5 марта в Москве прошла конференция Conversionconf 2014. Мероприятие было посвящено темам повышения конверсии сайта и увеличению продаж интернет-магазинов.
Доклад на тему «Формы на сайте: от магии к реальности» представил ведущий специалист по веб-аналитике и поисковому маркетингу ADV/web-engineering Виталий Черемисинов.
Виталий начал с основ и определил 3 вида форм:
- регистрация,
- авторизация,
- оформление заказа на покупку.
Самыми популярными проблемами, которые возникают при работе с формами являются:
- много полей,
- сложное описание полей,
- отсутствие логики в описании полей.
Есть множество инструментов по анализу форм на сайте, но докладчик обращает внимание на самые, по его мнению, эффективные: Яндекс.Метрика (конверсия формы, вебвизор, взаимодействие, карта кликов), Clicktale (mouserate) и Google Analytics.
Использование данных сервисов позволяет получить необходимую информацию:
- время, затраченное на заполнение поля,
- незаполненные поля при отправке,
- какие поля реже всего заполняются,
- вывод (с каких полей уходят с формы).
Google Analytics позволяет получить дополнительные данные, которые очень важны для анализа:
- как пользователи перемещаются по полям,
- какие данные вводят.
Затем Виталий предложил рассмотреть пример анализа неудачной формы, конверсия которой составляла 31,2%. В первую очередь необходимо рассмотреть первую метрику: удовлетворены ли пользователи полями, и насколько логично они по ним перемещаются. Для этого докладчик предлагает использовать классическую функцию _trackpageview. В классическом виде функция выглядит без элемента “onBlur=”. Добавляя этот атрибут, мы позволяем функции отрабатывать при помощи смещения фокуса, т.е. когда пользователь сместил внимание: нажал, сошел, функция отработала. Это позволяет построить визуальную воронку логики заполнения полей.
Получается, что сложнее всего заполнять Имя и Телефон. А последняя колонка отображает, как пользователи перемещаются между полями. После Имени пользователь идет на Телефон, хотя должен перейти к Email. Это говорит о том, что пользователю некомфортно заполнять форму по представленной логике.
Проанализировав полученные данные, можно построить гипотезу и изменить форму.
Виталий сказал, что очень важный момент в аналитике – понять, насколько пользователю удобно взаимодействовать с формами. Для этого необходимо провести:
1. Анализ ошибок, которые возникают у пользователя при взаимодействии. Для этого используется функция _trackevent. Соответственно в ярлык события нужно вписать данные, которые информируют о том, какая непосредственно ошибка всплывает, и это будет записываться в отчет поведение>события, а далее в ярлык. Получаем данные о самых популярных ошибках:
2. Отслеживание данных с формы. Используется функция _trackevent, и фиксируется не просто факт нажатия. При нажатии отправляются данные, которые пользователь ввел в форму. В данном случае имя и email. Чтобы автоматизировать работу Виталий использует плагин собственной разработки, который позволяет выдергивать input значения из определенного поля, а дальше привязывать его к определенному CTA элементу. На выходе получается функция, сформированная для Universal Analytics. Выясняется, что пользователи откалывались по следующей причине:
• 50% пользователей вводят формат не в международном формате, вводят имя на латинице, путаются в значении регистра.
В итоге благодаря незначительным изменениям, конверсия формы была увеличена в 2 раза:
Выводы:
• собирайте данные,
• изучайте аудиторию,
• выстраивайте гипотезы, тестируйте их перед внедрением.
Следующим выступил Григорий Державец, заместитель директора департамента сервиса и интеграции в компании Деньги Online. Название его доклада – «Повышение конверсии на страницах оплаты электронными деньгами».
Конверсия онлайн-магазина напрямую зависит не только от удобства и конфиденциальности данных, но и от количества доступных на сайте способов оплаты. Население хранит деньги разными способами: банковские карты, счет, электронные кошельки, наличные. Наилучшим способом заставить перетекать эти деньги в ваш магазин является подключение к агрегатору, который предложит набор платежных систем через единый платежный шлюз/по единому договору.
Было проведено исследование, какие факторы влияют на online-покупателей и приводят к отказу от покупки:
Какие факторы влияют на конверсию:
1. Величина среднего чека
Данный фактор напрямую зависит от типа проекта:
2. Популярность
На мировом рынке e-payment популярны банковские карты. В России – терминалы.
Рынок в разрезе компаний – основных платежных систем (РФ, %):
3. Безопасность (доверие):
Для обеспечения должного уровня безопасности обязательны:
• Сертификат PCI DSS,
• Защищенное соединение канала, по которому проходят данные,
• Антифродовые фильтры против мошенничества,
• География,
• Анонимность плательщика.
4. Для конверсии большую роль играет формирование платежных форм. Очень важны следующие аспекты:
• Интеграция (прямая, на стороне шлюза, модульная),
• Сохранность данных пользователя,
• Баланс конверсии и безопасности.
Андрей Столяров, ведущий юзабилити-специалист USABILITYLAB, выступил на тему «Юзабилити-аудит как способ исправить проблемы конверсии сайта».
