65:41 Odcinek 024

Optymalizacja konwersji (CRO) w e-Commerce – Marcin Cichoń

Jeśli do Twojego sklepu internetowego przyjdzie 1000 osób i 5 dokona zakupu, to będzie dobry, czy zły wynik? Okazuje się, że jak to zwykle bywa, odpowiedź brzmi „to zależy”. Poza tym rodzi się jeszcze pytanie, jak sprawić, żeby następnym razem kupiło na przykład 10 osób albo jeszcze więcej?

Optymalizacja konwersji to proces, który pozwala sprzedawać więcej, nie zwiększając ruchu w sklepie. Żeby dowiedzieć się, jak robić to dobrze, do odcinka 024 zaprosiłem Marcina Cichonia. Poruszyliśmy tematy:

  • od czego zależy współczynnik konwersji,
  • kiedy warto go zacząć mierzyć,
  • jakich technik używa się do optymalizacji,
  • kiedy nie warto optymalizować, a trzeba skupić się na rewolucjach?
Listen to „024 – Optymalizacja konwersji (CRO) w e-Commerce – Marcin Cichoń” on Spreaker.

Dodatkowe materiały

Żeby poszerzyć swoją wiedzę, możesz sprawdzić:

  1. Newsletter „UX Czwartki” od Ideacto, który jest wysyłany co 2 tygodnie i podsumowuje najnowsze trendy ze świata UX i e-Commerce
    https://ideacto.pl/ux-czwartki/
  2. Kilka dodatkowych e-booków, również od Ideacto
    https://ideacto.pl/publikacje/
  3. Jeszcze więcej e-booków, ale tym razem od UXPin
    https://www.uxpin.com/studio/ebooks/

Jeśli chcesz pozostać w kontakcie z Marcinem:


Transkrypcja odcinka

W odcinku o 7 najważniejszych wskaźnikach, które warto analizować w sklepach internetowych, sporo czasu poświęciłem na współczynnik konwersji. W końcu to ważne, żeby z danego ruchu mieć jak największe przychody. No ale problem polega na tym, że tak właściwie to nie do końca jest jasne, ile to powinno być. Czy jeśli przyjdzie 1000 użytkowników, a kupi pięciu – to dobrze, czy źle? A jeżeli źle, to co właściwie z tym faktem zrobić?

Okazuje się, że wcale nie ma takiej jednoznacznej odpowiedzi na te pytania. No ale żeby spróbować i podjąć rękawicę, do 24 odcinka zaprosiłem kogoś, kto na optymalizacji konwersji i marketingu w obszarze e-Commerce zna się bardzo dobrze.

Marcin Cichoń, bo o nim mowa, to praktyk z wieloletnim doświadczeniem zarówno po stronie klienta, jak i po stronie agencji. Na liście firm, z którymi współpracował, jest między innymi Top Secret, Vistula, Orange, Samsung, Digital Hill, Nest Bank, a obecnie Ideacto, gdzie właśnie zajmuje się zagadnieniem optymalizacji konwersji w sklepach internetowych. Jeżeli mówimy o jego CV, to zamyka je książka pod tytułem „Biblia e-biznesu”, której jest współautorem. Prywatnie spędza czas na motocyklu i strzelnicy i to aż się prosi o żart z celnymi pytaniami i trafianiem w punkt, ale trochę się boję, że nikt nie przesłucha następnego odcinka, a ja przestanę być zapraszany na imprezy. Więc nie będzie żartu, ale mam nadzieję, że po przesłuchaniu naszej rozmowy Twoje wyniki w sklepie internetowym będą o wiele, wiele lepsze.

Mnie nie pozostaje nic innego, jak zaprosić Cię na moją rozmowę z Marcinem o tym, jak optymalizować konwersję w e-Commerce.

Cześć Marcin.

Cześć, hej.

Marcin, zanim przejdziemy do meritum, powiedz, czym zajmujesz się na co dzień w Ideacto?

W Ideacto odpowiadam za naszą ofertę produktową w zakresie optymalizacji konwersji i analityki internetowej.

Czyli zagadnienie optymalizacji jest ci bliskie, bo odpowiadasz za ofertę, ale też w zakresie później realizacji?

Tak, za ofertę produktową, ale także za część realizacyjną.

To się całkiem dobrze składa, bo zaprosiłem cię, żebyśmy porozmawiali trochę właśnie o czymś takim jak współczynnik konwersji w sklepie internetowym. A w szczególności o tym, jak go optymalizować. Wiem, że nie wszyscy słuchacze odnajdują się w terminologiach, więc zacznijmy od bardzo podstawowego pytania. Czym w sklepie internetowym będzie ten współczynnik konwersji i jak go właściwie policzyć?

Cóż, to jest dość proste pytanie.

Współczynnik konwersji to jest wynik matematycznego dzielenia ilości konwersji przez liczbę użytkowników w sklepie internetowym. Ilości konwersji, czyli po prostu zakupów. Chyba dość banalne, bo mam taką nadzieję osobistą, że nikt, kto prowadzi sklep internetowy, nie ma problemu z wiedzą o tym, czym jest współczynnik konwersji.

Też mam nadzieję, tym bardziej że w takich narzędziach, jak Google Analytics widać to dość dobrze i nawet jeżeli ktoś nie umie tego policzyć, to Analytics spieszy z pomocą i z dokładnością do tego, że zbiera wszystkie dane, to potrafi to pokazać. Właśnie to będzie moje następne pytanie. Zakładam, że znajdą się takie osoby, które w tej chwili zrobią sobie szybki rachunek sumienia, albo po prostu powiedzą „sprawdzam”, wejdą w Analytics czy inne statystyki i komuś wyjdzie 17% współczynnik konwersji, komuś innemu 3%. Bez porównywania trochę trudno powiedzieć, czy to jest dobrze, czy źle. Czy ktoś z tych dwóch słuchaczy może powiedzieć, że jego współczynnik konwersji jest optymalny? Jest w ogóle coś takiego jak optymalny współczynnik konwersji?

Myślę, że optymalny współczynnik konwersji to dla każdego będzie współczynnik konwersji jak największy w przypadku jego sklepu internetowego. Oczywiście to dość naturalne i pewnie nie tylko w biznesie, że jako ludzie lubimy się porównywać i sprawdzać, czy trawa u sąsiada jest bardziej zielona niż w naszym ogródku.

W przypadku współczynnika konwersji takie opracowania oczywiście też w Internecie istnieją. Tak naprawdę są dwie drogi, żeby sprawdzić, czy u nas jest dobrze, czy może jest źle.

Jedna z tych dróg to odpalenie sobie Google i wpisanie w wyszukiwarkę jakiegoś hasła związanego z benchmarkiem współczynnika konwersji. I to nam zwróci odpowiedź o różnych raportach branżowych, niestety często nie z Polski, tylko z innych rynków. No ale można wtedy się rozeznać nawet z podziałem na branżę, czy jeśli prowadzimy sklep w branży fashion, to czy nasz współczynnik konwersji jest OK, a jeśli prowadzimy sklep w zupełnie innej branży, to jaki on powinien być. To jest pierwszy sposób, w jaki można sobie zbenchmarkować swój sklep internetowy w stosunku do konkurencji.

