Тестирование — важнейшая часть оптимизации конверсии (CRO), позволяющая убедиться, что внесенные маркетологами изменения действительно увеличили коэффициент преобразования посадочной страницы или сайта.
Но сплит-тесты — не более чем «верхушка айсберга CRO».
Инструменты тестирования становятся все более доступными (можно подобрать даже бесплатный вариант), ими все проще пользоваться — не нужно быть гением, чтобы разработать и запустить А/Б-тест. Сложность заключается не в том, чтобы провести тест — нужно правильно подобрать объект тестирования и верно интерпретировать полученные данные.
Ваш успех определяется как сумма 2 составляющих: количества выполненных тестов (объем) и процентного соотношения успешных тестов. Эти 2 параметра и определяют скорость процесса оптимизации. Добавьте к ним средний размер выборки и влияние успешных изменений на конверсию — и вы получите представление о том, какие факторы влияют на CRO.
Если коротко, то вот как можно добиться успеха:
- Проводите как можно больше тестов, не прерывая процесс: день без тестирования лендингов — потерянный впустую день.
- «Выигрывайте» столько тестов, сколько сможете.
- Каждое успешно законченное тестирование должно увеличивать коэффициент конверсии.
Думается, что первый пункт списка никаких вопросов вызвать не должен, но со вторым и третьим дело обстоит не так-то просто: тут успех зависит от главного навыка в деле оптимизации — умения отличать важное от незначительного.
Почему одни тесты важнее других?
Предположим, что вы запускаете B2B-сайт и направляете трафик на страницу с формой запроса цен. Вы может потратить драгоценное время, отведенное на тестирование на то, чтобы проверять, как работают различные варианты заголовков на этой странице, и в конце концов обнаружить, что этот фактор практически никак не влияет на конечную конверсию.
Вы можете пытаться оптимизировать не то, что нужно. Вы могли бы потратить время и деньги с большей пользой, если бы тестировали не заголовок страницы, а собственно лид-форму или предшествующую страницу конверсионного пути.
Вы можете затратить массу усилий на тест продающего лендинга, чтобы обнаружить, что даже увеличение конверсии на тестируемой странице оказывает ничтожно малое влияние на прибыль вашего бизнеса. Вы можете оптимизировать неверно выбранное место вашей маркетинговой воронки, в то время как для достижения значительного успеха вам достаточно было бы перекрыть реально существующие утечки лидов.
Именно поэтому перед началом оптимизации важно определить то, что имеет значение для вашего бизнеса в целом. Если вы поймете это, вы будете знать, что и где необходимо сделать. Вы сделаете огромный шаг вперед — к выигрышным тестам с большим воздействием на окончательный результат оптимизации.
Вы можете определить важность отдельных составляющих вашей маркетинговой стратегии через тесты и анализ их результатов. Но тестирование без предварительных исследований приведет вас к единственному гарантированному результату — осознанию того, что все ваши усилия потрачены впустую.
Списка выигрышных тактик нет
Предоставим слово веб-маркетологу и эксперту по CRO Пипу Лайе (Peep Laja):
«Позвольте мне внести ясность: оптимизация конверсии — это не список выигрышных тактик и не перечень лучших кейсов из чьей-то практики. То, что принято назвать "лучшими примерами из практики", есть лишь наиболее распространенные способы оптимизации — отнюдь не лучшие.
Вы не увеличите количество "выигрышных тестов" тем, что выберете определенный список тактических приемов, а затем примените его к своим ресурсам.
Вот самый быстрый способ выяснить, является маркетолог любителем или профессионалом: любители сосредотачиваются на тактике (сделать кнопку больше, написать лучший заголовок, предложить купоны), а профессионалы осуществляют процесс».
Если вы не можете описать то, что делаете, как процесс, то вы не знаете, что вы делаете.
Уильям Эдвардс Деминг (William Edwards Deming)
Причина, по которой маркетологи зациклены на тактике, очевидна: в большинстве статей им посоветовали сделать кнопки большими, или оранжевыми, или «круглыми как настоящие кнопки» для того, чтобы «получить 212% увеличения конверсии в среднем!». В некоторых блогах вам даже могут любезно предложить полные списки техник оптимизации конверсии (и не беда, что в природе нет такой вещи, как «общая теория CRO»).
Тема оптимизации конверсии в настоящее время все больше и больше «SEOфицируется», «мусорный» контент распространяется шире, чем высококачественные материалы, и тот, кто нуждается в советах по CRO, не может «отыскать жемчужину в навозной куче».