Юзабилити является степенью эффективности, продуктивности и удовлетворенности, с которой продукт может использоваться определенными пользователями для достижения определенных задач в определенном контексте.
Когда нужно оценивать интерфейс? На самом деле повышать конверсию надо еще до запуска интернет-магазина, оценку надо проводить на этапе макетов. Есть три этапа перед оценкой дизайна, которые нужны для проектирования интерфейса и для его оценки.
Три столпа, на которые нужно опираться при оценке и улучшении юзабилити:
• Потребности бизнеса: критерии успешности.
• Потребности пользователей: кто? зачем? как?
• Ограничения, ресурсы.
Зачастую случаются непредвиденные ситуации, на которые нужно обратить внимание:
1. Заходят мужчины – покупают женщины (и так далее),
2. 40% не видят главную страницу (и она им не нужна),
3. Людям надо подумать и посоветоваться,
4. Люди не всегда знают предметную область,
5. Пользователи – не мы.
Существует 2 способа оценки интерфейса:
1. Без пользователей:
- Веб-аналитика,
- Сценарная оценка.
- По чек-листам и правилам
2. С пользователями
- Тестирования,
- Карточная сортировка,
- Исследования мнений.
Веб-аналитика хороша тем, что можно быстро получить представление о том, что происходит на сайте. Что можно найти, и над чем нужно работать:
- Плохие посадочные страницы,
- Пути ухода в воронках,
- Проблемы у отдельных сегментов,
- Частые ошибки форм,
- Уводящие/недостающие клики,
- Проблемы поиска.
Затем выступил Алексей Яковлев, генеральный директор SEM Complex, с докладом «Прогнозирование конверсий по данным веб-аналитики».
Можно ли вообще свести интернет-маркетинг к экономическим категориям, которыми мыслят заказчики?
Для чего это нужно? Цель.
- Простота оценки результатов
Для оценки результата требуется меньше минуты.
- Однозначность
Берем за основу такие показатели, происхождение которых ни у кого не вызывает сомнение (например, графа «доход» в Google Analytics, что нельзя сказать о позициях, когда у одного она - 12, у другого - 19).
- Скорость реакции
В любой момент можем посчитать и понять, где мы находимся.
- Учет особенностей
Мы проектируем KPI в зависимости от того, на чем хотим сосредоточиться (трафик, конверсии, повторные визиты, брендовый трафик и т.п., в зависимости от приоритетов Заказчика).
- Прогнозируемый результат за известные деньги (бюджетирование)
Известны и максимальные затраты на продвижение, которые заложены в бюджет, а также минимальные значения, которые гарантируют выполнение плана по развитию.
- Возможность планирования связанных действий по развитию бизнеса.
Прогнозируем продвижение:
- Определяем маркетинговые метрики проекта (KPI);
- Определяем общий объем возможного спроса;
- Определяем текущую долю поискового рынка заказчика;
- Определяем возможную долю рынка нашего проекта при имеющемся бюджете (с учетом ограничения темпов роста поискового трафика сверху – фильтры. Другие инструменты ИМ без ограничений, если бюджет позволяет);
- Делаем гипотезы и подбираем инструменты для повышения конверсий.
Определяем маркетинговые метрики проекта:
- Графа «Доход» в Google Analytics,
- Количество звонков с сайта,
- Заполненные формы,
- Количество брендового трафика,
- Любые другие метрики.
Планирование:
- Составление полного семантического ядра;
- Анализируем количество запросов в точном соответствии по необходимому региону;
- Анализируем текущие позиции сайта;
- Выделение существенных факторов (сезонность, тренды);
- Выявляем максимально возможный объем поискового трафика (если все в ТОП 1, получаем 25-30%);
- Определяем текущую долю рынка поискового трафика нашего проекта.
- Возможная доля рынка
- Определяем возможную долю рынка нашего проекта «в поиске» по минимальному варианту;
- Оцениваем бюджет по минимальному варианту;
- Рассчитываем оптимальный и максимальный варианты.
Расчет ведется в коридоре 15-30 позиции, т.к. считаем, что 31+ позиция дает 0 трафика. С учетом ограничения темпов роста поискового трафика сверху – фильтры.
Делаем гипотезы и подбираем инструменты для повышения конверсий:
• Гипотезы по улучшению продающих элементов на сайте (триггеров);
• Персонализация сайта;
• Внедрение товарных рекомендаций для интернет-магазинов;
• Динамический ремаркетинг;
• Другие инициативы, направленные на рост конверсий.
Затем Алексей приводит реальный кейс:
Показатель дохода компании понизился, несмотря на текущую работу. Причина – сезонность бизнеса. Она была выявлена с разбивкой на Москву и РФ в общем, определены всплески. Выявили сезонные факторы и рассчитали три варианта:
- Минимальный вариант (синий): только по большому семантическому ядру загоняем диапазон с 15 по 30 позиции,
- Оптимальный (зеленый): часть из этих запросов вылезет в топ,
- Максимальный (желтый): будем использовать инструменты повышения конверсии (динамический ремаркетинг, персонализация и т.д).
В результате доход вырос, и в октябре были добавлены настройки товарных рекомендаций, из-за чего доход в январе вырос еще сильнее.
ВКонтакте
