fbpx

Wielokrotnie słyszeliśmy, że niewielka zmiana przycisku na stronie zwiększyła konwersję o 100% lub więcej. W tej chwili już rzadziej widzimy takie spektakularne wzrosty co wynika z coraz lepiej zaprojektowanych i bardziej użytecznych stron czy aplikacji. Skąd wiemy jak zmieniły się liczby? Dzięki analityce.

Google Analytics zna chyba każdy, kto zajmuje się UX, aplikacjami czy stronami internetowymi. Oczywiście jest to jedna z wielu aplikacji do analityki, ale na pewno jest ona najbardziej popularna. Analytics ma trochę wad, ale co najważniejsze jest darmowy i prosty w użyciu. Należy również wspomnieć o konkurencyjnych narzędziach takich jak Adobe Analytics, Hotjar, Mixpanel. Oczywiście jest ich znacznie więcej i ich wybór zależy od tego na jakich funkcjach nam zależy oraz od tego do czego będziemy je wykorzystywać.

 

Najważniejszy jest cel!

Przede wszystkim należy zastanowić się na ile oba zagadnienia są ze sobą połączone. Okazuje się, że istnieje bardzo silna korelacja. Projektując witrynę zakładamy cele, które powinni realizować użytkownicy, a może być to: sprzedaż, zapisanie do newslettera, zapytanie ofertowe, rejestracja w serwisie, wykonanie określonego zdarzenia itp. Ustalenie celów jest punktem wyjścia do jakichkolwiek analiz. Skąd wiemy, że dany cel został osiągnięty? Dzięki analityce, a co możemy zrobić żeby zwiększyć stopień osiągnięcia celów? Poprawić UX. Jak widać jedno wynika z drugiego. Tutaj należy też zaznaczyć, że gdzieś obok tego są testy użyteczności, które pomagają nam wybrać optymalne rozwiązanie lub upewnić się, że stosowane jest wystarczające dla realizacji celów.

Analityka dostarczy nam danych ilościowych, dzięki niej na pewno poznamy w których miejscach użytkownicy się gubią czy mają problem z przejściem dalej. Ponadto wiemy ile czasu spędzają na poszczególnych podstronach oraz co ważne, skąd weszli na stronę. Dowiemy się też coś więcej o ich demografii czy zainteresowaniach. Uzyskane dane na pewno są warte pogłębienia w badaniu jakościowym obserwując zachowania użytkowników i pytając ich o opinię.

Jak to wygląda w praktyce?

Warto przedstawić kilka przykładów jak dane analityczne w połączeniu z badaniami UX wpłynęły na poprawę użyteczności strony oraz wzrost konwersji.

Ciekawym przykładem zmian jest aplikacja mobilna Hopper oferującej możliwość rezerwacji i wyszukania najtańszych połączeń lotniczych oraz hoteli w której użytkownicy zgłaszali brak możliwości filtrowania wyników. Brakowało choćby wyfiltrowania lotów bez przesiadki. Dzięki analizie wskazano, że zaledwie 3 filtry będą w stanie odpowiedzieć na 80% potrzeb klientów w zakresie selekcji lotów. Dane ilościowe wskazały, że zaledwie 2,6% użytkowników korzystało z filtrów. Na tej podstawie można było podejść do problemu bardziej jakościowo i zastanowić się czy ich komunikacja, umiejscowienie i zawartość na pewno odpowiadają potrzebom użytkowników. Po przeanalizowaniu problemu wskazano niedostateczną komunikację możliwości filtrowania wyników. Efektem tego było dodanie na dole ekranu dodano przycisku, który sam podpowiadał filtry zależnie od wybranych lotów i jedno jego kliknięcie aktywowało sugerowany filtr np. lot z przesiadką pozwoli zaoszczędzić 100$. Zaimplementowane rozwiązanie pozwoliło na zwiększenie korzystania z filtrów do 23% i wzrost aż konwersji 10-krotnie!

Przykład zmiany w aplikacji Hopper

Drugim przykładem z rodzimego podwórka jest Brand24 czyli narzędzie do monitorowania treści w internecie. Analiza danych wskazała na dość niski stopień konwersji wynoszący 2,5%. Celem konwersji była rejestracja i założenie konta w serwisie. Podczas analizy jakościowej zidentyfikowano, że ilość pól w formularzu jest zbyt duża i pole kod promocyjny, którego użytkownicy szukali aby dokończyć rejestrację, a było polem nieobowiązkowym. Priorytetowym polem okazał się adres mailowy, ponieważ jego pozyskanie umożliwia wysłanie informacji bezpośrednio do zainteresowanego użytkownika i personalizowanie wiadomości. W związku z tym pole rejestracji zostało skrócone jedynie do adresu mailowego oraz hasła do konta. Działanie to pozwoliło zwiększyć konwersję aż do 7,5%.