Такая ситуация сложилась по 2 причинам:
- Основная масса статей по оптимизации написана не практикующими маркетологами: авторы «не знают, что делают», в полном соответствии с афоризмом У. Э. Деминга. ;)
- Блогеры, пишущие статьи на актуальную тему CRO, делают это лишь для улучшения своей позиции в поисковой выдаче (SERP) и получения бэклинков, а не для того, чтобы помочь маркетологам полезным советом.
С первого взгляда трудно «отделить зерна от плевел», так что будьте осторожны в выборе, чьим советам следовать. Для начала хорошо бы обзавестись привычкой игнорировать или воспринимать скептически рекомендации, исходящие от профессиональных блогеров или райтеров.
Обратите внимание: мы не утверждаем, что все предлагаемые вам тактики не работают, но вы не должны ограничиваться узкой «тактической» точкой зрения.
Время тактик наступит позже — сначала нужно выяснить, какие проблемы есть у вас с вашим лендингом.
У вас нет общих для всех проблем — у вас свои конкретные проблемы
Следование глобальным маркетинговым трендам, копирование решений конкурентов и применение самых передовых методик — все это бесполезно, по большей части. Все это не сработает в силу одного простого, но непреодолимого обстоятельства: целевые страницы и сайты в высшей степени контекстуальны.
Пип Лайя объясняет:
«То, что работает для одного сайта, не будет работать для другого. Если для создания процветающего бизнеса электронной коммерции, было бы достаточно скопировать Amazon, то вокруг было бы много больше "Амазонов". Нет, так просто ничего не получится.
Вы продаете гаджеты и приложения модным, но небогатым старшеклассникам, я продаю яхты миллионерам — у наших офферов весьма отличающийся контекст, верно? А что изменится, если мы оба будем торговать продуктами питания?
Предположим, что вы Wal-Mart, а я — Whole Foods: опять сильно различающийся контекст. Даже если мы оба продаем одинаковые продукты для одной и той же демографической группы, многие факторы, влияющие на маркетинговую практику, могут у нас различаться — источники трафика, отношения с аудиторией, клиентский сервис и т. д.
Вот поэтому бесполезно копировать концепции сплит-тестов с ресурсов вроде WhichTestWon и ждать похожих результатов. Прекратите эту практику — сайты очень контекстуальны.
У вас нет общих для всех проблем, их вообще нет ни у кого. У вас есть ваши, очень специфические, сугубо конкретные проблемы».
Но есть и хорошая новость —вы можете точно узнать, что это за проблемы, где они имеют место быть и как на них влияет большая статистическая выборка посетителей.
Как узнать? При помощи методического исследования и сбора данных.
Проблема с ориентацией на данные
Мы все больше и больше полагаемся на собранные данные (статистика, различные метрики), не так ли? Но цифры сами по себе не скажут вам ничего полезного. Вы не можете просто так взять и посмотреть метрики Google Analytics, чтобы узнать ответ на извечный вопрос «Что делать?». ;)
Сначала вы должны задать вопросы и только потом искать нужные данные, которые помогут вам найти ответы. Данные — это сырой необработанный материал, и вы должны интерпретировать его, чтобы извлечь идеи оптимизации из набора имеющихся числовых значений. Это умение, которое нужно развивать не жалея усилий. Google собирает данные, это отличная отправная точка, но нет никакой замены реальной практике CRO.
Сколько данных вам нужно?
Допустим, что вы хотите безопасно пересечь оживленное шоссе. Предположим, что у вас есть вся информация, которую вы можете собрать: в этот набор данных будут входить сведения о форме листьев деревьев, высаженных вдоль шоссе, влажность воздуха, названия причесок людей, стоящих рядом с вами, марки машин, чаще всего встречающихся на этой трассе и т. д.
Но на самом деле для вас важно лишь знать, едут ли по шоссе в данный момент автомобили, и если да, то как быстро.
Похожим образом обстоит дело и с оптимизацией конверсии. Вы можете нанять целую исследовательскую лабораторию, в которой 25 дипломированных специалистов по поведенческой психологии будут отслеживать действия 500 посетителей — как говорится, «были бы деньги» — но это заведомо будет стоить дороже прибыли, которую вы планируете получить по итогам оптимизации. ;)
Чем больше предварительных исследований вы проведете, тем выше будет стоимость процедуры CRO, и — в силу закона убывающей прибыли — меньше ваш доход.
Другая крайность — полагаться только на интуицию, личное мнение и изученные кейсы из чужой практики — выглядит не меньшей глупостью, чем привлечение армии исследователей.
Правильный ответ находится в «золотой середине»: нужно провести столько исследований, сколько необходимо для того, чтобы найти возможность для роста конверсии, прибыли, бизнеса в целом, но без увеличения расходов на оптимизацию.
