Кейс 2. Улучшение элементов навигации.
🔭 🗾 Элементы навигации - широкая тема с огромным потенциалом. Не всегда пользователю бывает просто найти интересующий его продукт, и в этом сложном пути легко потерять надежду и уйти к конкуренту или даже совсем отказаться от идеи. Поэтому даже небольшое изменение ситуации может дать большой эффект (как в лучшую, так и худшую сторону!) - вот почему гипотезы с улучшением или персонализацией меню, фильтров, панели поиска и т.д. стоить постоянно держать в фокусе вашего зрения.
Один из наших любимых кейсов - панель “Тэгов категорий” на Главной странице, где-то в районе главного меню / главного баннера. 🚥🗺️
🤔 Что такое Тэги категорий? Это могут быть категории (например, Смартфоны, Телевизоры), Подкатегории (например, Смартфоны Apple), акционные или тематические подборки (например, Товары к 1 сентября). Такие тэги являются альтернативным элементов навигации для главного меню и поиска, и являются быстрым путем для пользователя в нужное ему место прямо с главной страницы.
По какому принципу размещаются и сортируются Тэги категорий? Есть много вариантов логики; предложу варианты, которые мы обычно используем:
⭐ По популярности. Это в целом можно делать и вручную, на основании аналитики, но лучше доверить это алгоритму, который будет в реальном времени отслеживать клики пользователей и динамически продвигать вперед тэги, на которые чаще кликают.
🤹♀️ На основании AB-тестов. Инструменты AB-тестирования позволяют тестировать различные варианты расположения блоков и находить наиболее удачные из них с точки зрения заданной целевой метрики (CTR, Конверсия, Выручка и т.д.)
🛸 Динамическая аллокация - по сути, это автоматический вариант AB-тестирования выше, когда мы отдаем AI движку весь набор тэгов, задаем метрику, на которую нужно оптимизироваться (например, Конверсия или Выручка), и движок автоматически проводит AB-тесты в реальном времени и динамически выдвигает вперед те тэги, которые лучше показывают себя в каждый конкретный момент времени. Мы в Gravity Field часто используем этот инструмент для решения подобных задач.
❤️ Персонализированно, или на основании User Affinity. В этом случае мы используем рекомендательный движок, который способен понять профиль интересов каждого пользователя, и на основании этого сортировать Тэги персонально для каждого пользователя в зависимости от его интересов - и это прекрасное решение для тех пользователей, которые уже являются вашими покупателями, и профиль интересов которых удалось собрать.
🔭 🗾 Элементы навигации - широкая тема с огромным потенциалом. Не всегда пользователю бывает просто найти интересующий его продукт, и в этом сложном пути легко потерять надежду и уйти к конкуренту или даже совсем отказаться от идеи. Поэтому даже небольшое изменение ситуации может дать большой эффект (как в лучшую, так и худшую сторону!) - вот почему гипотезы с улучшением или персонализацией меню, фильтров, панели поиска и т.д. стоить постоянно держать в фокусе вашего зрения.
Один из наших любимых кейсов - панель “Тэгов категорий” на Главной странице, где-то в районе главного меню / главного баннера. 🚥🗺️
🤔 Что такое Тэги категорий? Это могут быть категории (например, Смартфоны, Телевизоры), Подкатегории (например, Смартфоны Apple), акционные или тематические подборки (например, Товары к 1 сентября). Такие тэги являются альтернативным элементов навигации для главного меню и поиска, и являются быстрым путем для пользователя в нужное ему место прямо с главной страницы.
По какому принципу размещаются и сортируются Тэги категорий? Есть много вариантов логики; предложу варианты, которые мы обычно используем:
⭐ По популярности. Это в целом можно делать и вручную, на основании аналитики, но лучше доверить это алгоритму, который будет в реальном времени отслеживать клики пользователей и динамически продвигать вперед тэги, на которые чаще кликают.
🤹♀️ На основании AB-тестов. Инструменты AB-тестирования позволяют тестировать различные варианты расположения блоков и находить наиболее удачные из них с точки зрения заданной целевой метрики (CTR, Конверсия, Выручка и т.д.)
🛸 Динамическая аллокация - по сути, это автоматический вариант AB-тестирования выше, когда мы отдаем AI движку весь набор тэгов, задаем метрику, на которую нужно оптимизироваться (например, Конверсия или Выручка), и движок автоматически проводит AB-тесты в реальном времени и динамически выдвигает вперед те тэги, которые лучше показывают себя в каждый конкретный момент времени. Мы в Gravity Field часто используем этот инструмент для решения подобных задач.
