Jak poprawić konwersję na stronie?

Optymalizacja współczynnika konwersji (ang. Conversion Rate Optimization, CRO) to jeden z najbardziej opłacalnych procesów, jakie można wdrożyć w biznesie internetowym. Chodzi o to, że z tej samej ilości ruchu na stronie możesz uzyskać lepsze rezultaty (więcej klientów, więcej przychodu), gdy poprawisz stronę i doświadczenie użytkownika (ang. User Experience, UX)

1. Postaw diagnozę przed wdrożeniem zmian

Zanim zaczniesz wprowadzać zmiany, musisz zrozumieć, dlaczego obecni odwiedzający opuszczają Twoją stronę. Jakie problemy napotykają, albo co ich odpycha? Warto spojrzeć na swoją stronę pod kątem zdania „Nie każ mi myśleć” (autora książki, Steve’a Krug’a). Jest ono może trochę dziwne, więc wyjaśnię.

„Nie każ mi myśleć” to w skrócie nazwana frustracja użytkownika, który sam musi podjąć wysiłek, aby u nas kupić. Im więcej tego wysiłku (myślenia) wymuszamy na użytkowniku, tym mniejsza szansa, że u nas kupi. Inaczej możemy to nazwać obrazowo „tarciem”. Im większe tarcie tym trudniej, tym trudniej użytkownikowi skorzystać z naszych usług czy dokonać zakupu.

Co może powodować takie problemy? Dużo rzeczy tak naprawdę. UX to bardzo rozbudowana dziedzina. Gorąco polecam przeglądnięcie fajnego (ale po angielsku) zestawienia ponad 100 problemów, na które mogą napotkać użytkownicy na stronie, i które spowodują „tarcie”. Zestawienie tutaj: Growth.design.

W tym wpisie omówię proces optymalizacji, a nie złote zasady, że jak wdrożysz to, to będzie super. Owszem, są uniwersalne porady, że np. jak skrócisz formularz, to pewnie więcej osób go wypełni, ale jeśli czytasz taki post, to już pewnie dawno byłeś w miejscu z gotowymi rozwiązaniami. 🙂

Sporym problemem jest to, że jak znamy naszą ofertę, stronę i widzimy wszystko od zaplecza, to ciężko nam wejść w skórę użytkownika, który nie wie tego co my. Dlatego warto też się konsultować, czy wykonywać audyty – żeby dowiedzieć się co jest niezrozumiałego w naszej ofercie, co sprawia, że ludzie tracą zaufanie czy jakie mają trudności na etapie zakupów. (zobacz ofertę – audyt UX)

Stwórz hipotezę

Wielu „specjalistów” popełnia błąd – zalecają oni gotowe rozwiązania (np. nowe nagłówki, banery, widżety, gwarancje czy opinie klientów) bez wcześniejszego zdiagnozowania przyczyny problemu. W efekcie nie wiedzą, dlaczego użytkownicy w rzeczywistości nie podejmują pożądanych akcji. Nie wiedzą jaki ma być efekt danej zmiany oraz wprowadzają wszystkie zmiany na raz. Finalnie nie wiadomo jaki jest efekt tych zmian i czy jakiś jest. Do tego dochodzi brak dokumentacji co i kiedy zostało zmienione.

To jest trochę „pułapka” dla przedsiębiorców, bo przecież, jeśli ktoś coś zmienia, to chyba się na tym zna, nie? Niekoniecznie. Możliwe, że wychodzi z założenia, że oczekujesz zmian, bo płacisz mu za „optymalizację strony”, cokolwiek by to nie było. A „myślenie i badanie” to niestety w powszechnym postrzeganiu to nie jest coś za co warto komuś zapłacić, bo przecież nie wiemy czy myśli dobrze, czy z tych myśli coś wynika. A jak robi to widać, nie?

