Współczynnik konwersji w e-commerce – analiza w kierunku wzrostu

0 napisany przez Paweł Kubik, 15 lutego 2018

Współczynnik konwersji jest jednym z parametrów określających skuteczność prowadzonych działań marketingowych. W Google Analytics parametr ten przewija się w wielu metrykach i dzięki temu możemy dokonać wielowymiarowej analizy skuteczności naszych działań.

Co to jest współczynnik konwersji w e-commerce? W Google Analytics bierze on pod uwagę liczbę konwersji w stosunku do liczby wygenerowanych sesji. Jest więc uniwersalny do pomiaru różnych zdarzeń w serwisie, lecz w przypadku e-commerce, gdy mówimy stricte o analizie ROI, powinniśmy się również zagłębić w metryki związane z wartością generowanych przychodów.

Ponieważ współczynnik konwersji uwzględnia ruch vs konkretna konwersja, to możemy analizować jak zmienia się on w zależności, m.in., od kanału pozyskania, zachowania użytkowników, konkretnych podstron w serwisie. Wnioski, jakie powstaną w trakcie analizy, są preludium do wdrożenia odpowiednich zmian lub prowadzenia testów A/B.

Kanały pozyskania a współczynnik konwersji

Najczęściej oglądaną statystyką w Google Analytics jest zakładka Pozyskanie -> Cały Ruch -> Kanały. To dobre miejsce, aby zacząć analizę współczynnik konwersji na tle kanałów pozyskania ruchu. Zwykle widzimy, że z różnych źródeł uzyskujemy różną wartość współczynnika konwersji. Same Kanały ruchu są zbyt ogólne do analizy, proponuję zatem przejść do zakładki Źródło/medium.

współczynnik konwersji

W tym miejscu dokonamy głębszej analizy ze względu na rodzaj urządzenia, czyli ruch mobilny vs desktop. Proponuję ustawić Wymiar dodatkowy na Kategoria urządzeń, co spowoduje wyświetlenie w drugiej kolumnie (obok Źródło/Medium) odpowiedniej metryki.

google analytics

W kolejnym kroku wykorzystamy Filtrowanie zaawansowane gdzie na początku dla Kategorii urządzenia ustawimy najpierw mobile a później desktop.

filtrowanie zaawansowane

Otrzymamy dzięki temu porównanie współczynnika konwersji mobile vs desktop.

porównanie współczynnika konwersji

Z analizy takich danych możemy wnioskować, że ruch mobilny konwertuje zwykle znacznie słabiej niż desktop. W przypadku kampanii AdWords możemy spróbować ograniczyć reklamy na urządzeniach mobilnych. W przypadku ruch organicznego już nie ma takiej możliwości, co nie stoi na przeszkodzie aby spróbować poprawić użyteczność serwisu w wersji mobilnej (RWD). Nie zapominajmy też o Mobile First.

Strony docelowe

Ruch w serwisie to przecież nic innego jak odwiedzanie podstron serwisu przez użytkowników. Dowiedzmy się zatem, jak wygląda współczynnik konwersji dla poszczególnych podstron, które działają efektywnie, a które obniżają naszą średnią dla witryny.

W tym celu zajrzyjmy w Google Analytics do Zachowanie -> Zawartość witryny -> Strony docelowe. W tym miejscu poznamy na jakie podstrony serwisu użytkownicy kierują swoje pierwsze kroki i jak wobec tego przekłada się to na realizację odpowiedniego celu konwersji. Przykładowy widok na grafice poniżej z dodatkowym użyciem segmentacji na ruch płatny i ruch bezpłatny.

współczynnik konwersji e-commerce

Analizujemy zatem dane i szukamy informacji, w których przypadkach współczynnik konwersji jest niższy od średniego. Dla powyższego przypadku widzimy dla jednej podstrony w ruchu płatnym współczynnik konwersji jest 2 krotnie niższy niż w ruchu bezpłatnym. Zatem wskazana podstrona może konwertować lepiej z kampanii reklamowych i warto się temu przyjrzeć.

