Choć slogan mówiący o tym, że dane są złotem XXI wieku, większość z nas słyszała przynajmniej raz, to nie wszyscy wiedzą, że przedsiębiorcy na analizę poświęcają średnio jedynie 5% swojego czasu. Mało jak na tak szlachetny kruszec. Istnieją jednak sprawdzone sposoby na mierzenie efektywności produktów cyfrowych we wszystkich fazach ich życia. I zamiast czasu, wykorzystują automatyzację.
Dane (na temat danych) nie kłamią. Pozytywny UX w e-commerce to 3x więcej wizyt klienta. Ponadto PWC ustaliło, że 32% klientów opuściłoby swój love brand, po zaledwie jednym złym doświadczeniu. Nie ma więc wątpliwości, że frustracje użytkowników decydują o sukcesach i porażkach naszych biznesowych przedsięwzięć. Jak możemy je mierzyć?
Frustracje w liczbach
Kwantyfikacja emocji to stosunkowo młoda dziedzina. Tłumaczenie tych emocji na decyzje biznesowe to podstawa bycia data-driven. Jakie zatem czynniki opisują doświadczenia w analityce produktowej?
Dla każdej ścieżki jaką pokonują twoi klienci możesz mierzyć poziom ich frustracji / screen: cux.io
Przybliżanie (zoom). Użytkownicy powiększają widok, aby przyjrzeć się elementom strony, które wydają się zbyt małe lub nieczytelne na urządzeniach mobilnych. „Nieczytelny” może oznaczać wiele rzeczy, najbardziej oczywiste to zbyt mały tekst lub obrazy, których nie można powiększyć (np. aby przyjrzeć się fakturze ubrań w twoim sklepie internetowym).
O czym świadczy zoomowanie?
- Użytkownicy potrzebują lepiej przyjrzeć się grafikom prezentowanym na Twojej stronie.
- Tekst na stronie jest nieczytelny – za mała, za duża, nieczytelna czcionka, za niski/duży kontrast itp.
- Strona nie jest przystosowana do wyświetlania na urządzeniach mobilnych – użytkownicy muszą wtedy powiększyć lub pomniejszyć widok, aby zobaczyć całą treść.
- Checkboxy są za małe, aby użytkownicy mogli je zaznaczyć na urządzeniach mobilnych.
Rage click. „Kliknięcia wściekłości” pokazują miejsca, w które wielokrotnie klikają użytkownicy, nie otrzymując żadnej reakcji. Krótko mówiąc, rage clicki to zapisy frustracji użytkowników. Jeśli je zignorujesz, ryzykujesz zwiększenie rotacji klientów. Kiedy zauważysz wściekłość podczas wizyt, wykorzystaj te dane do ustalenia priorytetów przyszłych prac projektowych i rozwojowych.
Po co śledzić rage clicki?
- Dzięki frustracji wyłapiesz niedoskonałości projektowe i błędy w implementacji swojej strony.
- Zidentyfikujesz miejsca, które wprowadzają odwiedzających w błąd (fragmenty tekstu, które wyglądają jak linki; obrazy, które wyglądają jak banery).
- Znajdziesz tzw. dead linki lub przyciski, które nie działają.
- Sprawdzisz, czy wydajność Twojej witryny pogarsza wrażenia użytkownika.
- Zbadasz obrazy osadzone w Twojej witrynie (sprawdzisz, czy są zoptymalizowane, prześledzisz częściowo załadowane obrazy itp.).
Rage key press. Wiesz już, w jakim stanie komputerowej furii ludzie zaczynają zwracać się w stronę rage clicków. Rage key pressing to po prostu kolejny poziom frustracji. Występuje, gdy ludzie szybko i chaotycznie naciskają wiele klawiszy na klawiaturze. Są to liczne, szybkie, częste i chaotyczne naciśnięcia klawiszy w różnych miejscach na stronie, sugerujące frustrację użytkownika.
Odświeżanie (refresh). Odświeżanie jako oznaka pogorszenia jakości następuje, gdy ktoś ponownie ładuje stronę zaraz po jej załadowaniu lub ładuje ją ponownie w bardzo krótkich odstępach czasu.
O czym mówi ci ciągłe odświeżanie strony?
- Niektóre elementy strony nie zostały załadowane poprawnie lub w ogóle (np. zdjęcia, grafiki, linki itp.).
- Odwiedzający mają nadzieję zobaczyć źle umieszczone lub nierówne części strony we właściwym miejscu.
- Strona ładuje się zbyt wolno.
Chaotyczne ruchy myszą. Użytkownicy wykonują wiele ruchów myszką podczas jednej wizyty. Poruszają kursorem w różnych kierunkach. Często podąża on za ich wzrokiem, gdy czytają tekst. Zobaczysz to idealnie, przeglądając nagrania wizyt. Kiedy ślad kursora wydaje się nie podążać logiczną ścieżką lub nie wskazuje na konkretną przemyślaną podróż w stosunkowo krótkim czasie, zaczynamy oznaczać go jako ruch chaotyczny.
O czym świadczą chaotyczne ruchy myszą?
- Użytkownicy są zdezorientowani lub zagubieni (być może ścieżki, które dla nich zaprojektowałeś, nie są intuicyjne).