Najpierw trzeba zacząć od hipotezy / diagnozy: Przeanalizuj zachowanie użytkowników za pomocą odpowiednich narzędzi (propozycje poniżej), aby zebrać dane faktyczne. Czasem danych będzie brakować – to nic, można testować hipotezy opierające się na:

• Widzieliśmy takie rozwiązanie u konkurencji.
• Klienci narzekali na jakiś element.
• Widzieliśmy takie rozwiązanie w innej branży.
• Mamy taki pomysł i nie wiemy czy jest dobry.
• Widzieliśmy takie rozwiązanie w poradniku UX.

Warto wtedy uargumentować dlaczego ma to u nas zadziałać i jakie mamy wyjściowe wyniki. Czyli zaglądamy do narzędzi 👇

Skorzystaj z Google Analytics 4 oraz Clarity i sprawdź jakie są dane na każdym etapie lejka sprzedażowego.

Analityka ilościowa czyli np. GA4: Pozwala zidentyfikować główne ścieżki ruchu w serwisie oraz miejsca, w których użytkownicy opuszczają stronę. Analityka ilościowa pokazuje jednak tylko to, gdzie i kiedy użytkownicy wyszli, ale nie wyjaśnia, dlaczego to zrobili. Tutaj czasem możemy znaleźć jakąś podpowiedź w np. Clarity, ponieważ nagrywa sesje użytkowników, ale tak naprawdę nie dowiesz się dlaczego, ktoś opuścił stronę z tych narzędzi. Clarity jest narzędziem blisko analizy jakościowej i często przypisuje mu się, że jest narzędziem do takiej analizy, ale nie jest. Analiza jakościowa odpowiada na pytanie dlaczego, a Clarity nie powie nam dlaczego ktoś coś zrobił. Pokaże nam, że to zrobił i kiedy to zrobił – podobnie jak GA4, ale nie powie dlaczego. Musiałbyś komuś wejść do głowy 😅.

Jeśli masz sklep e-commerce to dane w tej zakładce „Ścieżka do zakupu” powinny być wypełnione. Jeśli nie spełniają zasady, że im dalej tym mniejsze liczby (np. nie powinno być więcej zakupów niż dodań do koszyka) to znaczy, że są jakieś dziury w śledzeniu i to nie są dane, na które powinniśmy patrzeć.

Narzędzia jakościowe, czyli pytaj ludzi co myślą

Narzędzia jakościowe (ankiety on-page oraz ankiety exit-intent): Pozwalają zadawać użytkownikom pytania w odpowiednim momencie i poznać bezpośrednie powody, dla których nie dokończyli celu wizyty. Oczywiście nie wszyscy chcą poświęcić czas, aby podzielić się opinią, ale jak już to zrobią to może być to dla nas bardzo cenna uwaga.

Warto też się zastanowić nad badaniami na użytkownikach, czyli już nieco więcej trzeba zainwestować, ale jednak rozmowa z człowiekiem na żywo to jest ogromna różnica w jakości zebranych danych – wiemy, że nie są przypadkowe. Można zapytać co jest niejasne, dlaczego ktoś coś klikał, dlaczego się cofnął, co go przekonało, a co go odepchnęło. Tutaj przyznam – to nie jest łatwe, to wymaga środków i rzadko kiedy można to zrobić w małym biznesie, ale warto.

Jeśli nie masz danych, nie wiesz gdzie one są, musisz zacząć od tego. Bez danych działasz na ślepo. Być może nowe rozwiązanie wygląda fajniej, ale bez danych przed i po zmianie nie wiesz jaki miało wpływ na użytkowników. A przecież dokonujesz zmian nie tylko pod swój gust, a jednak po to, żeby biznes rósł.

2. Wdrażanie rozwiązań

Ten etap podzieliłabym na dwa typy rozwiązań.