Позвольте представить: базовая схема оптимизации
Пусть о схеме (см. верхнюю иллюстрацию поста) расскажет ее разработчик, Peep Laja: «Оптимизация, рассматриваемая одновременно как искусство и как наука, представляет собой пока что практически "невспаханное поле".
До недавнего времени этой дисциплине нигде нельзя было по-настоящему научиться. Начав заниматься CRO, я прочел все книги и статьи, что были доступны, так же как поступали и другие маркетологи. Но моим главным источником знаний были люди, на практике проводившие успешные эксперименты.
Практику ничем заменить нельзя. Мои собственные труды в сочетании с изучением опыта других оптимизаторов привели меня к разработке особого метода исследований. Я пользуюсь им последние 3 года, и он доказал свою состоятельность в различных бизнес-нишах. В2В, В2С, SaaS, электронная коммерция, лидогенерация — не имеет значения, в какой сфере интернет-индустрии вы работаете: вы можете использовать эту схему, чтобы найти идеи, позволяющие вам разрабатывать лучшие гипотезы сплит-тестирований».
Итак, перед нами своеобразный шаблон, пользуясь которым мы сможем узнать, какие параметры и факторы действительно имеют значение для процесса оптимизации, что, в свою очередь, поможет нам увеличить количество выигрышных тестирований, а также усилить влияние успешных экспериментов на конечный результат.
Схема исследования включает в себя 6 этапов («шагов») сбора и анализа данных, затем следует создание главного списка («мастер-листа») всех найденных проблем, для решения каждой из которых мы сформулируем соответствующую гипотезу сплит-теста.
На первый взгляд этот план может выглядеть сложнее, чем он есть на самом деле. Но достаточно пройти эту последовательность действий один раз, чтобы понять смысл данной схемы оптимизации.
Используйте предлагаемый шаблон в качестве инструмента, путеводителя, карты процессов. Настраивайте и совершенствуйте его как вам угодно. С него вы просто начинаете работу, а где вы поставите конечную точку — это зависит только от вас самих.
Шаг 1: эвристический анализ
Начнем с определения: эвристический анализ (Heuristic Analysis) — это оценка чего-либо (явления, сущности и т. д.), производимая на основе предшествующего опыта.
Данный метод не гарантирует получение оптимального результата, однако дает достаточно хорошие показатели. Главное преимущество — скорость: эвристический анализ можно провести достаточно быстро.
Ценность полученных результатов при использовании этого метода во многом определяется тем, на основе чьего мнения производится оптимизация. Есть разница между мнением и мнением, особенно если одно из них принадлежит опытному оптимизатору, а другое — новичку.
Ценность мнению «ветерана маркетинга» придает тот факт, что его высказывает человек, видевший тысячи посадочных страниц и сайтов и проведший на протяжении многих лет сотни, если не тысячи, тестирований. Можно привести аналогию: опытный арт-дилер, видевший и продавший за свою жизнь тысячи картин, гораздо быстрее и точнее определит подлинную стоимость живописного полотна, чем случайный прохожий.
Вот почему эвристический анализ в руках опытного оптимизатора является очень эффективным инструментом. Более того, он продуктивен даже если в том случае, если вам не хватает опыта: эвристика базируется на определенной логической структуре, заведомо исключающей бессмысленное рассмотрение глупых или случайных критических комментариев в качестве значимых поводов для оптимизации.
Принцип эвристического анализа Пип Лайя описывает так: «В сущности, мы — маркетологи, занятые оптимизацией — "рецензируем" сайт, страницу за страницей, и наши критические выводы основываются на прежде полученном опыте, на "лучших практиках" и тому подобном. Но мы действуем четко структурированным методом.
Самое главное — то, что мы обнаруживаем в ходе эвристического анализа, мы не считаем неоспоримыми истинами. Итогом анализа является то, что я называю "определением сферы интересов". На следующих этапах наших конверсионных исследований — как качественных, так и количественных — мы будем пытаться подтвердить или опровергнуть выводы, полученные эвристическим методом».
Для рецензирования лендинга/сайта чаще всего применяется следующий набор критериев:
- Релевантность (Relevancy, «уместность»): соответствуют ли контент и дизайн веб-станицы ожиданиям пользователя? Как можно сделать лендинг более соответствующим запросам посетителя?
- Ясность (Clarity): является ли содержание/оффер, размещенные на странице, понятными настолько, насколько это может быть?
- Ценность (Value): представляет ли ценность для пользователя предложение или сообщение данного лендинга? Можем ли мы повысить ценность оффера? Можем ли мы усилить мотивацию посетителя?
- Трение (Friction): что на этой странице вызывает сомнения, колебания и неопределенность? Что затрудняет конверсионный процесс? Как мы можем упростить его? Примечание: мы не можем полностью избавиться от трения на целевой странице, мы можем лишь минимизировать его.
