W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku e-commerce, kluczem do sukcesu jest przemyślana i skrupulatnie zaplanowana strategia marketingowa. Nie wystarczy już tylko określenie miesięcznego budżetu mediowego, uruchomienie kampanii w Google Ads czy Meta Ads i oczekiwanie na zwiększenie sprzedaży. To za mało! Twoja konkurencja nie śpi i też na pewno zadba o odpowiednią komunikację oraz strategię dla kampanii wizerunkowych budujących rozpoznawalność jej marki. A przede wszystkim – postawi na proces optymalizacji współczynnika konwersji, czyli działanie, które pozwoli jej osiagnąć wyniki lepsze od Twoich, przy tym samym budżecie mediowym! Brzmi jak jeden prosty trick na osiągnięcie sukcesu? Trochę tak, niemniej w tym przypadku nie jest to żaden clickbait, ale fakt, o którym w dalszym ciągu zapomina większość marketingowców czy dyrektorów e-commerce.
Już wiele lat temu zaobserwowano, że sukcesywne zwiększanie budżetów na reklamę nie powoduje automatycznie wykładniczego wzrostu wyników. Wpływ na to miała i dalej ma coraz większa konkurencyjność, coraz wyższe stawki za zakup powierzchni reklamowych czy też coraz większe wymagania użytkownika względem bezpieczeństwa, wyglądu i funkcjonalności stron internetowych, na których dokonuje się zakupu czy pozostawia dane.
Zaczęło się więc poszukiwanie rozwiązań. Powstały dedykowane zespoły, które zamiast dokonywać zmian i optymalizacji w bardzo konkurencyjnym obszarze mediowym, skupiły się na obszarze strony. Bardzo szybko udało się wywnioskować, że czasami nawet niewielka modyfikacja wybranych elementów może spowodować zwiększenie pozytywnych doświadczeń użytkownika. To z kolei sprawia, że chętniej dokonuje on zakupu, a tym samym – przyczynia się do wzrostu poziomu współczynnika konwersji.
Na podstawie poprzedniego przykładu: jeśli uda się nam znaleźć zmianę zwiększającą współczynnik konwersji z 1% do 1.5% to 100 000 użytkowników wygeneruje 1500 konwersji zamiast 1000. Zakładając, że średnia wartość koszyka w Twoim sklepie online wynosi 100 złotych, oznacza to wzrost przychodu o 50%! I to tylko w wyniku zmiany przeprowadzonej na stronie, bez zwiększania budżetu mediowego.
Dziś coraz więcej sklepów internetowych odważniej stawia na optymalizację współczynnika konwersji, czyli proces polegający na poszukiwaniu i identyfikacji zmian w obszarze strony, które spowodują wzrost liczby konwersji, a tym samym wzrost generowanego przychodu.
Proces optymalizacji współczynnika konwersji nie może być wykonywany metodą ”na chybił-trafił”. Nie można podjąć subiektywnej decyzji o zmianie w wyglądzie strony, np. opisu produktów czy innego elementu licząc, że zwiększy ona poziom współczynnika konwersji. Nieskuteczna będzie też zmiana kilku różnych elementów na raz z nadzieją, że przynajmniej jeden z nich się “przyjmie” i spowoduje wzrost współczynnika konwersji. To podstawowe błędy, jakie są popełniane w procesie optymalizacji.
Jeśli zmienisz wygląd całej strony w ramach jednej aktualizacji, nie będziesz wiedział(a), który element przyczynił się do wzrostu lub spadku poziomu współczynnika konwersji. Zmiany muszą być wprowadzane stopniowo, w oparciu o solidne argumenty potwierdzające, że na pewno spowodują one wzrost liczby konwersji.
Convertion rate optimization czyli optymalizacja współczynnika konwersji musi bazować na rzetelnych danych. Takich, które pomogą Ci podjąć decyzję o tym, od którego elementu strony warto zacząć. Jeśli masz już wdrożone środowisko analityczne oparte o Google Analytics 4, zacznij obserwować, co robią użytkownicy Twojego sklepu internetowego. W tym celu przygotuj dashboardy pozwalające uzyskać odpowiedzi na następujące pytania:
Zbierając insighty analityczne będziesz w stanie bardzo szybko określić, który element na stronie czy też obszar jest najbardziej podatny na optymalizację współczynnika konwersji. Tego typu analizy bardzo często wykazują, że istnieją pewne problemy w sklepie internetowym nie tylko utrudniające dokonywane zakupu przez potencjalnego klienta, ale nawet – w skrajnych przypadkach – wręcz to blokujące, np. słabo lub zupełnie niewidoczny przycisk call to action przekierowujący do realizacji zamówienia w wersji mobilnej.
