Начиная с 1960-х годов, рекламные агентства Мэдисон-авеню убеждали компании в том, что лишь команды с наиболее креативными сотрудниками могут занять лидирующие позиции на своем рынке. Даже после того, как эти же агентства стали устанавливать мэйнфрейм-компьютеры и отслеживать ТВ-привычки населения, они по-прежнему настаивали на том, что успешный бизнес строится именно вокруг креативности.
Нет, у них не было Google Analytics. Или Omniture. Или сканирования мозга. Или любого из многочисленных инструментов, к которым сегодня имеют доступ даже самые мелкие предприятия, но они использовали исследования для принятия креативных решений.
С распространением Интернета компании продолжили верить в то, что реклама и маркетинг основываются на творчестве. Они изучают рынок, собирают фокус-группы и рассылают опросы, но в конечном счете итоговый выбор остается за дизайнерами и разработчиками.
Вот как работает типичный процесс веб-дизайна:
- Компания нанимает агентство.
- Агентство исследует рынок и получает множество информации о том, кто будет покупать продукты компании.
- Агентство предоставляет руководству компании замечательный отчет.
- Затем агентство создает 3 варианта дизайна и просит руководителей высшего звена — наименее компетентных сотрудников для принятия дизайнерских решений — выбрать самый лучший из них.
- Наконец, агентство учитывает поправки руководства и запускает новый сайт.
Проблема заключается в том, что даже после предварительных исследований дизайнеры на самом деле не знают, какое оформление окажется наиболее эффективным. Сегодня в цифровом мире практически отсутствуют ограничения. Вы можете создать что угодно — любой цвет, любые тексты и любые изображения, добавить на сайт видео или live-chat.
Как вообще можно прийти к какому-то решению при таком разнообразии опций? Ответ прост: с помощью поведенческих данных. Здесь все сводится не к угадыванию или креативности, а к анализу взаимодействий пользователей с сайтом и использованию этой информации для построения тестируемых гипотез, которые можно проверить на фоне текущих результатов.
На протяжении многих лет сбор и анализ данных обходился слишком дорого для малого и даже среднего бизнеса. Но сегодня компаниям намного выгоднее использовать поведенческую информацию, чем не делать этого. Пока большинство организаций продолжают принимать решения методом тыка, data-driven подход может дать вам реальное конкурентное преимущество уже сейчас.
6 правил поведенческих данных
Все мы ежедневно принимаем решения, исходя из того, что делают другие люди. Когда вы проверяете вашу страницу в Facebook, чтобы посмотреть, как много людей лайкнули и прокомментировали ваш последний пост, вы используете ваше встроенное поведенческое ноу-хау. Когда вы выбираете фильм на основе рейтинга Кинопоиска, вы подключаете вашу поведенческую науку. Список бестселлеров по версии The New York Times, чарты Billboard и закадровый смех в сериале «Теория Большого взрыва» — все это источники поведенческих данных, которые мы используем каждый день.
Предположим, что покупатель решил самостоятельно собрать своему сыну игровой компьютер. Он тщательно изучил каждый из его элементов, от высокочастотного монитора до коврика для мыши. Последним, что он хотел выбрать, была материнская плата — основа компьютера, к которой подключаются другие детали.
Через какое-то время он сузил выбор до двух вариантов. Они обладают одинаковыми возможностями и практически не отличаются в цене. Однако покупатели дали первой плате 4 звезды, а второй — 5. Если бы человек из нашего примера не понимал первое правило поведенческих данных, то попросту выбрал бы вторую плату. Ведь 5 звезд это лучше, чем 4, не так ли? Тем не менее, он обращает внимание на количество отзывов.
Какой же вариант лучше?
Материнскую плату с 5 звездами оценили 5 человек, тогда как модель с меньшим рейтингом получила аж 250 отзывов. Покупатель сразу же понимает, какая оценка является более объективной, и решает, что при большем количестве откликов этот 5-звездочный рейтинг вполне может снизиться до 3 или даже 2 звезд. Но ведь у него нет никаких данных.
Он интуитивно подсчитывает то, что статистики называют размером выборки собранных данных (отзывов). Это значит, что он знает первое правило поведенческих данных.
- Чем больше размер выборки, тем лучше.
- Данные, собранные за определенный период, эффективнее, чем данные, которые характеризуют один момент времени.
- Свежие данные лучше устаревшей информации.
- Наблюдательные данные лучше, чем самоотчет.
- Количественные данные прогнозируют будущее лучше, чем качественные.
Хорошо проработанные сплит-тесты создают с соблюдением всех правил поведенческих данных. Как маркетолог, вы можете использовать эту возможность, чтобы предугадывать эффективность ваших кампаний и оптимизировать их.
