Konwersja – czym jest, mierzenie i zwiększanie

Konwersja to pojęcie bardzo często pojawiające się w kontekście sprzedaży. Szczególnie popularne jest w obszarze sprzedaży internetowej, tzw. e-commerce. Mówimy o optymalizacji konwersji, wskaźniku konwersji czy też ścieżce konwersji. Co te terminy oznaczają? Ten artykuł jest po to, aby to wyjaśnić. Wszystko, co powinieneś wiedzieć o konwersji, zebrane w jednym miejscu.

Co to jest konwersja?

Konwersja oznacza zajście określonego zdarzenia. Zwykle jest to sprzedaż produktu. Ale też pod pojęciem konwersji może kryć się szereg innych działań, które są realizowane przez potencjalnego klienta.

Wszystko zależy od branży i sprzedawanego produktu.  Ale niezależnie od możliwych różnic i specyfiki każdego rynku, każde zdarzenie traktowane jako konwersja ma pewne wspólne właściwości. Konwersje to działania, które:

• są zaplanowane przez sprzedawcę (nie mogą być przypadkowe);
• zostały wyraźnie zdefiniowane i są mierzalne w czasie;
• stanowią istotny krok w procesie sprzedaży (np. 1 osób na 100, która dokona takiego działania dokonuje zakupu).

Wskaźnik konwersji – jak liczyć?

Miarą konwersji jest tzw. wskaźnik konwersji. W swej najczęstszej formie jest to iloraz liczby złożonych zamówień w sklepie internetowym przez liczbę sesji – czyli ilość wizyt użytkowników na stronie w określonym czasie.

Jednakże wskaźnik konwersji, jak samo pojęcie konwersji, jest dosyć umowne. I może kryć się pod nim także m.in.:

• liczba sprzedanych sztuk produktu X podzielona przez liczbę unikalnych odsłon stron produktowych danego produktu;
• ilość zapisów do newslettera podzielona przez liczbę użytkowników, którzy odwiedzili określoną stronę (zwykle tzw. landing page);
• liczba użytkowników, która obejrzała film instruktażowy, spośród wszystkich użytkowników, którzy pojawili się na stronie;
• liczba użytkowników, którzy wnieśli opłatę za usługę, podzielona przez wszystkich użytkowników, którzy skorzystali z darmowego okresu próbnego.

Mierzenie konwersji – tunel sprzedażowy

Co biznes, to nieco inny procesy sprzedaży i strategia internetowa. Ale, aby móc nim skutecznie zarządzać, modelowane są ścieżki zakupu klienta (zwana też: tunelem zakupowym, ścieżką konwersji). Jak wiadomo zanim dojdzie do finalnej sprzedaży, klient przechodzi przez pewne etapy. Jest ich zwykle 3-5. To kolejne kroki w drodze do konwersji.

W przypadku większości sklepów internetowych ścieżka konwersji wygląda mniej więcej tak:

• najpierw potencjalny klient wchodzi na stronę,
• następnie odwiedza stronę produktową z opisem oferty i ceną,
• później musi on wykonać jakąś czynność, np.: dodać produkt do koszyka zakupowego, wypełnić formularz,
• po dodaniu do koszyka, powinno nastąpić wybranie metody płatności, dostawy oraz zatwierdzenie zamówienia.

Wszystkie te działania są swego rodzaju kamieniami milowymi (używając terminologii projektowej) w procesie sprzedaży. A każde takie przejście do kolejnego kroku sprzedaży jest zwane właśnie konwersją. Część użytkowników przechodzi, a część odpada i nie pojawia się w kolejnym kroku.

Ale jak wspominałem wcześniej, najczęściej patrzy się tylko na ostatni etap – czyli odnosi się liczbę zatwierdzonych zamówień do liczby sesji. Tak jet po prostu najłatwiej. Później jeszcze ewentualnie weryfikuje się liczbę faktycznie opłaconych i zrealizowanych transakcji.

Co wpływa na poziom konwersji?