- Отвлечение (Distraction): есть ли на лендинге элементы, не подталкивающие посетителя к действиям по конвертации? Что-нибудь излишне привлекает к себе внимание? Если объект, размещенный на целевой странице, не мотивирует к конверсии, то он увеличивает трение, и хорошей идеей будет избавиться от него.
В процессе эвристического анализа вы не должны оставлять случайные спонтанные комментарии — строго придерживаясь заранее выбранных критериев, вы записываете только значимые выводы.
Эвристический анализ лучше всего работает тогда, когда он применяется группой исследователей, в которую могут входить маркетологи, специалисты по CRO, дизайнеры, эксперты по юзабилити, копирайтеры — только не забудьте объяснить всем им правила оценки лендинга/сайта перед началом работы.
И помните: все ваши выводы — это просто «сферы интересов», а не абсолютная истина.
Перед тем как углубиться в изучение аналитических данных согласно составленному плану тестирования, убедитесь, что в ходе вашего исследования вы подтвердите или опровергнете оценки, сделанные вами на первом этапе оптимизации.
Шаг 2: технический анализ
Не думайте заниматься чем-либо другим, пока вы не устранили все технические ошибки (bugs, «баги» на жаргоне разработчиков). Они — главные «убийцы конверсии». Вы думаете, что с точки зрения пользовательского опыта и функциональности ваша посадочная страница или сайт отлично работают с каждым браузером и устройством? Возможно, что нет.
Исправление ошибок программирования и дизайна — простой и эффективный метод оптимизации, приводящий к быстрым и заметным результатам.
Протестируйте лендинги на разных браузерах и устройствах
Откройте инструментарий Google Analytics и перейдите к отчету «Браузер и ОС» (путь: Аудитория → Технологии → Браузер и ОС или Audience → Technology -→ Browser & OS). Вы увидите соответствующий определенному браузеру коэффициент преобразования для выбранной вами цели конверсии.
В ходе одной сессии вы должны просматривать данные только для одной категории устройств, поэтому применяйте сегментирование по их типам: только десктопы, только планшетные компьютеры, только мобильные телефоны. Вы не можете пользоваться среднеарифметическим значением, вычисленным по отдельным результатам, собранным для каждой категории — оно вас обманет.
Далее вы должны перейти к конкретным версиям браузеров (например, IE8, IE9 и т. д.) и посмотреть, какие из них конвертируют меньше, чем другие. Взгляните на скриншот отчета, расположенный ниже: мы видим, что версии IE9 и IE8 преобразуют трафик хуже, чем более современные IE11 и IE10. Что происходит?
На этот вопрос есть два ответа, и вот первый: возможно, что древними версиями Интернет Эксплорера пользуются в основном технологически отсталые старички, которые все равно бы не потратили деньги на ваш слишком продвинутый или чрезмерно сложный оффер.
Второй ответ звучит не столь утешительно: возможно, что это вы глупо теряете деньги из-за проблем с отображением ваших посадочных страниц на пользовательских браузерах версий IE9 и IE8.
Предположим, что у вас возникло резонное сомнение: «Никто уже не пользуется IE8! Зачем же мне тратить время на адаптацию посадочной страницы под этот браузер?».
Пип Лайя дает совет, помогающий разрешить все сомнения: «Вот мое мнение. Если мы нашли малоэффективный, не слишком часто используемый браузер, то сделаем следующее:
- Посмотрим, сколько посетителей в месяц заходит на лендинг через IE8.
- Узнаем среднее количество транзакций для пользователей этого браузера (предположим, что $50).
- Перейдем к расчетам: если IE8 (коэффициент преобразования на данный момент — 2%) будет конвертировать трафик так же, как IE10 (в настоящее время его Conversion rate равен 5%), то насколько больше сделок мы закроем за 6-месячный период?
- Представим, что в течение следующих 6 месяцев мы получим 200 дополнительных транзакций. Умножим это число на среднюю стоимость закрытия сделки ($50) и получим: 200 × 50 = $10 000.
Зададим себе вопрос: сколько времени нужно, чтобы выявить и исправить ошибку? 3 часа? 3 часа времени разработчиков обойдутся нам дороже или дешевле 10 тысяч долларов? Если дешевле, то исправим же эти чертовы баги!».
Простим мистеру Лайе его излишнюю экспрессию и учтем, что для Рунета озвученные им в качестве примера цифры излишне оптимистичны. ;)
Тем не менее здравое зерно в его рассуждениях есть: нужно избегать нежелательного сегментирования и отсеивания входящего трафика (в любом случае вы так или иначе платите за него). Одно дело, если вы сами отфильтровываете нежелательный сегмент посетителей как неплатежеспособных или мало мотивированных к закрытию сделки, и совсем другое, когда вполне качественные лиды отсеиваются из-за легкоустранимой ошибки дизайна вашего лендинга.