❤️ Персонализированно, или на основании User Affinity. В этом случае мы используем рекомендательный движок, который способен понять профиль интересов каждого пользователя, и на основании этого сортировать Тэги персонально для каждого пользователя в зависимости от его интересов - и это прекрасное решение для тех пользователей, которые уже являются вашими покупателями, и профиль интересов которых удалось собрать.
Кейс 3. Social Proof
Для увеличения конверсии прекрасно работают различные механики, направленные на увеличение Customer Engagement (вовлечение пользователей) - когда сайт или Арр общается с вами в реальном времени, показывая (персонализированные или не очень) всплывающие окна, нотификации, подсветку элементов интерфейса и т.д., побуждая вас совершить целевое действие или помогая с выбором. 💥🎰
🥇 Отличный пример таких механик - Social Proof (Социальное доказательство) - всплывающая нотификация или бейдж на товаре, свидетельствующая о его особой популярности: "Этот товар купили 20 раз" , "Этот товар посмотрел 100500 раз", "Прямо сейчас смотрят 59 человек" и т.д. Механика позволяет подсвечивать наиболее популярные товары на Карточке товара, в Листинге категории или даже в Корзине.
👍 В чем смысл этой механики? Помощь с выбором товара. Это работает подобно совету продавца в офлайн-магазине, который говорит: "Возьмите вот этот вариант - все берут, все довольны".
Эта механика является отличным примером того, какой тонкой и многообещающей является работа по CRO. Social Proof выглядит очень простой механикой, которую многие используют, причем далеко не всегда она приносит хорошие результаты. Однако за фасадом этой простой механики прячется множество нюансов, которые могут очень сильно повлиять на ее результативность. 🔮🧿
Приведем некоторые примеры:
⏱️ Реальные данные. Иногда в Social proof показывают случайные цифры, чтобы упростить реализацию и не собирать настоящие данные о просмотрах и покупках товара. Тем не менее, опыт показывает, что пользователи, как правило, очень хорошо чувствуют правдоподобность этих данных, понимают бессмысленность сообщений с ненастоящими данными и просто начинают их игнорировать.
🏆 "Отсечка" или Частота показов Social proof. Как часто надо показывать Social proof, на каком проценте товаров? Если мы будем показывать его слишком часто, он "примелькается" и пользователи перестанут его замечать. Если показывать слишком редко - снизится объем взаимодействия с пользователями и, соответственно, эффект. Для нахождения оптимального баланса необходимо AB-тестирование множества вариантов, чтобы на данных (возможно, даже, для каждой отдельной категории) найти тот оптимальный X просмотров или покупок, при превышении которого надо подсвечивать товар Социальным доказательством. Примерный бенчмарк из нашего опыта - подсвечиваться должно не более 15-20% товаров.
🎎 Оптимальная механика. Возможно множество формулировок Social proof - "посмотрели Х раз", "купили Х раз", "за день", "за неделю", "в вашем городе" и мн.др. - и все эти механики могут работать совершенно по-разному в каждом конкретном случае.
Более того, здесь появляется и отличная возможность для персонализации, поскольку разные механики могут по-разному работать для разных пользователей. Например, работая с одним Fashion ритейлером, мы столкнулись с тем, что одни пользователи отлично реагируют на механику "много человек купили" ("Значит, хороший пуховкик!”), в то время, как для других, наоборот, это сильный отталкивающий фактор ("Да зачем мне такое платье, если в нем уже ходит полгорода?!") - для последних, например, может хорошо сработать создание Urgency ("Прямо сейчас смотрят Х человек", "В наличие осталось мало"...)
Поэтому выбор правильной механики и таргетинг ее на правильный сегмент может творить настоящие чудеса!
Для увеличения конверсии прекрасно работают различные механики, направленные на увеличение Customer Engagement (вовлечение пользователей) - когда сайт или Арр общается с вами в реальном времени, показывая (персонализированные или не очень) всплывающие окна, нотификации, подсветку элементов интерфейса и т.д., побуждая вас совершить целевое действие или помогая с выбором. 💥🎰
🥇 Отличный пример таких механик - Social Proof (Социальное доказательство) - всплывающая нотификация или бейдж на товаре, свидетельствующая о его особой популярности: "Этот товар купили 20 раз" , "Этот товар посмотрел 100500 раз", "Прямо сейчас смотрят 59 человек" и т.д. Механика позволяет подсвечивать наиболее популярные товары на Карточке товара, в Листинге категории или даже в Корзине.
👍 В чем смысл этой механики? Помощь с выбором товара. Это работает подобно совету продавца в офлайн-магазине, который говорит: "Возьмите вот этот вариант - все берут, все довольны".
