Kā izveidot efektīvu konversijas optimizācijas procesu?

BRīDINāJUMS!!! Lai arī Konversijas optimizācija (CRO) savā būtībā nav sare??īta mārketinga tehnika, tomēr tā kā tā var nest tādus ienākumu palielinājumus, kādus nevar ienest citas mārketinga tehnikas, tad ir svarīgi ?o tehniku izprast pareizi. Un ?īs pareizās izpratnes atra?ana prasa laiku. Tāpat arī laiku prasīs ?is raksts, jo vēlējāmies Jums maksimāli precīzi nodot zinā?anas par konversijas optimizācijas procesu (CRO). Ja ?obrīd Jums nav liekas 20 minūtes lai iedzi?inātos ?ajā rakstā, dro?i saglabājiet rakstu brīdim, kad būsiet gatavs tam pievērsties! Bet ja ?obrīd ir īstais brīdis – tad ejam dzi?āk CRO tēmā!


Pie?emsim, ka Jums kā konvertē?anas optimizācijas speciālistam e-komercijas uz?ēmumā tikko ir pie??irts jauns uzdevums. Jūsu darbs ir paaugstināt konversijas līmeni un ie?ēmumus uz vienu vietnes apmeklētāju par 30%. Kā Jūs to darītu?

Jūsu atbilde pastāstīs visu par Jūsu optimizācijas zinā?anām. Ja sāksiet ar taktikas pieminē?anu – “Es padarītu ?o pogu lielāku” un “Es mainītu ?o un to” – tas nozīmē, ka Jums vēl daudz kas ir jāapgūst. Jo amatieri orientējas uz taktiku, kamēr profesionā?i veido procesu.

Varbūt Jums ir 100 “pierādīto” taktiku saraksts. Tad ar ko Jūs sāksiet? Ieviesīsiet tās visas uzreiz? Tad tīmek?a vietne izskatīsies kā Ziemassvētku eglīte. Iespējams, kāda taktika darbosies, citas nē. Tās var ietekmēt viena otru un pat padarīt visu vēl ?aunāku. Varbūt pārbaudīt visas taktikas pēc kārtas? Vidējais A/B tests tiek veikts aptuveni mēnesi, tādejādi Jums būs vajadzīgi daudzi gadi, lai pārbaudītu visus pēc kārtas. Ja Jums būtu labs process, kam sekot, Jūs zinātu, kuru no 100 taktikām mē?ināt un kuru ignorēt. Jūs zinātu, kur un kādas ir problēmas. Konversijas optimizācija, ja tā ir pareiza, ir sistemātisks pastāvīgu uzlabojumu process.

 

Strukturēta pieeja konversijas optimizācijai (CRO)

Strukturētas konversijas programmas panākumi ir ?o divu rezultātu summa: testu skaits, ko paveicam, un to testu procentuālā da?a, kas nodro?ina uzvaru. Pievienojiet vidējo ietekmi katram veiksmīgam testam, un iegūsiet priek?statu par kopējo CRO ietekmi uz uz?ēmējdarbību.

Lai optimizācijas programma sniegtu maksimālo ieguvumu, ir svarīgas tikai ?īs lietas:

  • Vienmēr veiciet tik daudz testu, cik iespējams (katra diena bez testiem, ir zaudēts laiks).
  • Uzvariet pēc iespējas vairāk testu.
  • Ir pēc iespējas lielāka ietekme (uplift) uz katru sekmīgu testu.

Principā visi CRO speciālisti un a?entūras visā pasaulē izmanto aptuveni vienādu procesu konversijas optimizācijai. Informāciju par ?o procesu tad arī mē?inā?u sniegt ?ajā rakstā, detalizēti izstāstot par katru no posmiem.

Analītikas iestatī?ana

?ajā solī mēs pārbaudām un iestatām Google Analytics vai citus analītiskos CRO rīkus. Mums ir jāpārbauda, vai mēram visu, kas ir svarīgi, un kādus datus izmantosim, lai vēlāk pie?emtu lēmumus.

  • Ieliekam visus nepiecie?amos kodus lapā (GTM, Hotjar, Google Conversion Tracking, Facebook pixel u.c.).
  • Iestatām un pielāgojam visus nepiecie?amos rīkus (Google Tag Manager, Google Analytics – Enhanced Ecommerce, izveidojam Hotjar segmentus utt.).
  • Izveidojam dashboard, kurā varēsim savākt, apkopot un analizēt datus, piemēram, izmantojot Google Data Studio.

Veicot optimizācijas darbu, Google Analytics ir Jūsu labākais draugs. Ja mērāt tikai to, cik apmeklētāju ienāk un cik minūtes vidēji vi?i pavada vietnē, Jūs neko nezināt. CRO vajadzībām tas ir bezjēdzīgi. Ir svarīgi saprast kopējo ainu. Jāmēra būtu pēc iespējams vairāk lietu, ta?u pats minimums ir ?is.

  • Tie?saistes veikaliem uzlabotās e-komercijas (Enhanced Ecommerce) analītikas iestatī?ana ir obligāta. Tas sniegs ieskatu e-komercijas iepirk?anās procesā: produktu lapu skatījumos, produktu pievieno?anā un iz?em?anā no iepirkumu groziem, kā arī uzskaitīs visus iniciētos, pamestos un pabeigtos darījumus.

