Wielkość ma znaczenie. Jak analizować zachowania użytkowników w zależności od ruchu na stronie?

Zdjęcie główne artykułu pochodzi z pl.depositphotos.com

Z kolei właściciele firm, na stronach których odnotowuje się milionowy ruch, twierdzą, że narzędzia do analizy jakościowej nie są w stanie pokazać im tego, czego oczekują. Jak więc w zależności od skali ruchu na stronie, podejść do tematu badań użyteczności i zachowań użytkownika online?

Gdybyśmy mieli odnieść sytuację do świata offline, porównalibyśmy ją do prowadzenia tradycyjnych sklepów. Jeśli prowadzisz mały sklepik, to przeważnie znasz się osobiście z każdym klientem, co więcej kojarzysz jego specyficzne przyzwyczajenia i zachowania. Inaczej jednak podchodzisz do klienta, prowadząc supermarket a jeszcze inaczej zarządzając siecią hipermarketów.

Niezależnie od tego na jaką skalę prowadzisz biznes, znajomość zwyczajów, oczekiwań i zachowań to klucz do tego, by wiedzieć np. jak eksponować produkty i jak do komunikować do klienta – omnichannelowo, rzecz jasna. O ile offline’owo mamy merchendising, o tyle w przypadku użytkownika cyfrowego, ciągle wiele biznesów działa wyłącznie intuicyjnie, co niekoniecznie idzie w parze z dobrym UX.

Wróćmy jednak do badań użyteczności. Rozróżniłam 3 główne wielkości biznesów online, mierzone skalą ruchu na stronie. Jakie możliwości analizy zachowań użytkowników mamy w każdym z tych typów?

1. Mały ruch – jesteś w stanie prześledzić niemal wszystkie wizyty użytkowników

Kiedy ruch na Twojej stronie nie jest zbyt duży, możesz poświęcić więcej czasu na poznanie zachowań poszczególnych użytkowników. To dobry moment na analizowanie ich ścieżek, obserwowanie reakcji na wprowadzone zmiany. Heatmapy w tym przypadku nie będą najbardziej użytecznym narzędziem – po pierwsze trzeba będzie na ich wygenerowanie chwilę poczekać, po drugie na małej próbce każdy przypadkowy ruch użytkownika może dać niemiarodajne wyniki.

Jednak zamiast skupiać się na mapach ciepła możesz łatwo wejść w buty użytkownika i dopasować UX dokładnie pod jego potrzeby i oczekiwania.

Przykładowo: nasz klient, niewielki sklep z personalizowanymi produktami, otrzymał feedback od klientów, że mają ogromne problemy z konfiguratorem zamówienia. Klienci nie potrafili jednak precyzyjnie wskazać, z czego wynika dana sytuacja i w związku z tym, wszystkie zamówienia były wysyłane do sklepu mailowo, a co za tym idzie – każde sklep musiał procesować ręcznie. Nietrudno sobie wyobrazić jak wiele czasu to pochłaniało i jaką frustrację budziło.

Dzięki obejrzeniu i przeanalizowaniu wizyt nasz klient dokładnie zobaczył, co i w jaki sposób musi przeprojektować, żeby konfigurator był bardziej intuicyjny i ułatwiał proces zamawiania, a nie, jak do tej pory, wręcz utrudniał. Wprowadzone zmiany spowodowały, że liczba zamówień drogą mailową spadła do minimum (aktualnie dotyczą one wyłącznie bardzo specyficznych zleceń).

Podsumowując, na jakie funkcjonalności zwracać uwagę wybierając narzędzie w przypadku małego ruchu?

• łatwe i szybkie wdrożenie narzędzia,
• obserwowanie użytkowników real-time,
• nagrania wszystkich wizyt (bez próbkowania),
• customer journey,
• wsparcie przy przeprowadzaniu testów A/B.

2. Średni ruch – jesteś w stanie obserwować te wizyty, które spełniają założone cele

W momencie, kiedy wizyt na stronie jest kilka tysięcy dziennie, może się wydawać, że nie warto ich oglądać, ponieważ i tak nie zobaczymy wszystkiego, co byśmy chcieli. Racja. Jednak właśnie w takim momencie dobrze się zastanowić na czym nam najbardziej zależy.

Co zatem zrobić, gdy ruch na Twojej stronie jest nieco większy? Ustalić cele analityczne, zadać sobie pytanie czy strona spełnia swoją funkcję lub sprawdzić powody, przez które np. dotarcie do koszyka, sprawia potencjalnym klientom trudności.

Omówmy działania jednego z naszego klientów, znów z branży e-commerce. Zauważono, że sklep odnotowuje świetne wyniki, dzięki prowadzonej kampanii. Kampania dotyczy poszczególnych produktów i dzięki temu praktycznie 90% wszystkich wejść na stronę sklepu to wejścia bezpośrednio na strony produktowe. I tu, następuje zdziwienie, po stronie zespołu projektowego, bo to oznacza, że tylko 10% klientów wchodziło bezpośrednio na stronę główną. A w projektowanie jej włożono wiele wysiłku, by informowała o aktualnych okazjach i dodatkowo promowała wybrane produkty.

Dzięki temu odkryciu, zespół projektowy mógł przenieść priorytet na stronę produktową, która do osiągnięcia wysokiej jakości UX potrzebowała kilku zmian.

