Думаю, все владельцы интернет-магазинов знакомы с термином конверсии и периодически на этот показатель поглядывают. У кого-то он даже зашит в какие-нибудь цели и отскакивает от зубов.
Проблема только в том, что конверсий на самом деле не одна, а много, и, если вы хотите ДЕЙСТВИТЕЛЬНО держать руку на пульсе, то смотреть и анализировать нужно их все, а не какую-то одну из них.
Думаю, все владельцы интернет-магазинов знакомы с термином конверсии и периодически на этот показатель поглядывают. У кого-то он даже зашит в какие-нибудь цели и отскакивает от зубов.
Проблема только в том, что конверсий на самом деле не одна, а много, и, если вы хотите ДЕЙСТВИТЕЛЬНО держать руку на пульсе, то смотреть и анализировать нужно их все, а не какую-то одну из них.
Про какие такие конверсии я говорю? Чаще всего под конверсией по умолчанию понимают процент заказов, которые перешли в оплаченные покупки, но мы сейчас разберем все те конверсии, которые остались за кадром.
Схематически процесс передвижения пользователей по нашей воронке выглядит так:
ПРИШЛИ НА САЙТ => СЛОЖИЛИ ТОВАР В КОРЗИНУ => ДОВЕЛИ ПРОЦЕСС ОФОРМЛЕНИЯ КОРЗИНЫ ДО КОНЦА => ВЫКУПИЛИ ЗАКАЗ => ВЕРНУЛИ ТОВАР ПОСЛЕ ПОКУПКИ
Каждая из стрелочек — это конверсия, ступень, на которой отваливаются пользователи, и, как следствие, наши деньги. И каждую надо анализировать, причем каждую – в своих аналитиках и разрезах. Сейчас объясню на пальцах.
Конверсия в куске процесса «ПРИШЛИ НА САЙТ => СЛОЖИЛИ ТОВАР В КОРЗИНУ» говорит нам о том, насколько целевая аудитория приходит к нам на сайт. В каких аналитиках ее смотреть? Самое очевидное – поделить на платный и бесплатный трафик.
Отслеживая по времени конверсию этого этапа по платному трафику, можно оценивать эффективность рекламы – если конверсия будет ухудшаться, значит, реклама ведет нам меньше целевых, чем раньше.
Отслеживая конверсию бесплатного трафика, сможем оценить, насколько мы привлекательны в глазах покупателей, которые уже о нас знают – насколько актуален ассортимент и цены в текущий момент.
Простенький график во времени по этим двум аналитикам уже даст вам понимание на верхнем уровне и про эффективность рекламы, и про актуальность товара и цен.
Конверсия в куске процесса «СЛОЖИЛИ ТОВАР В КОРЗИНУ=> ДОВЕЛИ ПРОЦЕСС ОФОРМЛЕНИЯ КОРЗИНЫ ДО КОНЦА» говорит нам о каких-то причинах, помешавших покупателю довести процесс оформления до конца. Это либо его собственные тараканы, например, не уверен в том, что товар нужен/может ли его себе позволить/что-то отвлекло и так далее, либо о том, что что-то ему не понравилось с нашей стороны. И вот тут надо посмотреть, в какой момент он отвалился: в процессе изучения условий доставки? В процессе изучения условий оплат? Во время непосредственно оплаты и введения данных? Уже стоя на листе с корзиной? Здесь я бы вела декомпозицию отказов по месту возникновения отказа:
✔страница описания доставки
✔странице описания способов оплат и возвратов
✔непосредственно введение оплаты
✔страница корзины
✔страница каталога
Если он ушел с последнего пункта (страницы каталогов), это может говорить о его собственных причинах – отвлекся/передумал/просто развлекался/нахачивал себе ваш продукт.
Но вот если он ушел с предыдущих четырех локаций (у вас их, кстати, может быть меньше, если вся информация на одной странице), то очень вероятно, что у вас условия, которые пользователям либо не подходят, либо неудобны, либо что-то слишком мудрено или поломалось.
