Сфера оптимизации конверсии развивается очень быстро, как и весь цифровой маркетинг в целом. Конечно, существуют фундаментальные знания, но с каждым годом к ним прибавляются новые. В изучение каких навыков стоит вкладывать деньги и время, если вы хотите входить в ТОП-1% CRO-экспертов через 5 лет? Каковы новейшие тренды — и каких навыков они потребуют от вас?
Оптимизация за пределами лендингов
В Сети сложился некий расхожий образ того, чем занимаются специалисты в области оптимизации конверсии (Conversion Rate Optimization, CRO). В упрощенном представлении все сводится к сплит-тестам. Несмотря на то, что CRO простирается гораздо дальше этого, складывается ощущение, что большинство сконцентрированы именно на краткосрочных метриках и поверхностных изменениях.
Будущее, однако, принадлежит не устаревшим «близоруким» практикам, а более стратегическим и универсальным реалиям.
Иногда простое тестирование цвета кнопок не приносит никакого результата, как в эксперименте компании Groove: пользовательское поведение не изменилось.
Организации, уже ориентированные на тщательную работу с данными, не найдут эту идею новой. В наши дни такой подход завоевывает все большее признание, поскольку руководство компаний видит результативность и открытость к масштабированию экспериментов с данными в контролируемых условиях. Вот что говорит по этому поводу Ронни Кохави (Ronny Kohavi), один из главных разработчиков, руководителей и специалистов в области анализа и экспериментов компании Microsoft:
 | «Проведение экспериментов все больше признается неотъемлемой частью разработки продукта, в тех случаях, когда это возможно. Мы наблюдаем, как специалисты из сферы статистики, компьютерной науки и экономики делают свой вклад в данную область, способствуя прогрессу как в теоретической, так и в практической части». |
Стивен Павлович (Stephen Pavlovich), CEO проекта Conversion.com, вторит словам Ронни Кохави:
 | «Конверсия простирается дальше простого пользовательского опыта. Все больше и больше людей применяют экспериментирование как способ оптимизации не только продаж, но и ценовой политики, функциональности и продукта. И это дает понять, какие умения нужны оптимизаторам. По сути, это все тот же баланс анализа и креативности, однако преимуществом станет и ваш опыт в разработке продуктов, маркетинге и создании коммерческой стратегии». |
Помимо наличия познаний в вышеперечисленных дисциплинах, полезно иметь некое универсализированное понимание оптимизации конверсии, позволяющее профессионально подходить к любому ее аспекту — от продуктов до коммуникаций, от колл-центров до лендингов и так далее. Талия Вулф (Talia Wolf), CEO ресурса по обучению CRO-тактикам taliagw.com, дает свое объяснение:
 |
«Используя такие знания, вы сможете оптимизировать работу специалистов по продажам, удержанию — и даже улучшить свои стратегии поставки товаров. Оптимизаторы, решившие трансформировать бизнес таким образом, должны иметь навыки всесторонних исследований — здесь недостаточно просто быть аналитиком или креативным человеком. Необходимы глубочайшие познания в маркетинге и способах привлечения клиентов (например, важно уметь проводить исследования, анализ данных, быть знакомым с UX, психологией, копирайтингом, дизайном и др.)». |
Оптимизация конверсии как магистральная дисциплина
Все говорит о том, что оптимизация конверсии становится частью многих других традиционных дисциплин — UX/UI-дизайна, «маркетинга роста» (Growth Marketing/Growth Hacking), цифровой аналитики, email-маркетинга, привлечения клиентов. Это означает, что отныне необходимость понимания CRO-процессов обязательна для всех людей, связанных с маркетингом. Этот тренд будет усиливаться с нарастанием актуальности оптимизации конверсии и увеличением доступности тест-инструментов.