Эта механика является отличным примером того, какой тонкой и многообещающей является работа по CRO. Social Proof выглядит очень простой механикой, которую многие используют, причем далеко не всегда она приносит хорошие результаты. Однако за фасадом этой простой механики прячется множество нюансов, которые могут очень сильно повлиять на ее результативность. 🔮🧿
Приведем некоторые примеры:
⏱️ Реальные данные. Иногда в Social proof показывают случайные цифры, чтобы упростить реализацию и не собирать настоящие данные о просмотрах и покупках товара. Тем не менее, опыт показывает, что пользователи, как правило, очень хорошо чувствуют правдоподобность этих данных, понимают бессмысленность сообщений с ненастоящими данными и просто начинают их игнорировать.
🏆 "Отсечка" или Частота показов Social proof. Как часто надо показывать Social proof, на каком проценте товаров? Если мы будем показывать его слишком часто, он "примелькается" и пользователи перестанут его замечать. Если показывать слишком редко - снизится объем взаимодействия с пользователями и, соответственно, эффект. Для нахождения оптимального баланса необходимо AB-тестирование множества вариантов, чтобы на данных (возможно, даже, для каждой отдельной категории) найти тот оптимальный X просмотров или покупок, при превышении которого надо подсвечивать товар Социальным доказательством. Примерный бенчмарк из нашего опыта - подсвечиваться должно не более 15-20% товаров.
🎎 Оптимальная механика. Возможно множество формулировок Social proof - "посмотрели Х раз", "купили Х раз", "за день", "за неделю", "в вашем городе" и мн.др. - и все эти механики могут работать совершенно по-разному в каждом конкретном случае.
Более того, здесь появляется и отличная возможность для персонализации, поскольку разные механики могут по-разному работать для разных пользователей. Например, работая с одним Fashion ритейлером, мы столкнулись с тем, что одни пользователи отлично реагируют на механику "много человек купили" ("Значит, хороший пуховкик!”), в то время, как для других, наоборот, это сильный отталкивающий фактор ("Да зачем мне такое платье, если в нем уже ходит полгорода?!") - для последних, например, может хорошо сработать создание Urgency ("Прямо сейчас смотрят Х человек", "В наличие осталось мало"...)
Поэтому выбор правильной механики и таргетинг ее на правильный сегмент может творить настоящие чудеса!
🎨 Наконец, визуальное решение: расположение на страницы, анимация и т.п. - все это факторы, которые могут очень сильно повлиять на результативность кампании.
Например, тестируя разные look & feel решения для другого Fashion ритейлера мы обнаружили очень интересный инсайт - любители одних брендов (сегменты с Affinity к бренду) гораздо лучше реагировали на Social proof, появлявшийся в правом верхнем углу Карточки товара, а любители других брендов - на сообщение в правом нижнем углу. Почему так работает? Кто знает, наверное, любители разных брендов представляют собой некие разные психотипы, мозг которых настолько по-разному воспринимает информацию.
В итоге, вы видите, что за фасадом Social proof вырастает целое дерево AB-тестов, бизнес-логики, а возможно и таргетингов разных вариантов на разные сегменты. Но это именно та работа, которая позволяет выжать из этой механики впечатляющий эффект - а это одна из самых мощных CRO механик, позволяющих увеличить конверсию на значительное количество процентов. 🔥💎
Например, тестируя разные look & feel решения для другого Fashion ритейлера мы обнаружили очень интересный инсайт - любители одних брендов (сегменты с Affinity к бренду) гораздо лучше реагировали на Social proof, появлявшийся в правом верхнем углу Карточки товара, а любители других брендов - на сообщение в правом нижнем углу. Почему так работает? Кто знает, наверное, любители разных брендов представляют собой некие разные психотипы, мозг которых настолько по-разному воспринимает информацию.
В итоге, вы видите, что за фасадом Social proof вырастает целое дерево AB-тестов, бизнес-логики, а возможно и таргетингов разных вариантов на разные сегменты. Но это именно та работа, которая позволяет выжать из этой механики впечатляющий эффект - а это одна из самых мощных CRO механик, позволяющих увеличить конверсию на значительное количество процентов. 🔥💎
Кейс 4. Продуктовые рекомендации
И наш последний пример по теме - Продуктовые рекомендации. Это огромнейшая тема, важнейший инструмент Персонализации, Онлайн-мерчендайзинга и Оптимизации конверсии. Но, как видите, это только один из множества инструментов - и крайне ошибочно сводить персонализацию к продуктовым рекомендациям! ☝️☝️
О Рекомендациях можно говорить очень долго (что мы обязательно сделаем! :), но здесь хотелось бы ограничиться основными тезисами.