Oczywiście nigdy nie możemy mieć 100% pewności, że wprowadzenie jakiejś zmiany zwiększy poziom współczynnika konwersji, nawet jeśli operujemy na bardzo dokładnych danych. Wszystkie pomysły wynikające z przeprowadzonych analiz są hipotezami optymalizacyjnymi.
Hipoteza zakłada, że dokonując określonej zmiany na stronie internetowej, osiągniemy spodziewany efekt. Założenia są różne, tak samo jak rezultaty, jakich oczekujemy. Nie zawsze założeniem hipotezy będzie bezpośredni wzrost współczynnika konwersji. W niektórych przypadkach trzeba postawić hipotezę optymalizacyjną, ukierunkowaną na zmiany w wyglądzie strony, które dotyczą początku ścieżki użytkownika do konwersji, np. kliknięcia w przycisk dodający produkt do koszyka.
Zanim rozpoczniesz weryfikację słuszności postawionej hipotezy optymalizacyjnej, postaraj się przygotować ich co najmniej kilka, czy nawet kilkanaście. Na przykład:
Hipotezy mogą być maksymalnie proste. Ważne, aby każda z nich określała, jaki element chcesz zmodyfikować, w jaki sposób to zrobisz i jakiego efektu oczekujesz.
Skup się na tym obszarze, który w wyniku przeprowadzonej analizy danych wydaje Ci się najbardziej podatny na zwiększenie konwersji. Im więcej hipotez postawisz, tym więcej badań potwierdzających ich słuszność będziesz w stanie przeprowadzić. Tym samym zwiększysz swoje szanse na osiągniecie celu, jakim jest wzrost współczynnika konwersji i wzrost przychodu Twojego sklepu internetowego.
Po przygotowaniu zestawu hipotez optymalizacyjnych należy sprawdzić ich słuszność. Najlepszym rozwiązaniem jest przeprowadzenie testu A/B, w którym sprawdzisz wybraną przez Ciebie modyfikację w odniesieniu do wariantu kontrolnego.
Taki test możesz przeprowadzić wykorzystując wiele dostępnych narzędzi. Aktualnie najbardziej popularne jest darmowe rozwiązanie Google Optimize. Musisz jednak pamiętać, że usługa ta zostanie wygaszona z końcem września 2023. Na szczęście istnieje wiele alternatyw takich jak A/B Tasty, VWO czy Optimizely.
Zanim uruchomisz test A/B, musisz określić wszystkie niezbędne parametry testu:
Wszystkie te aspekty są bardzo mocno ze sobą powiązane. Najważniejszym elementem jest wskazanie, ile masz w swoim sklepie internetowym aktywnych użytkowników, którzy mogą wziąć udział w testach A/B. To pozwoli Ci określić zarówno cel, czas trwania testu, jak i wielkość próby w każdym wariancie.
Cel to konkretna wartość, którą chcesz osiągnąć testując nowy wariant. Jeśli Twoja hipoteza zakłada wzrost współczynnika konwersji, to projektując test musisz dokładnie wiedzieć, w jaką wartość celujesz. Zakładając, że Twoja strona ma 100 000 użytkowników miesięcznie, a obecny poziom CR wynosi 1%, minimalna wykrywalna zmiana, jaką możesz potwierdzić w ramach przeprowadzonego testu, to relatywna zmiana o 16,11%, czyli będziesz w stanie potwierdzić potencjalny wzrost CR do poziomu 1,16%.
Paradoksalnie, im mniej użytkowników będziesz mógł(-a) zaangażować w przeprowadzenie testu, tym w większe zmiany musisz celować, np. rzędu 100-300%. Niestety, znalezienie elementu, którego modyfikacja spowoduje taki wzrost jest bardzo trudne i może w większości prób zakończyć się niepowodzeniem. Lepiej jest optymalizować konwersję na relatywnie mniejszych zmianach, w granicach 5-15%.
Określenie celu, czyli minimalnej wykrywalnej zmiany pozwoli Ci też oszacować wielkość próby, jakiej potrzebujesz do przeprowadzenia testu. Jeśli wiesz, że 100 000 użytkowników pozwoli na wykrycie zmiany o 16,11%, to przy obecnym poziomie 1% CR na każdy wariant (A - wariant kontrolny i B - wariant testowy) będziesz potrzebować około 61 000 użytkowników.
Znając wielkość próby per wariant pozostaje Ci określenie czasu trwania testu. Zakładając, że 100 000 użytkowników wchodzi na stronę Twojego sklepu internetowego lub inną w ciągu miesiąca, daje Ci to około 3250 użytkowników dziennie. Aby więc spełnić warunki testu, będzie on musiał trwać około 38 dni.