  • Mērījumi ar visām vēlamajām darbībām, kuras lietotājs var veikt, piemēram:
    • maina produktu kārto?anas secību;
    • mijiedarbojas ar elementu X (navigācija, filtri, iek?ējās reklāmas utt);
    • sa?aurina produktu izvēli, izmantojot cenu filtrus;
    • izmanto vietnes meklē?anu;
    • izmanto produktu salīdzinā?anas rīku;
    • pievienojas e-pastu sa?ēmēju sarakstam;
    • autorizējas vietnē;
    • meklē informāciju satura lapās.
  • Negatīvo notikumu mērījumi, kas var notikt lapā, piemēram:
    • ievada nepareizu pieslēg?anās informāciju;
    • redz k?ūdas zi?ojumus, aizpildot norē?inu informāciju;
    • k?ūda 404 – lapa nav atrasta;
    • iz?em produktu no groza.
  • Ja iespējams, izveidojiet arī User ID skatījumu.

Da?us mērījumus var iestatīt vienkār?i (Goals), ta?u lielākajai da?ai Jums būs nepiecie?ama notikumu (Events) izseko?ana, kur būs vajadzīga programmētāju palīdzība.

Kvantitatīvi un kvalitatīvi pētot lietotāju uzvedību, ir noderīgi apmeklētājus dalīt segmentos un apskatīt nevis tikai kopējo ainu, bet apmeklētāju uzvedību atsevi??u segmentu ietvaros. Atsevi??i vēlams izveidot un pēc tam analizēt ?ādus apmeklētāju segmentus:

  • Apmeklētāju dati (vecums, dzimums, ?eogrāfija, ierīces)
  • Apmeklētāja tips (lūkotājs, pētnieks, produkta fokusētais, atlai?u meklētājs, vienreizējais pircējs)
  • Apmeklējumu vēsturiskie dati (bie?ums, pēdējais apmeklējums, apmeklējuma ilgums)
  • Pirkumu vēsturiskie dati (RFM, Vidējais ?eks, CLV)
  • UX elementu izmanto?ana (meklē?ana, filtri, navigācija, ?ats)

 

Tehniskā testē?ana

Pirms ?erties pie to aspektu atra?anas, kas ietekmē konversiju, ir jāsaprot, vai nav palaists garām kāds mājasdarbs un pircēji vispār var veikt pirkumus vietnē. Tāpat vai nav tādas tehniskās k?ūdas un lietojamības problēmas, kas ?oti traucē to izdarīt.

Tipiskas lietas, kas var būt palaistas garām:

  • Ja uzskatāt, ka Jūsu vietne lieliski darbojas katrā pārlūkprogrammas versijā un ierīcē, iespējams, ka k?ūdāties. Izmantojot Google Analytics datus, izsekojiet katrai pārlūkprogrammas versijai un noskaidrojiet, vai konkrētā pārlūkprogramma gadījumā netiek konvertēta mazāk kā citas.
  • Papildus pārlūkprogrammu testē?anai, vietnes ātruma optimizācija var būt ātri atrodamo uzvaru iespēja. Aplūkojiet populārākās datplūsmas lapas un izmantojiet tādus rīkus kā Yslow vai Google Pagespeed Insights (pieejams, izmantojot Google Analytics), lai Jūsu vietnē iegūtu diagnostiku par lapu ielādes ātrumu.
  • Pārbaudiet, vai nav lapu ar ?oti augstu pame?anas procentu (Bounce Rate), un paskatieties, vai tajās neparādās kādas tehniskas k?ūdas.
  • Manuāli kārtīgi iztestējiet visu pārdo?anas piltuvi, pamē?inot veikt pirkumu, re?istrēties vietnē, pievienoties e-pastu sa?ēmēju sarakstam utt. Jo, iespējams, ?ī procesa laikā parādās kādi traucēk?i, kas liedz apmeklētājam pabeigt darījumu.

 

Digitālas analītikas datu analīze

īsi sakot, veicot digitālās analītkas datu analīzi, mēs vēlamies uzzināt:

  1. ko cilvēki dara vietnē;
  2. kāda ir katras vietnes funkcijas, logrīka, lapas utt. ietekme un veiktspēja;
  3. kur vietne zaudē naudu un pircējus.

Digitālās analītikas datu analīze ir ?oti pla?s jēdziens, tāpēc to ?ajā rakstā pla?āk neapspriedīsim, ta?u primāri mums, izmantojot analītikas rīku iebūvētās atskaites, iepriek?ējos so?os izveidotos lietotāju segmentus un mērījumus, kā arī uzbūvējot jaunas nepiecie?amās atskaites, jāmē?ina saprast lietotāju uzvedību vietnē. Atbildes kuras, iespējams, tādējādi mēs atradīsim var būt, piemēram:

  • Klients nepietiekami ilgi vai neuzmanīgi atrodās vietnē, tādējādi neveic pirkumu.
  • Klienti vietnē atgrie?as nepietiekami bie?i, tāpēc neiegūstam atkārtotos pirkumus.
  • Lapas navigācija nav pietiekami laba, tāpēc ir zema vidējā pirkuma vērtība.
  • Pārdo?anas piltuve darbojas neefektīvi, tāpēc pircēji nemaz neatver pirkuma grozu.
  • Pirkuma grozs un pārdo?anas pabeig?anas formas ir neērtas un nesaprotamas, traucējot pabeigt pirkumu.
  • Vietnē pietrūks pārdo?anas argumentu, vai tie ir nepareizi. Vietnes struktūra nav optimāla, lai pircējs iepazītos ar visiem pārdo?anas argumentiem.
  • Pre?u saturs un attēlojuma veids nav labākais, kādā veidā būtu jāattēlo produkta informācija.
  • Klientu galvenās ba?as, ?aubas un neskaidrības par pirkumu netiek atspēkotas, tāpēc apmeklētājs nepabeidz pirkumu.
  • Konkrētas vietnes da?as un to saturs rada visvairāk neskaidrību un pretestību pirkuma veik?anai.
  • Vietnē nav instrumentu, kas attur pircēju no vietnes pame?anas.
  • Da?i apmeklējuma avoti nepietiekami konvertējas.
  • Konversijas no Mobile ir zemākas par Desktop.