Pierwszy typ rozwiązań to są takie „oczywistości”, czyli dobre praktyki UX i heurystyki. Coś co wiemy na pewno, że działa. Przykłady:

• Popraw teksty: Pisz jasno i zrozumiale, unikając żargonu. Skup się na tym, by odwiedzający natychmiast zrozumiał, co oferujesz. Ustal hierarchię treści -> najważniejsze na górze, im niżej tym bardziej szczegółowo o usłudze/produkcie.
• Zbuduj zaufanie: Dodaj sygnały wiarygodności, takie jak opinie klientów, loga partnerów czy certyfikaty. Daj się poznać.
• Zarządzaj złożonością: Jeśli Twoja oferta jest skomplikowana, używaj tzw. postępującego ujawniania informacji, czyli pokazuj szczegóły dopiero wtedy, gdy użytkownik ich potrzebuje.
• Stwórz „ścieżkę z orzechów laskowych” (Hazelnut Trail): Zaprojektuj wieloetapowy lejek sprzedaży, który przyciąga nawet tych, którzy nie są jeszcze gotowi na zakup, oferując im mniejsze korzyści na każdym etapie (newsletter, e-booki, webinary, artykuły, treściowe filmy na youtube).

Więcej inspiracji: Growth.design.

Drugi typ rozwiązań to już „musimy testować”

Czyli zostało już wdrożone wszystko co pasowało z zasad dobrego designu i UX, a teraz szukamy niusansów, które wpływają na zachowania zakupowe precyzyjnie na naszej stronie. Tu nie ma prostych odpowiedzi i zwykle należy wykonać audyt UX (zobacz ile kosztuje taki audyt u mnie).

Przykładowe hipotezy, które warto przetestować w testach A/B:

1. Hipoteza: Redukcja oporu na wczesnym etapie

Jeśli użytkownikom na wczesnym etapie zamiast natychmiastowego zakupu zaoferujemy mały krok (np. pobranie bezpłatnego raportu, obejrzenie wideo lub użycie kalkulatora), to zwiększymy całkowitą liczbę pozyskiwanych leadów, ponieważ zredukujemy obawę przed zbyt dużym zobowiązaniem na początku ścieżki.

2. Hipoteza: Podniesienie wartości oferty za pomocą bonusów

Jeśli do głównej oferty dołączymy darmowy dodatek informacyjny o wysokiej wartości postrzeganej (np. poradnik PDF), to wzrośnie współczynnik konwersji zakupu, ponieważ zwiększy to atrakcyjność oferty przy niemal zerowym dodatkowym koszcie sprzedaży.

3. Hipoteza: Zmniejszenie „ryzyka” zakupu

Jeśli uwypuklimy jasną gwarancję zwrotu środków w bezpośrednim sąsiedztwie przycisku CTA, to zmniejszymy odsetek porzuceń na ostatnim etapie składania zamówienia, eliminując lęk klientów przed decyzją.

4. Hipoteza: Wyjaśnienie działania poprzez demonstrację

Jeśli zastąpimy sam opis tekstowy interaktywną symulacją działania usługi lub porównaniem wizualnym, to zwiększymy wskaźnik przechodzenia do kolejnego kroku lejka, ponieważ użytkownicy łatwiej i szybciej zrozumieją korzyści z produktu.

5. Hipoteza: Optymalizacja formatu prezentacji ceny

Jeśli usuniemy miejsca dziesiętne z zapisu ceny (zmieniając np. zapis z „29,00 zł” na „29 zł”), to zwiększymy klikalność przycisku zakupu, ponieważ cena będzie wizualnie sprawiała wrażenie niższej.

6. Hipoteza: Skrócenie formularza kontaktowego / dodanie checkboxów

Jeśli skrócimy formularz i dodamy w opisie co klient może nam napisać, jakie informacje są dla nas istotne lub dodamy checkboxy do zaznaczenia, to obniżymy wskaźnik opuszczeń strony formularza (bounce rate), ułatwiając odwiedzającym szybki kontakt.