Oczywiście, możesz dowolnie modyfikować założenia testu w zależności od tego, jak dużo użytkowników masz na stronie. Im mniej, tym test będzie musiał trwać dłużej. Możesz też celować w wyższe minimalne wykrywalne zmiany, ale wtedy zmniejszasz szansę pozytywnego zakończenia testu. Pewnie nie znajdziesz takiej zmiany w ciągu 2-3 testów, tylko raczej po kilkunastu próbach. A to będzie Cię kosztować sporo czasu.
Ostatni parametr testu, który musisz zdefiniować już samodzielnie to KPI, czyli kluczowe wskaźniki, jakimi chcesz się posługiwać w przeprowadzanym badaniu. Klasycznym wskaźnikiem jest oczywiście współczynnik konwersji, ale warto posiłkować się też tymi dodatkowymi, jak np. klikalność, czas zaangażowania użytkownika czy wykonanie pośrednich kroków w procesie zakupowym. Nie zawsze uda Ci się zwiększyć conversion rate, ale wynik testu możesz uznać za pozytywny, jeśli zobaczysz, że inne wskaźniki uległy poprawie. To będzie dobry trop, który możesz wykorzystać przeprowadzając kolejne testy.
Testowanie A/B w Google Optimize czy innych narzędziach zapewni Ci pełny raport z wynikami, w którym możesz określić i potwierdzić, czy sprawdzana zmiana faktycznie przynosi Ci lepsze rezultaty. Bardzo ważnym czynnikiem w przypadku analizy wyników jest poziom ufności. Jeśli testy zostały zaprojektowane przez Ciebie na poziomie ufności 95% oznacza to, że masz 95% pewności, iż po permanentnym wdrożeniu zmiany na stronie zobaczysz wzrost CR i wynik testu nie był dziełem przypadku.
W trakcie podejmowania decyzji o wdrożeniu zmiany na stronie pamiętaj, aby dokładnie zaplanować harmonogram implementacji. Nie zaleca się, aby wdrożenie miało miejsce w tym samym czasie, co testowanie innej modyfikacji. Może to znacząco wpłynąć na wyniki. W szczególności, jeśli testujesz 100% wszystkich użytkowników, jakich masz na stronie.
Pamiętaj, aby nie przeprowadzać więcej testów niż jesteś w stanie “zasilić” użytkownikami. Wielkość próby jest kluczowa i jeśli zdecydujesz się na zbyt dużą ilość testowanych wariantów lub uruchomisz kilka testów na raz, rozciągną się za bardzo w czasie, by móc potwierdzić wyniki – nawet do kilku miesięcy.
Każdą implementcję zmiany na stronie wnikliwie analizuj. Nawet 95% pewność nie daje gwarancji sukcesu.
Staraj się celować w jak najniższe relatywne zmiany. Zasada małych kroków w CRO (conversion rate optimization) jest kluczowa dla osiągnięcia sukcesu w ujęciu długoterminowym. Lepsze są drobne, ale regularne poprawki poziomu CR w ciągu kilku miesięcy niż jedna, bardziej znacząca raz na rok. Krótko mówiąc, to pierwsze pozwoli wygenerować większe przychody w krótszym czasie.
Stawiaj na odważne zmiany. Testy A/B i innowacyjność idą w jednym szeregu. Nie warto kopiować rozwiązań, które sprawdziły się u konkurencji. W Twoim przypadku mogą wcale nie zadziałać. Postaw na odważne, nowe rozwiązania, a wtedy… to konkurencja będzie próbowała kopiować Twoje pomysły!
I na zakończenie – nie bój się inwestować we wzrost wskaźnika konwersji. W ujęciu długoterminowym optymalizacja zawsze się zwraca, generując znaczący wzrost ruchu na stronie, a tym samym wzrost przychodów w Twoim e-sklepie czy jakimkolwiek innym biznesie online. Jeśli nie masz doświadczenia i potrzebujesz wsparcia, możesz posiłkować się konsultacjami ze specjalistami od CRO. W procesie planowania mediowego zawsze warto uwzględnić budżet na procesy optymalizacyjne. Zyskasz więcej tym samym nakładem środków, a czyż nie o to w biznesie chodzi?
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Otrzymaj bezpłatnie nasz kompleksowy poradnik 'Jak przeprowadzać skuteczne testy A/B w e-commerce?'
Odpowiemy w ciągu jednego dnia roboczego
Warszawa
Bogotá
Copyright © 2024 Performante.
