Гайд по CRO. Часть 1: все самое главное от определения до оценки успешности

Оптимизация коэффициента конверсии: CRO vs SEO

Оптимизация конверсий, поисковая оптимизация — оба варианта как бы связаны с Google, оба включают работу над сайтом… Чтобы не было недоразумений, давайте разберемся в этих 2 самых популярных видах оптимизации.

Оптимизация конверсий эффективнее с точки зрения затрат тем, что работает с существующими посетителями, а не ищет новых, т.е. отрабатывает весь потенциал имеющегося ресурса. С другой стороны, без органического трафика далеко не уедешь, ведь 100% платный трафик — это либо мало, либо дорого.

Так что это CRO и SEO — отличная пара! Первый привлекает бесплатный трафик, а второй захватывает и конвертирует его. Идеально.

Чем важна оптимизация коэффициента конверсий

Часто оптимизация конверсий отодвигается на второй план, когда начинается работа над основной диджитал-маркетинговой стратегией. Вот вроде бы и неплохо потестить эту кнопочку и вот этот цвет фона, но давайте сначала запустим рекламу, сделаем блог, напишем надцать гостевых, добавим баннер, переделаем рекламу…

Не надо так.

Если вы игнорируете оптимизацию коэффициента конверсии, вы платите за трафик, который скликивает бюджет объявлений и не конвертируется

То есть вы платите за пользователей, которые не принесут пользу компании; за трафик, который только увеличивает показатель отказов. Стоит оно того? Не думаем.

А вот еще несколько причин, почему стоит не забивать на CRO:

1. Ценность клиентов. Если реклама дает тот же трафик, но CRO делает из него больше клиентов, — значит, рекламные расходы остаются теми же, а доходы растут. Приятно.
2. Оптимизация Conv. rate = больше клиентов. Когда вы получаете больше дохода из такого же количества клиентов, вы можете вкладывать больше финансов в рекламу, привлекая больше трафика, который, опять же, будет лучше конвертироваться в бОльшее количество клиентов. Круговорот выгоды в бизнесе.
3. Ориентир на клиента и плюс к удовлетворенности. CRO упрощает просмотр страниц и выполнение целевых действий для потенциальных клиентов, которые потом превращаются в счастливых реальных клиентов — и остаются под приятным впечатлением от вас.
4. Конкурентность. Оптимизация конверсии — это про улучшенную функциональность, улучшенный пользовательский интерфейс, лучшую ценность сайта и отличный контент. Все это помогает удерживать целевую аудиторию на своем сайте и не давать ей уйти к конкурентам.
5. Сарафанное радио ON. Когда посетителям нравится сайт, они рассказывают о нем и, таким образом, привлекают еще больше трафика. А дальше уже дело техники, как его конвертировать.

Оптимизацию коэффициента конверсии важно интегрировать с другими стратегиями, чтобы весь маркетинг в компании работал сообща, на одну цель, не перетягивая одеяло с одной задачи на другую.

Как понимать «конверсии» — оптимизация коэффициента конверсии

Конверсии бывают разные черные, белые, красные по типу и масштабности для бизнеса. Их можно поделить на две категории: макроконверсии (основные цели, которых должны достигать пользователи) и микроконверсии (небольшие цели, которые могут привести к макроконверсии).

У Moz есть удачная подборка примеров макро- и микроконверсий.

Макроконверсии:

• покупка товара с сайта;
• запрос расчета стоимости;
• подписка на услугу.

Микроконверсии:

• подписка на рассылку;
• создание аккаунта;
• добавление товара в корзину.

То есть микроконверсии — это небольшие шажочки на пути к макроконверсии — конечному пункту назначения.

Вне зависимости от типа конверсии, оптимизация коэффициента конверсии призвана облегчить «скольжение» по воронке. И начинается все, как оно обычно и бывает, с анализа.

Методология анализа: Data-driven vs Human-driven — оптимизация коэффициента конверсии

Основа CRO — это тестирование. Но тестирование не начинается на ровном месте: до него нужно выяснить, что, собственно, тестировать, вывести определенные гипотезы, оценить текущее состояние сайта, получить какие-то данные для анализа. Есть два подхода к такому анализу — подход на основе данных и на основе человеческого мнения.

Moz называет эти два подхода количественным анализом (когда мы говорим о данных) и качественным анализом (человеческие мнения). И даже если вы имеете дело с большим количеством количественных данных, это не означает, что стоит игнорировать качественную сторону вопроса.

Количественный анализ данных (Data-driven) — оптимизация коэффициента конверсии

Он же аналитический метод. Дает точные данные о том, как люди ведут себя на сайте. Эти данные берутся из систем веб-аналитики, как Google Analytics и отслеживание электронной коммерции.