- Użytkownicy próbują zmusić się do większego skupienia (być może tekst na twojej stronie jest zbyt skomplikowany lub niejasny).
Jak zmierzyć (istotne) frustracje?
Określ cel
Wiele – choć chciałoby się powiedzieć większość – firm pracuje na danych, aby uzasadniać podejmowane przez siebie decyzje. Nie tędy droga do data-driven dobrobytu! Mądra analityka powinna być dla nas narzędziem do podejmowania, nie argumentowania decyzji. Aby przynosiła efekty, musi być prowadzona w kontekście celu biznesowego.
Cel biznesowy powinien być określony jak najbardziej szczegółowo — będzie on bowiem wyjściową do określenia celów analitycznych. Chcąc uzyskać jak najbardziej wartościowy obraz danych, warto podzielić swoje cele analityczne na mniejsze segmenty i skupić się na całych sekwencjach, nie pojedynczych zdarzeniach.
Aby zobaczyć pełen kontekst danych skupiaj się na pełnych ścieżkach użytkowników.
Przykład? Osiągniętym celem dla twojego biznesu e-commerce będą wizyty zakończone sprzedażą. Aby więc narzędzie analityczne mogło je dla ciebie wyłapać, każ mu – zamiast wyłapywania użytkowników, którzy dodali przedmioty do koszyka – śledzić ścieżkę koszyk->checkout->thank you page. W ten sposób nie tylko wyodrębnisz wizyty konwertujące od niekonwertujących, ale również przyjrzysz się naturalnym ścieżkom użytkowników.
Ponadto pamiętaj o tym, żeby nie traktować celów jako lejków. Zdecydowanie lepiej sprawdzą się w tej roli ścieżki. Z czego to wynika? Użytkownicy bardzo rzadko idą do konwersji zaprojektowaną przez nasz drogą. Często ich motywacja zakupowa przychodzi dopiero z kolejną wizytą, a proces dochodzenia do sprzedaży nie jest linearny. Warto wziąć to pod uwagę badając ich doświadczenia z produktem.
Naturalne flow użytkownika rzadko pokrywa się z wcześniej zaprojektowaną dla niego ścieżką. W większości przypadków wizyty klientów są bardziej „chaotyczne”.
Filtruj
Filtrowanie danych pozwala rozszerzyć kontekst analityczny i szybko wyłapać błędy lub problematyczne miejsca na stronie. Załóżmy, że Twoim celem jest zwiększenie sprzedaży na urządzeniach mobilnych. W narzędziu analitycznym widzisz, że: tak, ruch mobile rośnie, ale sama sprzedaż wciąż dzieje się jedynie na desktopach. Dlaczego? Po przefiltrowaniu wizyt z telefonów, z różnych systemów operacyjnych i przejrzeniu nagrań, zobaczysz, że użytkownicy iOS nie mogą załadować strony koszyka (refreshing), a Androidy nie mogą wypełnić formularza wysyłki (rage clicks). Czas zakasać rękawy i naprawić te niedociągnięcia.
Niestandardowe filtry dla nagrań pozwolą ci zaoszczędzić czas i szybciej dochodzić do wniosków. Możliwości jest mnóstwo – możesz wybierać między stronami wejścia i wyjścia, czasem trwania, zaangażowaniem w określone dni i godziny, liczbą poprzednich wizyt, językami i urządzeniami użytkowników oraz wieloma innymi zmiennymi. Pamiętaj, aby po wybraniu konkretnej konfiguracji filtra zapisać ją w segment – dzięki temu nie będziesz musiał za każdym razem ręcznie wybierać określonych danych.
Filtrowanie danych – oraz zapisywanie ich w segmenty – nie tylko skraca czas potrzebny do przeprowadzenia analizy, ale również pozwala odkryć kolejne konteksty analityczne. / screen: cux.io
Szukaj wzorców
Często spotykamy się z twierdzeniem, że analityka wymaga dużo czasu. Ciężko z tym polemizować. Jednak analiza danych z wykorzystaniem automatyzacji, filtrowaniem i skupieniem się na kontekście celów może być naprawdę błyskawiczna. Aby ją zdecydowanie przyspieszyć, warto skupić się na szukaniu wzorców zachowań, zamiast fiksowaniu się na pojedynczych frustracjach użytkowników.
W czym pomogą ci wzorce? Na początek przefiltruj ścieżki i przeanalizuj zachowania klientów, którzy dokonali konwersji, czyli osiągnęli określony cel. Następnie zrób to samo z wizytami, które konwersją się nie zakończyły. W ten sposób zobaczysz, w jakie pułapki wpadają użytkownicy, gdzie rodzą się ich frustracje oraz w jaki sposób możesz zacząć zapobiegać im w przyszłości.
Dla uzyskania miarodajnych wyników należy skupiać się na całym ruchu, nie tylko na wizytach prowadzących do osiągnięcia celu.
Doświadczeni analitycy będą w stanie wyłapać wzorce już po obejrzeniu kilku nagrań czy przeanalizowaniu kilku heatmap. Początkujący będą prawdopodobnie potrzebowali obejrzeć ich kilkanaście/dziesiąt. Jednak nie ma co panikować – praktyka czyni mistrza!
