Cum Să-Ţi Optimizezi Rata De Conversie? (III)

În articolul anterior am discutat despre analiza web, tehnică, calitativă, euristică, dar şi despre mouse tracking şi user testing, urmând să detaliem procesul de transformare a rezultatelor în ipoteze de cercetare.

Din analizele realizate vor rezulta o serie de puncte slabe sau chiar probleme ale magazinului tău online, pe care va trebui să le grupezi, înainte de a lua o decizie.

Identifică mai intâi problemele cu potenţial de testare, a căror rezolvare va duce la o schimbare pozitivă de comportament a clientului sau va determina creşterea numărului de conversii. Un exemplu de problemă ce ar putea fi testată este scăderea traficului de pe website.

O altă categorie a rezultatelor este cea pe baza cărora poţi construi ipoteze de cercetare. Din aceasta fac parte problemele la care nu ai încă o soluţie. Pentru a le rezolva, alcătuieşte ipoteze şi stabileşte un plan de testare. Un exemplu de ipoteză de cercetare poate fi: Dacă îmbunătăţim serviciul de livrare a produselor, clienţii vor comanda mai des, fapt ce ar putea conduce la creşterea vânzărilor.

Unele date obţinute în urma analizelor pot indica probleme, a căror rezolvare nu este urgentă sau poate fi implementată uşor. Acestea sunt mici oportunităţi în creşterea ratei de conversie, asupra cărora va trebui să revii. Pentru a fi eficient, trebuie să ai în vedere uşurinţa implementării soluţiei propuse (complexitate, timp, riscuri) şi scorul de oportunitate (gradul de creştere a ratei de conversie).

De asemenea, vei obţine şi rezultate de la care poţi porni cercetarea propriu-zisă, pe care va trebui să le transformi în ipoteze de cercetare. Acestea sunt declaraţii cu privire la problema cu care te confrunţi, ce pot fi confirmate sau infirmate în urma desfăşurării unei cercetări.

O ipoteză corect construită, indiferent dacă va fi confirmată sau nu, va rezulta noi informaţii pe care le poţi folosi pentru a-ţi optimiza conversiile.

Dacă problema identificată este confuzia clienţilor privind produsele vândute pe o pagină a website-ului, soluţia propusă poate fi refacerea descrierilor, pentru a evidenţia beneficiile. În acest caz, ipoteza de cercetare sună în felul următor: Dacă îmbunătăţim descrierea produselor, clienţii vor înţelege mai bine beneficiile produselor, ceea ce va duce la creşterea vânzărilor.

O modalitate de validare a ipotezelor se poate face prin A/B testing. Când testările sunt eronate pot face mai mult rău atât din cauza pistelor false oferite, cât şi din pricina bugetului irosit. Despre greşelile de A/B testing am mai discutat şi aici.

Pentru ca rezultatele acestui test să fie valide, trebuie să te asiguri că eşantionul este reprezentativ. Foloseşte unul dintre calculatoarele de aici sau aici pentru a stabili mărimea eşantionului necesar, apoi verifică semnificaţia statistică. Aceasta îţi va arăta în ce măsură există o relaţie/ diferenţă între cele două versiuni studiate în A/B testing.

Durata unui test este indicat să fie între 2 şi 4 săptămâni pentru a se desfăşura atât în perioade cu variaţii de trafic, cât şi în anumite zile ale ale săptămânii sau în weekend, când se pot înregistra diferenţe. Nu există o reţetă ce asigură succesul unei cercetări, însă orice informaţie obţinută în urma unui test va duce la construirea unor ipoteze mai bune, pentru a servi cercetărilor ulterioare. Analizează, obţine rezultate, transformă-le în ipoteze şi cercetează cum poţi elimina problemele ce îţi afectează rata de conversie.