Процесс демократизации последних также происходит на фоне усиливающейся интеграции данных внутри этих инструментов. По словам Кристы Сайден (Krista Seiden), консультанта по аналитике в Google, оптимизация и аналитика сближаются, и обеспечивают, таким образом, поступление более точных данных:
 | «Передача данных от аналитиков отделу оптимизации — один из главных принципов Google Optimize, позволяющий CRO, маркетологам, разработчикам и многим другим более подробно погружаться в оптимизацию и персонализацию. Поскольку все эти специалисты работают рука об руку, очень важно усиливать лучшие практики. Одна вещь, которой я всегда уделяла и буду уделять внимание, — это взращивание и сохранение успешных практик тестирования и культуры внутри бизнеса, и я верю, что демократизация тестирования дает нам возможность усвоить такое воззрение. |
Многие желают извлекать полезные выводы из оптимизации, но ключ к успеху лежит в понимании данных, основ анализа и статистической значимости. Наша роль как наставников — убедиться в возрастающем интересе и правильном внедрении оптимизационных практик».
Пол Рук (Paul Rouke), основатель PRWD, высказывает идею о том, что легкий доступ к инструментам тестирования может привести к ригидности:
 | «Подобно тому, как запуск Google Analytics вызвал резкий скачок в числе компаний, использующих данные веб-аналитики (хочу предупредить, что здесь я применяю слова «использование данных веб-аналитики» в широком смысле), Google Optimize также начнет привносить концепт сплит-тестирования в массы. С одной стороны, это положительно скажется на степени осведомленности о CRO-отрасли и повысит к ней доверие. Бренд Google привлечет больше людей, которые будут развивать культуру экспериментирования. С другой стороны, суровая правда в том, что когда мы получаем нечто бесплатно, мы склонны занижать важность этого момента и необходимость инвестировать время и деньги». |
Пол Рук выражает обеспокоенность тем, что растущая популярность тестирования приведет к появлению множества малоинформированных пользователей, что снизит субъективную ценность экспериментирования, поскольку люди, увидев слабые результаты и ROI, получат неверное представление о процессе:
«Сможет ли малый и средний бизнес самостоятельно разобраться в статистических моделях и верно определить победителя теста? Сможет ли бизнес настроить и привязать выбранный инструмент тестирования к своей аналитике и убедиться, что фиксируемые данные корректны?
Google Optimize поможет CRO-индустрии стать заметнее, но неотвратимо повлияет на появление неудачных практик и ошибочной информации».
Резюмируя, можно сказать, что на лидерах отрасли лежит обязанность просвещать и вести за собой новичков, чтобы они не наделали ошибок. Мишель Кисс (Michele Kiss), старший партнер в компании Analytics Demystified, также отмечает необходимость компромисса между дешевыми и легкими в использовании инструментами и навыками, требуемыми для их толкового применения:
 | «Компании, решившие попробовать себя в деле оптимизации, как правило, способны сделать это без огромных стартовых инвестиций. Однако, не имея отлаженного процесса и понимания статистической методологии, они могут столкнуться с серьезными последствиями. Хотя «простые в использовании» инструменты имеют свои преимущества, применяющие их для оптимизации люди обязаны владеть аналитическими навыками, чтобы суметь пойти дальше автоматически определенных итогов и действительно понять значение того или иного теста». |
Мэтт Гершофф (Matt Gershoff), CEO в Conductrics, также говорит о недостатке компетентности и возникающем техническом долге (Technical Debt), причина которого — узко-сфокусированная оптимизация:
 | «Поскольку многие популярные CRO-ресурсы сегодня совмещают экспериментирование и доступные инструменты, мы получаем специалистов, которые:
По мере развития рынка, эти ограничения становятся все очевиднее, а вместе с ними растет спрос на API и «безголовые» оптимизационные платформы. Отделяя оптимизацию от графического UI, компании могут эффективно управлять этими возможностями, а также выбирать, встраивать ли их в любое транзакционное маркетинговое приложение, либо на клиентский компьютер или сервер». |
Умение работать с данными
Известно, что знание основ статистики чрезвычайно важно для сплит-тестов. Свое мнение высказывает Ронни Кохави:
| «Ключевыми являются те же навыки, что и у специалистов по обработке и анализу данных (способность проникать в суть и переводить результаты в нечто, легко усваиваемое), но с добавлением знаний по статистике. Например, большинство людей и понятия не имеют, что такое p-значение (P-Value). Тренды также требуют владения: инструментами обработки больших данных, манипуляцией данными (SQL и альтернативами), такими языками, как Python, более глубокими видами анализа (например, эффект неоднородных условий)». |
Если вы не новичок в аналитическом сообществе, то могли заметить тенденцию, появившуюся в 2016 году, использовать языки программирования R и Python. Как представляется, комбинация вышеперечисленных технических способностей и традиционных аналитических навыков будет все более востребованной.