 

Apmeklētāju darbību izseko?ana un sesiju ierakstī?ana

Viet?u analītikas rīki Jums norāda, kur ir problēma vietnē, ta?u lietotāju uzvedības analīzes rīki ?auj noskaidrot, kāda tie?i ir problēma. Gadījumos, kad vēlaties uzzināt, ko dara lietotāji, Jums ir padzi?ināti jāpēta, kā lietotāji uzvedas lapā. Kvalitatīvs pētījums nozīmē tādu rīku izmanto?anu kā siltuma kartes, apmeklētāju ieraksti, ritinā?anas kartes un formu analīze.
Piemērs: Datu analītika rāda, ka ?oti daudz apmeklētāju pamet vietni tie?i no produktu lapas. Apmeklētāju ieraksti iet soli tālāk, lai produktu lapā faktiski parādītu Jūsu apmeklētāju re?istrētās sesijas, palīdzot redzēt, kur lapā lietotāji pavada lielāko da?u laika, vietas, kur vi?i iestrēgst, informāciju, kuru vi?i, ??iet, neatrod, utt.

Klik??u un kustību siltumkartes (Heatmaps) – Klik??u un kustību siltumkartes ir grafisks attēlojums uz visvairāk noklik??inātiem elementiem tīmek?a lapā, kas palīdz ātri noteikt lapas elementu (pogas, attēli, teksti utt.) efektivitāti un to, kā tie piesaista apmeklētāju uzmanību. Varat meklēt atbildes uz jautājumiem, piemēram, “Vai galvenā CTA poga sa?em pietiekami daudz uzmanības?”, “Vai lapā ir pārāk daudz traucējo?u elementu?”.

Ritinā?anas kartes (Scroll Maps) – Ritinā?anas kartes parāda, cik procentos no pilna garuma tīmek?a lapas apmeklētāji ritina. Piemēram, cik Jūsu apmeklētāju to veica līdz mājaslapas apak?da?ai salīdzinājumā ar pirmajiem 25% no lapas. Ritinā?anas kartes var palīdzēt uzzināt, vai kritiskie elementi Jūsu lapā tiek ?emti vērā, ja tie atrodas pārāk zemu.

Apmeklētāju darbību ieraksti (Visitor Recordings) – Apmeklētāju ieraksti ?auj pārskatīt apmeklētāju sesiju ierakstus Jūsu vietnē. Aplūkojot faktisko apmeklētāju mijiedarbību ar vietni, varat uzzināt daudz vairāk par vi?u uzvedību, kā arī identificēt lietotāju segmentus, kas vietnē uzvedas līdzīgi.

Ievadformu analīze (Form Analysis) – Informācijas ievades formu analīze ?auj noteikt tehniskas un lietojamības problēmas datu ievadformās un pirkuma pabeig?anas formās. Identificējot formu, kuras kopējie rezultāti ir vāji, veiciet formas lauku analīzi, lai precīzi atrastu, tie?i kur? lauks ir vislielākā “sāpju vieta” apmeklētājiem.

Tagad, kad zināt, kādi kvalitatīvie rīki Jums ir pieejami, sāciet analizēt vietnes nozīmīgākās lapas un sāciet rakstīt atzi?as. Būsiet pārsteigti, cik daudz Jūs uzzināsiet un cik daudz ideju ?enerēsiet.

 

Eso?o klientu aptaujas un lietotāju testē?ana

Samērā viegli ievie?ams rīks eso?o lietotāju aptaujā?anai ir vietnes apmeklētāju mini aptauja. Parasti ir divas apmeklētāju mini aptauju versijas:

  • Lapas aizvēr?anas (Exit intent) aptaujās — saistiet tās ar uznirsto?o logu, kad apmeklētājs gatavojas atstāt Jūsu vietni.
  • Konkrētās lapas aptaujas – palūdziet, lai apmeklētāji aizpilda mini aptauju, ja vi?i atrodas konkrētā lapā (piemēram, produkta vai groza lapā, vai piegādes informācijas lapā. Tāpat efektīvas ir aptaujas pirkuma beigu solī, kad pirkums jau pabeigts un tiek parādīta pateicība par pirkumu).

Un neuztraucies pārāk daudz par to, vai mini aptaujas kaitina cilvēkus. Atzi?as, ko gūsiet, ir tā vērtas.

Klientu aptaujas nedaudz at??iras no lapas aptaujām tikai tāpēc, ka sa?emat atbildes no eso?iem pircējiem. Problēma ir tā, ka lielākā da?a līdz galam neizprot klientu aptaujas, tāpēc tās tiek realizētas nepareizi. Klientu aptaujas var veikt ar elektroniskiem līdzek?iem, piemēram, Google Forms, ta?u daudz efektīvāk parasti ir veikt klientu aptauju telefoniski.

Klientu aptaujas at??iras ar to, kādu informāciju no klientiem mēs iegūstam. Tā, piemēram, var aptaujāt pircējus uzreiz pēc pirmā pirkuma veik?anas vai arī var veikt klientu aptaujas pastāvīgajiem klientiem, kas kāda iemesla dē? vairs neiepērkas. Tas papildus vērtīgiem datiem, iespējams, arī ?aus reaktivizēt ?os biju?os klientus.