Drugi sposób to zapytanie agencji, z którą się współpracuje. To mogą być różne agencje, które mają coś wspólnego z analityką internetową. Albo to będą agencje, które po prostu robią analitykę internetową, albo to będą agencje, które mają duże portfolio klientów. Mówię na przykład o agencjach SEO / SEM. Często można po prostu podpytać osobę, z którą mamy kontakt w danej agencji, jak wygląda mój współczynnik konwersji na tle innych sklepów w branży. Zwykle agencje nie mają z tym żadnego problemu, żeby to powiedzieć. Oczywiście trudno oczekiwać, że podadzą nam dla konkretnego sklepu nazwę plus wartość, bo takie rzeczy się nie zdarzają (a przynajmniej nie powinny). Ale mogą nam dać odpowiedź, że jesteśmy na średniej albo musimy zrobić bardzo dużo, żeby się poprawić.

Powiedziałeś, że jest coś takiego, że im wyższy współczynnik tym oczywiście lepszy. Ale zakładam, że trudno będzie sklepowi osiągnąć niebotyczne wyniki typu 70%. Chociaż oczywiście wszystkim życzę. To jednak może nie być takie proste. Z jakimi współczynnikami się tak średnio spotyka i od czego to zależy? Od branży, od wielkości sklepu, od grupy docelowej?

Generalnie zależy to od tego wszystkiego, o czym powiedziałeś.

Na pewno gigantycznie zależy to od tego, czy nasz biznes jest B2B, czy B2C, dlatego że często, a nawet przeważająco często proces zakupowy w przypadku B2B jest trudniejszy, bardziej rozłożony w czasie i współczynnik konwersji jest po prostu mniejszy niż w B2C.

Dużo zależy od konkretnej branży. Oczywiście prościej będzie się sprzedawało artykuły, jak mam sklep z branży fashion, trudniej będzie nam się sprzedawało na przykład samochody. Pewnie współczynnik konwersji nawet intuicyjnie można sobie założyć, w sprzedaży samochodów jest troszkę niższy jednak, niż ze sprzedaży skarpet i t-shirtów. Chociaż może jest u kogoś inaczej, to wtedy jakby tak było u jakiegoś dealera samochodowego, to by się cieszył.

Zależy to oczywiście od UX i tego, czy sklep jest zoptymalizowany pod daną grupę docelową. Od tego, czy po prostu łatwo się w tym sklepie odnaleźć i łatwo dokonać zakupu.

Rozumiem, że ciśniesz mnie w kierunku tego, żebym zdradził jakąś wartość, która jest po prostu OK.

Tak.

Mogę od tego uciekać, ale pewnie co jakiś czas będziesz wracał do tego pytania.

Jest różnie. Można sobie znaleźć te przykłady dla jakiegoś branżowego współczynnika konwersji, ale można założyć, że ja bym mówił, że ktoś ma dobry współczynnik konwersji, jak ma 1.5%. Oczywiście to, co podałeś – 70%, to jest dużo.

Do raportów e-Commerce, do których ja dotarłem, które biorą znowu globalną sytuację i uśrednienie tego wszystkiego na podstawie wszystkich sklepów w danej branży, to takie raporty mówią o średnim współczynniku konwersji na poziomie 1.8-1.85%. Są też takie, które podają 1.5-1.71%. Różne są wartości, ale można założyć, że w tych wszystkich raportach znajdziemy średni współczynnik konwersji od 1.5% do 2.5%.

Masz rację, że ja bym do tego wracał. Dlatego, że wiem, że to może zależeć od wielu rzeczy, natomiast właśnie chciałbym, żebyśmy doprowadzili do tego, że słuchacze unikają takiego nadmiernego zawyżania sobie poprzeczki. 70% to była wartość karykaturalna, ale żeby ktoś sobie przypadkiem nie założył, że 20% to jest target jego e-Commerce managera, bo będzie wymieniał e-Commerce managera co miesiąc i się zastanawiał, czemu tak się dzieje. Ale są przypadki, gdzie rzeczywiście tak może być i o nie cię też zapytam. Właściwie zapytam cię o barierę wejścia do analizy. Często zdarza się, że są małe sklepy, ruch jest na poziomie 100 użytkowników miesięcznie, kupiło 20 (bo to jest rodzina właściciela) i współczynnik jest kosmicznie wysoki. Następny miesiąc, rodzina się kończy i kupiła jedna osoba, więc współczynnik robi się niebezpiecznie mały. Kiedy zaczynają się liczby na tyle duże, żeby w ogóle móc sobie patrzeć na współczynnik konwersji i wyciągać na jego podstawie jakieś wnioski?

To jest bardzo dobre pytanie.

Generalnie im większe liczby, tym ten współczynnik konwersji będzie bardziej sensowny. Większe liczby w znaczeniu ilości użytkowników w sklepie. Jeśli dopiero startujemy z e-Commerce, to tych użytkowników, tak jak mówisz – będzie niewielu. Pewnie to rodzina i przyjaciele będą cechować się wyższym współczynnikiem konwersji. Gorzej, jak okaże się odwrotnie, to wtedy warto sprawdzić, kogo się ma w znajomych lub rodzinie. Ale to mogą być trudne wnioski z analizy.

Im więcej ruchu mamy w sklepie, tym ten nasz współczynnik konwersji jest mniej podatny na zakłócenia rodzinne i inne koligacje społeczne. Trudno oczywiście tutaj powiedzieć, że na przykład, jeżeli będziemy mieć stu użytkowników tygodniowo, to jest ok, a jeżeli będziemy mieć 10 000 użytkowników tygodniowo, to jest jeszcze bardziej ok. Na pewno będzie to jeszcze bardziej ok.

To jest czysta statystyka. Ciężko naprawdę, żebym tutaj zadeklarował, że to się dopiero opłaca, jak masz milion użytkowników miesięcznie (w sensie ten współczynnik jest sensowny).

Ja bym jednak zachęcał do tego, żeby już od początku sprawdzać ten współczynnik konwersji. Na początku pewnie on będzie troszkę oszukany i ciężko będzie tutaj wnioskować na podstawie tego, że ten współczynnik konwersji jest wysoki albo niski, to, że jest dobrze albo źle. Bardziej bym się na początku drogi e-Commerce zastanawiał nad obserwacją zmiany tego współczynnika w czasie, a także różnicami współczynnika w różnych kanał pozyskania ruchu i patrzył na to trochę szerzej.

Mógłbyś trochę rozszerzyć kwestię różnych kanałów ruchu i analizy konwersji w kontekście różnych kanałów?

Jasne. To jest dość prosta zależność, która jest obserwowana chyba we wszystkich e-Commerce, że współczynnik konwersji oczywiście możemy wziąć na podstawie totalnie całego sklepu internetowego, ale możemy zejść sobie niżej i liczyć ten współczynnik konwersji w zależności od źródła ruchu użytkowników, a nawet schodzić jeszcze niżej i zatrzymywać się na obliczaniu współczynnika konwersji dla konkretnych grup produktowych czy dla jakichś demograficznych wartości użytkowników, chociażby w podziale na płeć, wiek, to czy kupował u nas wcześniej, czy jest użytkownikiem, który widzi nasz sklep pierwszy raz na oczy.