Исследования против интуиции
В 2014 году Marks & Spencer переработали свой сайт с одеждой. Это компания стоимостью £10 000 000 000, которая размещает продуктовые магазины и магазины одежды в Великобритании и Европе. В 2013 году 13% их продаж были реализованы в Сети, а это примерно $1 500 000 000.
В 2014 году они начали редизайн сайта, и тогда их усилия обошлись им в £150 000 000. Сегодня эта сумма была бы равна $180 000 000.
Даже самые именитые бренды могут споткнуться
UX-команде и дизайнерам новое оформление показалось вполне удачным, но клиенты воспротивились. Сразу же после запуска продажи магазина упали на 8%. Из-за плохого дизайна компания теряла $10 000 000 прибыли ежемесячно, не говоря уже о том, что такой просчет серьезно навредил репутации Marks & Spencer.
Лучший способ создать онлайн-бренд — это дать посетителям то, чего они хотят. При затратах в $180 000 000 компания должна была тщательно изучить своих посетителей и клиентов. Так что же пошло не так?
Все дело в извечной борьбе, которая затрагивает практически каждый бизнес. Интуиция против исследований. Лучшие методики против поведенческих данных. Левое полушарие мозга против правого. Оба компонента необходимы, но если вы постоянно сталкиваетесь со сложностями в плане получения прибыли от посетителей, за привлечение которых вы платите, это говорит о дисбалансе.
Интуиция — это способность человека принимать решения в новых ситуациях на основе предыдущего опыта. Когда поведенческие данные стоили слишком дорого, планирование и разработка кампаний диктовались преимущественно интуицией. Если бренды и вкладывали средства в исследования, то делали это в самом начале. В основном это были качественные данные, собранные за счет опросов и фокус-групп.
Через некоторое время дизайнеры и разработчики стали использовать данные чаще, но они все равно полагались на свою интуицию, принимая тысячи мелких решений, необходимых для завершения проекта.
Когда сбор данных обходится слишком дорого, в ходе разработки компании руководствуются интуицией экспертов
В конце этого процесса собираются настоящие поведенческие данные — результаты. Если результат оказался положительным, кампанию можно продлить или провести повторно. Если же ситуация складывается не в лучшую сторону, все приходится начинать заново.
Как разработка кампании выглядит в эпоху дешевых поведенческих данных? Для большинства фирм — одинаково, для лидеров отраслей — примерно так:
Когда данных достаточно и обходятся они дешево, организации пытаются оптимизировать кампании еще до запуска
Качественные данные собираются в начале, но теперь вы можете возвращаться назад и тестировать компоненты кампании снова и снова. И так вы получаете дешевые количественные поведенческие данные.
Интуиция имеет большое значение и в будущем она не утратит своей ценности, но теперь у вас есть баланс. Вы можете отвечать на конкретные вопросы о вашей кампании на нескольких этапах ее разработки.
Выбор предложения и непрерывность
Исследование — это процесс сбора и анализа поведенческих данных. К примеру, если вы используете контекстную рекламу Google или Bing, у вас есть несколько различных офферов. Чтобы выяснить, какие предложения привлекают больше всего пользователей, вы можете сравнить кликрейты и конверсию этих объявлений. В этом и заключается суть исследования.
Руководствуясь таким подходом, команда Conversion Science (CS) проанализировала AdWords-объявления одного из своих клиентов и обнаружила, что самыми эффективными из них быле те, что предлагали скидку в 20% или $100.
В Conversion Science пользователей, которые кликают по такой рекламе, называют «транзакционными» потенциальными клиентами. Больше всего на свете они боятся за что-то переплатить. На лендинге, к которому вели объявления, о скидке ничего не говорилось.
Изначальная версия лендинга
Сотрудники CS сосредоточились на оффере с дисконтом в $100 и сделали его частью основного предложения. Благодаря этому небольшому изменению страница начала привлекать на 40% больше лидов.
Обновленная версия лендинга
Какие еще есть источники поведенческих данных? Как насчет исследования писем с высоким CTR? Какие предложения получают больше всего кликов в ваших email’ах? Такие данные хранятся в любом почтовом сервисе для элементарной оценки. Внесите их в таблицу и посмотрите, какие офферы понравились потенциальным клиентам.
Почему эта информация полезна?
- Эти данные отражают реальные действия пользователей.
- Выборка составляется из ваших реальных и потенциальных клиентов.
- Речь идет о большой выборке, которая чаще всего будет включать тысячи показов или получателей и сотни кликов.