Постарайтесь применить описанный выше алгоритм поиска и обнаружения ошибки для каждого браузера, показывающего коэффициент конверсии ниже оптимального.
Анализ скорости загрузки страниц
Если ваш веб-ресурс слишком медленный, то это может отрицательно сказаться на ваших маркетинговых результатах.
В вопросе оценки скорости лендинга/сайта есть один ключевой момент: нужно различать 2 величины — время загрузки страницы (page load time) и время отклика страницы (page interactive time).
Первая означает «время в секундах, требующееся для того, чтобы загрузился каждый элемент страницы», вторая — «время, по прошествии которого становится возможным взаимодействие (интеракция) с лендингом/сайтом». Последний параметр гораздо важнее первого — это ключевая метрика, на которую вы обязательно должны обратить свое внимание.
Если страница грузится в течение 3 секунд, то вы все сделали на «отлично». Загрузка лендинга происходит быстрее, чем за 7 секунд? Это средний результат, который можно улучшить. Ваша целевая страница «подтормаживается» до 10 секунд? Нужно принимать срочные меры!
Метрики по скорости веб-ресурса ищите в Google Analytics по адресу: Поведение → Скорость загрузки сайта → Время загрузки страниц (Behavior → Site Speed → Page Timings). Включите режим сравнения (comparison), чтобы определить медленные страницы.
Если вы решили узнать время загрузки и время отклика посадочных страниц, то начните с тех, на которые вы направляете самый большой трафик (оптимизация скорости таких лендингов повлияет на большее количество пользователей).
Отметьте URL всех медленных страниц и попробуйте использовать такой инструмент как Google Insights PageSpeed: введите каждый записанный URL и вы узнаете, из-за каких проблем снижается скорость загрузки лендингов.
Шаг 3: анализ веб-метрик
Для маркетолога, занятого оптимизацией, сервис Google Analytics (GA) становится незаменимым помощником.
Ушли в прошлое дни, когда для достижения успеха в бизнесе было достаточно блестящей идеи, родившейся в процессе мозгового штурма, проведенного отделом маркетинга. Теперь вы должны знать конкретное воздействие каждой идеи на конечный результат проводимой кампании.
У вас есть стратегия? — Отлично, измерьте все характеризующие ее численные параметры!
Вы имплементировали на ваш веб-ресурс новую функцию? — Хорошо, а сколько конкретно посетителей вообще воспользовались ею? Она положительно или отрицательно повлияла на коэффициент конверсии?
Пип Лайя бескомпромиссно подходит к использованию Google Analytics: «Если максимум ваших навыков — узнать, сколько трафика вы получаете, из каких стран приходят ваши посетители, и сколько времени они проводят на ваших целевых страницах, то вы ничего не знаете. Все эти сведения для оптимизации бесполезны».
Что мы можем узнать из анализа метрик Google Analytics?
Ключевой момент — всегда приступайте к анализу данных только после того, как вы сами себе ответите на вопросы: что именно вы хотите узнать, и что вы конкретно сделаете, воспользовавшись полученным знанием? Если вы не можете четко сформулировать то, как вы намерены воспользоваться результатами анализа данных, то вам и не нужно им заниматься.
Вкратце, аналитика может нам показать:
- что делают посетители на лендинге/сайте;
- влияние каждого CTA-элемента, виджета, отдельной страницы на конверсию;
- где в конверсионной цепочке наличествует «утечка».
Но мы не сможем узнать, почему это происходит. Эвристический анализ и качественные исследования — вот лучшие методы найти ответ на вопрос «почему?».
Аналитика же имеет дело с вопросительными местоимениями «что?», «как?» и «сколько?».
Признанные гуру любят повторять: «Следуйте за данными!». По правде говоря, сами по себе данные, собственно цифры, не скажут вам ничего: вы должны истолковать их надлежащим образом, интерпретировать так, чтобы получить идею оптимизации из набора числовых значений.
Подобное умение требует практики. Как, прочем, и любые навыки – чем больше вы времени вы тратите на сбор и изучение данных, тем больше пользы вы извлекаете из них.
Перед тем как начать анализ, убедитесь, что вы собираете точные данные, касающиеся важных параметров
Если вы работаете с «чужими» настройки Google Analytics (кто-то до вас уже настраивал параметры сбора данных), то начните с проверки «здоровья» метрик.
Говоря совсем коротко, проверка «здоровья» аналитического инструментария сводится к поиску ответов на ключевые вопросы:
- Мы собираем данные, которые нам нужны?
