Dlaczego źle mierzysz konwersję w sklepie i jak to zmienić

Uwaga: artykuł zawiera sporo liczb. Niespecjalnie trudnych, ale ostrzec zawsze warto. Dacie radę, nic trudnego, całek nie ma.

Zaczynając mierzyć konwersję w swoim sklepie internetowym większość marketerów zadaje sobie w pewnym punkcie przynajmniej jedno z dwóch pytań:

  1. Jak wypada moja konwersja w stosunku do innych sklepów
  2. Jak moje działania wpływają na zmianę tego wskaźnika

To bardzo naturalne i powszechnie stosowane myślenie. Kiedy uczymy się nowych rzeczy, na początku porównujemy swoje wyniki do ogółu konkurentów, a później różnymi metodami staramy się je podnieść. Jest jednak pewien haczyk.

Jeśli oprzesz swoje działania na odpowiedziach na powyższe pytania, jesteś w dużych kłopotach.

W skrajnych warunkach możesz szybko położyć rentowny biznes i przepalić kupę pieniędzy, mimo, że wskaźniki konwersji zdają się rosnąć i wszystko idzie w dobrym kierunku, w innym przypadku możesz nieświadomie zrezygnować ze skutecznego źródła klientów z powodu wrażenia spadku konwersji. Jeden i drugi przypadek zmniejsza Twoją konkurencyjność i ogólną rentowność.

Na czym polega problem z podejściem zmierz->porównaj->zwiększ?

Jak w każdym procesie liniowym, jeśli zrobimy błąd na jednym z początkowych etapów, spowoduje on błędne dane wejściowe na każdym z kolejnych, a co za tym idzie – wynik może być całkiem odwrotny od rzeczywistości.

Większość początkujących analityków ruchu na sklepach internetowych robi podstawowy błąd, zakładając, że konwersja jest jednorodnym wskaźnikiem, który można porównywać bez uwzględnienia warunków zewnętrznych.

Standardowy sposób myślenia o konwersji to podział liczby zakupów przez liczbę odwiedzających.

Jeśli w lipcu z 10 000 osób wchodzących na Twój sklep zakupu dokonało 350 osób, to z takiego równania otrzymujesz konwersję 3,5%

W kolejnym miesiącu przyjmijmy, że zmieniłeś kolor przycisków na buttonie „dodaj do koszyka” na podpatrzony u konkurencji, na Twoją stronę weszło znów 10 000 osób, ale już tylko 300 dokonało zakupów. Większość rozsądnie myślących przyjmuje, że konwersja wynosi już tylko 3% i zmiana koloru przycisku była błędem.

Ok, wszystko jest w porządku, na czym więc polega niebezpieczeństwo?

Haczyk polega na tym, że 10 000 odwiedzających w lipcu i w sierpniu mogło nie być porównywalnymi grupami. Marketing w internecie jest wielowymiarowy, a w przypadku analityki konwersji od samego wolumenu ruchu ważniejszy jest jego rozkład.

Przyjmijmy, że w lipcu miałeś następujące źródła ruchu:

2500 przyszło z Google

2500 to ruch z innych stron, np z Facebooka i stron odsyłających

2500 to ruch z płatnych reklam Adwords

Ostatnie 2500 pochodzi z mailingów

W sumie dało to 10 000 odwiedzających, tyle samo co w sierpniu. Tam jednak doszło do zmian.

Podkręciłeś budżet na Adwords i dodałeś nowe słowa kluczowe, dzięki czemu już 4000 osób znalazło się na stronie dzięki tej kampanii. Jednocześnie doszło do zawirowań w Google – konkurencja wyskoczyła niespodziewanie na pierwszą stronę, spychając Cię na drugą, ruch z tego źródła spadł do 1000 osób. Zaniedbałeś też newsletter – grafik nie wyrobił się z promocją, dlatego puściłeś tylko jeden mailing, który dał Ci kolejnych 1000 odwiedzających.

Podziałałeś za to na gruncie wirusowym – jeden z nakręconych przez Ciebie spotów reklamowych został udostępniony przez dwie spore strony o reklamie na Facebooku, sprowadzając na Twoją stronę aż 4000 nowych osób.

Bilans się zgadza, ale rozkład ruchu jest zupełnie inny.

Najłatwiej zrozumieć to jako analogię do sklepu stacjonarnego.

Teraz, wyobraź sobie, że masz sklep z bielizną na rynku. Codziennie wchodzi do niego 500 kobiet, z czego 400 dokonuje zakupu – konwersja 80%.

Przygotowałeś promocję – trzecia rzecz gratis, ale trafiłeś akurat na deszczowy dzień. Do sklepu przyszło tylko 250 klientek, za to miałeś też 150 przypadkowych odwiedzających, którzy chcieli na chwilę ogrzać się i schronić przed deszczem, akurat złożyło się też, że przechodziła wycieczka 100 kobiet z Francji, które co prawda oglądały bieliznę z zaciekawieniem, ale doszły do wniosku, że jednak to nie czas na zakupy.

