Optymalizacja konwersji zaczyna się nie od zmian na stronie, tylko od analizy danych pokazujących, gdzie klienci faktycznie rezygnują z zakupu. Zmiana wprowadzona bez tej analizy jest zgadywaniem, nawet jeśli opiera się na dobrych praktykach ogólnych.
Ścieżka klienta krok po kroku
Pierwszym krokiem jest prześledzenie pełnej ścieżki od wejścia na stronę do finalizacji zamówienia, z podziałem na konkretne etapy: strona główna, kategoria, strona produktu, koszyk, checkout. Na każdym etapie sprawdzamy, jaki procent odwiedzających przechodzi do kolejnego kroku, a jaki rezygnuje.
Etap z największym spadkiem procentowym wskazuje, gdzie warto skupić uwagę w pierwszej kolejności - poprawa tego miejsca zwykle przynosi największy, najszybciej widoczny efekt.
Tym zajmujemy się na co dzień
Sklepy internetowe
Szybki, intuicyjny sklep zoptymalizowany pod konwersję, bez wolnego WooCommerce.
Zobacz usługę →Segmentacja ruchu
Dane zagregowane dla całego ruchu mogą ukrywać istotne różnice między segmentami. Klienci z urządzeń mobilnych często mają inny wskaźnik konwersji niż z desktopu, a ruch z reklam płatnych zachowuje się inaczej niż ruch organiczny. Analiza tych segmentów osobno pokazuje, czy problem dotyczy całej strony, czy konkretnego kanału lub urządzenia.
Zachowanie na stronach produktowych
Czas spędzony na stronie produktu, liczba przeglądanych zdjęć i to, czy klient przewija opis do końca, dają wskazówki, czy prezentacja produktu odpowiada na pytania klientów, czy zostawia zbyt wiele niejasności prowadzących do rezygnacji z zakupu.
Porzucenia koszyka i checkoutu
Dane o tym, na którym dokładnie kroku checkoutu klienci najczęściej rezygnują - logowanie, dane dostawy, płatność - pozwalają zawęzić problem do konkretnego elementu procesu, zamiast przebudowywać cały checkout na wyczucie.
Dane jakościowe uzupełniające liczby
Same liczby nie zawsze tłumaczą przyczynę zachowania. Nagrania sesji użytkowników czy mapy cieplne pokazują kontekst - czy klient się zawahał, czy szukał czegoś, czego nie mógł znaleźć, czy po prostu stracił zainteresowanie.
Dlaczego ten etap nie może być pominięty
Zmiany wprowadzane bez analizy danych czasem poprawiają sytuację przypadkiem, ale równie często nie mają żadnego wpływu albo pogarszają wyniki w miejscu, które wcześniej działało dobrze. Analiza na starcie pozwala mierzyć efekt każdej zmiany względem konkretnego, zidentyfikowanego problemu, nie ogólnego przeczucia.