Retencja utrzymująca się na niskim poziomie – badanie ankietowe przy użyciu Typeforma
Utrzymanie klienta jest niewątpliwie bardzo trudnym zadaniem – na rynku panuje ogromna konkurencja, a marki prześcigają się w udoskonalaniu swojej oferty. W związku z tym, w procesie lojalizacji kluczowym elementem nie jest już tylko sam produkt czy usługa. Konsumenci oczekują od marki czegoś więcej. Kiedy odsetek użytkowników witryny składający cykliczne zamówienia jest niski lub, co gorsza, drastycznie spada, musisz skutecznie zareagować.
W takiej sytuacji bardzo ważne jest to, aby poznać swoją faktyczną grupę odbiorców i dowiedzieć się, jakie są jej potrzeby. Ich umiejętne zaspokojenie będzie tożsame ze wzrostem odsetka klientów powracających. Jak sprawdzić, co zachęciłoby Twoich klientów do regularnych zakupów? Spytaj ich o to wprost! Doskonale sprawdzi się w tym przypadku Typeform – narzędzie, dzięki którego możesz w swojej witrynie osadzić wcześniej przygotowaną ankietę.
Zastosowaliśmy takie rozwiązanie u jednego z naszych klientów z branży beauty. Ankietę wypełniło ponad 8 tysięcy użytkowników witryny. Z wyników jednoznacznie wynikało, iż respondenci potrzebują wsparcia w wyborze odpowiednich kosmetyków do swojej codziennej pielęgnacji. Duży wybór asortymentu może sprawić, iż internauta poczuje się zagubiony i zacznie szukać wiedzy. jeżeli nie znajdzie jej w treściach publikowanych przez markę, opuści stronę i najprawdopodobniej zostanie przechwycony przez konkurencję, która inwestuje w edukację konsumenta. Wracając do badania – około 40% użytkowników strony zadeklarowało, iż posty na blogu i eksperckie artykuły pomogłyby im w doborze produktów, a blisko 35% ankietowanych chciałoby, aby w witrynie był dostępny asystent zakupowy.
Jak widać, Typeform jest świetnym narzędziem do pozyskania opinii użytkowników Twojej strony. Za jego pośrednictwem możesz spytać o cokolwiek chcesz, a zebrane dane wykorzystać do podjęcia skutecznych decyzji – skutecznych, bo będących realizacją potrzeb Twoich klientów.
Protipy:
- planując zestaw pytań, poruszaj się wokół Twojego problemu – celem pytań jest uzyskanie odpowiedzi, które wskażą kierunek jego rozwiązania,
- ankietę umieść na stronie w czasie, kiedy jest duży ruch – np. podczas trwania atrakcyjnej promocji,
- zachęć użytkowników do wypełnienia ankiety, oferując drobną nagrodę.
Duży ruch na stronie, ale relatywnie mała liczba zakupów – analiza danych Google Analytics 4 z uwzględnieniem elementów analizy UX
Popularnym problemem jest duża liczba użytkowników witryny przy jednocześnie niskim współczynniku konwersji e-commerce – czyli po prostu małej liczbie zakupów. W tej sytuacji proponuję sprawdzić dane w Google Analytics 4, które zlokalizują Twój problem. Następnie badanie możesz poszerzyć, by znaleźć możliwe przyczyny niekorzystnych statystyk.
U jednego z naszych klientów namierzyliśmy problem na etapie ścieżki do zakupu. W analizowanym okresie 100 737 użytkowników wyświetliło strony produktowe, ale tylko 9,2% tych osób dodało produkt do koszyka. Co więc powoduje, iż tak duży odsetek użytkowników witryny porzuca ścieżkę zakupową na etapie wyświetlenia produktu (90,8%)?
Czynników oczywiście może być wiele – lepsze ceny u innych sprzedawców czy mniej atrakcyjny program lojalnościowy, niż u konkurencji. Jednak mając dostęp do danych strony, warto skupić się na czynnikach, które są możliwe do udoskonalenia w szybkim czasie. Sprawdziliśmy zatem, jak wyglądają współczynniki odrzuceń w przypadku stron produktowych i okazało się, iż charakteryzują się bardzo wysokimi wartościami (80-95%). Oznacza to, iż osoby przeglądające te strony nie tylko nie dodają produktu do koszyka, ale i opuszczają z tego miejsca witrynę.
Co analizować dalej w takiej sytuacji? Z pewnością warto przeprowadzić analizę UX z uwzględnieniem konkurencji. Pozwoli to sprawdzić, czym Twoje strony produktowe różnią się od dobrze radzącej sobie konkurencji i wychwycić sprytne techniki perswazji, które możesz wdrożyć u siebie.