I wracając do źródeł ruchu, to współczynnik konwersji będzie różny dla różnych źródeł ruchu. To też jest dość intuicyjne. Jeżeli wypuścimy sobie mailing, który jest do sensownej bazy użytkowników (naszej bazy), to osoby zapisały się do tej bazy po to, żeby utrzymywać jakiś kontakt i budować relacje z naszym sklepem. Oczywiście to mogą być różne relacje, bo ci użytkownicy mogli zapisać się do newslettera po to, żeby dostawać nowości albo po prostu są bardzo zdeterminowani do tego, aby dostawać kupony rabatowe, które wysyłamy w newsletterze. Mniejsza o to, po co się zapisywali, ale mieli jasną intencję, żeby się zapisać. Tam współczynnik konwersji będzie wyższy od takiej grupy, w której zrobimy sobie reklamę display kierowaną do wszystkich, czyli grupa wiekowa 18-80 lat, mieszkańcy miast i wsi. Tam ten współczynnik konwersji naturalnie będzie o wiele mniejszy.

Stąd też warto zwracać uwagę na to, jak ten współczynnik konwersji kształtuje się w źródłach ruchu w naszym e-Commerce, no bo może on świadczyć o tym, czy nasze działania w poszczególnych działaniach są sensowne i uzasadnione biznesowo.

Ostatnie pytanie o pomiar. Powiedzieliśmy sobie o skali ruchu, natomiast chciałbym jeszcze Cię dopytać o skalę czasową. W jakiej jednostce czasu najlepiej mierzyć współczynnik konwersji? Zakładam, że pomiar dzienny będzie tak samo obarczony błędem, jak pomiar na małej próbie użytkowników. Czy z praktycznego punktu widzenia patrzy się na to w ujęciu miesięcznym, kwartalnym, rocznym? Tym bardziej że w roku każda branża ma jakieś swoje okresy wyższego sezonu, niskiego sezonu?

Pytanie, czy pomiar dzienny na pewno nie jest ok? Pewnie, gdybyśmy rozmawiali o sklepach w stylu Allegro, to zakładam, że oni też mierzą jednak dzienny współczynnik konwersji i pewnie są w stanie wyciągnąć z niego całkiem sensowne wnioski.

Ale schodząc na ziemię, tutaj warto się skupić na intuicji. W większości e-Commerce, z którymi miałem okazję pracować (także po stronie klienta), takie statystyki prowadzi się w ujęciu miesięcznym i przynajmniej raz w miesiącu warto sobie takie zestawienie przygotować, w którym jedną z wielu miar będzie współczynnik konwersji. Tutaj wydaje mi się, że warto to mocno podkreślić, że to jest przynajmniej raz w miesiącu. Jeśli ktoś ma ochotę mierzyć sobie różne miary i podsumowania czynić sobie częściej niż raz w miesiącu, to super i jeszcze fajniej. Ale myślę, że ten raz w miesiącu to jest takie totalne minimum.

Raz na kwartał? Niby ok, tylko wtedy jesteśmy trzy miesiące za każdym razem przesunięci w możliwości podejmowania decyzji o tym, co dzieje się w naszym biznesie.

To nas prowadzi do części właściwej, czyli praktyki optymalizowania konwersji. Powiedzmy, że mój sklep spełnia te podstawowe kryteria. Ruch jest na tyle sensowny, że mój współczynnik konwersji jest przewidywalny i sprawdziłem sobie na rynku – moja konwersja w porównaniu do konkurencji nawet bez podziału na kanały po prostu „szura sobie po podłodze” i pozostawia naprawdę wiele do życzenia. Co dalej? Jakich mogę użyć narzędzi, technik (czy jakich używa się w ogóle), żeby optymalizować ilość konwersji na sklepie?

Użyłeś dobrego przykładu, że akurat mamy sytuację, w której konwersja szura po ziemi. Wtedy zacząłbym się zastanawiać, czy aby na pewno używanie jakichś wysoce skomplikowanych technik optymalizacji konwersji będzie miało sens. Ale to może później sobie na to pytanie odpowiemy, a warto zacząć od tego, czym jest w ogóle optymalizacja konwersji i jakich narzędzi używamy.

Optymalizacja konwersji  nie jest niczym nowym, chociaż to hasło CRO (ang. Conversion Rate Optimization) jest takim kolejnym buzzwordem, który często pada w różnych opracowaniach i fajnie wygląda marketingowo na slajdach. Ale nie jest to nic nowego i narzędzia używane do optymalizacji współczynnika konwersji są znane od stu lat. No, może trochę przesadziłem, ale na pewno od bardzo dawna.

Narzędzia, które używa się do optymalizacji konwersji, to są takie narzędzia, jak na przykład audyt użyteczności, w którym przed komputerem siada sobie specjalista UX i on na podstawie heurystyk użyteczności czy list kontrolnych dokonuje sprawdzenia serwisu pod kątem najpopularniejszych błędów UX albo w ogóle nie tylko najpopularniejszych, ale wszystkich błędów UX.

Kolejne narzędzie, które się wykorzystuje w tym przypadku, to są testy A/B. Czyli takie narzędzie pozwalające nam wygenerować alternatywną wersję strony produktowej w naszym e-Commerce, wyświetlenie jej połowie użytkowników, którzy na nią wchodzą i sprawdzenie, czy alternatywna wersja ma większy współczynnik konwersji, czy mniejszy. Oczywiście ta alternatywna wersja musi mieć jakąś zmianę, czyli na przykład zmieniliśmy kolor przycisku „dodaj do koszyka” i jeżeli on będzie innego koloru, niż jest obecnie, to chcemy sprawdzić, czy ta zmiana ma sens.

Kolejne narzędzie to są takie narzędzia jak clicktracking lub heatmapy, czyli wdrażamy sobie narzędzie, które pozwala nam graficznie przedstawić mapę ciepła – gdzie użytkownicy na naszej stronie klikają, albo nie klikają i jak się poruszają po stronie. Na podstawie wygenerowanej mapy ciepła możemy podejmować jakieś decyzje optymalizacyjne w zakresie tego, jak nasz sklep wygląda.

Kolejne narzędzie wykorzystywane w CRO to chociażby narzędzie pozwalające na rejestrację wizyt użytkownika, tzw. visit recording, które pozwala nam zobaczyć sobie, jak realny użytkownik w naszym serwisie się zachowuje. Po prostu nagrywamy sobie sesję realnych użytkowników, którzy wchodzą na nasz sklep i głównie w zaciszu domowym oglądamy, jak ten użytkownik sobie tam klika.

Oprócz tego, jeżeli to jeszcze nam nie wystarcza, to możemy też przeprowadzić badania na realnych użytkownikach we współpracy z agencją UX. Agencja zaprosi wybraną grupę testową do siebie i też takie badanie może przeprowadzić i też ono pewnie wniesie dużo informacji do kolejnych analiz. No bo każde z tych technik i narzędzi optymalizacji „wypluwa” nam jakieś dane i to już kwestia naszego doświadczenia, aby wprowadzić je w życie.