Умение интерпретировать данные, безусловно, не ограничивается оптимизацией конверсии. Ресурс eMarketer в своем прогнозе говорит о том, что будущее принадлежит профессионалам, обладающим особенно продвинутыми способностями.
Наиболее важные цифровые компетенции, по мнению руководителей европейских и американских компаний сейчас (диаграмма красного цвета) и через три года (диаграмма черного цвета), % от числа опрошенных. Опрос проводился в четвертом квартале 2015 года.
Безопасность/защита данных/риски — 42% / 39%.
Разработка веб- или мобильных приложений — 42% / 41%.
Цифровой маркетинг (SEO, социальные медиа и т.д.) — 41% / 40%.
Разработка ПО — 40% / 39%.
Аналитика/большие данные — 38% / 43%.
Цифровая стратегия/моделирование бизнес-процессов — 35% / 39%.
Разработка «интеллектуальных» продуктов — 32% / 37%
Способность отыскивать связь между большими разнородными группами данных практическую ценность (и извлекать ее) является основой для оптимизации сайтов и других маркетинговых каналов.
| «В ближайшие годы мы, скорее всего, станем свидетелями двух событий: 1. Продолжающейся эволюции аналитических навыков оптимизаторов (например, станет актуально знание статистики на более высоком уровне или умение соединять совокупности данных для получения более информативных результатов); 2. Роста возможностей аналитических команд в целом, за счет добавления дополнительных групп бизнес-аналитиков и статистиков, занимающихся еще более тщательным анализом. Идеалом было бы существование человека, способного работать и с дизайнерами, и с менеджерами по UX и продуктам, и с IT-отделом, владеющего при этом приемами статистического анализа и презентующего идеи в доступном виде, но единороги не существуют, а если бы и существовали, то они одни не могли бы стать вьючными лошадьми, выполняющими работу пяти! Специализация — это весьма вероятное последствие роста индустрии, и выиграют компании, инвестирующие в большие команды специалистов». |
Райан Урбан (Ryan Urban), основатель и CEO Bounce X, подчеркивает важность возвращающегося трафика (Repeat Traffic) и поведенческого маркетинга (Behavioral Marketing), говоря, что, если вы не знаете, как находить связь между анонимным пользовательским поведением и прогнозными индикаторами покупательского намерения, то вы не сможете получить доступ к ценной информации и никогда не узнаете о ее наличии:
 | «По моему личному убеждению, все концентрируются не на тех вещах в вопросе улучшения конверсии. В 2017-м ключ к конверсии скрывается в динамике трафика, и все начинается с поведенческого маркетинга. Для максимального роста бизнеса и значительного увеличения прибыли/сессий вам следует добиваться самой высокой степени покупательского намерения и как можно большего числа посещений наиболее конвертирующего трафика. Как этого добиться? Настоящий Behavioral Marketing начинается с идентификации анонимных посетителей вплоть до получениях их электронных адресов и настройки инструментов маркетинговой автоматизации так, чтобы вернуть этих людей назад. Все может сводиться к идентификации 50% посетителей и доставки им особых писем сразу же после завершения взаимодействия с каждым продуктом, в котором они были заинтересованы. Если вы масштабируете поведенческий маркетинг, он откроет вам путь к бесплатным каналам прибыли и значительно изменит динамику трафика». |
Безусловно, технологии достижения этого довольно сложны, но вам вовсе не помешает стать знатоком платформ управления данными (Data Management Platforms) и клиентами (Customer Data Platforms). Первые больше ориентированы на рекламу, а вторые — на конверсию, персонализацию или удержание. Кроме того, уместным будет овладение системами автоматизации маркетинга (Marketing Automation Systems).
