Гайд по CRO (2022). Частина 1: все найголовніше від визначення до оцінки успішності

9471

Привіт! Ми — Penguin-team, агентство контекстної реклами, а це — наш блог про бізнес, маркетинг та РРС. Щомісяця ми випускаємо гайди, статті та інструкції про те, як працювати з eCommerce, брендувати, налаштовувати Google Рекламу та інші канали трафіку.

Наш блог читають маркетологи, SEM-фахівці та підприємці: його рекомендують на SEMConf та інших конференціях.

Ще більше унікальних матеріалів — в розсилці 👇 Підписуйтесь!

Отримувати ще більше унікальних матеріалів 👉🏻

Дякуємо за підписку!

Зміст

9471

Читайте весь гайд по CRO:

CRO – conversion rate optimization, вона ж оптимізація коефіцієнта конверсії. Вона потрібна для підвищення ймовірності конверсії на сайті, збільшення загального обсягу конверсій і відсотки конвертованих користувачів.

Як і будь-який маркетинговий і бізнес-інструмент (а це саме інструмент), оптимізація коефіцієнта конверсії – досить складна і комплексна штука. Тому в цій частині ми будемо копати неглибоко, але широко, і пройдемося по всіх базових моментах:

що є CRO як факт;
чому його не варто ігнорувати;
як CRO співвідноситься з SEO;
що може означати конверсія, поліпшенням коефіцієнта якої ми займаємося;
як збирати і аналізувати дані;
як тестувати гіпотези – і в якій кількості;
якою є міра успіху – і маса інших важливих моментів.

Приступимо?

Що таке оптимізація коефіцієнта конверсії

Оптимізація коефіцієнта конверсії – це практика захоплення трафіку з платної реклами і підвищення конверсії. Що роблять фахівці для цього? Досліджують УТП, воронку продажів, оффер, фідбек клієнтів з опитувань та відгуків, температуру трафіку, постконверсіонние дії і ідеї; відстежують LTV, NPS, ROI, інші метрики; покращують взаємодію з користувачем на цільовій сторінці за допомогою дизайну і контенту, а також працюють над CX і UX, і не тільки.

Щоб UX був відмінним, посадкова сторінца повина бути корисною, простою в зверненні, приємною для взаємодії. Від першого враження до останнього торкання з клієнтом, робота над поліпшенням UX може підвищити LTV і коеф. конверсії. Для перевірки UX є правило 5 секунд: якщо відвідувачі за 5 секунд можуть зрозуміти, про що ваш сайт, все окей, а якщо ні, значить, уже варто задуматися над змінами.

Важливо, що кінцева мета – підвищити рентабельність рекламних кампаній в цілому. А значить, зуміти перетворити більше відвідувачів у клієнтів.

Незалежно від типу конверсії, оптимізація коефіцієнта конверсії підвищує відсоток трафіку, який конвертується. Так ви отримуєте більше конверсій → більше доходів → без підвищення рекламних витрат. І за рахунок цього можна підвищувати ROAS / ROI.

UX vs CX

UX – це User Experience, призначений для користувача досвід.

CX – це Customer Experience, купівельний досвід.

Є відмінна картинка, яка швидко показує різницю UX і CX:

Користувач – не обов’язково покупець. І коли ми говоримо про CRO, ми маємо на увазі саме комерційну основу взаємодії. Тому CX – це весь процес взаємодії між бізнесом і споживачем, а UX – це частина CX, яка стосується юзабіліті сайту або SaaS-продукту, наприклад.

Як проводиться оптимізація коефіцієнту конверсії

Оптимізація коефіцієнта конверсії – це не про пошук швидких рішень. Так, іноді невеликі зміни можуть впливати на конверсії. Але в більшості випадків фокус CRO – на попередньому аналізі, який показує, яка зміна потрібно зробити, щоб використовувати весь потенціал посадкової сторінки. Аналіз → гіпотеза → тест → висновок. І повторити.