Вот что показывает количественный анализ данных:

• как люди попадают к вам: из какой системы, на какую страницу, по какой ссылке;
• какими функциями они пользуются и как проводят время на сайте;
• какие устройства и браузеры используют;
• кто они: пол, возраст, интересы, другие параметры;
• где выпадают из воронки продаж, т.е. на какой странице покидают сайт.

Эта информация показывает, на чем сосредоточить свои усилия. Когда вы знаете наиболее полезные и интересные для пользователей страницы, вы можете улучшить их — и это окажет наибольшее влияние на результаты.

Качественный анализ данных (Human-driven) — оптимизация коэффициента конверсии

Он же человеческий метод.

Количественный анализ выше полезен и важен всем, это нельзя отрицать: он показывает конкретные цифры, которые, как известно, не лгут. Но когда вы знаете, ЧТО и КАК делают пользователи, не помешает еще узнать, ПОЧЕМУ они это делают. И тут уже цифры не помогут.

Качественный анализ данных довольно субъективен. Впрочем, мы ведь и работаем с людьми… Это нормально, опираться на их мнения. Оптимизировать свою работу под всех пользователей не получится: сколько людей, столько и мнений. Зато можно оптимизировать сайт под идеального пользователя — того, который наиболее выгоден для компании в качестве клиента.

Чтобы узнать, кого спрашивать, вам пригодится информация после количественного анализа.

Как спрашивать? Вот 3 способа получения данных:

• опросы удовлетворенности: NPS, CSat, CES, другие подобные метрики не работают прямо на CRO-анализ, но информация из них иногда способна натолкнуть на полезные мысли;
• опросы на самом сайте: спрашивайте прямым текстом у пользователей, насколько им удобно пользоваться сайтом, что они хотели бы изменить, как им вот эта новая панелька слева и так далее;
• пользовательское тестирование: самый формальный вариант с наиболее определенными результатами.

Вот что показывает качественный анализ данных:

• почему люди приходят на сайт? Почему они изначально решили посетить ваш сайт или перейти на определенную страницу? Как насчет страницы или продукта, который им понравился?
• что, по их мнению, предлагает ваш сайт, что отличает вас от конкурентов? Есть ли какая-либо функция или услуга, которая делает покупку у вас более выгодной по любому из параметров (финансы, комфорт, т.д.)?
• какие слова пользователи используют для описания ваших продуктов и своих проблем, которые должен решить ваш продукт? Как бы они описали ваш продукт другу?

Анализ перед CRO — это 50% творчества и 50% науки, поэтому важно не останавливаться на одном подходе. Используйте и Data-driven, и Human-driven методы, объединяйте полученные данные — и вы лучше поймете, как ваш сайт выглядит в глазах людей и как его можно улучшить. В конце концов, мы работаем с людьми — им важны не только цифры.

Методология оптимизации коэффициента конверсии: A/B- и мультитестирование

Когда вы получили какие-то данные, вам наверняка уже пришла в голову пара-тройка вариантов, как можно изменить сайт для повышения конверсий. Это — ваша гипотеза. Но гипотезу нельзя подтвердить и опровергнуть без тестирования, поэтому именно им и стоит дальше заняться.

A/B-тестирование (сплит-тестирование)

Классический способ проверить гипотезу — А/В-тестирование, оно же сплит-тестирование.

Методология: выделяем одну переменную, которую тестируем → создаем 2 варианта (А и Б) → обеспечиваем им одинаковое количество трафика для чистоты эксперимента → ставим условия завершения: сколько данных нужно накопить для выбора варианта-победителя или сколько времени длится тест → запускаем тест → накапливаем данные → добиваемся статистической достоверности → выбираем самый эффективный вариант. Бинго!

К примеру, мы видим, что кликабельность по кнопке «Заказать смету» не такая высокая, как нам хотелось бы. У нас возникает идея: возможно, кнопка просто слишком бледная и не привлекает внимание посетителя? Эта идея порождает гипотезу: изменение цвета кнопки способно повысить кликабельность, то есть коэффициент конверсий (по микроконверсиям).

В этом случае мы создаем 2 версии страницы: на одной остается старая кнопка, на второй — новая. Они запускаются в ротацию и начинается непосредственно тестирование: половина посетителей видят одну версию, вторая половина — вторую.

Ротация 50/50 важна для чистоты эксперимента: обе версии получают один трафик, на них влияют одни факторы. Т.е. если мы продаем цветы, а сегодня наступает 8 марта, в любом случае будет всплеск конверсий. Но он случился не из-за новой кнопки, а из-за внешнего фактора — поэтому и важно тестировать сразу оба варианта, а не заменять старую кнопку новой — в этом случае наша статистика получится недостоверной.

В итоге, когда мы накапливаем статистически достоверный массив данных, мы видим четкий результат, какая версия чаще приводила к конверсии. Таким образом наша гипотеза подтверждается или опровергается четкими данными без гаданий и плясок с бубнами.