- Эти данные охватывают месяцы или годы.
Вам не приходится угадывать, и вместе с тем вы получаете пользу от рекламы и email-обращений, в которые уже вложились.
Выбор изображений и заголовков
Ваши посетители могут отличить стоковые фотографии от реальных снимков с вашими клиентами или сотрудниками, и вы всегда должны помнить об этом. Люди не будут выполнять на лендинге какие-либо действия, пока не поймут, к чему конкретно они приведут. Уделяйте изображениям столько же времени, сколько и копирайтингу, и старайтесь как можно лучше подчеркнуть ваше ценностное предложение в визуальном плане.
Разумеется, предугадывать эффективность картинки или текста получается крайне редко. Чтобы сузить свой выбор, вы можете воспользоваться 5-секундным тестом. В ходе такого тестирования респондентам на 5 секунд показывают разные варианты одной страницы, а затем спрашивают, что они видели. Это отличная методика, которая позволяет оценивать эффективность заголовков и изображений.
В поисках правильного изображения и заголовка
Вот что сотрудники CS узнали о главной странице, которую они проверили с помощью пятисекундного теста. Это вполне типичный сценарий развития событий для продуктов рассматриваемой кампании.
Эта компания продает то, что вам нужно?
Очевидно, что посетители не до конца понимают этот лендинг. Тестирование проводилось в течение 2 дней и стоило примерно $2,50 для каждого респондента. При необходимости вы можете проверять таким образом несколько версий главной страницы, различные заголовки, изображения и копирайтинг. По сути, для подобного теста ваш лендинг пейдж вообще не должен быть функционирующим.
Понимание предпочтений посетителей
Что нужно добавить на страницу, чтобы повысить доверие посетителей к компании? Сотрудники Stack задали этот вопрос своей аудитории, чтобы узнать, какое социальное доказательство сделает их лендинг более надежным в глазах пользователей: отзывы или логотипы успешно обслуженных брендов.
Они создали три версии главной страницы — без социального доказательства, с отзывами и с логотипами своих хорошо известных клиентов. Затем они задали посетителям вопрос: «Эта компания кажется вам надежной?».
Результаты были в пользу логотипов:
Изначальная версия vs страница с отзывами vs страница с логотипами
Эта информация сузила выбор опций, которые можно было бы использовать в более строгом сплит-тесте. Аналогичным образом вы можете принимать решения по поводу многих других элементов страницы:
- длина копирайтинга
- макет страницы
- навигация
- выбор изображения, его размер и размещение
- знаки доверия
- заголовки
Помогаем посетителям в решении их проблем
Находят ли посетители интересующую их информацию? Этим вопросом решила задаться страховая компания RACV. Им было очень важно, чтобы клиенты могли найти их номер дорожно-аварийной помощи в чрезвычайных ситуациях.
Для сбора данных они выполнили клик-тест, который показал, сколько времени требуется участнику, чтобы кликнуть по странице. В этом случае они просили респондентов кликать по номеру дорожной-аварийной помощи на их текущей странице. Согласно результатам, в среднем пользователям требовалось 20 секунд, чтобы найти нужную информацию и кликнуть по ней.
Расположение кликов отображается на тепловой карте в правом нижнем углу страницы.
Очевидно, что им нужно было менять оформление. В своем новом дизайне они расположили номер дорожной службы в полосе ближе к верхней части экрана. Затем RACV провели еще один клик-тест и уменьшили среднее время поиска ссылки до 5 секунд.
Это победа имела огромное значение для команды RACV. Вы можете использовать такие тесты, чтобы определить, как ваша страница функционирует целостно.
- Какие CTA-элементы являются самыми кликабельными?
- Могут ли посетители найти следующий шаг процесса?
- На вашей странице слишком много CTA-кнопок?
- Как ваша главная страница помогает посетителям выбрать путь?
Ответьте на эти вопросы, и вы сможете предоставлять вашим пользователям более качественный опыт.
Изучаем макет страницы
Как вы возможно заметили, мы еще не подключали к процессу дизайнера, и тому есть вполне адекватная причина. Дизайнеры склонны добавлять на страницы вещи, которые удовлетворяют их эго, или, как им кажется, могут понравится вам. Они хотят использовать карусели, фоновые видеоролики, анимированные логотипы и т. д, но по сути, эти идеи ничего не стоят, если у вас нет данных, подтверждающих их целесообразность.
Профессиональный дизайн повышает доверие аудитории к бренду, но ведь главная задача макета состоит в том, чтобы привлечь внимание посетителей к важной информации на странице. Учитывая это, вам нужно, чтобы ваши дизайнеры делали акцент на шрифтах, цвете, пустом пространстве, размещении элементов, разметке и визуальных подсказках, которые бы направляли опыт посетителей.