Sam się o to prosiłeś. Wracam z nieskrywaną chęcią do tego, że ten przykład szurania po podłodze jest dobry, bo tam być może wcale nie trzeba myśleć o optymalizacji, tylko o jakichś bardziej rewolucyjnych technikach. Nie zapytałem w sumie o to jeszcze, bo pytałem o barierę dolną w kontekście ruchu i pomiaru współczynnika i o to, jak duży powinien być rynkowo ten współczynnik. Czemu mówisz, że zbyt mała wartość współczynnika konwersji to nie miejsce na optymalizację, tylko coś innego?

Bo jest czas na ewolucję i czas na rewolucję. Jeśli jest bardzo źle, okazuje się, że nasz współczynnik konwersji nawet nie dobija do dolnej granicy jakiegoś rynkowego benchmarku, który sobie znaleźliśmy, to warto sobie zadać pytanie, czy mamy czas na to, żeby ewolucyjnie poprawiać jakieś didaskalia w układzie naszej strony, optymalizować współczynnik konwersji tak bardzo „na spokojnie” i z takim podejściem analitycznym, czy może ilość błędów, które mamy na stronie jest tak duża, że w ogóle nie powinniśmy na razie myśleć o tym, żeby optymalizować konwersję w jakiś długofalowy sposób, żeby to nam zajmowało trzy miesiące, pół roku albo żeby to był po prostu projekt ciągły w naszym sklepie internetowym.

Warto tak z lotu ptaka przyjrzeć się temu, w jaki sposób nasz sklep został wdrożony, w jaki sposób został zaprojektowany, no bo jest jakiś powód, dlaczego ta konwersja szura po ziemi. W takim przypadku zastanowiłbym się nad dość rewolucyjnym podejściem, zamiast podejściem małych kroków realizacji na spokojnie procesu CRO. Gdyby to był mój e-Commerce, pewnie zacząłbym od zrobienia audytu użyteczności. Takiego audytu UX, o którym mówiłem przed chwilą, posadziłbym UX designera i kazał mu zrobić taki audyt i to zwykle zwracałoby w przypadku, kiedy konwersja szura po ziemi (skoro trzymamy się tego określenia), to pewnie wynik jednego audytu użyteczności dałby nam odpowiedź, że musimy wdrożyć jakieś rewolucyjne zmiany, czyli przeprojektować ścieżkę zakupową, checkout albo przeprojektować kartę produktu.

Czyli rozumiem, że optymalizacja w tym kontekście, o którym mówisz, raczej powinna być traktowana jako model, w którym sklep ewoluuje. Czy mógłbyś przybliżyć, jak wygląda właściwie ten proces? Rozumiem, że jeżeli jest bardzo źle, to wkładamy granat, robimy coś dużego i dopiero później przechodzimy do optymalizacji. Jak wygląda sam proces?

Zanim w ogóle zaczniemy mówić o procesie, to też warto się tutaj znowu cofnąć do tego pytania, jakie są granice wejścia. Nie wszystkie techniki optymalizacji konwersji będą dostępne dla każdego sklepu internetowego. W przeważającej większości one będą dostępne dla każdego, bo audyt można zrobić w każdym sklepie, nawet jak nikt nie zagląda na ten sklep oprócz audytora. Clicktracking można zrobić w każdym sklepie, visit recording tak samo, chociaż będziemy wtedy oglądać 5 nagrań, zamiast 500 czy 5000.

Przynajmniej zajmie to mniej czasu.

Pewnie tak i pewnie będzie też tańsze.

Problem zaczyna się w przypadku testów A/B dlatego, że testy A/B to czysta statystyka pod spodem. Nawet jeśli wykonujemy to jakimś narzędziem do generowania testów A/B, to pod spodem stoi sobie za tym statystyka, która ma za zadanie wyłonić najlepszą odmianę, którą sobie wymyśliliśmy. I tutaj są już bardzo stałe minimalne wartości ruchu, które musimy sobie przyjąć i jeżeli ich nie przyjmiemy, to albo nam się nigdy test nie zakończy, albo będziemy ten test prowadzić zamiast przez miesiąc to trzy miesiące. Albo pół roku i wtedy warto się zastanowić, czy on w ogóle ma sens dla naszego biznesu. Albo nam się nigdy nie zakończy taki test i zrobimy wiele testów, które nie dadzą nam żadnej odpowiedzi.

Są oczywiście dostępne kalkulatory, które po wpisaniu aktualnej konwersji i aktualnego ruchu na sklepie zwrócą nam informację, czy robienie testu A/B ma sens, czy nie ma sensu.

Można się odwołać do spojrzenia z lotu ptaka na to i przyjąć sobie jakieś minima. Generalnie jest tak, że musimy mieć przynajmniej 10 000 użytkowników na sklepie, żeby test A/B w ogóle brać pod uwagę. Jeżeli mamy mniej niż 10 000 użytkowników na sklepie, to w ogóle testy A/B to nie jest dla nas sensowne rozwiązanie. Prawdopodobieństwo tego, że taki test się nigdy nie zakończy, albo zakończy się wynikiem, który nas nie satysfakcjonuje, jest po prostu gigantyczne. To jest bardziej sztuka dla sztuki niż sensowna realizacja optymalizacji konwersji. Między 10 000 a 100 000 użytkowników miesięcznie – możemy te testy robić, ale nadal nie będzie łatwo, bo będziemy musieli w tych testach dowieść wysokiej zmiany współczynnika konwersji na wersji alternatywnej, aby ten test zakończył się wyłonieniem szczęśliwego zwycięzcy. Jak mamy powyżej 100 000 użytkowników, to jest super, bo wersja alternatywna, którą sobie zaprojektujemy, nie musi mieć aż tak dużej poprawy współczynnika, aby się te statystyki pod spodem zapięły poprawnie. Ale tak jak mówiłem, jeśli mamy mniej niż 10 000 użytkowników, to w ogóle nie odpalajmy testów A/B, bo to nie ma sensu.

Wszystkie inne narzędzia i techniki są dostępne dla każdego i nie ma tutaj żadnych problemów w przypadku mniejszego e-Commerce. Nawet jeśli ktoś nie ma 10 000 wizyt miesięcznie, to też można sobie wybrać jakąś podstronę, która ma. Bo być może strona z informacjami o dostawie zakupów nie będzie się cieszyła wysoką popularnością w naszym sklepie, ale na przykład może koszyk uzbiera już tę minimalną liczbę użytkowników. Wtedy trzeba po prostu kombinować.

A jak wygląda taki proces? Dużo zależy od e-Commerce i od branży, ale taki ogólny proces wygląda w ten sposób, że zjawia się ktoś, kto wie, jak tę optymalizację prowadzić i rozpoczyna się rozmowa z osobą, która ten sklep prowadzi na temat tego, w jaki sposób, gdzie, w którym miejscu w sklepie możemy znaleźć rzeczy, które można zoptymalizować

Efektem tych rozmów jest plan optymalizacji sklepu. Mając wskazane elementy, które być może są jakimś pomysłem na optymalizację – bo to też nie jest tak, że ktoś przyjdzie i powie, że trzeba zmienić to, to i tamto i wszystkie pomysły się od razu spełnią, bo to tak nie działa – ale mamy jakiś plan, który wskazuje na miejsca na optymalizacje. No i później trzeba się zastanowić, w jaki sposób tę optymalizację przeprowadzić i w jaki sposób dowiedzieć się, w którym kierunku ta optymalizacja powinna iść. Na przykład zmieniamy sobie kolor przycisku „dodaj do koszyka” i jak teraz on jest zielony, a chcemy niebieski – to skąd wiemy, że akurat powinna to być zmiana koloru przycisku, a jak już wiemy, skąd taką zmianę wprowadzimy, to w jaki sposób zmierzymy to, czy ta zmiana będzie lepsza.