- Можем ли мы доверять собранной информации?
- Где происходят утечки данных?
- Мы можем что-нибудь исправить?
- Что не работает?
- Какие отчеты нам не нужны вообще?
Печальная правда заключается в том, что почти все настройки GA почти всегда сбиты. Отнеситесь к конфигурации инструментов перед получением метрик очень серьезно.
Шаг 4: анализ тепловых карт
Очень важное условие: как и при проведении сплит-тестов маркетологу для получения достоверных результатов трекинга необходимо располагать достаточно большой статистической выборкой данных. Примерное количество — 2000–3000 просмотров страницы на один тестируемый вариант веб-страницы. Если тепловая карта составлена на отслеживании действий, предположим, 34 пользователей, то доверять ей не следует.
Два типа тепловых карт, представляющих наибольший практический интерес для маркетологов — это карты кликов (click maps) и карты прокрутки (scroll maps).
Карты кликов
Визуальное отображение данных о частоте нажатий на определенном участке посадочной страницы — это, собственно, и есть click map. «Горячий» красный цвет эквивалентен большому количеству кликов.
У карт кликов есть одна полезная опция, на которую мало кто обращает внимание: пользуясь click maps, можно увидеть «ложные» клики на элементы веб-интерфейса, не работающие как ссылки («неприлинкованные», non-links). Дело в следующем: когда пользователи видят изображение или блок/строку текста, которые они принимают за ссылку (или хотят, чтобы это была ссылка), то они кликают по нему. Пользуясь картой кликов, вы сможете «расшифровать» это невысказанное желание посетителей.
Карта прокрутки
Как понятно из названия, эта карта показывает «глубину» скроллинга — насколько далеко вниз по странице спускаются посетители. Этот инструмент может быть очень полезным.
Абсолютно нормально, что вы будете наблюдать следующую картину: чем длиннее страница, тем меньше посетителей прокручивают ее до конца. Как только вы примете вышеприведенную аксиому, то вы сможете правильно расставить приоритеты для размещаемого контента: что необходимо иметь на лендинге и что хорошо бы иметь. То, что относится к категории «необходимо иметь», располагается на самом верху посадочной страницы — «над линией сгиба».
Анализ карт прокрутки также поможет решить, как можно оптимизировать дизайн страницы. Если на лендинге есть хорошо заметные горизонтальные линии или изменения фонового цвета (предположим, подложка текстового блока из белой становится оранжевой), то посетители часто принимают их за так называемые «логические окончания» (logical ends) — места «разрыва» содержимого, где последующий часть контента воспринимается как независимая от предыдущей.
Встретив ложные «логические окончания», пользователи прекращают скроллинг или вообще уходят с целевой страницы.
Воспользовавшись картой прокруток, вы можете оптимизировать лендинг для максимально возможной глубины скроллинга, разместив визуальные сигналы (графические символы типа стрелок, указывающих вниз, текстовые сообщения «читать дальше» и т. д.) на тех участках страницы, где активность прокрутки снижается.
Шаг 5: качественные опросы
Опрос непосредственно на веб-ресурсе
Большинство из тех, кто зашел, предположим, на ваш сайт eCommerce, ничего на нем не купит. Как мы можем исправить эту печальную ситуацию? Попробуем узнать ответ у самих посетителей, предложив им поучаствовать в опросе на посещенном веб-ресурсе.
Есть 2 способа узнать мнения пользователей:
- Опрос на выходе (Exit surveys): «подстерегите» покидающего ваш лендинг/сайт посетителя, показав ему всплывающее окно (pop-up) с анкетой.
- На странице исследования: попросите ваших гостей заполнить форму опроса, расположенную на специальной странице.
- Нужно определить, на какой странице будет расположен опрос.
- Вы должны сформулировать свои собственные вопросы (заранее заготовленные шаблоны не годятся для каждого данного конкретного случая).
- Установите условие, при котором посетителю будет показан опрос.
Таковы важнейшие 3 критерия вашего предстоящего online-анкетирования.
Вы вправе спросить: «А разве посетителей не раздражают внезапные предложения ответить на вопросы?» ;)
Честно говоря — да, раздражают, но не всех и не всегда. В качестве моральной компенсации уясните, что полученные таким образом данные бесценны: посетитель сам объясняет вам, что нужно сделать, чтобы конвертировать его в покупателя (лида). К тому же все ваши опросы длятся ограниченное время, так что они не должны отвернуть трафик от вашего веб-ресурса.
Что спрашивать?
Запомните ключевую фразу: действенные данные. Нам нужна информация, чтобы действовать дальше.