🛍️📲 Продуктовые рекомендации на сайте или в приложении - это блоки / виджеты / "полки" / элементы интерфейса, в которых пользователю предлагается подборка неких "рекомендованных" продуктов, выбранных и отсортированных автоматически, с помощью того или иного рекомендательного алгоритма. Частным случаем рекомендательного блока является Персонализация листинга, когда товары в листинге Категории пересортировываются для каждого пользователя в реальном времени в соответствии с неким алгоритмом.
Продуктовые рекомендации помогают пользователю решить задачи:
1️⃣ Знакомства с ассортиментом
2️⃣ Поиска нужных товаров - выбора между альтернативами
3️⃣ Покупки сопутствующих товаров (что позволит пользователю получить больше удовольствия от использования купленного товара, а продавцу решить задачу Cross-sell)
⛄🌪️ Спешу развеять миф о том , что продуктовые рекомендации применимы только в Ритейле, где есть большое количество товаров.
Рекомендации прекрасно работают в Телекоме, Банках, FoodTech / Ресторанах и т.д., где объектами рекомендаций могут быть:
💳 банковские продукты (ну и что, что их немного! Показ актуальных продуктов сразу же при первом касании способен повысить конверсию на десятки процентов 🔥)
📱 тарифы, SIM-карты и опции к тарифам
🎁 офферы, персональные или сегментированные
💃 баннеры с акциями
🍇 блоки категорий
🍔 блюда, гарниры, доп опции к блюдам и многое многое другое...
Хотел бы рассказать про ключевые и самые популярные кейсы применения продуктовых рекомендаций на сайте / в приложении по воронке продаж / типам страниц 💎
1. Homepage (Главная страница) - здесь мы решаем задачу Discovery (знакомство с ассортиментом), а также предлагаем короткий путь к нужным товарам (если мы четко понимаем, какие товары являются нужными):
🏆 Хиты продаж, подборка категорий - работает для новых пользователей;
❤️ Персональная подборка для пользователей, которые явно что-то выбирают и есть актуальный профиль интересов;
🎮 Предложение следующей покупки для тех, кто недавно что-то купил ("Купили Playstation? Вот вам подборка игр для Playstation!»);
🎰 Тематические подборка (акции, товары к 1 сентября, New arrivals и т.п.);
🐱 Повторный заказ для Replenishable products - товаров регулярного спроса (например, продукты питания, памперсы, корма для животных и т.д.).
2. PLP (Product Listing Page, Страница категории) - решаем задачу Search (поиска товаров), а также уже и Choice (выбора):
⛓️ Персонализация листинга - сортировка товаров в реальном времени на основании интересов пользователя, популярности или какой-то другой логики;
🔬 Рекомендации определенных товаров из категории: обычно популярные или персональные;
🏺 Рекомендации, подсветка или бустинг промо-товаров или так называемых спонсорских товаров.
И наш последний пример по теме - Продуктовые рекомендации. Это огромнейшая тема, важнейший инструмент Персонализации, Онлайн-мерчендайзинга и Оптимизации конверсии. Но, как видите, это только один из множества инструментов - и крайне ошибочно сводить персонализацию к продуктовым рекомендациям! ☝️☝️
О Рекомендациях можно говорить очень долго (что мы обязательно сделаем! :), но здесь хотелось бы ограничиться основными тезисами.
🛍️📲 Продуктовые рекомендации на сайте или в приложении - это блоки / виджеты / "полки" / элементы интерфейса, в которых пользователю предлагается подборка неких "рекомендованных" продуктов, выбранных и отсортированных автоматически, с помощью того или иного рекомендательного алгоритма. Частным случаем рекомендательного блока является Персонализация листинга, когда товары в листинге Категории пересортировываются для каждого пользователя в реальном времени в соответствии с неким алгоритмом.
Продуктовые рекомендации помогают пользователю решить задачи:
1️⃣ Знакомства с ассортиментом
2️⃣ Поиска нужных товаров - выбора между альтернативами
3️⃣ Покупки сопутствующих товаров (что позволит пользователю получить больше удовольствия от использования купленного товара, а продавцу решить задачу Cross-sell)
⛄🌪️ Спешу развеять миф о том , что продуктовые рекомендации применимы только в Ритейле, где есть большое количество товаров.
Рекомендации прекрасно работают в Телекоме, Банках, FoodTech / Ресторанах и т.д., где объектами рекомендаций могут быть:
💳 банковские продукты (ну и что, что их немного! Показ актуальных продуктов сразу же при первом касании способен повысить конверсию на десятки процентов 🔥)
📱 тарифы, SIM-карты и опции к тарифам
🎁 офферы, персональные или сегментированные
💃 баннеры с акциями
🍇 блоки категорий
🍔 блюда, гарниры, доп опции к блюдам и многое многое другое...
