Некоторые эксперты рекомендуют создавать персонажа для каждого сегмента по всему спектру, в том числе для групп клиентов, которых вы не обслуживаете. С нашей точки зрения, смысла в этом не больше, чем в попытках вскипятить океан. В большинстве случаев вам будет достаточно одного основного персонажа и примерно трех-четырех второстепенных. Точное количество не важно, главное – создать ключевых персонажей для вашей конкретной ситуации.
Нацеливайтесь на проведение как минимум пяти интервью для создания образа каждого персонажа. Как показывает наш опыт, этого бывает достаточно для добавления к вашим количественным данным красок и глубины. В процессе сбора данных начинайте делить их на темы. Ищите закономерности и сходства, на основе которых возможно создание персонажей.
Карта путешествия
Ваши посетители оставляют после себя следы в виде данных, которые вы можете затем использовать для создания карты их пути по вашему сайту. В связке с персонажами карты путешествия создают идеальную основу для последующих этапов вашего исследования. Многие специалисты по маркетингу в области интернет-торговли утверждают, что карта путешествия чуть ли не единственный по-настоящему ценный из их инструментов
[22]. А визуализация таких данных, как показано на рис. 4.3, обеспечивает отличную картину поведения потребителей и позволяет легко выявить утечки в воронке. Зачастую при этом быстро становятся очевидными области, требующие дальнейшего исследования, и потенциальные возможности.
Хорошо сегментированное представление всегда несет в себе больше смысла, чем изучение отдельных блоков агрегированных данных. На рис. 4.3 показан пример сегментации по категории устройства. Что сразу бросается в глаза? Понятно, что сравнительно большая доля пользователей мобильных устройств, уходящих со страницы корзины, требует дальнейшего изучения. Вы можете смотреть на данные под разными углами, например отсортировать их по географии, поведению пользователей и источнику поступления. Поучительным может оказаться и изучение различий между сегментами, которые подверглись или не подверглись конверсии. Подумайте о том, что будет наиболее уместным в вашем конкретном случае.
В данном примере видно, что серьезные возможности для улучшения связаны со страницами с деталями продуктов (PDP). Стоит отметить, что основная утечка обычно возникает именно на PDP, особенно на сайтах с большим ассортиментом продуктов. Почему? Если вы вспомните модель принятия решений потребителем из главы 3, то поймете, что людям свойственно рассматривать и изучать продукты без их покупки, причем зачастую по несколько раз. Они ищут решения, оценивают альтернативы, сравнивают цены – иногда даже после покупки.
Как создать путешествие клиента
Прежде всего изучите диапазон воронки. Иными словами, вам нужно выявить ключевые страницы, представляющие собой шаги в путешествии вашего пользователя. Типичная воронка в интернет-торговле выглядит примерно так:
посетители → страница категории → страница с перечнем продуктов (PLP) → страница с детальным описанием продукта (PDP) → добавление в корзину → корзина → оформление покупки → покупка.
Используйте Google Analytics (GA) для подсчета количества уникальных посетителей на каждом шаге путешествия. Получить доступ к этим данным можно различными способами. Мы предпочитаем создавать новую панель управления, добавляя виджет к каждому шагу путешествия. Если страницы еще не сгруппированы в GA, воспользуйтесь инструментом regex (в сети вы можете найти множество других полезных инструментов) для совмещения страниц с помощью одного простого шага. Создав виджет для каждого значительного шага в воронке, вы можете легко сегментировать данные, а затем экспортировать их в Excel для анализа.
Используйте расширенные временны́е рамки, чтобы учесть возможные сезонные различия. Хороший период – год. Сегментируйте данные по категории устройства, а также по группам посетителей, ставших или не ставших покупателями. Вы можете использовать любую другую группировку, уместную для вашего случая. Вам останется только рассчитать скорость утечки на различных этапах и представить результаты в простом и понятном виде.
На верхней линии диаграммы, приведенной ниже, показано типичное путешествие посетителя при переходе от одного типа страницы интернет-магазина к другому. В нижней части диаграммы показано, сколько людей уходит на каждом этапе, сегментированном по используемому устройству.
Сегментация в GA и расширенные сегменты
Какие бы отчеты GA вы ни использовали, главное – сегментация приведенных в них данных. Гуру мира аналитики Авинаш Каушик говорит об этом достаточно прямо: «Нет сегментов – нет инсайтов – нет работы»
[23].
Причина их жизненной важности приведена на рис. 4.3. Внимательно посмотрите на показатели утечки между страницей корзины и страницей входа в систему. В целом здесь возникает потеря 21 % пользователей, но можно заметить, что в основном с сайта уходят пользователи мобильных телефонов (30 %) и планшетов (34 %). Среди пользователей настольных компьютеров эта доля равна лишь 8 %, что говорит о явной необходимости улучшения потребительского опыта для владельцев портативных устройств.
GA предоставляет вам несколько вариантов для сегментации. Самые популярные из них – встроенные и расширенные сегменты.
Встроенные сегменты
Это быстрый метод сегментирования «на лету». В приведенном ниже примере мы видоизменили отчет о стартовых страницах, добавив к нему в качестве вспомогательного показателя «источник/носитель». Такая схема анализа позволит нам изучить различные источники трафика для каждой страницы.
Расширенные сегменты
Расширенные сегменты – лучший друг оптимизатора! В отличие от встроенной сегментации, расширенные сегменты применяются на глобальном уровне. Как следует из названия, вы можете глубже копнуть данные и ответить на почти любой вопрос, если только все нужные вам значимые факторы отслеживаются в GA. Список возможных расширенных сегментов практически бесконечен, однако вот несколько примеров:
• пользователи стационарных/мобильных устройств, сделавшие покупки более x раз;
• посетители, потратившие на покупки сумму от x до y;
• посетители, перешедшие на сайт из Facebook, для которых первое посещение произошло в день x;
• клиенты, которые купили продукт x после просмотра страницы y;
• посетители, увидевшие рекламу x в результатах оплаченного поиска, а затем добавившие продукт в корзину.