Da?i ieteikumi par klientu aptauju veik?anu:

  • Veiciet aptauju samērā drīz pēc pirkuma. Ja aptaujāsiet cilvēkus pārāk vēlu, vi?i būs aizmirsu?i par Jums vai par to, kāpēc vi?i iepirkās – kas, savukārt, sniegs absolūti neatbilsto?us datus.
  • Pamē?iniet dabūt 100-200 atbildes. Vairāk nav nepiecie?ams, jo atbildes atkārtosies. Tomēr, ja aptaujāsiet mazāk par 100, tad, iespējams, nevarēsiet izdarīt būtiskus secinājumus.
  • Jautājumu kvalitāte ir vissvarīgākais faktors. Neuzdodiet jā/nē jautājumus, centieties, lai klienti atbild uz jautājumiem pa?u vārdiem papla?inātā formā.
  • Jautājumu sagatavo?anai un testē?anai patērējiet lielāku laiku nekā pa?as aptaujas veik?anai, jo negribat nokaitināt savus eso?os pircējus.
  • Centieties ierobe?ot aptaujas ilgumu, ta?u vienlaicīgi savākt arī pietiekami lielu daudzumu noderīgas informācijas.

Vēl iedarbīga taktika ir Lietotāju testē?ana. Tā nedos ieskatu, kas būtu jāveido no jauna, ta?u tā ?auj identificēt vietnes vājās vietas un noskaidrot aspektus, kāpēc lietotāji veic konkrētu darbību vai tie?i otrādi – neveic. Lietotāju testē?anai parasti pietiek ar 5 līdz 10 lietotājiem, kas atbilsto?i ?auj atrast 80-95% galveno problēmu. Lietotāju testē?anu vislabāk veikt ar lietotājiem.

Veicot lietotāja testē?anu, reāllaikā var skatīties, kā lietotāji izmanto jūsu vietni, kamēr vi?i komentē ?o procesu. Palūdziet testētājiem veikt noteiktus uzdevumus konkrētās lapās, pla?i definētus uzdevumus, piemēram, salikt grozā visas vēlamās preces vai izdarīt darbības pa visu pārdo?anas piltuvi līdz pat pirkuma pabeig?anai. Centieties neiejaukties vi?u darbībās, bet novērot, ko tie?i vi?i dara, un lūdziet komentēt savas darbības.

 

Testa hipotē?u sagatavo?ana

Analīzes rezultātā mēs sagatavojam sarakstu ar tehniskām un UX nepilnībām/uzlabojumiem un testu hipotē?u sarakstu. Visas problēmas var iedalīt trīs da?ās:

  1. Tehniskās nepilnības. Lietas, kas traucē lietotājam pabeigt pirkumu vai veikt kādu citu svarīgu darbību. Lai programmētājiem būtu vieglāk veikt labojumus un darbs būtu produktīvāks, svarīgi pie??irt svarīguma rangu katrai atrastajai tehniskajai nepilnībai un sagatavot ToDo dokumentu, kurā var sekot līdzi darbu progresam.
  2. Acīmredzamās UX nepilnības, kuru novēr?anai nevajag veikt A/B testē?anu, jo to ietekme nav tik liela, lai tās varētu efektīvi iztestēt. ?īs nepilnības ir tik acīmredzamas, ka to izmai?as īsā laika periodā palielinās ienākumus no vietnes. Arī ?īm ir nepilnībām ir jāpie??ir prioritāte un jāpievieno tās ToDo dokumentam.
  3. Potenciālas UX nepilnības jeb testu hipotēzes, kuru novēr?anai ieteicams veikt A/B testē?anu. Mēs paredzam, ka novēr?ot ?īs nepilnības, var būtiski uzlabot rezultātu (paaugstināt konversijas procentu (CR), palielināt vidējo pirkumu (AOV), utt.). Lai mūsu hipotēzes būtu matemātiski un statistiski pierādītas, tām veiksim A/B testē?anu.

Zinātnē hipotēze ir pamatots pare?ojums, kas jāpārbauda. Hipotēzes var izrādīties gan patiesas, gan nepatiesas, un tie?i tāpēc mēs izmantojam A/B testē?anu, lai tās pārbaudītu. Savā būtībā hipotēze sastāv no 3 da?ām:

Lielākās grūtības, veidojot testu hipotēzes, ir definēt kādas tie?i izmai?as vajadzētu veikt un kādu efektu tās varētu dot, pie?emot faktu, ka veicot gan kvantitatīvo, gan kvalitatīvo analīzi, mums ir radu?ās atzi?as, kas būtu jāuzlabo.

?ajā brīdī mums nevajadzētu nobīties, ka ar pirmo reizi neizdosies atrast tos pareizos veidus, kas tie?i ir jātestē, jo pasaulē nav vienas taisnības par lietām, kas 100% vienmēr strādātu. Vairāk par to lasiet mūsu rakstos: Lielākie konversijas optimizācijas mīti un Vai Konversijas optimizācija ir brīnumlīdzeklis?

Otra lieta, kāpēc uzreiz var neizdoties izveidot veiksmīgas hipotēzes, ir tas, ka, ja Jums nav iepriek?ējās pieredzes ar A/B testu veik?anu, tad Jums vēl nav izveidojusies pilnīga skaidrība, kādas lietas parasti ir veiksmīgākas nekā citas utt. Tādas zinā?anas parasti rodas no pieredzes. Tāpēc bie?i ?ī procesa da?a tiek nodota ārpakalpojumā CRO a?entūrām, kuras jau māk to darīt efektīvāk.

Veidojot idejas par to, kādas izmai?as vajadzētu veikt, iedvesmu var gūt:

Hieristiski analizējot iegūtās atzi?as no kvantitatīvajiem un kvalitatīvajiem datiem, attiecinot uz tām kādas no Lietotāju pieredzes (UX) vadlīnijas (Frameworks), no kurām populārākie ir AIDA, Caldini 7 Persuasion Principles, WiderFunnel LIFT model, Rubicon model. Vairāk par ?iem mode?iem pastāstīsim nākotnē kādā citā rakstā.