Хотел бы рассказать про ключевые и самые популярные кейсы применения продуктовых рекомендаций на сайте / в приложении по воронке продаж / типам страниц 💎
1. Homepage (Главная страница) - здесь мы решаем задачу Discovery (знакомство с ассортиментом), а также предлагаем короткий путь к нужным товарам (если мы четко понимаем, какие товары являются нужными):
🏆 Хиты продаж, подборка категорий - работает для новых пользователей;
❤️ Персональная подборка для пользователей, которые явно что-то выбирают и есть актуальный профиль интересов;
🎮 Предложение следующей покупки для тех, кто недавно что-то купил ("Купили Playstation? Вот вам подборка игр для Playstation!»);
🎰 Тематические подборка (акции, товары к 1 сентября, New arrivals и т.п.);
🐱 Повторный заказ для Replenishable products - товаров регулярного спроса (например, продукты питания, памперсы, корма для животных и т.д.).
2. PLP (Product Listing Page, Страница категории) - решаем задачу Search (поиска товаров), а также уже и Choice (выбора):
⛓️ Персонализация листинга - сортировка товаров в реальном времени на основании интересов пользователя, популярности или какой-то другой логики;
🔬 Рекомендации определенных товаров из категории: обычно популярные или персональные;
🏺 Рекомендации, подсветка или бустинг промо-товаров или так называемых спонсорских товаров.
3. PDP (Product Detail Page, Карточка товара) - решаем задачу Choice (выбора товаров), а также Cross-sell / Up-sell для увеличения Среднего чека:
🎭 Похожие товары - для помощи с выбором;
🛍️ Покупают вместе - продажа сопутствующих товаров для увеличения Среднего чека.
4. Cart page (Корзина) - решаем задачу Purchase (оформление покупки) и опять же, Cross-sell:
🛍️ Покупают вместе;
🎈 Похожие товары для замены товаров не в наличии (отличная механика! - пока пользователь собирал корзину и думал, какие-то товары могли закончиться. Предложение замены для таких товаров может дать отличный эффект - но при этом не стоит предлагать альтернативы для всех товаров в Корзине - этим вы отвлечете пользователя от Конверсии и испортите все дело! ⚡⚡).
💎🔮При правильном приготовлении Рекомендации могут стать одним из ключевых драйверов эффекта от CRO, принося двузначные процентные аплифты! 🚀
На картинках примеры:
🔥🔥 Персональная подборка (в виде Infinite scroll - бесконечного листинга) на Homepage приложения Kaspi, крупнейшего маркетплейса Казахстана: +19% Конверсии
🔥🔥 Персонализация листинга на одном из известных Fashion ритейлеров: +7% Конверсии
🔥🔥 Примеры рекомендательных Cross-sell механик на Карточке товара: "Собери Лук", "Покупают вместе" и "Смотрят вместе" на Reserved.pl, крупном польском Fashion-ритейле: +5-10% Конверсии на различных экспериментах.
Итак, это только некоторые примеры из бесконечного множества возможных CRO экспериментов - просто для создания представления о всем многообразии этого бесконечного и прекрасного мира! 🌊🌤️🌵🌋🏝️
В следующем посте мы расскажем о подходе к экспериментирования в рамках CRO.
Stay tuned 😉
🎭 Похожие товары - для помощи с выбором;
🛍️ Покупают вместе - продажа сопутствующих товаров для увеличения Среднего чека.
4. Cart page (Корзина) - решаем задачу Purchase (оформление покупки) и опять же, Cross-sell:
🛍️ Покупают вместе;
🎈 Похожие товары для замены товаров не в наличии (отличная механика! - пока пользователь собирал корзину и думал, какие-то товары могли закончиться. Предложение замены для таких товаров может дать отличный эффект - но при этом не стоит предлагать альтернативы для всех товаров в Корзине - этим вы отвлечете пользователя от Конверсии и испортите все дело! ⚡⚡).
💎🔮При правильном приготовлении Рекомендации могут стать одним из ключевых драйверов эффекта от CRO, принося двузначные процентные аплифты! 🚀
На картинках примеры:
🔥🔥 Персональная подборка (в виде Infinite scroll - бесконечного листинга) на Homepage приложения Kaspi, крупнейшего маркетплейса Казахстана: +19% Конверсии
🔥🔥 Персонализация листинга на одном из известных Fashion ритейлеров: +7% Конверсии
🔥🔥 Примеры рекомендательных Cross-sell механик на Карточке товара: "Собери Лук", "Покупают вместе" и "Смотрят вместе" на Reserved.pl, крупном польском Fashion-ритейле: +5-10% Конверсии на различных экспериментах.