А якщо повністю, то процес оптимізації коефіцієнта конверсії сайту виглядає ось так:

Оптимізація коефіцієнту конверсії: CRO vs SEO

Оптимізація конверсій, пошукова оптимізація – обидва варіанти як би пов’язані з Google, обидва включають роботу над сайтом … Щоб не було непорозумінь, давайте розберемося в цих 2 найпопулярніших видах оптимізації.

CRO	SEO
Оптимізація коефіцієнту конверсії	Оптимізація під пошукову систему
Збільшує конверсії	Збільшує трафік
Для отримання покупців	Для пошуку потенційних клієнтів
Працює над призначеним для користувача досвідом через дизайн і контент	Працює над факторами ранжування для залучення органічного трафіку
Оцінюється реальними користувачами	Оцінюється пошуковими ботами

Оптимізація конверсій ефективніше з точки зору витрат тим, що працює з існуючими відвідувачами, а не шукає нових, тобто відпрацьовує весь потенціал наявного ресурсу. З іншого боку, без органічного трафіку далеко не заїдеш, адже 100% платний трафік – це або мало, або дорого.

Так що це CRO і SEO – чудова пара! Перший привертає безкоштовний трафік, а другий захоплює і конвертує його. Ідеально.

Чим важлива оптимізація коефіцієнта конверсій

Часто оптимізація конверсій відсувається на другий план, коли починається робота над основною діджитал-маркетинговою стратегією. Ось начебто і непогано потестити цю кнопочку і ось цей колір фону, але давайте спочатку запустимо рекламу, зробимо блог, напишемо надцять гостьових, додамо банер, переробимо рекламу …

Не треба так.

Якщо ви ігноруєте оптимізацію коефіцієнту конверсії, ви платите за трафік, який скліківає бюджет оголошень і не конвертується.

Тобто ви платите за користувачів, які не принесуть користь компанії; за трафік, який тільки збільшує показник відмов. Коштує воно того? Не думаємо.

А ось ще кілька причин, чому варто не забивати на CRO:

Цінність клієнтів. Якщо реклама дає той же трафік, але CRO робить з нього більше клієнтів, – значить, рекламні витрати залишаються тими ж, а доходи ростуть. Приємно.
Оптимізація Conv. rate = більше клієнтів. Коли ви отримуєте більше доходу з такої ж кількості клієнтів, ви можете вкладати більше грошей в рекламу, залучаючи більше трафіку, який, знову ж таки, буде краще конвертуватися в більшу кількість клієнтів. Кругообіг вигоди в бізнесі.
Орієнтир на клієнта і плюс до задоволеності. CRO спрощує перегляд сторінок і виконання цільових дій для потенційних клієнтів, які потім перетворюються в щасливих реальних клієнтів – і залишаються під приємним враженням від вас.
Конкурентність. Оптимізація конверсії – це про поліпшену функціональність, поліпшений користувальницький інтерфейс, кращу цінність сайту і відмінний контент. Все це допомагає утримувати цільову аудиторію на своєму сайті і не давати їй піти до конкурентів.
Сарафанне радіо ON. Коли відвідувачам подобається сайт, вони розповідають про нього і, таким чином, залучають ще більше трафіку. А далі вже справа техніки, як його конвертувати.

Оптимізацію коефіцієнта конверсії важливо інтегрувати з іншими стратегіями, щоб весь маркетинг в компанії працював спільно, на одну мету, не перетягуючи ковдру з одного завдання на інше.

Як розуміти «конверсії» – оптимізація коефіцієнта конверсії

Конверсії бувають різні по типу і масштабності для бізнесу. Їх можна поділити на дві категорії: макроконверсіі (основні цілі, яких повинні досягати користувачі) і мікроконверсіі (невеликі цілі, які можуть привести до макроконверсіі).

У Moz є вдала підбірка прикладів макро- і мікроконверсій.

Макроконверсіі:

покупка товару з сайту;
запит розрахунку вартості;
підписка на послугу.

Мікроконверсіі:

підписка на розсилку;
створення аккаунту;
додавання товару в корзину.

Тобто мікроконверсіі – це невеликі шажочки на шляху до макроконверсіі – кінцевого пункту призначення.