Так как наша цель — вовлечь в процесс преобразования как можно больше посетителей, то начнем с изучения причин возникновения трения, препятствующего конверсии. Какие страхи, сомнения, колебания (FUDs: fears, doubts, hesitations) испытывают люди, оказавшиеся на определенной веб-странице?
На каждой отдельной странице вашего сайта пользователь делает только одну работу — следовательно, один вопрос вашей анкеты должен касаться только одной страницы, одной работы.
Опросы покупателей
Оправьте электронной почтой опросники тем из ваших клиентов, кто недавно впервые закрыл сделку с вами. Это люди до сих пор помнят их первую покупку и трение, испытанное в сопутствующем конверсионном процессе. Только опрашивайте тех, кто не имел с вами никаких отношений прежде — наличие сложившегося покупательского опыта может повлиять на их ответы (вам нужно отфильтровать постоянных клиентов).
Попробуйте собрать приблизительно 200 ответов. Если вы получите больше, то среди ответов будет встречаться множество повторяющихся, не приносящих никаких дополнительных данных. Помните: опрос — это качественное исследование, не количественное.
Если у вас меньше 100 ответов, то этого может быть мало, чтобы сделать уверенный вывод из полученной информации. Но даже 10 ответов лучше, чем ноль.
Важное примечание: качество вопросов, заданных вами, предопределит качество знаний, что вы почерпнете из полученных ответов. Не задавайте вопросы, на которые можно ответить либо «да», либо «нет», не позволяйте выбирать несколько ответов на один вопрос одновременно.
Шаг 6: пользовательское тестирование
Предпосылка к проведению пользовательского тестирования (User Testing) проста: полезно понаблюдать за тем, как реальные люди используют интерфейс вашего решения, вслух комментируя свои действия и описывая получаемые впечатления (напомним, что эти впечатления и есть не что иное как пользовательский опыт, User eXperience, UX).
Пользовательское тестирование дает вам прямое, ясное, непосредственное понимание того, как обычные пользователи взаимодействуют с вашей целевой страницей или сайтом. Возможно, вы полагаете, что разработали лучший UX в мире, но просто посмотрите, как настоящий посетитель будет пытаться совершить конверсионное действие на вашем лендинге. Предупреждаем сразу: подобный опыт может оказаться не то что отрезвляющим, а прямо-таки унизительным. ;)
Все дело в том, что вы — не ваш пользователь, а дизайнеры и маркетологи часто забывают эту прописную истину.
Важный момент: качество задач, поставленных вами перед участниками теста, определит и качество сделанных вами открытий.
В большинстве случаев в протокол тестирования включают 3 типа задач:
- конкретная задача
- общая задача
- задача по «завершению» воронки (закрытию сделки)
Не узнавайте у тестировщиков их мнения — просто наблюдайте, что делают участники теста, и слушайте, что они говорят по собственному желанию, спонтанно и добровольно, а не отвечая на ваши вопросы.
Шаг 7: создание плана CRO
Пройдя через перечисленные выше 6 этапов подготовки к CRO («шагов»), вы выявите какие-то из упомянутых нами проблем, причем некоторые из них будут классифицироваться как «трудноизлечимые», другие — как незначительные.
Следующий шаг: распределим весь свой «улов» между 5 условными «ведрами».
Называться каждое из них будет так:
1.Тест
Если существует очевидная возможность изменить пользовательское поведение в конверсионной воронке, проверить идею или увеличить конверсию — то у вас есть материал для тестирования, смело помещайте его в это «ведро». Сюда же отправится вопрос «утечек» трафика, «уклоняющегося» от конверсии.
2. Инструмент
Если проблема оказалась в этом «ведре», то это значит, что мы должны оптимизировать нашу аналитику. Вопрос решается за счет исправления конфигурации инструментов и изменения критериев, согласно которым собираются и анализируются данные.
3. Нужна гипотеза!
Здесь у нас размещаются лендинги, виджеты, процессы, которые не работают так, как бы нам хотелось, но у нас нет четкого единого решения обнаруженных проблем.
Значит, нам нужно не размениваться на полумеры, а что называется, «брать быка за рога»: менять пользовательское поведение в ключевых точках конверсионной траектории. Отталкиваясь от имеющихся данных и собранных свидетельств (под таковыми мы подразумеваем результат каждого проведенного сплит-теста), мы разрабатываем гипотезу, истинность которой мы подтверждаем или опровергаем в ходе тестирования (см. пункт 1).
В практическом плане это означает: если мы задали правильные вопросы, а затем верно на них ответили, то мы повернули маркетинговые процессы в нужном нам направлении — увеличили конверсию, уменьшили отток, сегментировали и отсеяли немотивированных на закрытие сделки и т. д.
4. Просто сделай это!