Итак, это только некоторые примеры из бесконечного множества возможных CRO экспериментов - просто для создания представления о всем многообразии этого бесконечного и прекрасного мира! 🌊🌤️🌵🌋🏝️
В следующем посте мы расскажем о подходе к экспериментирования в рамках CRO.
Stay tuned 😉
Друзья, продолжаем тему CRO (Conversion Rate Optimization), и сегодня хотели бы дать небольшой алгоритм, как на практике делать CRO на вашем сайте или приложении. 🎚️📡
☝️ Важно понимать, что эффективный CRO — это не хаотичное внесение изменений в интерфейс сервиса, а системная работа, состоящая из нескольких последовательно повторяющихся шагов.
🔮 Шаг 1. Поиск инсайтов
На этом этапе мы анализируем путь пользователей на сайте или в приложении с помощью данных из аналитических систем и ищем “узкие места” в воронке.
Чем глубже проработка инсайтов, тем более сильные гипотезы можно сгенерировать на их основе. Поэтому здесь мы часто строим кастомные отчёты, анализируем пользовательское поведение в разрезе различных сегментов, ищем закономерности в успешных и неуспешных сценариях взаимодействия с сервисом. 🔬
☝️ Важно понимать, что эффективный CRO — это не хаотичное внесение изменений в интерфейс сервиса, а системная работа, состоящая из нескольких последовательно повторяющихся шагов.
🔮 Шаг 1. Поиск инсайтов
На этом этапе мы анализируем путь пользователей на сайте или в приложении с помощью данных из аналитических систем и ищем “узкие места” в воронке.
Чем глубже проработка инсайтов, тем более сильные гипотезы можно сгенерировать на их основе. Поэтому здесь мы часто строим кастомные отчёты, анализируем пользовательское поведение в разрезе различных сегментов, ищем закономерности в успешных и неуспешных сценариях взаимодействия с сервисом. 🔬
💡 Шаг 2. Генерация гипотез
Выдвигаем предположения на основе закономерностей, найденных на шаге 1.
Например: нам удалось установить, что конверсия сегмента, использующего поиск в течение сессии, на 50% выше, чем конверсия не использующего поиск сегмента (это инсайт). 🔦
Гипотеза: если мы зафиксируем поисковую строку при скролле страницы, мы повысим конверсию пользователей в заказы, потому что сделаем функцию поиска более заметной. 🎆
Выдвигаем предположения на основе закономерностей, найденных на шаге 1.
Например: нам удалось установить, что конверсия сегмента, использующего поиск в течение сессии, на 50% выше, чем конверсия не использующего поиск сегмента (это инсайт). 🔦
Гипотеза: если мы зафиксируем поисковую строку при скролле страницы, мы повысим конверсию пользователей в заказы, потому что сделаем функцию поиска более заметной. 🎆
🎨🎭 Шаг 3. Разработка дизайна теста
Этап, на котором мы готовимся к проверке гипотезы. 📽️
Здесь мы: готовим визуальную составляющую эксперимента, выбираем ключевую метрику и прокси-метрики, считаем размер выборки и длительность теста, по необходимости подключаем команду разработки и тестируем все вариации перед запуском кампании. 🤹♂️
На этом этапе наиболее важны педантичность и внимание к деталям, если мы не хотим потерять время на невалидный тест, результаты которого не сможем интерпретировать. 🔬
☝️Прокси-метрика — косвенная метрика, которая влияет на ключевую метрику.
Этап, на котором мы готовимся к проверке гипотезы. 📽️
Здесь мы: готовим визуальную составляющую эксперимента, выбираем ключевую метрику и прокси-метрики, считаем размер выборки и длительность теста, по необходимости подключаем команду разработки и тестируем все вариации перед запуском кампании. 🤹♂️
На этом этапе наиболее важны педантичность и внимание к деталям, если мы не хотим потерять время на невалидный тест, результаты которого не сможем интерпретировать. 🔬
☝️Прокси-метрика — косвенная метрика, которая влияет на ключевую метрику.