Veikt lietotāju pieredzes salīdzinājumu ar konkurentu lapām, ta?u to darīt ?oti uzmanīgi, jo:

  • Pirmkārt, iemesls, kāpēc vi?i izveidoja konkrēto lietu (izvēlne, navigācija, grozs, checkout, mājaslapas izkārtojums utt.), iespējams, ir nejau?s. Bie?i vien izkārtojums ir tāds, ko web dizainers ir radījis, neveicot rūpīgu analīzi vai testē?anu. Iespējams, vi?i pat varbūt vienkār?i nokopēja citu konkurentu.
  • Otrkārt, tas, kas darbojas vi?iem, ne vienmēr palīdzēs Jums. Jums var būt da?ādas mēr?auditorijas, citi klientu iegū?anas kanāli, pilnīgi citas zīmola vērtības un pārdo?anas argumenti utt. Tas, kas darbojas vi?u labā, Jums ne vienmēr tā būs.

Iedvesmu var gūt arī lietotāju pieredzes un CRO blogos dotajās idejās. Vienlaikus ir kārdino?i iekrist slazdā, kur tiek zagtas citu cilvēku idejas un rado?ie centieni. Jābūt ?oti skeptiskam pret gadījumu pētījumiem, jo vairums no tiem nesniedz precīzus skait?us, kas nozīmē, ka nevarat nodro?ināt, ka varat analizēt pētījuma statistisko derīgumu.

Vēl viens veids, kā iegūt idejas, kā realizēt kādu konkrētu lietu, ir pētīt zinātnieku pētījumus ar salīdzinājumiem par pasaules labākajām e-komercijas lapām, balstoties uz Baymard Institute vai Nielsen Norman Group pētījumiem, ta?u tie ir samērā dārgi. Labi UX speciālisti spēj ātri interpretēt datus un sniegt labas idejas, ta?u turēt ?ādus speciālistus savā komandā parasti ir ?oti dārgi.

 

Vērtības piedāvājums, pārdo?anas argumenti

Lieto?anas pieredzes uzlabojumi lapā veiksmīga testa gadījumā parasti var rezultēties 5-15% konversijas pieaugumā. Tas ir ?oti labi, ta?u vislielāko ieguvumu parasti nes tie testi, kuru rezultātā tiek testētas izmai?as, kas maina pircēju motivāciju vai ce? tirgotāja/produktu vērtības sajūtu, vai stiprina pārdo?anas argumentus. Ja ?ie testi ir veiksmīgi, tad tie var audzēt konversijas pieaugumu pat par 15-50% un īpa?i ekstrēmos gadījumos pat vairāk. Ta?u vienlaikus tos arī ir visgrūtāk izstrādāt.

Vērtības piedāvājums ir lieta Nr. 1, kas nosaka, vai cilvēki apgrūtinās sevi un lasīs vairāk par Jūsu produktu vai arī noklik??inās uz pogas “Atpaka?”. Faktiski, ja es varētu Jums sniegt tikai vienu konversijas optimizācijas padomu, tas būtu – “testējiet vērtības piedāvājumu”. īsumā vērtības piedāvājums ir skaidrs pazi?ojums, kas piedāvā trīs lietas:

  1. Atbilstība – Izskaidrojiet, kā Jūsu produkts atrisina klientu problēmas vai uzlabo vi?u situāciju.
  2. Vērtība – Sniedziet īpa?o priek?rocību aprakstu.
  3. Diferenciācija – Pasakiet ideālajam klientam, kāpēc vi?am vajadzētu pirkt no Jums, nevis no konkurenta.

Labu vērtības piedāvājumu pazīmes:

  • Jūsu vērtības piedāvājumam jābūt uzrakstītam “klienta valodā”.
  • Attēli sniedz informāciju daudz ātrāk nekā vārdi.
  • Vislabākais vērtības piedāvājums ir skaidrs un precīzs: Kas tas ir? Kam? Cik tas ir noderīgi? Ja uz ?iem jautājumiem tiek atbildēts, Jūs esat uz pareizā ce?a. Vienmēr tiecieties pēc skaidrības.
  • To var nolasīt un saprast ātrāk nekā 5 sekundēs.
  • Tas pazi?o konkrētus rezultātus, ko klients iegūs, iegādājoties un izmantojot Jūsu produktus vai pakalpojumus.

 

Testu plānu sagatavo?ana

Lai sekotu A/B testē?anas grafikam un plānotu nepiecie?amos resursus, ir nepiecie?ams ilgtermi?a testu kalendārs. Kalendārs nodro?ina caurskatāmību visā CRO komandā, kā arī ?auj informēt vadītājus un citas personas. Vēl viena svarīga kalendāra priek?rocība ir tā, ka tas palīdz CRO komandai izvairīties no situācijām, kad potenciāli zemas vērtības hipotēzes tiek pārbaudītas pirms tām hipotēzēm, kurām ir lielāka iespēja uzreiz palielināt konversijas un citas metrikas.

WidderFunnel’s PIE metodolo?ija testu prioritizācijai

Lai arī ir vairāki hipotē?u prioritizācijas mode?i, populārākais ir PIE modelis, kas prioritizē testus pēc trim atribūtiem: Potenciāls, Nozīmīgums, Ievie?anas vieglums.