Wersja przed i po zmianach serwisu Brand24

Ostatnim równie ciekawym przykładem jest firma KRUK zajmująca się windykacją należności. Tutaj celem było zwiększenie spłacalności zobowiązań poprzez kanał online. Do tej pory dłużnicy niechętnie korzystali z możliwości spłaty zobowiązań online oraz dokonywania zmian poprzez system. Według danych zaledwie pojedyncze osoby logowały się na swoje konto w serwisie. Dzięki przemodelowaniu całego procesu oraz zmian udało się zwiększyć liczbę logowań do serwisu dłużników o 300% oraz zaangażowano 30% użytkowników z którymi wcześniej nie było żadnego kontaktu przy wykorzystaniu innych kanałów.

Spójrzmy na same liczby

Google Analytics oferuje stworzenie własnych ścieżek konwersji, poniżej widać konwersję sklepu internetowego Google Merchandise Store. Celem jest dokonanie zakupu, w tym wypadku konwersja wynosi zaledwie 1,20%. W tym procesie łatwo można zidentyfikować dwa wąskie gardła, gdzie odpada najwięcej użytkowników. Pierwszym z nich jest porzucenie koszyka i niefinalizowanie transakcji (ponad 80% porzuceń), co w przypadku większości sklepów internetowych jest dużym problemem i jednocześnie powszechnym zjawiskiem. Jednak drugim bardziej ciekawym przypadkiem jest wysoki wskaźnik porzuceń wynoszący ponad 75% podczas procesu płatności. W tym przypadku należałoby zgłębić demografię osób porzucających proces płatności, aby wiedzieć z kim najlepiej byłoby przeprowadzić ewentualne badanie jakościowe. Być może brakuje jakiś form płatności albo formularz jest mało zrozumiały, ale to są jedynie nasze hipotezy.

Przykład lejka konwersji na podstawie sklepu Google Merchandise Store

Poza konwersją warto zwrócić uwagę na inne czynniki jak choćby dane demograficzne użytkowników, czyli z jakiego kraju pochodzą odwiedzający naszą stronę. Dzięki temu będziemy wiedzieli czy wersja językowa strony, którą prowadzimy jest dla nich odpowiednia. Ponadto każdy kraj cechują inne uwarunkowania kulturowe, które wpływają też na postrzeganie strony, dlatego warto zgłębić te aspekty jeśli chcemy rozwinąć naszą stronę na inne kraje. Poniżej przykład z Google Merchandise Store na którym widać, że najwięcej użytkowników pochodzi ze Stanów Zjednoczonych (prawie 40% ruchu). Warto również zwrócić uwagę na wartość obok czyli współczynnik odrzuceń wynoszący 34% dla Stanów Zjednoczonych. Co ciekawe dla drugich w kolejności Indii współczynnik ten wynosi już blisko 60% co powinno skłonić nas do refleksji czy strona jest przyjazna dla użytkowników z tego kraju? Współczynnik odrzuceń jak widać wpływa także na długość sesji, która jest zdecydowanie krótsza niż w Stanach Zjednoczonych. Oczywiście należy wziąć pod uwagę, że Google pochodzi z USA, więc strona zapewne jest bardziej przyjazna dla użytkowników z tego kraju.

Przykład demografii na podstawie sklepu Google Merchandise Store

Jak to robić na co dzień?

Identyfikując miejsca w których gubi się użytkownik czy też nie przechodzi dalej na podstawie danych ilościowych możemy kontynuować analizę jakościową, która dostarczy nam niezbędnych wniosków przekładalnych na konkretne rozwiązania. Poniżej wskazano jak powinien wyglądać plan optymalizacji, który jest procesem ciągłym.

Proponowany plan optymalizacji

Oczywiście jest to proponowany schemat, który każdy powinien dopasować do swoich celów i na bieżąco je monitorować. Ponadto oprócz analizy własnych stron i aplikacji nie można zapomnieć o konkurencji, która również nieustannie analizuje dane oraz wprowadza zmiany, które mogą być również dla nas inspirujące. Powyżej przedstawiono zaledwie ułamek możliwości narzędzi analitycznych, które mogą wnieść ogromną wartość do dotychczasowych analiz i rozważań.

Analityka + UX = sukces!

Odpowiadając na pytanie czy analityka jest przydatna w projektowaniu UX należy odpowiedzieć zdecydowanie tak. Kompetencje te powinny się uzupełniać i dlatego każda osoba zajmująca się UXem powinna mieć podstawową wiedzę analityczną. Co ciekawe również wiele uczelnie tworząc kierunki studiów łączy zarówno UX jak i analitykę jako jeden kierunek co tylko może potwierdzić fakt oddziaływanie obu dziedzin na siebie.

Najważniejszym aspektem jakichkolwiek działań na przecięciu UX i analityki jest ustalenie celów.
Warto opracować plan optymalizacji uwzględniający bieżący monitoring celów oraz wprowadzonych zmian.
Należy być otwartym na opinie użytkowników oraz uwzględniać je we wprowadzanych zmianach.
W badaniach optymalizacji należy korzystać zarówno z badań ilościowych jak i jakościowych.
Ważnym aspektem jest poznanie dokładnie swojej grupy docelowej, co pomoże podczas działań optymalizujących.

 

Radosław Pawlak, UX Researcher, Symetria

Artykuł ukazał się w magazynie Online Marketing.

[ez-toc]

Podziel się

Similar articles

Komentarze (0)

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany
Wymagane pola są oznaczone *