Zależnie od branży, finalnego produktu oraz kształtu procesu sprzedaży, na wartość konwersji może wpływać szereg czynników. Ale prawie zawsze najważniejszym z nich będzie cena.

Oprócz niej możemy wyróżnić także następujące czynniki:

• grupę docelową klientów oraz ich specyfikę,
• umiejętność dotarcia do nich,
• rozkład klientów na etap w ich procesie decyzyjnym,
• okres w roku (sezonowość sprzedaży),
• siła marki,
• wygląd strony internetowej i jej dostosowanie do procesu sprzedaży,
• tzw. UX całego procesu,
• dodatkowe koszty (np. dostawy, niezbędnych akcesoriów),
• rodzaj urządzenia, z którego korzysta klient (laptop lub komórka), itd.

Dlatego jeśli mowa o mierzeniu konwersji należy rozbijać finalny wskaźnik, na sumę jego poszczególnych elementów. Zwykle odbywa się to w podziale na źródła ruchu – czyli ze względu na sposób pozyskania użytkownika na stronę. Analizuje się ich rozkład, specyfikę, koszt, poziom konwersji na każdym z nich.

Rodzaje konwersji

Osoby dokonujące transakcji spędzają na stronie nawet 10 razy więcej czasu niż inni użytkownicy. Przeglądają oni poszczególne zakładki, weryfikują ofertę w innych serwisach, powracają kilkukrotnie do sklepu z innych źródeł. Dlatego, aby lepiej analizować konwersję oraz poznać co i jaki ma na nią wpływ, bada się również: mikrokonwersje oraz konwersje wspomagane.

Mikrokonwersje

W zależności od złożoności podejmowanych działań marketingowych możemy wyodrębnić szereg pojedynczych zdarzeń – punktów styku, które pośrednio przyczyniają się do finalnej konwersji. Są to tzw. mikrokonwersje.

Mogą nimi być .m.in.: przeczytanie komentarzy i opinii o produkcie, obejrzenie filmu demonstracyjnego, pobranie pliku PDF z poradnikiem, zapisanie się do newslettera, itd. Oczywiście każde z tych zdarzeń musi być zaprojektowane w ten sposób, aby zachęcać klienta do dalszych działań zmierzających do konwersji.

Analiza mikrokonwersji to w dużym stopniu rozszerzenie analityki poza tzw. makrokonwersje. O ile te drugie dotyczą zwykle 1-4 użytkowników na 100, o tyle te pierwsze pozwalają lepiej zrozumieć zachowanie pozostałych użytkowników. W tym przede wszystkim pomagają wyjaśnić stopień zaangażowania poszczególnych użytkowników na stronie.

Śledzenie mikrokonwersji odbywa się poprzez zdefiniowanie zdarzeń lub celów w Google Analytics. Przykład takich ustawień przedstawiony jest na powyższej grafice. Dzięki tym ustawieniom można poznać ścieżkę podróży klienta po stronie.

Konwersje bezpośrednie oraz konwersje wspomagane

Mierzenie konwersji w podziale na źródła ruchu nastręcza szereg problemów. Z jednej strony w Google Analytics mamy gotowe wyliczenie przypisane do kanału, a z drugiej musimy mieć z tyłu głowy, że na końcową konwersję wpływ mają także wcześniejsze interakcje klienta z marką.

Domyślnie w Google Analytics do konwersji przypisuje się ostatnie źródło ruchu, które nie jest „directowym” wejściem na stronę (tzw. last non-direct session). Są to tzw. konwersje bezpośrednie.

Jednakże przed tą sesją użytkownik, który skonwertował, mógł pojawić się za stronie, za pomocą różnych źródeł ruchu, np.: przekliku z reklamy bannerowej, z wyszukiwarki internetowej, poprzez kliknięcie na link zawarty w artykule sponsorowanym. Każda z tych interakcji miała swój wpływ na finalną decyzję o zakupie, ale nie była tą ostatnią, do której została przypisana konwersja. Są to tzw. konwersje wspomagane.

Jak zwiększać konwersję?