I tutaj wracamy do początku naszej dyskusji, czyli do tych wszystkich technik i narzędzi. Możemy to zmierzyć testem A/B, możemy zmierzyć to visit recordingem, clicktrackingiem albo zerknąć sobie do Google Analytics.

Podajesz takie bardzo małe przykłady. To znaczy, zmieniamy sobie kolor guzika. Wyobrażam sobie, że tu sobie zmienię kolor, tam sobie zmienię font, tu sobie zmienię obrazek. I wiesz, pół roku mija, a ja w sumie niewiele zrobiłem. Czy nie da się tego przyspieszyć, na przykład robiąc dwie totalnie różne karty produktu i robiąc na nich test A/B. Czy to będzie dobrze wykonany test A/B?

To zależy, co definiujemy jako „dobry test A/B”. Na pewno będzie dobrze wykonany i to będzie fascynujący proces tworzenia takiego testu, bo zawsze jak robimy coś nowego, to będzie to interesujące dla osób, które są w to angażowane. Pytanie, czy dla biznesu będzie to interesujące?

Ideą robienia testów A/B jest raczej wprowadzanie zmian niewielkich, które są relatywnie łatwo mierzalne i jeżeli mamy rozstrzygnięcie tego testu, który mówi nam, że nastąpiła jakaś zmiana, to jesteśmy pewni, że to jest efekt zmiany tego elementu. Jasne, można zrobić coś takiego, że wymyślimy sobie totalnie inny wygląd karty produktu i sobie tę kartę wdrożymy, tyle tylko, że zwykle praktyka wskazuje, że takie testy się nie udają. Narzędzie nie jest w stanie wyłonić wygranej z tych dwóch wersji, jeżeli one się znacząco lub totalnie różnią od siebie. Takie rzeczy nie działają, chociaż oczywiście to znowu nie jest tak, że jak teraz rozmawiamy i mówimy, że takie rzeczy nie działają, to jeśli ktoś jutro to zrobi w swoim e-Commerce, to mu to też nie zadziała. To może zadziałać, ale istnieje niewielkie prawdopodobieństwo, że mu wyjdzie. Być może warto próbować

Czyli generalnie praktyka małych kroczków, mimo że trwa dłużej, to przynajmniej wynik jest pewny?

Tak, wiemy, w którym kierunku idziemy i jednocześnie wiemy, że nie zepsuliśmy czegoś wcześniej. No bo wdrażając totalnie nową kartę produktu, może się okazać, że ten współczynnik konwersji wzrósł nam o 4% i to jest super, ale w międzyczasie pod spodem okazało się, że zmieniając ten współczynnik krok po kroku, mógł wzrosnąć o 15%.

Trzeba też sobie zdawać sprawę, że tutaj rozmawiamy o wzroście jednego z najważniejszych wskaźników w e-Commerce. Drobna zmiana współczynnika konwersji może spowodować gigantyczny wzrost przychodu w sklepie internetowym. To sobie łatwo policzyć. Tutaj zmiana nawet o 1% może być odczuwalna (w zależności od skali przychodu) dla każdego e-Commerce.

Chciałbym, żebyśmy sobie trochę urealnili te efekty, na które można liczyć. Już powiedzieliśmy sobie, jaki współczynnik może być rynkowy, jaki jest za duży, jaki jest za mały. Jaka może być ta zmiana? Czy powinienem faktycznie liczyć, że przyjdziesz, powiesz „zmień to, to i to” i współczynnik skoczy mi o 3%?

Tak może być. Tak może być i to powinno zamknąć dyskusję. A jak jest w rzeczywistości? Nie da się odpowiedzieć na tak postawione pytanie „ile przyniesie proces optymalizacji konwersji?”. Trzeba mieć konkretny sklep i ten proces zrobić, żeby sobie odpowiedzieć.

Takie odpowiedzi zwykle nie są mile widziane, więc mogę się odnieść do swojego doświadczenia. Miałem sytuacje, w których w przypadku jednego testu A/B ten współczynnik konwersji (uwaga: to wcale nie musi być zakup, ale na przykład dodanie do koszyka albo realizacja innej akcji) poprawił się o 55%. Miałem też sytuacje, w których nie poprawił się w ogóle.

Pytam cię o to dlatego, że za każdą usługą i działaniem stoi budżet i właścicielowi sklepu pewnie trochę łatwiej się wydaje pieniądze w momencie, kiedy jest w stanie chociaż sobie przybliżyć stopę zwrotu. Zgodzę się, że w ogólnym ujęciu pewnie nie da się powiedzieć, na co mogą liczyć sklepy, ale czy właściciel sklepu, który zleca optymalizację konwersji – po weryfikacji jego sklepu jest w stanie usłyszeć coś chociaż przybliżonego? Że na przykład, nie wiem, jesteśmy w stanie z 1% zrobić 2%?

Tak, dzieją się takie rzeczy. Wymaga to przejścia przynajmniej pierwszego kroku, czyli jakiejś wstępne analizy konkretnego e-Commerce. No bo doświadczona, która już ileś tych sklepów wcześniej widziała, nad kilkunastoma / kilkudziesięcioma / kilkuset projektami pracowała w życiu, będzie w stanie odpowiedzieć na pytanie „o ile jesteśmy w stanie być lepsi?”. To oczywiście nie będzie konkretna liczba, bo to by trzeba było mieć umiejętności wróżenia z fusów, czy jakichś innych narzędzi.

Ale tak, da się to powiedzieć, czy będziemy w stanie poprawić, zwłaszcza też, jeśli wiemy, od jakiego poziomu startujemy. Znów takim lobem wracamy do początku tej dyskusji. Wiedząc, jaki mamy współczynnik konwersji teraz i jaki jest w branży, jesteśmy w stanie sobie odpowiedzieć na pytanie, ile mamy jeszcze do nadgonienia. Bo jeśli innym się udało, to dlaczego nam się nie udaje? Trzeba zrobić tak, żeby nam się udawało.

Więc wiemy, gdzie jest nasza konkurencja, gdzie jest średnia w branży. Wiemy, że jesteśmy poniżej. Więc przynajmniej do tej średniej branży powinniśmy podciągnąć.

A co powiesz w tym wszystkim o technologii? Zakładam, że są technologie, które bardziej sprzyjają i są takie, które mniej sprzyjają zmianom. Na przykład w rozwiązaniach SaaS jest pewien poziom ograniczeń. Najczęściej po prostu duży. Co wtedy? Czy ta odpowiedź dalej będzie wyglądała tak samo?