Drugim i powiązanym celem naszego klienta było sprawdzenie tego, jak wyglądają zakupy w ich sklepie na urządzeniach mobilnych. Przy dużym ruchu ze smartfonów (ponad 60% użytkowników mobile) odnotowywano bardzo niską konwersję. Pierwszą myślą była chęć przeanalizowania porzuconych koszyków, jednak dzięki narzędziu do badań zachowań użytkowników (cux.io, Hotjar, Crazyegg) okazało się, że niewiele osób, korzystających z urządzeń mobilnych, dochodzi w ogóle do koszyka! Dlaczego?

Po obejrzeniu kilkunastu wizyt problem został znaleziony. W tym przypadku winowajcą były pop-up’y, które wyskakiwały od razu po wejściu na stronę sklepu i były zdecydownaie pierwszym punktem styku klienta ze stroną. Przyciski, umożliwiające wyłączenie pojawiających się komunikatów, były na tyle małe, że ich zamknięcie wymagało wielokrotnego kliknięcia a nawet zoomowania ekranu. Gdy już udało się je zamknąć, to, co widział użytkownik, to dalej nie był produkt, a baner, zajmujący większość ekranu informujący o aktualnej promocji. Można sobie wyobrazić, co było dalej – zniecierpliwiony klient rezygnował z wchodzenia w dalsze interakcje ze stroną.

Podsumowując, na jakie funkcjonalności zwracać uwagę wybierając narzędzie w przypadku średniego ruchu?

• nielimitowane nagrania wizyt,
• zaawansowane filtrowanie wizyt,
• heatmapy dla typów stron (nie tylko poszczególnych URL),
• customer journey.

3. Wizyt spełniających konkretne cele jest zbyt dużo, trzeba agregować wyniki

Dużo mówimy o tym, że obserwacja pojedynczej wizyty to podstawa, jednak w momencie, gdy w grę wchodzą milionowe odsłony strony, pojawiają się nowe możliwości takie jak badania trendów. Oczywistym jest fakt, że w tym przypadku, częściej i efektywniej jest korzystać z danych statystycznych i ilościowych, które szybko pokażą, na czym warto się skupić, jednak wciąż, jak wspominałam w poprzednich artykułach, one w żadnym stopniu nie odpowiedzą na pytanie “dlaczego?”.

W przypadku jakościowych narzędzi analitycznych ogromnym ułatwieniem przy dużej skali ruchu są systemy alertowania, dzięki którym, jako użytkownik jesteś powiadamiany o potencjalnie problematycznych wizytach (alerty wymagają customowego wdrożenia, ale można je zdefiniować dopasowując dokładnie do swoich potrzeb). Dzięki temu automatycznie narzędzie daje sygnał, którym wizytom warto się przyjrzeć i na czym realnie powinniśmy się skupić.

Weźmy na przykład reklamacje. Jeśli do jego zgłoszenia firma wykorzystuje na stronie formularz można ustawić alert, gdy ktoś zacznie taki formularz wypełniać. Pozwala nam to zminimalizować czas reakcji na zgłoszenie, albo nawet na reakcję w czasie rzeczywistym, np. przez wywołanie czatu i porozmawianie ze sfrustrowanym klientem.

Ponadto, oprócz samej obserwacji, można wyniki danych jakościowych uzupełnić przeprowadzeniem zdalnego badania moderowanego. Dzięki narzędziom do analizy zachowań użytkowników online, wciąż możemy obserwować użytkowników w ich naturalnym środowisku. To duża zaleta, ponieważ mamy możliwość poproszenia ich (np. na czacie) o przejście specyficznego scenariusza. Innym rozwiązaniem jest wybór grupy klientów np. w kampanii mailowej i tagowanie ich wizyt. Pozwala to na zrobienie szybkiego badania zachowań określonej grupy docelowej.

Heatmapy w tym przypadku sprawdzą się idealnie, bo duża próba badawcza pozwoli pokazać dokładnie jak poruszają się użytkownicy. Warto też przeanalizować nie tylko to, które podstrony użytkownicy odwiedzają najczęściej, ale też sprawdzić powody, dlaczego nie niektórych nie bywają. Często do tych nie przykładamy uwagi, a może samo umieszczenie ich w innym miejscu lub usunięcie ze strony może pozytywnie wpłynąć na doświadczenia użytkowników.

Podsumowując, na jakie funkcjonalności zwracać uwagę wybierając narzędzie w przypadku bardzo dużego ruchu?

• zaawansowane filtrowanie wizyt,
• customer journey,
• alertowanie,
• możliwość wysyłania customowych eventów,
• tagowanie wizyt.

To tylko niektóre przykłady tego, jak podchodzić do badań użyteczności w zależności od skali ruchu, jaki odnotowujemy na danej stronie. Oczywiście podział, który zaproponowałam jest jedynie przykładem tego, jak można wykorzystać narzędzia do badania użyteczności online. Obserwowanie użytkowników wymaga od nas empatyzowania z nimi, a gdy używamy empatii sami zaczynamy widzieć, co jeszcze powinniśmy wziąć pod uwagę w przypadku naszej grupy użytkowników.

Jednak niezależnie od tego na jakim etapie rozwoju znajduje się firma bycie bliżej swoich klientów stanowi wyłącznie wartość, która prędzej czy później, pozwoli nam lepiej kontrolować działania na stronie, a co za tym idzie – usprawnić ścieżki użytkowników i zwiększyć sprzedaż.

–

Paulina Walkowiak

CEO cux.io – aplikacji do analizy zachowań i doświadczeń użytkowników z kilientami w 44 krajach. Autorka programu warsztatów z analityki produktowej „Data-driven design”, mówczyni TEDx, wykładowczyni akademicka. Wyróżniona w raporcie Strong Women in IT 2019. #mompreneur.