Что делать? Постройте график по процентам потерь вашего трафика на этом этапе в пяти разрезах. Пробуйте добавить способов оплат/интеграцию с Gpay/более удобный интерфейс и отсматривайте, уменьшается ли этот процент потерь на данном этапе? Измените условия доставки и посмотрите, что произойдет с соответствующей линией? Помимо этого, не забудьте посматривать на эти линии в динамике – резкие скачки в худшую сторону могут свидетельствовать о том, что что-то слетело на сайте.
Благодаря отслеживанию этих конверсий вы улучшаете юзабилити и увеличиваете привлекательность для пользователя.
Конверсия в куске процесса «ДОВЕЛИ ПРОЦЕСС ОФОРМЛЕНИЯ КОРЗИНЫ ДО КОНЦА=> ВЫКУПИЛИ ЗАКАЗ», если у вас постоплата, говорит о том, насколько при доставке у пользователя совпали ожидания и реальность. Здесь вообще есть где развернуться в плане интересной информации.
Во-первых, количество полностью невыкупленных заказов может говорить о надежности канала доставки – об этом мы подробно говорим и считаем в уроке «экономика доставки».
Во-вторых, если вы работаете в одежде, часто заказывают несколько размеров или аналогов, а выкупают только один. Соответственно, если у вас есть ресурс/умение на наведение такой тонкой аналитики, можете убирать из заказов аналоги (разные размеры одного SKU или похожие SKU) при условии выкупа хоть одного из них и анализировать процент невыкупа только по уникальным товарам.
Но даже и без этого разделения полезно смотреть за общей конверсией, чтобы она не ухудшалась, а в случае ухудшения как раз начинать дробить на причины и искать, в каком месте надо улучшаться.
Последняя конверсия на сегодня – это «ВЫКУПИЛИ ЗАКАЗ => ВЕРНУЛИ ТОВАР ПОСЛЕ ПОКУПКИ». В случае, если у вас предоплата – вам подходят рекомендации из пункта выше про товары аналоги и надежность каналов доставки. Если постоплата – просто отслеживайте процент и, если он начинает расти, обязательно декомпозируйте его на группы товаров/на бренды; можно при оформлении возврата не просить клиента рукописно указать причину (всем лень долго писать и все пишут «не подошел размер»), а написать несколько вероятных причин в бланке и просить отметить галочкой нужные.
Вот краткие предложения по более-менее вдумчивому анализу конверсии (на этом далеко не все, но для отправной точки на подумать, наверное, достаточно). Почему надо так мельчить? Если вы действительно ставите себе и своим сотрудникам повышение конверсии как целевой показатель, то вам надо не просто митинговать с броневика о том, что конверсию надо повышать, а отчетливо понимать, где у вас самое узкое горлышко, и работать в первую очередь в том направлении. Если у вас идет некачественный платный трафик, нет смысла улучшать предложения по доставке. Если у вас неудобная доставка, или трудоемкий процесс возвратов, нет смысла улучшать привлекательность витрины и так далее. Я специально в статье привела примеры только с теми показателями, которые легко достать из метрик того же Гугл Аналитикс, не прибегая к платным сервисам сквозной аналитики, поэтому просто немного поковыряйтесь в цифрах на досуге, и, возможно, обнаружите для себя поле для оптимизации ваших расходов и доходов. Если так случится, я буду очень рада, в этом и заключается миссия проекта.
А какие конверсии считаете вы? Со всем ли вы согласны?
Если понравилось, ставьте лайк, а здесь можно почитать еще интересных статей или глянуть видео.
Подписывайтесь в соцсетях, там можно:
⚡задавать вопросы по аналитике
⚡отправляем полезные материалы и анонсы новых уроков и курсов
⚡разыгрываем участие в курсах
⚡начисляем бонусы.
С нами полезно и интересно! 👇👇👇👇👇👇👇👇
Facebook Vkontakte Instagram Youtube "аналитика на пальцах"
И не стесняйтесь комментировать или репостить в соц сети, это очень вдохновляет писать еще :)
Статья написана для проекта "Аналитика на пальцах", оригинал лежит здесь: https://myanalitika.ru/conversia