Oczywistym jest, że współczynnik konwersji nie zależy jedynie od samej podstrony, ale również od kierowanego ruchu (słów kluczowych, sezonowości, czasu). Jednakże, analiza stron docelowych pozwoli na:

– porównanie konwersji podstron ze względu na źródła ruchu (przydatne np. do optymalizacji kampanii AdWords),
– zestawienie podstron o niskiej wartości współczynnik konwersji a dużą ilością odwiedzin (przydatne np. do optymalizacji podstron),
– w przypadku e-commerce porównania podstron kategorii i produktów między sobą w celu znalezienia lepszych i gorszych podstron (przydatne np. do optymalizacji podstron produktowych, lepsze opisy, ciekawsze zdjęcia produktów lub filmiki).

Ścieżki koszyka

Skupię się teraz na węższym temacie – ścieżki zakupowe w e-commerce. W sklepach internetowych część osób rezygnuje z zakupu po dodaniu produktu lub produktów do koszyka. Analiza zachowań na poszczególnych etapach zakupu i optymalizacja tego procesu jest jednym z elementów mogących podnieść współczynnik konwersji. Problemy z jakimi możemy się spotkać znajdziecie w artykule Klaudii (https://marketingdlaludzi.pl/10-bledow-popelnianych-w-projektowaniu-e-commerce-ktore-skutecznie-zniechecaja-do-zakupu).

Kroki koszyka składają się głównie z formularzy, które użytkownik powinien wypełnić, aby przejść dalej i sfinalizować zakup. Dobrym pomysłem jest więc wykorzystanie do analizy tego procesu opcji Form analysis wbudowanego w narzędzie Yandex Metrica.

Dzięki niemu możemy m.in. sprawdzić jak na poszczególnych krokach koszyka wygląda statystyka porzuceń formularza nawet bez rozpoczęcia wypełniania pól (Didn’t fill out form) oraz porzuceń koszyka po rozpoczęciu wypełniania (Data not sent). Być może dzięki temu trafimy na przyczynę porzuceń możliwą w łatwy sposób do poprawy (np. błąd techniczny związany z jakimś polem w formularzu). Warto też przyjrzeć się tej ścieżce dla odseparowanego ruchu z mobile.

ścieżka zakupowa

Zdarza się też sytuacja, w której zamiast analizować poszczególne etapy przejścia przez koszyk od razu mamy gotowe rozwiązanie zamiany obecnego mechanizmu. Chciałem podzielić się właśnie zastosowaniem takiego rozwiązania, w którym 5-cio etapowy koszyk został zastąpiony 1-dno etapowym (wszystkie niezbędne informacje na jednym ekranie, wystarczy wypełnić formularz i nacisnąć przycisk Zamów ). Poniżej efekty jakie przyniosła zmiana, czyli porównanie statystyk dwóch okresów przed i po zmianie. Parametry związane z ruchem są bardzo zbliżone (użytkownicy, sesje itp), natomiast współczynniki sprzedażowe “wystrzeliły” do góry np. współczynnik konwersji e-commerce wzrósł prawie o 300%!!

wzrost współczynnika konwersji

Podsumowanie

Prowadząc jakiekolwiek działania marketingowe sprowadzające ruch na serwis warto z pewnością przeanalizować współczynnik konwersji. Bez względu na to czy dotyczy on sprzedaży w sklepie (e-commerce), pozyskaniu zapytania ofertowego, np. z formularza (cel konwersji) lub zwykłego zapisania się do newslettera (cel konwersji). Odpowiednia analiza i wdrożenie optymalizacji w tym obszarze może przynieść wymierne efekty i sprawić, że dany kanał pozyskania stanie się rentowny, choć wcześniej taki nie był. Jeśli jednak nie czujesz się ekspertem w dziedzinie analizy, a tym bardziej wyciągania odpowiednich wniosków, to postaraj się znaleźć specjalistów, którym możesz powierzyć takie zadanie.

Komentarze