Незалежно від типу конверсії, оптимізація коефіцієнта конверсії покликана полегшити «ковзання» по воронці. І починається все, як воно зазвичай і буває, з аналізу.

Методологія аналізу: Data-driven vs Human-driven – оптимізація коефіцієнта конверсії

Основа CRO – це тестування. Але тестування не починається на рівному місці: до нього потрібно з’ясувати, що, власне, тестувати, вивести певні гіпотези, оцінити поточний стан сайту, отримати якісь дані для аналізу. Є два підходи до такого аналізу – підхід на основі даних і на основі людського думки.

Moz називає ці два підходи кількісним аналізом (коли ми говоримо про дані) і якісним аналізом (людські думки). І навіть якщо ви маєте справу з великою кількістю кількісних даних, це не означає, що варто ігнорувати якісну сторону питання.

Кількісний аналіз даних (Data-driven) – оптимізація коефіцієнта конверсії

Він же аналітичний метод. Дає точні дані про те, як люди поводяться на сайті. Ці дані беруться з систем веб-аналітики, як Google Analytics і відстеження електронної комерції.

Ось що показує кількісний аналіз даних:

як люди потрапляють до вас: з якої системи, на яку сторінку, з якого посилання;
якими функціями вони користуються і як проводять час на сайті;
які пристрої і браузери використовують;
хто вони: стать, вік, інтереси, інші параметри;
де випадають з воронки продажів, тобто на якій сторінці залишають сайт.

Ця інформація показує, на чому зосередити свої зусилля. Коли ви знаєте найбільш корисні і цікаві для користувачів сторінки, ви можете поліпшити їх – і це надати найбільший вплив на результати.

Якісний аналіз даних (Human-driven) – оптимізація коефіцієнта конверсії

Він же людський метод.

Кількісний аналіз вище корисний і важливий всім, це не можна заперечувати: він показує конкретні цифри, які, як відомо, не брешуть. Але коли ви знаєте, ЩО і ЯК роблять користувачі, не завадить ще дізнатися, ЧОМУ вони це роблять. І тут уже цифри не допоможуть.

Якісний аналіз даних досить суб’єктивний. Втім, ми ж і працюємо з людьми … Це нормально, спиратися на їх думки. Оптимізувати свою роботу під всіх користувачів не вийде: скільки людей, стільки й думок. Зате можна оптимізувати сайт під ідеального користувача – того, який найбільш вигідний для компанії в якості клієнта.

Щоб дізнатися, кого питати, вам стане в нагоді інформація після кількісного аналізу.

Як питати? Ось 3 способу отримання даних:

опитування задоволеності: NPS, CSat, CES, інші подібні метрики не працюють прямо на CRO-аналіз, але інформація з них іноді здатна наштовхнути на корисні думки;
опитування на самому сайті: запитуйте прямим текстом у користувачів, наскільки їм зручно користуватися сайтом, що вони хотіли б змінити, як їм ось ця нова панелька зліва і так далі;
призначене для користувача тестування: самий формальний варіант з найбільш певними результатами.

Ось що показує якісний аналіз даних:

чому люди приходять на сайт? Чому вони спочатку вирішили відвідати ваш сайт або перейти на певну сторінку? Як щодо сторінки або продукту, який їм сподобався?
що, на їхню думку, пропонує ваш сайт, що відрізняє вас від конкурентів? Чи є якась функція або послуга, яка робить покупку у вас більш вигідною за допомогою одного з параметрів (фінанси, комфорт, тощо)?
які слова користувачі використовують для опису ваших продуктів і своїх проблем, які має вирішити ваш продукт? Як би вони описали ваш продукт одного?

Аналіз перед CRO – це 50% творчості і 50% науки, тому важливо не зупинятися на одному підході. Використовуйте і Data-driven, і Human-driven методи, об’єднуйте отримані дані – і ви краще зрозумієте, як ваш сайт виглядає в очах людей і як його можна поліпшити. Зрештою, ми працюємо з людьми – їм важливі не тільки цифри.