Każda z 250 klientek, skuszona promocją, kupiła zestaw 3 rzeczy w cenie dwóch. Z kolei żaden z przypadkowych odwiedzających ani kobiet z wycieczki nie kupił nic.

Jak wyglądają wyliczenia?

W pierwszym przypadku ruch 500 osób, 400 zakupów, konwersja 80%.

W drugim przypadku ruch również 500 osób, 250 zakupów, konwersja 50%.

Gdyby chcieć wnioskować na danych bezwględnych, Twoja promocja okazała się kompletną klapą – nie dość, że nie zwiększyła konwersji, to jeszcze znacząco ją obniżyła!

Widzisz jednak już pewnie, że było dokładnie odwrotnie, bo w Twojej grupie docelowej konwersja wzrosła z 80% do 100% – każda z odwiedzających kobiet kupiła coś, i to w większości nie jedną, ale trzy rzeczy!

Jest oczywiste, że promocja działa doskonale. Gdyby chcieć użyć slangu z internetowego marketingu – trafiłeś po prostu na „brudny ruch”, (w tym przypadku bardziej „mokry”, żarcik) który zabrudził Ci statystyki doprowadzając do niebezpiecznej dla biznesu sytuacji, w której zrezygnowałbyś z działającej formy promocji.

W pierwszym przypadku sklepu internetowego – spadek zamówień mógł być spowodowany faktem spadku ruchu organicznego i z mailingów, który mógł konwertować najlepiej ze wszystkich. Z kolei ruch z Facebooka spowodowany efektem wirusowym nie dał kompletnie nic, gdyż fani tych stron nie byli Twoją grupą docelową. Trochę ratowała sytuację kampania Adwords, ale wprowadzenie nowych słów kluczowych obniżyło konwersję również z niej itp itd. W efekcie dostajesz dwie zupełnie różne, mocno wymieszane grupy ludzi. Podstawową zasadą jakichkolwiek testów efektywnościowych jest „Testuj tylko jedną rzecz na raz!”. W tym przypadku mogło się zdawać, że testujesz kolor buttona, ale tak naprawdę na konwersję wpłynął jeszcze drugi czynnik – źródło ruchu.

Zauważ też, że dokładnie z tego powodu porównywanie się do konkurencji nie ma kompletnie sensu. Zbyt wiele czynników, których nie znasz wpływa na poziom zakupów w innych sklepach, żebyś mógł wyciągnąć z tego jakiekolwiek wartościowe informacje. Dlatego porównywanie się z innymi, zwłaszcza korzystając z danych statystycznych uzyskanych w bliżej nieznan sposób jest stratą czasu.

Jak poprawnie zliczać konwersje

Co zatem robić? Są dwa podejścia do mierzenia konwers

Po pierwsze – zignoruj ogólną konwersję całkowicie i nigdy nie patrz przez jej pryzmat na skuteczność swoich działań.

Mierz konwersję według dwóch czynników:

  1. Konwersja dla źródeł ruchu (reklama/referal/social/mailing/organic) Rozbijaj to na tak małe grupy, jak się tylko da przy uzyskaniu istotności statystycznej (ale nie mniejsze!)

Przy odpowiednio dużym ruchu możesz mierzyć osobno konwersję z cotygodniowych newsletterów, maili dynamicznych po wizycie i maili z porzuconym koszykiem i optymalizować każdy z tych kanałów niezależnie. W dalszym etapie będziesz mógł łączyć kanały w odrębne lejki (np. Ruch z adwords->koszyk->mail z porzuconym koszykiem->remarketing) i mierzyć konwersję dla całego lejka – to jednak zaawansowany temat, nie na dzisiejszy artykuł.

  1. Konwersja dla grup behawioralnych. To bardziej zaawansowana metoda, ale też mająca szereg zalet. W tej metodzie łączysz ludzi w grupy według ich zachowania na stronie, wskazującego na intencję zakupową, lub dopasowanie do profilu klienta. Dzięki tej metodzie możesz porównywać konwersję w danych grupach z dużym prawdopodobieństwem nawet w warunkach zmiennego ruchu. Metoda ta, zaimplementowana w procesie marketing automation daje Ci też szereg możliwości dodatkowego zwiększania konwersji bez negatywnego wpływania na odczucia pozostałych użytkowników strony – na przykład rozpoznając intencję porzucenia koszyka zakupowego, lub prezentując dodatkowe promocje powracającym użytkownikom. O tej metodzie więcej w kolejnym artykule.

Co warto zapamiętać: W warunkach niejednolitego ruchu na stronie nigdy nie porównuj i nie wnioskuj o skuteczności Twoich działań na podstawie bezwzględnej konwersji