Potenciāls: Nosakot hipotēzes potenciālu, novērtējiet tās iespēju ievērojami uzlabot konversiju. Lapām, kurām ir sliktāki metrikas dati, potenciāls ir lielāks nekā tām, kas jau ir samērā optimizētas. Piemēram, e-komercijas vietnes piemērs. Hipotēzei par “navigācijas joslas no?em?anu norē?inu lapā” būs augstāka prioritāte nekā hipotēzēm par “mājaslapas fona krāsas mai?u”. Kāpēc? Pirmā hipotēze var tie?i ietekmēt pārdo?anas apjomus, otrā hipotēze visdrīzāk to nedarīs.

Paredzams, ka hipotēzes, kurās ir būtiska at??irība starp tās A/B testa variācijām, ātrāk dos rezultātus. Tāpēc ?ādām hipotēzēm ir jāpie??ir prioritāte salīdzinājumā ar citām.

Nozīmīgums: Nosakot hipotēzes nozīmīgumu, atlasiet tās, kuras ietekmē lapas ar lielāko apmeklētāju skaitu. īpa?i svarīgi tas ir tāpēc, ka uz ?īm lapām Jūs, iespējams, vedat maksas apmeklējumus, tāpēc uzlabojumi tajās tie?i ietekmēs apmeklētāju iegū?anas izmaksas.

Ievie?anas vieglums: Ir svarīgi saprast, ka ne visas lapas ir viegli optimizēt. Piemēram, e-komercijas produktu kataloga skatu var būt tehniski sare??īti sākt optimizēt, bet sākumlapu, iespējams, ir tehniski daudz vienkār?āk optimizēt. Ir svarīgi vispirms izvēlēties tās hipotēzes, kas ir viegli ievie?amas. Ievie?anas vieglumu jānosaka, pamatojoties uz darba stundām, kas vajadzīgas ?o attiecīgo testu izveidei un veik?anai. Visu komandas locek?u darba laiks jārē?ina kumulatīvi.

Gala prioritāte: Jums jānovērtē hipotēzes katram no ?iem parametriem skalā no 1 līdz 10 (kur 1 ir zemākais un 10 ir visaugstākais vērtējums), jāsaskaita vērtības kopā un jādala to summa ar 3. Izdarot to visām hipotēzēm, esat izveidoju?i hipotē?u prioritā?u sarakstu.

Svarīgi saprast, ka iegūtais testa plāns nav akmenī kalts. Veicot daudzus testus, Jūs iegūsiet ieskatus, kas radīs jaunas testa hipotēzes, piemēram, to, ka kādam konkrētam lapas elementam vajag veidot iteratīvu versiju. Tāpēc esiet elastīgi, ta?u pieturieties pie kopējā plāna, jo tikai tā var nonākt pie tā lielā un gaidītā rezultāta, ko neiegūsiet ar haotisku testu plānu.

 

Testa noformē?ana

Ir divi galvenie testa veidi, kurus izmanto CRO: A/B tests (vai dalītais tests) un vairāku mainīgo tests (Multivariate). Vairāku mainīgo testi ir iespējami tikai tādos e-komercijas risinājumos, kur ir ?oti, ?oti liels apmeklējums, tāpēc tos neapskatīsim.

A/B tests ir vienlaicīgi veikts eksperiments, kad da?u no vietnes apmeklētājiem sadalām uz ori?inālo lapu un uzlaboto/alternatīvo vietnes skatu, lai pierādāmi saprastu, vai izmai?as radīs paredzamo rādītāju un pirkumu skaita paaugstinājumu. Testē?anas programmatūra lapas abus variantus (sauksim tos par A un B) attēlo vienlaicīgi pēc parametriem līdzīgiem apmeklētājiem un kontrolē, lai apmeklētājs, atkārtoti atgrie?oties lapā, redzētu tikai ?o lapas versiju. Uzvar tas testa variants, kur? dod labāku konversijas rezultātu. ?ī metode ir noderīga no finan?u viedok?a, jo ?auj precīzi paredzēt ienākumu palielinājumu, ja tiks ieviesti uzlabojumi. A/B testu atslēga ir tā, ka viss ir balstīts uz datiem un nav vietas nepamatotiem atzinumiem un hipotēzēm.

Testus nav lietderīgi veikt lapām ar mazāk nekā 1000 apmeklētājiem dienā, tādos gadījumos var testēt, balstoties nevis uz darījumiem, bet, piemēram, uz konversiju no kataloga lapas uz preces lapu vai no preces lapas uz grozu, ta?u ?ādi testi vairs nav tik uzticami, jo mikrokonversiju pieaugums var neizraisīt kopējo konversijas pieaugumu.

Testa noformē?anā ir ?ādi so?i:

  • Testa varianta dizaina prototipa izveide, īpa?i pievēr?ot uzmanību tam, ka tests ir jāizstrādā responsīvai videi – tam vienādi labi jādarbojas gan Desktop vidē, gan uz mobilajām ierīcēm. Ja vien, protams, testu nav paredzēts palaist tikai Desktop vai tikai Mobile lietotājiem.
  • Tehniskās specifikācijas izveide – dokuments, kas satur visu informāciju, kas nepiecie?ama izstrādei un kvalitātes kontrolei. Mūsu mēr?is ir, lai visa informācija būtu vienuviet – tehniskā specifikācija, wireframes, mockups un programmas kodi. Sare?ītākām vietnēm ir vērts izmantot GitHub, kas palīdz to visu sakārtot.
  • Pa?a testu izstrāde un kvalitātes nodro?inā?ana izstrādes gaitā, lai nepalaistu testu, kas ir pilns ar k?ūdām vai neatbilst prasībām.

Lai palaistu konversijas optimizācijas testus, mēs izmantojam tādus rīkus kā Google Optimize un Optimizely, ta?u var dro?i izmantot arī citus kā, piemēram, VWO, Convert, utt. CRO A/B testē?anas rīka izvēle ir atkarīga no klienta vajadzībām, mēr?iem un arī tā, cik liels ir bud?ets testē?anas rīkam.