Tematyka optymalizacji wskaźnika konwersji to bardzo szeroka dziedzina. Obejmuje ona szereg obszarów funkcjonowanie e-commerce oraz powiązania między nimi. W jednym z wcześniejszych wpisów przedstawiłem listę 25 elementów do optymalizacji w sklepie internetowym. Opisane zostało tam dosyć obszernie zagadnienie optymalizacji konwersji na stronie internetowej – zachęcam do lektury.

Zwiększanie konwersji w dużej mierze polega na wdrażaniu najlepszych standardów (benchmarków) funkcjonujących na rynku handlu internetowego oraz samodzielnym testowaniu nowych rozwiązań.

Zachowanie użytkowników na stronie jest zazwyczaj nieprzewidywalne. I działanie, które z zamierzenia miało poprawić konwersji, w ostatecznym rozrachunku może się okazać, że je pogorszyło. Dlatego tak ważna jest realizacja prostszych testów A/B celem sprawdzenia pomysłu, zanim się go całościowo wdroży na stronie.

Optymalizacja konwersji to nieustanne działania wspomagane analityką. Zarówno sama analityka bez późniejszych działań, jak i same działania bez analityki, mało co zmieniają.

Jak oceniać poziom konwersji?

Wskaźnik konwersji jako samodzielny miernik praktycznie nic nie mówi o stanie sklepu internetowego lub też skuteczności działań marketingowych. Dopiero zestawienie tego miernika z innymi danymi pozwala na rzetelną ocenę efektywności sklepu.

Bo czym innym jest wskaźnik konwersji na poziomie 5% w sklepie z tanimi kosmetykami, a czym innym w sklepie z luksusową biżuterią na poziomie 0,4%. A nawet analizując podobne sklepy ze zbliżonym asortymentem i cenami, inaczej ocenimy sklep, w którym średni koszt pozyskania zamówienia wynosi 20 zł, a w innym 43 zł.

Aby oceniać konwersję należy wziąć pod uwagę kilka czynników, m.in.: średnią wartość koszyka, źródła ruchu, koszty pozyskania klienta, kategorię cen, kategorię produktów, sposób rozliczeń z afiliantami.

Dla sklepów internetowych oferujących różnorodne produkty w cenach od 5 zł do paru tysięcy, trudno uśredniać ten wskaźnik. A tym bardziej porównywać z innymi sklepami bez odpowiedniej wiedzy na temat ich polityki handlowej.

Średni poziom konwersji – ile wynosi?

Różnice między wskaźnikiem konwersji (w rozumieniu sprzedaż podzielona przez liczbę sesji) pomiędzy sklepami mogą być ogromne. W Internecie można znaleźć zestawienia pokazujące średni wskaźnik konwersji w podziale na branże lub źródła ruchu. Ale należy patrzeć na te wielkości z ostrożnością.

Po pierwsze są to zwykle wartości średnie dla rynku amerykańskiego. Po drugie każdy sklep może mieć inną politykę – szeroko pozyskiwać ruch lub targetować ofertę do określonych odbiorców.

Przytaczam poniższe zestawienia średnich wartości konwersji (Ecommerce Benchmark – średni wskaźnik konwersji), żeby zobrazować bardziej rząd wielkości, a nie po to by bezpośrednio się odnosić do tych poziomów. Bo jak już wcześniej wspomniałem, sklep osiągający średni poziom konwersji na poziomie 3%, wcale nie musi być lepszy (tj. rentowny, perspektywiczny, efektywny) od tego, który ten wskaźnik ma na poziomie 1%.

Jak widać same różnicę pomiędzy źródłami ruchu mogą być bardzo znaczące. To co można zauważyć z tej tabelki to prosta zależność, że za dużymi wolumenami ruchu, niekoniecznie idzie konwersja. Natomiast kanały bazujące na ograniczonej liczbie potencjalnych odbiorców, ale lepiej sprofilowanych (np. baza newsletterowa), z reguły mają lepszy średni wskaźnik konwersji. Zatem w zależności od wybranej strategii online, sklepowi niekoniecznie musi zależeć na optymalizacji wskaźnika konwersji.