Искусственный интеллект и автоматическая оптимизация
Какое влияние окажет искусственный разум (Artificial Intelligence, AI) на интернет-маркетологов? Невозможно ответить уверенно, но, судя по уже существующим инструментам, он несколько облегчит нашу работу.
Большинство проблем вокруг AI и предиктивного таргетинга так или иначе связаны с задачами управления. Мэтт Гершофф объясняет это в контексте европейского законодательства:
| «Для тех компаний, кто торопится внедрить автоматизацию, связанную с машинным обучением, скажу, что их усилия могут разбиться о европейскую стену под названием «Генеральный регламент о защите данных» (General Data Protection Regulation, GDPR). Предсказываю, что статья 22 Регламента, дающая гражданам ЕС право разъяснения любого «значительного» решения, наложит следующие два требования на использование машинного обучения:
Без сомнения, последнее правило имеет двустороннюю выгоду, поскольку помогает и самому маркетологу разобраться, как и почему работает система машинного обучения». |
Творческая жилка и стратегический вклад людей все еще имеют значение — вам по-прежнему нужно будет приходить к собственным аналитическим выводам.
Пол Рук доказывает, что новые веяния вовсе не умаляют роль человеческого разума. Как раз наоборот: сейчас как никогда важно демонстрировать креативность и эмпатию в работе:
| «Чтобы соответствовать потребительским ожиданиям, бизнес должен создавать вовлекающий и будоражащий онлайн-опыт, и единственный способ достичь этого — через творчество и понимание. В этом плане AI не способен заменить людей. Чтобы извлечь полезное из машинного обучения, все еще нужен человек, стоящий за машиной, «подкармливающий» ее идеями, концептами и дизайном, полученными из пользовательских исследований и углубленного анализа данных». |
Алгоритмы на базе AI могут тестировать сотни комбинаций и подгонять лучшие вариации самым значимым сегментам трафика, но создание этих вариаций пока зависит от людей.
Пип Лайа, основатель CXL, высказывает свои мысли о распространении AI в оптимизации:
 |
«Существует ряд функций, в которых “машины” и алгоритмы будут проявлять себя намного лучше гомо сапиенс. Зачастую это можно наблюдать уже сейчас... Harvard Business Review назвал анализ и обработку данных самой «горячей» работой 21 века, однако именно эти позиции машины будут забирать у людей. Просто автоматизированные платформы способны перерабатывать в разы больше информации, делая это намного быстрее, не получая неоднозначных данных, выдавая конкретные выводы, визуализируя их, предоставляя отчеты и даже предпринимая немедленные действия. Конечно, останутся лучшие представители профессии, но те, кто «чуть-чуть в этом разбираются» окажутся бесполезны. Оптимизаторы ближайшего будущего будут придумывать версии возможного цифрового опыта — в это будет входить и написание текстов, создающих связи с человеческими существами, — а также всеохватывающие UX-стратегии для разных типов покупателей. А уже затем алгоритмы будут выбирать, какой опыт больше подходит той или иной аудитории». |
Знания психологии
Пропасть между функциональностью искусственного разума и требованием человеческой креативности и проницательности вызывает к жизни необходимость развития прикладной поведенческой психологии. Следующее мнение было высказано Хайро Морено (Jairo Moreno) в одной из дискуссий: «С течением времени и развитием Интернета, уровни пирамиды конверсии, начиная с нижней ступени, превращаются в объекты широкого потребления. Если проблема функциональности практически решена, а хорошее юзабилити становится повсеместным стандартом, то все будет зависеть от убеждения».