Ja bud?ets ir ierobe?ots, tad lieliska izvēle ir bezmakas Google Optimize, kas lieliski pilda testu vajadzības, ta?u ir ar ierobe?ojumiem (vienlaicīgi var izpildīt tikai 5 testus, ta?u tas Latvijas apstāk?iem ir ?oti daudz) un nav vizuāli tik pievilcīgs un ērts kā maksas alternatīvas.

Galvenās Google Optimize funkcijas:

  • Var veikt A/B, Multivariate un da?ādu URL salīdzinā?anas testus.
  • Satur WYSIWYG (What-You-See-Is-What-You-Get) tipa grafisko redaktoru, lai grafiskā veidā varētu veidot testa versijas.
  • Redaktors ir ar responsivitātes atbalstu, lai testu pielāgotu arī mobilajām iekārtām.
  • Tā darbību var pielāgot caur Cookies, JavaScripts, UTM parametriem un lietotāju atribūtiem.
  • ērtas atskaites, tai skaitā tās parādās arī Google Analytics.
  • Viegli integrējas ar tādiem Google rīkiem kā Google Analytics un Google Ads.

Vairāk par Google Optimize lasiet vi?u lapā: https://marketingplatform.google.com/about/optimize/features/ vai mūsu bloga rakstā: par Google Optimize.

Noformējot testus, arī iesaku papētīt galvenos mītus par Konversijas optimizāciju, jo, iespējams, arī Jums prātā ir kāds mīts, kur? var ietekmēt to, cik efektīvi Jūs izveidosiet testus. Vairāk par to lasiet mūsu rakstā: Lielākie konversijas optimizācijas mīti.

 

Testu veik?anas ilgums

Testē?anas rīki k?ūst aizvien robustāki un ērtāki. Testē?anas rīki arī pazi?o, kad tests ir beidzies – tiek sasniegta statistiskā pārliecība (statistical signifence), kas nozīmē, ka testa rezultāts nav vienkār?i sagadī?anās.

Diem?ēl da?reiz gadās, ka tests kāda nejau?a iemesla dē? jau pirmajās dienās sasniedz statistisko pārliecību, bet, ja tests netiek veikts pilnā biznesa ciklā un pilnā testē?anas apjomā, tā var būt viltus uzvara vai zaudējums (Type I and Type II errors – false positives and false negatives), kas nākamajās testu dienās vairs neuzrādītos. Pamatā tas ir tāpēc, ka testiem pietrūkst statistiskā spēka (Power) vai testus ir ietekmēju?as negaidītas izmai?as apmeklētāju uzvedībā. Tāpēc svarīgas ir statistikas zinā?anas, kas ?auj izvairīties no ?āda tipa k?ūdām.

Veicot testus, ir jā?em vērā vairāki faktori:

  • Testi jāveic pilnas nedē?as, lai izvairītos no da?ādas apmeklētāju uzvedības atkarībā no nedē?as dienas. Piemēram, brīvdienās apmeklētāji rīkojas savādāk nekā darba dienās.
  • Vēlams testu veikt divus biznesa ciklus (laiks no brī?a, kad apmeklētājs pirmo reizi atnāk uz lapu, līdz brīdim, kad tiek veikts darījums).
  • Vēlams testus neveikt ilgāk par ?etrām nedē?ām, jo tad var parādīties da?ādi traucējumi un trok??i, ko izraisa testējamo atkārtota ielik?ana testu grupās.
  • Optimāls testa ilgums ir trīs nedē?as, kas parasti ietver divus biznesa ciklus, bet vienlaikus nav arī par lielu.
  • Pirms testa sāk?anas jādefinē fiksēts testa dalībnieku skaits (Sample size), ko var veikt ar testa dalībnieku skaita kalkulatoru. Testu uzvarētāju nevar noteikt, pirms testā nav piedalīju?ies visi testa dalībnieki.
  • ?emiet vērā da?ādus ārējos faktorus. Piemēram: atlai?u periodus vai periodus, kad krietni pieaug apmeklētāju skaits.

Pirms sākt testu, ir jāatrod optimālais testa dalībniekus skaits (sample size), kas nodro?inātu nepiecie?amo statistisko spēku. No dalībnieku skaita un tā, cik % dalībnieku tiks iek?auti testā, arī būs atkarīgs testa ilgums. Pilnīgi precīzi to paredzēt nevar, ta?u to var prognozēt, balstoties uz gaidāmo konversijas pieaugumu. Izpildot testu, apmeklētāji tiek pastāvīgi iek?auti testā, un to skaits mainās. Konversijas rādītāji testa laikā var pieaugt, samazināties un stagnēt.

Internetā ir atrodami testu kalkulatori, kuros var noteikt potenciālo testa izpildes laiku. Piemēram, ?is: https://vwo.com/tools/ab-test-duration-calculator/.

 

Testu izpilde

Palai?ot testu, to vispirms būtu jānotestē tikai uz?ēmuma ietvaros, izmantojot testu rīku pārbaudes funkcionalitāti. Vienlaikus var gadīties, ka tādejādi nevar pamanīt kādu k?ūdu testa sagatavo?anā, tāpēc ir svarīgi testa laikā sekot līdzi tā norisei tie?i no k?ūdu viedok?a. Seko?anu līdzi var veikt izmantojot CRO rīka, Google Analytics un kvalitatīvo analīzes rīku palīdzību.

