Conversie optimalisatie op basis van data
De opmerking "Ik wil een oranje button op mijn webshop, want Coolblue doet het ook", hebben we al vaak voorbij horen komen. Maar wat is nu echt relevant voor jouw bezoeker en wat helpt deze bezoeker bij het behalen van het gewenste doel? Conversie optimalisatie datagedreven inzetten helpt je om deze inzichten te verkrijgen en het rendement van jouw webshop op basis van feiten te verhogen.
Web Analytics
Google Analytics vormt de basis voor het inzichtelijk maken van de knelpunten binnen de webshop. Middels de dataweergaverapporten binnen Analytics kan geanalyseerd worden hoe de doorstroming van een gebruiker is op de webshop en wordt inzicht verkregen in het winkel- en betaalgedrag van deze gebruiker. Met Enhanced Ecommerce wordt hierin nog een stap verder gegaan en wordt deze informatie op detailniveau zichtbaar. Op welk device of binnen welke browser blijft de winkelwagendoorstroming achter? Bij welk type gebruiker en vanuit welke verkeersbron is het add-to-cart ratio het laagst? Vanuit deze statistieken wordt dus duidelijk gemaakt waar bezoekers drempels ervaren en waar optimalisaties in gang moeten worden gezet. Dit zorgt ervoor dat je op basis van data de juiste prioritering kan bepalen voor de start van het CRO proces.
Als vanuit de webshopstatistieken in Google Analytics duidelijk wordt dat bepaalde (type) pagina's achterblijven qua prestaties en de waar vraag is beantwoord, dienen inzichten verzameld te worden met betrekking tot het wat en waarom. In deze fase van het proces wordt data verzameld middels het inzichtelijk maken van het bezoekersgedrag op deze pagina's.
Gebruikersgedrag analyse
Het inzichtelijk maken van het gebruikersgedrag gebeurt op basis van verschillende conversie optimalisatie bronnen. Om een antwoord te krijgen op de wat vraag worden on-page analyes middels heat- en scrollmaps, visitor recordings en formulier analyses ingezet. Op basis van deze analyses worden ideeën uitgewerkt gebaseerd op het klikgedrag, scrollgedrag, beweeggedrag en tapgedrag van een gebruiker.
Om antwoord te geven op de vraag waarom een bezoeker zich op een bepaalde manier gedraagt op een webshop, of wat het doel is van zijn of haar bezoek, zetten we data-methodes in zoals feedback tooling en usertesting. Met online user feedback wordt de beleving en tevredenheid van de bezoeker achterhaald en wordt op basis van deze mening de webshop geoptimaliseerd. Wanneer usertesting wordt ingezet gaan we nog een stap verder in het achterhalen van het waarom. Met usertesting wordt aan de hand van scenario's, die aansluiten op de inzichtelijk gemaakte knelpunten, de bruikbaarheid van de webshop getoetst. Er kan doorgevraagd worden als een gebruiker bepaalde handelingen uitvoert en hierdoor kan op basis van feiten de totale gebruikerservaring achterhaald worden.
De inzichten die worden opgedaan in de analyse fases worden omgezet in directe optimalisaties of ideeën en hierop aansluitende oplossingen. De ideeën en oplossingen monden uit in A/B-test hypotheses en voorstellen. Maar hoe bepaal je welke mogelijke verbetering als eerste opgepakt gaat worden en welke de meeste impact oplevert? Wij maken hierbij gebruik van het PIE Framework.
PIE Framework
Het PIE Framework staat voor 'Potential, Importance & Ease', welke worden gebaseerd op basis van een score van 1 t/m 10. De potentie van een actiepunt wordt bepaald vanuit de inzichten voortkomend uit Google Analytics. Waar bevinden de grootste knelpunten zich binnen de webshop en welke type pagina's hebben dus het hoogste potentieel om verbetering te realiseren. Het belang van de aanpassing wordt op de waarde van het bezoek bepaald. Wat is het volume van het bezoek en hoe waardevol is dit bezoek? Type pagina's met waarde voor de klant en een significant volume zijn pagina's die een hoge score krijgen. Tenslotte maakt de mate van hoe gecompliceerd een aanpassing of testvariant is te realiseren het framework compleet.
De punten bij elkaar opgeteld bepalen de PIE score en zorgen dat de roadmap wordt opgesteld op basis van prioritering.
Datadriven acteren
Door op basis van prioritering te werken, worden ideeën datagedreven aangepakt en jouw product op basis van de meeste potentie geoptimaliseerd. De opmerking "Ik wil een oranje button op mijn webshop, want Coolblue doet het ook", is dus een aanname die berust op onderbuikgevoel en niet onderbouwd wordt op basis van feiten vanuit data. Hetgeen wat echt aansluit op de wensen van jouw bezoeker en jouw product zo optimaal mogelijk laat renderen, dat is wat het datadriven inzetten van conversie optimalisatie jou kan brengen. Een bezoeker bevindt zich gedurende het bezoek aan de webshop in één van de fases van de totale Customer Journey en vertoont hierin bepaald gedrag. Binnen deze reis in het koop- en klantproces heeft een bezoeker verschillende behoeftes en dient hier als organisatie zoveel mogelijk op ingespeeld te worden. Op deze manier kan een bezoeker worden gebonden aan je dienst of product. Door het datagedreven inzichtelijk maken van het bezoekersgedrag en de behoeften van je bezoekers die hierbij horen, worden optimalisaties op basis van feiten doorgevoerd in plaats van op onderbuikgevoel.