Иерархия оптимизации. Сайт должен быть (снизу вверх): функциональным, доступным, пригодным к использованию, интуитивным, убеждающим
Все это делает психологию, нейромаркетинг и тому подобные науки важным моментом для дифференциации и применимости на практике.
Имея хорошие познания в области изучения данных, вы сможете определить, чего не хватает маркетинговым кампаниям и установить корреляции между потребительскими сегментами и покупательским намерением. Вы будете группировать поведенческие данные с высокой степенью дробности, для того, чтобы предсказывать пользовательские действия. Но все эти сведения не будут по-настоящему применимы, если вы не сможете проводить связи между триггерами человеческой психологии и полученными результатами.
Интерактивные интерфейсы
Нет недостатка в тех, кто провозглашает 2017-й годом чатботов (Chatbot). Мессенджеры — это новый интерфейс, а боты — новые приложения.
Пример беседы клиента и чатбота, предлагающего ознакомиться с ассортиментом магазина Shop Spring и обещающего поддержку в любой момент
Там, где раньше работали живые представители службы поддержки, вы скоро увидите диалоговые интерфейсы в виде голосового AI и ботов, при этом формы лидогенерации, контактов и тому подобного исчезнут, поскольку будут хуже конвертировать людей.
Будущее eCommerce, пользовательского опыта и оптимизации будет связано не столько с техническим пониманием чатботов, сколько с осознанием нюансов, делающих их эффективными.
Виртуальная и дополненная реальность
Виртуальная реальность тоже претерпевает огромные изменения. Такие бренды, как Lowes и Myer, занялись разработкой виртуального опыта и дополненной реальности, позволяющей, к примеру, увидеть, как диван от IKEA будет смотреться в вашей комнате.
Девушка примеряет одежду перед «умным» зеркалом, позволяющим оценить другие расцветки наряда, получить обзор на 360 градусов и узнать доступность размеров
Дополненная реальность внесет свои коррективы — в течение 10 лет то, что мы называем сайтами, сменят ресурсы, на которых можно будет «примерить» вещь, получить поддержку в живом времени и т. д. Таким образом будет снято одно из главных ограничений eCommerce — невозможность получить пользовательский опыт до покупки.
Ранее этот недостаток пытались решить многими другими способами, например включением вращающихся 3D-изображений или видео, либо инвестированием в ROPO (от англ. Research online, purchase offline — «ищи онлайн, покупай оффлайн»).
Заключение
В среднем, сегодняшние CRO-эксперты уже искушеннее технически и свободнее в обращении с данными, чем специалисты в области более традиционного маркетинга. Этот тренд будет только усиливаться. Осваивайте глубокий анализ данных, Python, SQL, R… Разберитесь в AI и предиктивном таргетинге, научитесь включать в UI диалоговые элементы вроде чатботов.
Смотрите на экспериментирование и оптимизацию как на движущую силу разработки продуктов и других областей бизнеса, а не только как на способ изменения лендингов и пользовательского интерфейса. Комплексная оптимизация будет становиться отраслевым мейнстримом, чему способствует расширение функций тест-инструментов.
И наконец, раз роботы начинают доминировать в выполнении заданий, связанных с данными, особое внимание следует уделить сугубо человеческим функциям: написанию текстов, убеждению, UX-дизайну, аналитическим выводам и пр. Команда LPgenerator с удовольствием проведет оптимизацию вашего лендинга с гарантией результата. Если вы не знаете, с чего начать, — смело оставляйте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Высоких вам конверсий!
По материалам: conversionxl.com