Wszystko, jak często w biznesie, rozbija się o pieniądze.

Zapewne w przypadku rozwiązań SaaS możliwość modyfikowania elementów na stronie z definicji będzie mniejsza niż w rozwiązaniach open source, czy w ogóle rozwiązaniach dedykowanych.

Inna sprawa, że jeśli mamy rozwiązania dedykowane lub open source, to ten development może w zasadzie teoretycznie zmienić wszystko i kwestia tego, ile to będzie kosztować i ile czasu to zajmie (w zasadzie to jest jedna i ta sama wartość).

Więc tak, jeśli mamy sklep, który jest postawiony na SaaS, to będzie nam trudniej i mamy mniejszą możliwość modyfikacji elementów na stronie, no ale też warto to wziąć pod uwagę, tworząc plan optymalizacji konwersji, testów czy badań związanych z optymalizacją konwersji na stronie. No bo nie wyobrażam sobie takiego podejścia, w którym w sklepie pojawia się agencja odpowiedzialna za optymalizację konwersji i ona w ogóle działa bez kontekstu, nie wie, na jakim oprogramowaniu sklep sobie funkcjonuje i proponuje przeprowadzenie testów, których efektem mogłaby być zmiana kompletnie nierealizowalna.

Takie rzeczy się zdarzają, chociażby w przypadku konstrukcji procesu zakupowego i kolejnych kroków koszyka. Nie zawsze w przypadku SaaS da się tam cokolwiek zmienić i w ogóle przewrócenie tego procesu do góry nogami zwykle jest totalnie niemożliwe.

Żebyśmy zamknęli liczenie ROI – mamy kwestie teoretycznych zysków, którą jesteś w stanie mi, jako właścicielowi sklepu w miarę przybliżyć. Ale żeby policzyć ROI, to jeszcze musiałbyś przybliżyć mi koszty. Jakie są właściwie koszty optymalizacji konwersji?

Tanie. Proporcjonalne do rezultatów.

Jeżeli mówimy o optymalizacji konwersji, to to jest dość szeroka dziedzina. Wszystko zależy od tego, jak ten plan testów sobie przeprowadzimy. Jeżeli mówimy o tym, że chcemy optymalizować konwersje i planem na optymalizację konwersji jest zrobienie testów z użytkownikami, tylko nie jest to visit recording a badania z użytkownikami zgodnie z metodologią, zgodnie z tym, jak to się przeprowadza w agencjach UX, to te koszty będą duże.

Jeżeli mówimy o kosztach przeprowadzenia testów A/B, to one będą o rząd wielkości pewnie mniejsze.

Znów, jeżeli mówimy tak ogólnie, żeby chociaż się zorientować, jakie są to koszty, to możemy powiedzieć, że są to koszty od kilku tysięcy złotych miesięcznie, co stanowi, że ta usługa optymalizacji konwersji nie jest zarezerwowana tylko dla gigantów. Pewnie znajdzie się na rynku usługi optymalizacji konwersji, które właśnie od tych kilku tysięcy złotych miesięcznie się zaczynają.

No ale do tego jeszcze pewnie trzeba doliczyć koszt wdrażania tych wszystkich sugestii, tak? Bo rozumiem, że taka usługa to są tylko badania, tylko jakieś wnioski, ale jeżeli by trzeba było wywrócić ten checkout do góry nogami, to ktoś to też musi zrobić, tak? To też trzeba sobie doliczyć.

Tak, jak to w UX bywa, tego typu usługi mogą być dopiero początkiem prawdopodobnych kosztów, które się pojawią w wyniku realizacji tych usług. I tu znów wszystko zależy od tego, co będzie efektem zrealizowania tych usług.

Ten nasz przykład ze zmianą koloru buttonów „dodaj do koszyka” pewnie będzie się dało zmienić jedną zmienną w CSS, albo być może będzie się to dało przeprowadzić, po prostu edytując to w jakimś narzędziu, które jest na back office tego sklepu jednym kliknięciem. Jeżeli to będzie wywrócenie karty produktu albo checkoutu do góry nogami, to te koszty developmentu mogą być spore w zależności od tego, z kim to robimy i na jakim narzędziu.

Cały czas mówisz o tym, że na rynku koszt takiej usługi zaczyna się od X złotych. Pytanie brzmi – czy ja mogę całą tą optymalizację konwersji robić samemu i jeśli tak, to jakich kompetencji szukać do swojej firmy, żeby je zatrudnić?

Myślę, że możesz.

To nie jest pytanie wyłącznie w temacie współczynnika konwersji. Przed takimi pytaniami, czy robić wewnętrznie, czy zlecać na zewnątrz stoją właściciele, czy managerowie sklepów internetowych nie tylko w przypadku optymalizacji współczynnika konwersji, ale w przypadku developmentu, generowania ruchu, reklam Facebook, Google Ads, pozycjonowania i tak dalej i tak dalej.

Zapewne najprostszą odpowiedzią na to pytanie, czy warto to robić wewnątrz, czy na zewnątrz, jest kwestia skali działalności. Jeżeli mam na tyle duży e-Commerce, że osoba, którą zatrudniłem, po prostu będzie miała co robić, to ok, pewnie warto ją zatrudnić.

Jakich kompetencji warto szukać u takiego specjalisty od optymalizacji? Pewnie będzie ciężko konkretnie taką osobę, która nazwałaby się optymalizatorem. Nie wiem, czy taki zawód funkcjonuje. Na pewno trzeba mieć kompetencje z zakresu analityki internetowej. Oczywiście Google Analytics, Google Tag Manager. Ale nie tylko z analityki rozumianej jako umiejętność analizy danych z Google Analyticsa, ale także umiejętność jakiejś średnio lub bardzo zaawansowanej konfiguracji Analytics, czy wspierając się jakimiś skryptami w Google Tag Managerze. Bo często jest tak, że jak chcemy wprowadzać gdzieś jakąś zmianę, to trzeba sobie dokonfigurować w Analytics czy w GTM konkretne sposoby zmierzenia tej zmiany w serwisie. Więc reasumując – kompetencję analityczną tej osoby.

Na pewno kompetencje UX. Za każdym razem w optymalizacji konwersji wychodzimy od postawienia sobie jakiejś hipotezy, mówiącej nam, że zmieniamy ten konkretny element i w ten konkretny sposób. Żeby to robić, trzeba mieć wiedzę UX, najlepiej doświadczenie z projektowania UX. Czyli trzeba ileś wcześniej serwisów internetowych zaprojektować, żeby po prostu wiedzieć, co warto zmienić, w którym kierunku pójść.

No i to są takie dwie główne cechy, które taka osoba lub agencja powinny mieć. Z jednej strony mocne kompetencje analityczne, a z drugiej mocne kompetencje UX.

Marcin, na koniec chciałbym, żebyśmy trochę ubrali te rozważania akademickie w szaty praktyki. Poproszę cię o parę przykładów realizacji projektów optymalizacji w Polsce / za granicą, ale też może takich przykładów, co najczęściej tak naprawdę w sklepie się zmienia. Na razie tym standardowym przykładem, który się przewijał przez cały odcinek, był guzik i jego kolor. Gdybyś mógł w ramach inspiracji opowiedzieć, jak tak naprawdę wyglądają takie projekty od strony praktycznej? Co się zmienia, jakie są efekty, jakie kluczowe rzeczy ewoluują w sklepie, żeby współczynnik był coraz lepszy?