📟🚴♀️ Шаг 4. Тестирование
Запускаем тест на пользователей, мониторим корректность сбора данных и не делаем выводов до окончания срока, необходимого для достижения статистической значимости (боремся с проблемой подглядывания). 🙈
Как правило, в профессиональных решениях для A/B-тестирования есть функционал автоматического расчёта статистической значимости, который помогает оптимизировать ресурс аналитической команды. 🎡
Например, платформа Gravity Field определяет победителя на основе байесовского подхода и сама оповещает пользователей о завершении теста. 💎
Запускаем тест на пользователей, мониторим корректность сбора данных и не делаем выводов до окончания срока, необходимого для достижения статистической значимости (боремся с проблемой подглядывания). 🙈
Как правило, в профессиональных решениях для A/B-тестирования есть функционал автоматического расчёта статистической значимости, который помогает оптимизировать ресурс аналитической команды. 🎡
Например, платформа Gravity Field определяет победителя на основе байесовского подхода и сама оповещает пользователей о завершении теста. 💎
🧬🦍 Шаг 5. Масштабирование
После завершения теста анализируем полученные данные и принимаем решение о масштабировании, остановке или оптимизации эксперимента. 🌍
Здесь хочется отметить, что одна и та же гипотеза может принести статистически значимый прирост в конверсии для одного сегмента, падение для другого сегмента и не оказать никакого влияния на третий сегмент.
Поэтому на этапе принятия решений важно смотреть результаты в разрезе всех ключевых сегментов, а также анализировать влияние тестируемых изменений на другие бизнес-метрики. 🔬🪬
После завершения теста анализируем полученные данные и принимаем решение о масштабировании, остановке или оптимизации эксперимента. 🌍
Здесь хочется отметить, что одна и та же гипотеза может принести статистически значимый прирост в конверсии для одного сегмента, падение для другого сегмента и не оказать никакого влияния на третий сегмент.
Поэтому на этапе принятия решений важно смотреть результаты в разрезе всех ключевых сегментов, а также анализировать влияние тестируемых изменений на другие бизнес-метрики. 🔬🪬
🎡📸 В целом для CRO применима классическая методика проверки гипотез с помощью HADI-циклов.
При этом мы рекомендуем начинать и заканчивать цикл проверки на букве “I” (Insights) — именно инсайты, полученные до и после внедряемых изменений, позволяют нам эффективнее взаимодействовать с пользователями и бесшовнее вести их к конверсионному действию.
HADI – это аббревиатура для обозначения 4 шагов проверки гипотезы: Hypothesis (H) – собственно, гипотеза; Action (A) – действие, необходимое для проверки гипотезы;
Data (D) – данные (аналитика по итогам проверки); Insight (I) – инсайт (поиск инсайтов на основе данных). ⏱️⏳
При этом мы рекомендуем начинать и заканчивать цикл проверки на букве “I” (Insights) — именно инсайты, полученные до и после внедряемых изменений, позволяют нам эффективнее взаимодействовать с пользователями и бесшовнее вести их к конверсионному действию.
HADI – это аббревиатура для обозначения 4 шагов проверки гипотезы: Hypothesis (H) – собственно, гипотеза; Action (A) – действие, необходимое для проверки гипотезы;
Data (D) – данные (аналитика по итогам проверки); Insight (I) – инсайт (поиск инсайтов на основе данных). ⏱️⏳
💎 Когда CRO будет наиболее эффективна?
В целом CRO — это довольно универсальный инструмент, который подходит большинству вертикалей и типов онлайн-бизнеса. При этом можно выделить ряд факторов, при которых вы сможете увидеть наибольший эффект от оптимизации Конверсии, — об этом расскажем ниже.
🚝🏔 1. Оптимизация верха воронки не приносит результатов (или вся домашнаяя работа уже проделана)
Мы подготовили чеклист из 5 вопросов, которые помогут понять, что ваша зона роста вероятнее всего лежит в плоскости CRO. 🧾
Итак, ваш сайт / приложение:
📲 корректно отображается на всех устройствах и во всех браузерах
🔦 нормально индексируется поисковиками
🎏 проработаны все основные ключевые слова, релевантные вашему продукту
🎀 у всех рекламных кампаний релевантные и эффективные посадочные страницы
🎛 настройки рекламных кампаний оптимизированы и отрабатывают весь свой потенциал
Если вы ответили “да” на большинство вопросов, но при этом не достигаете желаемых бизнес-результатов или стагнируете, обратите внимание на путь пользователя после захода на сайт или в приложение.
В целом CRO — это довольно универсальный инструмент, который подходит большинству вертикалей и типов онлайн-бизнеса. При этом можно выделить ряд факторов, при которых вы сможете увидеть наибольший эффект от оптимизации Конверсии, — об этом расскажем ниже.