Знаменитый мотивирующим слоганом Just Do It! помечено «ведро» для проблем, даже не заслуживающих столь грозного наименования: тут у нас незначительные ошибки, которые можно исправить, особо не напрягая серое вещество. ;)
Затруднения, попавшие в эту категорию, можно решить все сразу, в «пакетном режиме», или же как часть основного контролируемого сплит-теста (вы решаете большую проблему, частями которой являются эти мелкие затруднения; когда основная задача решена, решены и ее составляющие).
5. Требуется исследование
Содержимое этого «ведра» требует от нас приложения дополнительных усилий: допустим, что мы должны протестировать работу нового лендинга с конкретным устройством или нам нужно собрать больше информации для построения приемлемой гипотезы сплит-тестирования. Если проблема угодила в это «ведро», то для ее изучения и исправления необходимо задавать дополнительные вопросы, менять точку зрения на проблему, «копать глубже».
Последний шаг: ранжируйте проблемы по важности.
Мы не можем решать все задачи одновременно, следовательно, необходимо придать им соответствующие приоритеты. Почему?
Потому, что правильно расставленные приоритеты:
- уберегают вас и ваших клиентов от увлечения внешне блестящими, но неэффективными решениями,
- концентрируют ваше внимание на получении большой прибыли при минимизации вложений,
- помогают вам достичь заметных положительных результатов как можно раньше,
- предоставляю вам данные для вычисления ROI,
- удерживают вашу команду от витания в облаках — каждый ее участник занят решением конкретной задачи.
Итак, мы начинаем оптимизацию с выполнения задач с высоким приоритетом, откладывая «низкорейтинговые» проблемы на будущее. Однако в конце концов все они должны быть решены — одни раньше, другие позже.
Простой, но очень полезный способ заключается в использовании «школьной» системы оценок от 1 до 5 баллов, где 1 — это незначительное затруднение, 5 — критически важная проблема.
Вы должны составить некое резюме, в котором каждой из обнаруженных проблем будет присвоено несколько «звездочек» в соответствии с ее важностью для оптимизации (потенциальный подъем конверсии, доходов и т. д.).
*****
Рейтинг критически важных проблем юзабилити, конверсии или убеждения целевой аудитории. С этими трудностями сталкиваются многие посетители сайта, эти проблемы имеют большое влияние на основные бизнес-метрики. Устранение этих препятствий, вероятнее всего, приведет к значительному повышению конверсии и доходов.
****
Рейтинг критически важного вопроса, имеющего меньшее влияние на трафик и бизнес-метрики.
***
Рейтинг значительной проблемы юзабилити или конвертации. С ним сталкиваются многие посетители лендинга/сайта, и он достаточно сильно влияет на конверсию.
**
Опять же — перед нами значительная проблема юзабилити/конверсии, но диапазон и степень ее влияния ограничены.
*
Этого рейтинга удостаиваются незначительные проблемы, не слишком влияющие на потенциальную выручку или стоимость каждой конверсии, однако их все-таки нужно решать, пусть и в последнюю очередь.
При присвоении рейтинга нужно учитывать 2 критерия, более важных, чем остальные:
- Простота внедрения (имплементации) решения, рассматриваемая через призму 3 параметров «время/сложность/риск» (time/complexity/risk). Иногда собранная метрика просто требует от вас, чтобы вы имплементировали на вашу целевую страницу/сайт какую-то опцию, но процесс внедрения отнимет у вас месяцы — значит, нужно отложить этот апдейт до лучших времен.
- Оценка возможностей — субъективное мнение о том, насколько большой подъем конверсии/прибыли вы сможете получить. Влияние этого параметра определяется тем, на скольких пользователей он влияет, и насколько близко к источнику прибыли он находится. Предположим, вы замечаете, что коэффициент конверсии страницы оформления заказа равен 65%. Это понятный и четкий показатель, свидетельствующий о том, что: во-первых, здесь есть простор для повышения коэффициента преобразования, во-вторых — эта страница непосредственно приносит вам прибыль (вы здесь принимаете платежи, не так ли?); другими словами, каждый процент увеличения конверсии на ней эквивалентен прямому прибавке прибыли.
Самый главный критерий
Кристально прозрачная квинтэссенция маркетинговой мудрости: всегда следуйте за деньгами — начинайте оптимизацию с того, что быстрее всего принесет вам прибыль.
Вместо заключения
Скорость оптимизации зависит от количества одновременно сплит-тестов (объем тестирования) и количества тестов, давших положительный результат — следовательно, качества ваших гипотез. Используя сценарий, предложенный в этом посте, вы можете разработать больше полезных тестов, результаты которых сильнее повлияют на окончательный результат любой маркетинговой стратегии — получение прибыли.
Высоких вам конверсий!
По материалам conversionxl.com