Методологія оптимізації коефіцієнта конверсії: A / B- і мультітестірованіе

Коли ви отримали якісь дані, вам напевно вже прийшла в голову пара-трійка варіантів, як можна змінити сайт для підвищення конверсії. Це – ваша гіпотеза. Але гіпотезу можна підтвердити і спростувати без тестування, тому саме їм і варто далі зайнятися.

A / B-тестування (спліт-тестування)

Класичний спосіб перевірити гіпотезу – А / В-тестування, воно ж спліт-тестування.

Методологія: виділяємо одну змінну, яку тестуємо → створюємо 2 варіанти (А і Б) → забезпечуємо їм однакову кількість трафіку для чистоти експерименту → ставимо умови завершення: скільки даних потрібно накопичити для вибору варіанту-переможця або скільки часу триває тест → запускаємо тест → накопичуємо дані → добиваємося статистичної достовірності → вибираємо найефективніший варіант. Бінго!

Наприклад, ми бачимо, що кликабельність по кнопці «Замовити кошторис» не така висока, як нам хотілося б. У нас виникає ідея: можливо, кнопка просто занадто бліда і не привертає увагу відвідувача? Ця ідея породжує гіпотезу: зміна кольору кнопки здатне підвищити кликабельність, тобто коефіцієнт конверсій (по мікроконверсіям).

В цьому випадку ми створюємо 2 версії сторінки: на одній залишається стара кнопка, на другий – нова. Вони запускаються в ротацію і починається безпосередньо тестування: половина відвідувачів бачать одну версію, друга половина – другу.

Ротація 50/50 важлива для чистоти експерименту: обидві версії отримують один трафік, на них впливають одні чинники. Тобто якщо ми продаємо квіти, а сьогодні настає 8 березня, в будь-якому випадку буде сплеск конверсій. Але він стався не через нову кнопку, а через зовнішній фактор – тому і важливо тестувати відразу обидва варіанти, а не замінювати стару кнопку нової – в цьому випадку наша статистика вийде недостовірною.

У підсумку, коли ми накопичуємо статистично достовірний масив даних, ми бачимо чіткий результат, яка версія частіше приводила до конверсії. Таким чином наша гіпотеза підтверджується або спростовується чіткими даними без ворожінь і танців з бубнами.

У класичному спліт-тестуванні зміни завжди впроваджуються по одному, щоб 100% знати, що конкретно впливає на конверсії. Наприклад, якщо змінити відразу колір кнопки і заголовок сторінки, ми не будемо впевнені, що призвело до підвищення коефіцієнту конверсії: кнопка або заголовок. Відповідно, результат буде досить хитким. Тому головне правило А / В-тестування:

один тест = одна гіпотеза

Тестування декількох змінних

Якщо ви читали email-розсилку по поглибленому Ads від Пінгвінів 🐧, то слово «мультитестування» вам вже знайомо. Його логіка схожа на логіку А / В-тестування, тільки варіантів не 2, а більше. Тобто за один підхід можна перевірити не тільки гіпотезу про колір кнопки, але і про картинку на головній, колір фону і текст на плашки.

Мультитести дозволяють швидше перевірити великий список гіпотез, ніж довгий список одиничних спліт-тестів. Головне, ретельно сформувати варіанти, щоб (знову ж) в результаті ви могли чітко зрозуміти, що конкретно вплинуло на результат.

Важливо розуміти: тривалість одного мультитесту напевно виявиться більше, ніж у одного спліт-тесту, адже для досягнення статистичної значимості знадобиться більше часу.

Оцінка оптимізації коефіцієнта конверсії

При вимірюванні успішності заходів щодо оптимізації коефіцієнту конверсії (неважливо, оцінюємо ми переможені або виграли варіанти) важливо заздалегідь визначити 2 речі:

поточний стан: що ми маємо до запуску тесту, які вихідні дані у нас є;
які показники і KPI ми будемо відстежувати.

Це важливо, адже без чітких метрик до / після виходить суцільний імпровіз: незрозуміло, де ми були, незрозуміло, куди прийшли.