Итоги конференции ConversionConf 2014

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.

Источник