de ani, sex necunoscut.

Pentru a îmbunătăţi experienţa pe website, poţi face o listă cu acţiunile pe care un utilizator le poate întreprinde. Trebuie să te asiguri că utilizatorul nu va întâmpina nicio problemă la adăugarea produsului în coş, utilizarea filtrului de preţ, folosirea funcţiei de căutare, adăugarea în lista de e-mailuri sau la finalizarea comenzii. Pentru a face faţă evenimentelor negative, ce ameninţă relaţia utilizatorului cu website-ul, alcătuieşte o listă cu ce s-ar putea întâmpla: introducerea incorectă a datelor de logare, afişarea mesajelor de eroare în completarea datelor de facturare sau dificultăţi în a goli coşul de cumpărături. Monitorizează toate aceste acţiuni şi optimizează unde este nevoie.

Dacă vrei să afli mai multe despre cum interacţionează clienţii tăi cu website-ul poţi recurge la următoarele opţiuni: mouse tracking, heatmaps, click maps, attention maps sau video recordings. Cu ajutorul acestor reprezentări grafice poţi afla care sunt zonele acoperite de utilizatori cu mouse-ul, unde dau click şi ce le captează atenţia, pentru a eficientiza design-ul paginii.

În urma folosirii a user session replays pentru website-ul unui magazin de produse farmaceutice, s-a descoperit că în procesul de completare a formularului de comandă, rata de abandon era mare. Utilizatorii se opreau din completarea formularului la al treilea câmp, care cerea informaţii privind costul total, al produselor şi al transportului. Constrângerea prospecţilor de a face calcule pentru câmpurile obligatorii ale formularului, constituie un efort prea mare, ce determină abandonarea comenzii. Este crucial să înţelegi ce aşteptări au prospecţii şi cât de mult pot fi solicitaţi, înainte să renunţe la a deveni clienţii tăi.

Optimizarea ratei de conversie trebuie să se facă în mod constant, iar acest lucru este posibil doar prin monitorizarea indicatorilor de performanţă şi testarea noilor versiuni. Pentru a avea succes, dezvoltă un plan proactiv şi întâmpină problemele înainte ca acestea să afecteze numărul de comenzi.

După ce am aflat mai multe despre importanţa optimizării conversiei şi necesitatea cercetării, urmează să descoperim în articolul următor cum transpunem datele colectate în ipoteze de cercetare.