7. Hipoteza: Weryfikacja wpływu autorytetu lub dowodu społecznego

Jeśli przetestujemy usunięcie lub zmianę układu elementów budujących zaufanie (np. wizerunku znanej osoby lub opinii), to zweryfikujemy ich faktyczny wpływ na sprzedaż i upewnimy się, że nie odciągają one uwagi od głównego celu konwersji.

3. Testowanie i iteracja + czy zmieniać całą stronę?

Zamiast przeprowadzać kosztowny i ryzykowny całkowity redesign strony, czyli tworzenie nowej strony, bo stara już nam się znudziła, wprowadzaj częste, przyrostowe zmiany i mierz ich efekty za pomocą testów A/B. Całkowita zmiana strony często kończy się spadkiem konwersji. Wyjątkiem jest faktycznie przestarzała strona i problemy technologiczne.

Testowanie w optymalizacji konwersji (CRO) zastępuje arbitralne opinie menedżerów (efekt HiPPO – Highest Paid Person’s Opinion) twardymi danymi o zachowaniu użytkowników. Zamiast prowadzić długie dyskusje o tym, co może zadziałać, proces testowania zmienia schemat działania:

z Pomysł → Decyzja → Wdrożenie

na Pomysł → Test → Decyzja oparta na danych → Wdrożenie

To wydaje się przedłużeniem procesu, ale tak naprawdę skraca w czasie, ponieważ zarówno etap pomysłu, jak i decyzji jest skrócony o czas „namyślania się”. Jednocześnie opieramy decyzję o zachowanie użytkowników, więc nie zastanawiamy się jaki efekt to przyniesie, a wiemy w oparciu o wyniki A/B.

Unikaj kosmetycznych zmian

Zamiast zmieniać tylko kolory przycisków, testuj znaczące zmiany, które mogą realnie zmienić wyniki. Inaczej zmiana będzie na tyle mało zauważalna, że nieistotna statystycznie i testowanie nie będzie „opłacalne”. Wykrycie niewielkiego wpływu na konwersję wymaga miesięcy trwania testu, rzadko daje rozstrzygające wyniki i zniechęca zespół. Może sprawić wrażenie, że „to całe testowanie” nie ma sensu, bo efekt będzie niezauważalny.

Znacznie lepiej wdrażać odważne, przemyślane hipotezy bazujące na wcześniejszej diagnozie problemu. Odważne zmiany przynoszą większy zysk, wywołują szybszą reakcję w danych i natychmiast weryfikują założenia.

Dobre praktyki przyspieszające lub ułatwiające testowanie:

• Testuj na kluczowych stronach: Skup się na podstronach, przez które przechodzi dużo użytkowników (np. strona główna lub koszyk).
• Obawiasz się testowania? Można spróbować najpierw na 20% ruchu, a jeśli wyniki są obiecujące -> zwiększyć zasięg do 50%.
• Konsoliduj podobne strony: Połącz wiele analogicznych podstron w jeden testowany szablon, aby szybciej zebrać próbkę danych. Na przykład masz jedną popularną usługę/produkt – zrób test na niej, a potem powiel wygraną wersję na pozostałych stronach.
• Elastyczny próg istotności: Zamiast czekać miesiącami na 95% pewności statystycznej, przy mniej ryzykownych zmianach można podjąć decyzję przy istotności 85–90%. Zwróć uwagę na to, czy narzędzie do testowania używa metod Bayesowskich (ang. Bayesian) – dzięki temu testy nie będą potrzebowały 50 tysięcy sesji, a np. połowę mniej.
• Rozwój iteracyjny: Zamiast ryzykować kosztowny redesign całej strony od zera (co często kończy się spadkiem konwersji, ale ciężko nam to przyznać, bo wydaliśmy na tą zmianę kilkadziesiąt tysięcy złotych), wprowadzaj ciągłe zmiany za pomocą testów – to zwiększa kontrolę nad procesem i „posuwa” pracę do przodu.