Tutaj znów tę odpowiedź można podzielić na dwie części. Bo są projekty, które są rewolucją rozumianą jako redesign prawie całego e-Commerce i one polegają na totalnym wywróceniu wszystkiego do góry nogami i zaprojektowaniu od nowa. To są ciekawe projekty, ale w kontekście naszej rozmowy pewnie ciekawsze będą te drugie projekty, czyli te zmiany ewolucyjne.

Jeżeli mówimy o typowym e-Commerce, to warto sobie zdawać sprawę w ogóle, jakie podstrony warto brać pod uwagę w kontekście optymalizacji współczynnika konwersji rozumianego jako realizację zakupu, bo tak jak wspominałem, ten współczynnik konwersji może dotyczyć także innych tematów, chociażby minimalizacji ilości zapytań do call center, który w naszym e-Commerce mamy. I wtedy optymalizujemy zupełnie inne podstrony. Ale jeżeli mówimy o czystej sprzedaży, to jest przynajmniej kilka podstron, które bierzemy sobie w każdym e-Commerce.

To pewnie będzie strona główna, strona kategorii, strona produktu no i wszystkie strony związane z checkoutem, od koszyka przez proces zakupowy, wybór formy dostawy, wybór formy płatności i tak dalej. I to jest kilka podstron, które możemy sobie w e-Commerce optymalizować. I nie dość, że możemy, to przynajmniej by wypadało, żebyśmy mieli zoptymalizowane te podstrony.

Jeśli chodzi o elementy, które na tych podstronach mogą się zmieniać, to zależy od tego, jaka to jest konkretnie strona. Na stronie kategorii to będą takie elementy jak umiejscowienie i kolor przycisku „dodaj do koszyka”, „przejdź do produktu” albo w ogóle występowanie tych przycisków. Przycisku „przejdź do produktu” w jakiejś formie trudno sobie wyobrazić, żeby nie było, ale na przykład rezygnacja z „dodaj do koszyka” – istnieją takie biznesy, w których rezygnacja z tego buttonu na etapie strony kategorii jest sensowna albo jest zupełnie bezsensowna. Za chwilę będzie przykład na to, może nie z e-Commerce, ale taki przykład, gdzie mogę się podzielić danymi.

Będąc jeszcze na tej stronie kategorii, czasami manipuluje się wyglądem i umiejscowieniem filtrów, bo one często są wykorzystywane. Czasami typografią albo, można powiedzieć rozłożeniem elementów dotyczących prezentacji produktów na stronie kategorii.

Przechodząc dalej do karty produktu – tam manipuluje się też buttonem „dodaj do koszyka”, manipuluje się wyglądem opisu i ułożeniem go na karcie produktu vs. zdjęcie i tak dalej. Czasami też manipuluje się, chociażby pokazaniem ceny i tego, w jaki sposób cena jest pokazana – czy ma być duża, mała, kolorowa, niekolorowa, netto czy brutto i tak dalej.

Jeśli chodzi o checkout, to tam jest już większa zabawa, bo tam możemy brać sobie pod uwagę wszystkie UX tematy związane z projektowaniem formularzy i procesów zakupowych. Tego, czy dany button istnieje / nie istnieje, w jaki sposób są pogrupowane pola w formularzu, w jaki sposób są nazywane, bo to też wiele od tego zależy. W przypadku biznesów, które zbierają dużo zgód marketingowych lub prawnych – wygląd tych zgód i sposób ich prezentacji, miejsce, w którym są umieszczone.

Przejdę do konkretu.

Znów będzie o buttonach, ale nie ma się co dziwić, że buttony są często zmieniane i są efektem eksperymentów, bo bez buttonów nie ma procesu zakupowego. A nie ma optymalizacji współczynnika konwersji bez optymalizacji procesu zakupowego.

Swego czasu pracowałem w jednym z banków i może to nie będzie typowy e-Commerce, ale przykład jest fajny. Zresztą teraz można przedstawić stronę banku jako po prostu sklep internetowy. Wyobraźmy sobie teraz, że mamy taką stronę banku, w którym wchodzimy na zakładkę prezentującą kredyty, czyli taką stronę kategorii po prostu. Mamy różne kredyty, tańsze, droższe, konsumpcyjne i niekonsumpcyjne, czyli różne produkty w sklepie internetowym. No i mamy dwa buttony przy danym kredycie – jeden przycisk przekierowuje nas do karty produktu, do opisu tego konkretnego kredytu, a drugi button odsyła nas bezpośrednio do koszyka i jak go klikniemy, to zamówimy sobie rozmowę z doradcą od razu.

W tym przykładzie akurat co byśmy nie zrobili to na samym końcu i tak do tej rozmowy z doradcą dojdziemy. Albo przejdziemy sobie przez kartę produktu albo od razu sobie „kupimy” rozmowę z doradcą. Wykonując tutaj proces optymalizacji konwersji – oczywiście chodziło o to, żeby jak najwięcej ludzi zamawiało kredyt, czyli umawiało się na rozmowę z doradcą. W przypadku bankowości to, że ktoś umówił na spotkanie, to oczywiście jeszcze nie świadczy, że on ten kredyt dostanie i też nie świadczy, że ten kredyt podpisze, ale to jest inna kwestia. Więc tutaj zatrzymujemy się na etapie, na którym klient umawia się z doradcą i przynajmniej jest wstępnie zainteresowany.

Mamy te dwa przyciski. Zrobiliśmy sobie test A/B, którym usunęliśmy jeden z nich, który prowadził do zamówienia rozmowy z doradcą. Czyli de facto zmusiliśmy klienta do wydłużenia tej ścieżki. On nie mógł od razu sobie skontaktować się w temacie tego konkretnego kredytu z doradcą, ale musiał przejść przez kartę produktu i zapoznać się ze wszystkimi szczegółami.

Co się okazało? Okazało się, że usunięcie tego przycisku zamawiania rozmowy z doradcą spowodowało wzrost przejścia na stronę produktu. Poprawa tego współczynnika od 19 do 51% liczonego jako przejście na kartę produktu i zapoznanie się ze szczegółami. Zmierzyliśmy także współczynnik konwersji dla formularza zamówienia rozmowy z doradcą. I tutaj wzrost wynosił 55%. Więc usunięcie jednego buttona (tym razem nie zmiana koloru) spowodowało gigantyczny wzrost 55% współczynnika konwersji zamawiania rozmowy z doradcą.

Byliście w stanie sobie to jakoś wytłumaczyć? Czy przyjęliście to jako fakt i poszliście dalej?

To można dość prosto wytłumaczyć.