Pavisam sliktu rezultātu gadījumā var pie?emt lēmumu testu apstādināt, ta?u, lai pierādītu testu statistiski, ir jāsasniedz plānotā testa ticamība un testa dalībnieku skaits. Pilnīgi noteikti nedrīks pie?emt, ka, ja CRO rīks parāda, ka tests ir sasniedzis statistisko ticamību, bet nav sasniegts nepiecie?amais testa dalībnieku skaits, testējamā versija ir uzvarējusi!

Veikt tikai vienu testu vienlaikus ir pareizi no statistikas zinātnes viedok?a, ta?u praktiski tas nav labs padoms vairākumam e-komercijas risinājumu, jo tad gada laikā varēs veikti tikai pavisam mazu skaitu testu. Protams, katram testam ir ietekme uz citiem testiem, ta?u ja tiek izvērtēta testu būtība un tie praktiski neietekmē viens otru, tad tipiski ir pie?emts, ka var veikt līdz pat 3 testiem vienlaikus, tajā pa?ā laikā analizējot testu rezultātus, piemērojot statistiskās korelācijas.

Vidēji sākumā 10-20% testu būs ar vērā ?emamiem ieguvumiem, 40-60% uzrādīs nebūtisku pieaugumu, kur uzvarētāju nevarēs noteikt, un 10-20% testu būs ar negatīvu rezultātu, tāpēc svarīgi ir pareizi plānot testu plānu. Ar laiku, augot pieredzei par to, ko un kādā viedā testēt, veiksmīgo testu apjoms jau var sasniegt 40% un vairāk. Vienlaikus pat tad, ja tests “zaudē”, mēs joprojām no tā iegūsim daudz atzi?u par lietotāju uzvedību, kas palīdzēs nākotnes testu izveidē.

 

Pēctestu analīze un atskaites

Ja tests ir uzvarējis, tad nākamais solis ir acīmredzams – nepiecie?ams veikt uzvarēju?o variantu ievie?anu vietnē, veicot pēctesta analīzi, lai pārliecinātos, vai izmai?as ievie?anas process un kādas tā laikā radu?ās k?ūdas nav kaitēju?as konversijas līmenim un citiem KPI.

Arī, ja tests ir negatīvs, no tā ir jāmācās. Pirmkārt, jāpaskatās, vai nav biju?i kādi apmeklētāju segmenti, kur tomēr testa dati uzrādīju?i variācijas uzvaru. Tas var novest pie tā, ka, iespējams, tests vienkār?i ir jāpārveido, un izmai?as ir testējamas un pozitīva rezultāta gadījumā ievie?amas tikai ?im segmentam. Tā jau tad būtu zināmā veidā vietnes personalizācija.

Nevajag piemirst arī piefiksēt testa datus. Gan pozitīvos, gan negatīvos. Gala testa atskaitē parasti tiek ietverti testa galīgie rezultāti, secinājumi un ierosināti turpmākie pasākumi. Testu datu piefiksē?ana ?aus izvairīties no tā, ka nākotnē testē kādus vietnes aspektus, kas jau ir notestēti pirms tam. Testa datu piefiksē?ana arī ?auj vēsturiski pētīt testē?anas programmas ietekmi uz konversijas uzlabo?anas procesa ātrumu un veiksmīgo testu procentu. Jo lielie CRO ieguvumi parasti nāk, kad optimizācijas programmas sasniedz savu pilnvērtīgumu (maturity) un kad primāri netiek domāts jau par vienu testu, bet par visas programmas rezultivitāti gada rezultātu griezumā.

Viens tipisks veids, kā fiksē testa atskaites, ir izmantojot speciāli izveidotu Trello boardu, ta?u var izmantot arī speciāli ?im izstrādātos maksas rīkus kā, piemēram, GrowthHacking Experiments.

Zinā?anu krātuvei jābūt pareizi strukturētai. Krātuvē var organizēt iepriek?ējos testus un to secinājumus, diferencējot tos pēc to “pārdo?anas piltuves posma” un “pārbaudītajiem elementiem”. Varat pievienot citus faktorus, lai krātuvi padarītu noderīgāku un vieglāk meklējamu.

Un tā turpinām pa apli, atgrie?amies uz sākuma so?iem.

Nevajag piemirst pārskatīt vietnes kopējos datus, kas mums ir pēc pirmajiem testiem, un jācen?as identificēt jaunas iespējas un jautājumus, aktualizējot Testē?anas plāna dokumentu ar jaunajām testu hipotēzēm. īpa?i svarīgi tas ir saistībā ar to, ka lielākais konversijas pieaugums parasti ir tad, kad atrod kādu veiksmīgu lietu un (insights) turpina to attīstīt ar sekvenciāliem testiem, tādejādi pastiprinot tās ietekmi vai arī attiecinot ?īs jauniegūtās zi?ās uz citām vietnes sada?ām. Kā piemēru tam var minēt, ja atrodam kādu veiksmīgu vērtības zi?ojumu (value proposition), izvietojam to ne tikai preces lapā, bet arī notestējam to kategorijas lapās, sākumlapā un grozā. Vai arī pilnveidojam ?o veiksmīgo vērtības zi?ojumu tādā veidā, ka tas vēl precīzāk sasaucas ar apmeklētāja vērtībām un vēlmēm.

 

Kopsavilkums

Konversijas optimizācija var ievērojami mainīt konversijas līmeni (un tādējādi arī Jūsu ienākumus), bet tas notiks tikai tad, ja izmantosiet strukturētu un sistemātisku pieeju, kas balstās uz datiem un stukturētu procesu, nevis uz mītiem vai gadījuma testiem. Tagad Jums ir ce?vedis, lai Jūs nekāptu uz tiem pa?iem grābek?iem, uz kuriem jau uzkāpu?i citi.

国内愉拍自拍免费视频-国产愉拍自拍在线