🚝🏔 1. Оптимизация верха воронки не приносит результатов (или вся домашнаяя работа уже проделана)
Мы подготовили чеклист из 5 вопросов, которые помогут понять, что ваша зона роста вероятнее всего лежит в плоскости CRO. 🧾
Итак, ваш сайт / приложение:
📲 корректно отображается на всех устройствах и во всех браузерах
🔦 нормально индексируется поисковиками
🎏 проработаны все основные ключевые слова, релевантные вашему продукту
🎀 у всех рекламных кампаний релевантные и эффективные посадочные страницы
🎛 настройки рекламных кампаний оптимизированы и отрабатывают весь свой потенциал
Если вы ответили “да” на большинство вопросов, но при этом не достигаете желаемых бизнес-результатов или стагнируете, обратите внимание на путь пользователя после захода на сайт или в приложение.
🏋♀👨👧2. CR вашего сайта / приложения ниже бенчмарков по рынку
Коэффициент конверсии — достаточно динамичная и вариабельная метрика, которая может принимать различные значения в зависимости от:
🌍 географии (город, регион, страна, континент)
📱 типа устройства (смартфон, компьютер или планшет)
🏗 вертикали бизнеса
🍂 сезонности
Сравнив CR на различных устройствах с соответствующими средними значениями по вашей вертикали бизнеса, вы сможете точнее оценить, всё ли хорошо в вашей воронке сейчас или лучше заняться её оптимизацией.
Отслеживать актуальные бенчмарки и их динамику по месяцам удобно на этом сайте. 🚦
Коэффициент конверсии — достаточно динамичная и вариабельная метрика, которая может принимать различные значения в зависимости от:
🌍 географии (город, регион, страна, континент)
📱 типа устройства (смартфон, компьютер или планшет)
🏗 вертикали бизнеса
🍂 сезонности
Сравнив CR на различных устройствах с соответствующими средними значениями по вашей вертикали бизнеса, вы сможете точнее оценить, всё ли хорошо в вашей воронке сейчас или лучше заняться её оптимизацией.
Отслеживать актуальные бенчмарки и их динамику по месяцам удобно на этом сайте. 🚦
🎡👨👩👧👦 3. У вас достаточно трафика для проведения A/B-тестов
Один из ключевых инструментов, который используется для проверки гипотез при CRO, — это проведение A/В-, A/B/C- и A/B/n-тестов. 🐒🧬
Если по итогам теста мы видим статистически значимый прирост к конверсии в тестовой группе по сравнению с контрольной, гипотеза считается подтверждённой. Здесь важно понимать, что для получения статистически значимых результатов важна не только сильная гипотеза, но и достаточный объём выборки для проведения теста (можно рассчитать с помощью калькулятора). 🎹
При этом обозначим, что A/B-тестирование — это не единственный способ для оценки эффективности CRO. Так, например, вы можете оценивать результаты внедрения изменений с помощью когортного анализа или качественных исследований.
Один из ключевых инструментов, который используется для проверки гипотез при CRO, — это проведение A/В-, A/B/C- и A/B/n-тестов. 🐒🧬
Если по итогам теста мы видим статистически значимый прирост к конверсии в тестовой группе по сравнению с контрольной, гипотеза считается подтверждённой. Здесь важно понимать, что для получения статистически значимых результатов важна не только сильная гипотеза, но и достаточный объём выборки для проведения теста (можно рассчитать с помощью калькулятора). 🎹
При этом обозначим, что A/B-тестирование — это не единственный способ для оценки эффективности CRO. Так, например, вы можете оценивать результаты внедрения изменений с помощью когортного анализа или качественных исследований.
Самое лучшее в CRO - захват высококачественных лидов 🔝
Если все сделано правильно, оптимизация поможет вам:
📈с увеличением продаж
🛠улучшения работы во всех областях вашего бизнеса
☄️увеличение ROI
🏌️♂️ улучшение восприятия вашего бизнеса
CRO управляется данными, а значит, необходимо использовать аналитические данные, чтобы добиться улучшений.
Большинство компаний уже осознали ценность улучшения пользовательского пути, но пока ещё не до конца понимают, какие ресурсы им для этого нужны 🛫
В следующем посте расскажем вам о ключевых ролях в эффективной команде персонализации на основе опыта Gravity Field.
Если все сделано правильно, оптимизация поможет вам:
📈с увеличением продаж
🛠улучшения работы во всех областях вашего бизнеса
☄️увеличение ROI
🏌️♂️ улучшение восприятия вашего бизнеса
CRO управляется данными, а значит, необходимо использовать аналитические данные, чтобы добиться улучшений.
Большинство компаний уже осознали ценность улучшения пользовательского пути, но пока ещё не до конца понимают, какие ресурсы им для этого нужны 🛫
В следующем посте расскажем вам о ключевых ролях в эффективной команде персонализации на основе опыта Gravity Field.