Protipy:
- analizując ścieżkę klienta do zakupu zwróć uwagę, czy badasz ścieżkę zamkniętą (konkretny scenariusz, w którym zdarzenia występują bezpośrednio po sobie) czy ścieżkę otwartą (zdarzenia nie muszą wystąpić bezpośrednio po sobie – patrzysz na większą liczbę użytkowników),
- kiedy znajdziesz niekorzystne statystyki w kilku miejscach, skup się na pojedynczych, małych obszarach po kolei – kiedy zajmiesz się wszystkim naraz, zapanuje chaos,
- sprawdzając najwyższe współczynniki odrzuceń dla konkretnych stron, pamiętaj o średniej ważonej – współczynnik odrzuceń o wartości 98% dla 10 sesji będzie miał dla Ciebie mniejsze znaczenie, niż ta sama wartość współczynnika odrzuceń dla 20 tysięcy sesji.
Mały popyt na produkty oferowane w cross sellingu – analiza sprzedażowa w Excelu oparta na danych sklepu
Cross selling to inaczej sprzedaż krzyżowa, czyli technika mobilizująca do zakupu produktów/usług, które stanowią uzupełnienie już wybranej przez klienta oferty. Przykładem cross sellingu będzie proponowanie zakupu myszki użytkownikowi witryny, który dodał do koszyka laptopa. Zabiegi tego typu mają skutecznie zwiększać średnią wartość zamówień, a także budować w kliencie świadomość bogatej oferty, w której przewidziano rozmaite potrzeby kupującego.
Często zdarza się jednak, iż proponowane towary nie cieszą się zainteresowaniem odwiedzających sklep online. A wydawałoby się przecież, iż skoro ktoś kupuje laptop, to z pewnością będzie potrzebował myszki. Co zrobić w takim przypadku? To kolejna sytuacja, w której przede wszystkim pierwszym krokiem powinna być właśnie analiza danych – danych zastanych, które posiadasz w swoim sklepie.
Moją propozycją jest wyeksportowanie wszystkich możliwych danych ze sklepu do Excela. Po tej czynności sprawdź, jakie masz wskaźniki do dyspozycji. Cennymi informacjami są przede wszystkim: wiek, płeć, lokalizacja, rodzaj/kategoria kupowanych produktów, lista zamawianych produktów, przynależność do programu lojalnościowego, częstotliwość zakupów czy kwota przeznaczana na zamówienia.
Dysponując takimi danymi, możesz posłużyć się tabelami przestawnymi i formułami, aby wyszukać pewne zależności, trendy czy zwyczaje. Podstawą udanej sprzedaży krzyżowej jest identyfikacja faktycznych potrzeb, dzięki której jesteś w stanie skutecznie realizować oczekiwania przeciętnego użytkownika witryny.
Protipy:
- przed przystąpieniem do analizy określ, czy chcesz zwiększyć sprzedaż bestsellerów, czy może zwiększyć popularność rzadko wybieranych produktów,
- eksportując dane do Excela, wybierz okres analizy nie mniejszy niż 1 rok – sprawdzisz, jakie produkty łączą ze sobą klienci powracający, czyli ci najbardziej wartościowi dla Twojej marki,
- podczas badania zwróć uwagę również na cechy wybieranych produktów w ramach jednego zamówienia. Czy coś je łączy? Pamiętaj o cechach: chemicznych (skład i adekwatności), organoleptycznych (np. smak, zapach) i estetycznych (np. kształt, styl).
Key takeaways
- Analiza danych to niezbędny etap w procesie reagowania na problemy w Twoim biznesie. Dzięki niej znajdziesz lokalizację problemu, dowiesz się jaka jest jego przyczyna i jak go rozwiązać.
- Jeśli Twoją witrynę e-commerce charakteryzuje niski odsetek klientów powracających, sprawdź, co zmobilizowałoby użytkowników do cyklicznych zakupów. Użyj w tym celu narzędzi, które umożliwiają osadzenie formularzy i ankiet na stronach www (np. Typeform). Dzięki analizie danych poznasz konkretne potrzeby potencjalnych klientów i wykorzystasz je do zwiększenia sprzedaży.
- Kiedy na Twojej stronie jest duży ruch, ale bardzo mały odsetek zakupów, przeanalizuj przepływ użytkowników na ścieżce zakupowej, jak i ich zachowanie na stronie. Użyj do tego danych z Google Analytics 4, a następnie rozwiń swoje badanie o elementy analizy UX. Dzięki analizie danych znajdziesz miejsca w swojej witrynie, które warto udoskonalić, aby zaangażować użytkowników do głębszego przeglądania strony i finalnie do zakupu.
- Gdy zauważasz mały popyt na produkty, które oferujesz w cross sellingu, przeprowadź analizę danych ze swojego sklepu. Posługując się tabelami przestawnymi i formułami znajdziesz konkretne zależności, podobieństwa, trendy czy zwyczaje. Analiza danych pomoże Ci uzupełnić ofertę o konkretną odpowiedź na faktyczne potrzeby Twoich klientów. Doprowadzi Cię to do zwiększenia wartości koszyka, jak i poziomu satysfakcji konsumentów.
- Potencjalnych problemów w e-commerce jest co najmniej tak dużo, jak samych narzędzi do analizy danych. Artykuł przedstawia jedynie 3 popularne case’y. Nie bój się odkrywać nowych możliwości, łącz różne źródła i narzędzia, eksploruj. To dzięki danym wzmocnisz skuteczność swojej strategii biznesowej.