Прежде чем обращаться за помощью к специалистам, выясните, что не так с вашим макетом. Чем больше конкретных инструкций вы дадите дизайнеру, тем выше вероятность того, что он сделает все правильно.
Благодаря существенному приросту разрешения веб-камер вы можете видеть, в какую часть экрана направлен взгляд пользователей с удивительной точностью. Иными словами, у вас есть возможность проводить дешевые айтрекинговые (eye tracking) исследования.
CS проводили такое исследование в 2012 году. Тогда им потребовалась специальная инфракрасная камера и дорогостоящее ПО. Они привлекли к эксперименту 23 жителя города Остин и заводили их в комнату по одному. Команда откалибровала камеру для отслеживания глаз, попросила участников посмотреть одно из трех видео и затем заполнить опрос.
Подготовка к исследованию отняла у CS недели, а его выполнение — дни. Камера и софт обошлись им в $7500, при этом общие затраты превысили $15000-20000.
Самый дешевый пользовательский тест в мире
В 2016 году Inbound.org попросили Брайана Мэйси (Brian Massey) из CS выразить свое мнение об их лендинге. У них не было никаких данных по странице, поэтому он попросил сотрудников компании Tobii провести айтрекинговое исследование ее макета. Их технология базировалась на использовании камер для отслеживания взгляда пользователей. Все исследование обошлось Брайану в $500.
Вот какие результаты Tobii предоставили в течение недели:
На этой тепловой карте вы можете видеть, куда 50 участников теста смотрели больше всего. Красный цвет свидетельствует о том, что многие пользователи обращали внимание на эту часть страницы. Желтые области привлекли к себе меньше взглядов, а зеленые — еще меньше. Необозначенные цветом элементы остались практически без внимания.
Эта информация полезна при рассмотрении макета. На основе этих данных Брайан предположил, что вторая секция страницы была более интересной для посетителей, чем основное предложение. Мало кому захотелось прокручивать лендинг дальше, а большой скриншот посередине действовал как препятствие.
Наблюдая за всей совокупностью взаимодействий, вы можете понять ситуацию еще лучше. Такие видео генерируются автоматически:
Выполнив несколько юзабилити-тестов и айтрекинговых исследований, вы сможете выбрать контрольный вариант страницы и запустить ее, но ваша поведенческая наука на этом не заканчивается.
После запуска
Чтобы собрать полезную информацию о том, как этот лендинг работает с реальными потенциальными клиентами, вам понадобятся следующие инструменты:
- Аналитическая база данных
- Софт для отслеживания кликов
- Программа для записи сессий
- Сервис для выполнения сплит-тестов
Тепловые карты
Если вы хотите увеличить размер вашей выборки, вы можете воспользоваться программами для клик-трекинга. Вместо отслеживания взглядов посетителей, такой софт фиксирует движения их курсора и клики.
Ваши тексты слишком длинные? Упускается ли из виду ключевая информация? Ответы на эти и другие подобные вопросы можно запросто получить с помощью скролл-трекингового отчета.
Какие элементы страницы привлекают внимание посетителей? Какие из них игнорируются? Благодаря отслеживанию кликов вы можете видеть, как с вашим сайтом взаимодействуют тысячи пользователей, на одной тепловой карте. Вот как это выглядит для страницы с ценами.
Эти инструменты будут обходиться вам всего в несколько сотен долларов в месяц.
Ниже приведена тепловая карта для сайта одного из американских колледжей. Почему этот элемент формы обозначен красным?
Потому что это поле «Интересующая вас программа».
Судя по всему, этот колледж плохо объяснил абитуриентам, какие программы обучения им доступны. Когда команда CS добавила поле «Program of Interest» и направила потенциальных студентов в правую часть страницы, количество информационных запросов возросло на 20%. Этот результат играет очень важную роль, когда вы продаете то, что стоит сотни тысяч долларов.
Сплит-тесты
Инструменты сплит-тестирования позволяют изменять любые элементы веб-страницы, не копаясь в бекэнде сайта. Иными словами, вам не нужна помощь разработчиков — с такими сервисами вы можете контролировать все самостоятельно.
Они равномерно распределяют ваш трафик между несколькими вариациями вашей страницы. Следят за тем, какие версии генерируют продажи и лиды. Они выполняют статистические вычисления, чтобы вы знали, когда размер выборки достаточно велик.
Делайте бизнес на основе данных!
По материалам: conversionsciences.com, Изображение: QMUL_SBCS