Na początku, kiedy strona była poddawana procesowi redesignu i została stworzona w toku rewolucji, to UX designer siadający przed tą stroną stwierdził, żeby dać użytkownikowi wybór. Dajmy mu dwa przyciski, część użytkowników będzie chciała się zapoznać ze szczegółami produktu, a części użytkowników wystarczy to, co widzą w skrócie o tym kredycie – dla kogo on jest i ile można otrzymać kasy i od razu będą chcieli zamówić rozmowę z doradcą. To jest taka intuicja UX designera, zresztą pewnie zrobiłbym to samo i zechciałbym zaopiekować się dwoma grupami użytkowników. Tych, którzy chcą więcej i tych, którzy chcą mniej od razu na jednym etapie. A tutaj, jak nasze badania i optymalizacja pokazała, było zupełnie odwrotnie.

Podejrzewam, że to bierze się po prostu stąd, że to jest paradoks ilości wyboru. Jak idziemy do supermarketu i mamy trzydzieści różnych płynów do mycia naczyń, to mnie za każdym razem denerwuje wybór płynu do mycia naczyń, bo nie wiem, który będzie dobry, jeśli muszę wybierać z trzydziestu. A jakbym miał dwa lub trzy, to byłoby łatwiej. Tu pewnie zadziałał podobny mechanizm. Jeżeli użytkownicy mieli dwa różne buttony, to część z nich odpuszczała i nie przechodziła procesu.

Ale czy to jest jedyne sensowne wyjaśnienie tej sytuacji? Nie mam pojęcia.

Ale pokazuje to, że rzeczywiście małe zmiany potrafią dawać całkiem spore efekty. Marcin, to jest chyba dobry moment na taką część inspiracyjną. Gdybym chciał trochę doczytać, czymś się zainspirować i popatrzeć na inne przykłady, czy po prostu trochę lepiej rozumieć zagadnienie optymalizacji, to czy są jakieś materiały, książki, opracowania, może blogi, może video, może jeszcze jakaś inna forma. Generalnie miejsca, w które mógłbym zajrzeć, które ty polecasz, żeby jeszcze trochę głębiej pogrzebać w temacie.

Pytanie, czy to jest najsensowniejsze podejście?

Nie mówię tego dlatego, że w agencji, w której pracuję, akurat jedną z ofert jest optymalizacja współczynnika konwersji. Mówię to jako osoba, która mogłaby polecić jakieś opracowanie, jeżeli chodzi o tę tematykę.

Generalnie jest tak, że jak mówiłem – CRO nie jest niczym nowym. Pewnie można w Internecie znaleźć miliony, jak nie więcej różnego contentu opisującego to, w jaki sposób prowadzić testy A/B, czy w jaki sposób konfigurować clicktracking, visit recording czy w ogóle prowadzić audyt użyteczności. Pewnie można sobie poczytać o heurystykach. Zakładam, że tutaj bez problemu nasi słuchacze sobie takie treści znajdą, bo jest ich mnóstwo, dużo agencji / konsultantów tworzy dużo contentu marketingowego.

Oczywiście też w Internecie można sobie mnóstwo przeczytać case studies, bo robią to też firmy, które oferują narzędzia do robienia testów A/B. One publikują case study z klientów, którzy korzystają z tych narzędzi.

Tylko po co?

Z optymalizacją konwersji jest tak, że trzeba ją rozpatrywać w przypadku konkretnego serwisu internetowego. Jeżeli przeczytamy trochę takich case study, że na przykład jakaś firma ze Stanów Zjednoczonych zrobiła coś i to przyniosło sukces w ich e-Commerce sprzedającym łopaty, to pytanie, czy w Polsce, jeśli ja sprzedaję koszulki i spodenki, to czy to akurat będzie najbardziej odpowiadające mojemu biznesowi?

Chodzi o to, że czasami czytanie tych case studies i informacji na temat CRO może prowadzić do nikąd, no bo da to nam jakiś ogląd pokazujący to, że dana firma zrobiła jakiś test i jakąś optymalizację i to przyniosło inną optymalizację, ale i tak będziemy musieli to zweryfikować u nas w serwisie, czy w naszym konkretnym przypadku zrobienie tego samego ma jakiś sens. I z doświadczenia powiem, że w większości przypadków nie będzie miało, bo ten proces polega na optymalizacji pewnego serwisu.

Bardziej bym dla osób, które chcą w tym temacie szukać jakiejś inspiracji, poleciłbym zainteresować się inspiracjami z zakresu UX. Zresztą mówiłem o tym, że UX cały czas jest bardzo mocny w procesach związanych z optymalizacją konwersji. Warto po prostu być na czasie i śledzić jakieś bieżące trendy w projektowaniu, bieżące trendy w tym, w jaki sposób projektuje się UX-owo, ale także jak projektuje się graficznie serwisy internetowe. Bo nie dość, że będziemy wiedzieć, co tam w świecie piszczy, to może to też być dla nas inspiracja do właśnie stawiania hipotez pod testy optymalizacji współczynnika konwersji u nas w serwisie.

No i pewnie zaraz zadasz mi pytanie „jakie konkretnie to są serwisy”, które trzeba znaleźć?

Tutaj jest gotowa odpowiedź ode mnie, bo w Ideacto prowadzimy taki newsletter wysyłany raz na dwa tygodnie, w którym nie ma treści marketingowych, ale jest to newsletter polegający na przeglądzie tego, co się w UX wydarzyło na świecie i w Polsce w przeciągu ostatnich dwóch tygodni. Więc zachęcam co zapisania się na ten newsletter i wtedy słuchacze będą mieli przegląd tego, co się w UX dzieje i co warto śledzić i sprawdzać. Tych treści o UX jest bardzo dużo, więc lepiej to przekierować na kogoś, kto za friko za nas to zrobi.

Czyli podsumowując – jeżeli ktoś chce po przesłuchaniu odcinka wejść do sklepu internetowego i wywalić połowę odcinków, to prawdopodobnie lepiej się najpierw z kimś skonsultować?

Tak.

Marcin, w takim razie moje ostatnie pytanie. Gdybyś miał zostawić słuchaczy z jedną myślą, apelem, hasłem czy w ogóle jedną rzeczą, którą chciałbyś, żeby każdy sobie zapamiętał i wyniósł z tego odcinka, co by to było?

To jest czas na zastanowienie się, bo pytanie jest naprawdę ważne, jeśli mogę teraz zaapelować teraz do milionów słuchaczy i zmienić polską rzeczywistość w e-Commerce.

A całkiem poważnie, myślę, że warto wiedzieć po tym odcinku, że współczynnik konwersji jest jedną z najistotniejszych metryk w e-Commerce. Warto go optymalizować, bo wpływa gigantycznie na przychody sklepu internetowego. Można to robić samemu, można zwrócić się do agencji, rozwiązania są różne i tutaj warto samodzielnie sobie na to pytanie odpowiedzieć.

Chciałbym też, żeby słuchacze zapamiętali, że proces optymalizacji konwersji nie jest zarezerwowany dla największych sklepów w kategorii. Nawet mając średniej wielkości e-Commerce, czy nawet średnio-mniejszej wielkości e-Commerce, jakieś techniki optymalizacji można sobie wdrożyć. I przede wszystkim optymalizacja konwersji nie kosztuje dziesiątki tysięcy złotych, tylko da się to robić mądrze i sprytnie, wydając na początku trochę mniej, ale też widząc efekty tej optymalizacji.

Super. Marcin, dzięki za twoją wiedzę, trzymaj się.

Dziękuję bardzo.