Tóth Nóra posztja a viselkedéselemzés miértjeiről és hogyanjairól.
Annak ellenére, hogy a webanalitikai képességek napról napra fejlődnek, és egyre szélesebb tárházat biztosítanak számunkra weboldalunk vagy applikációnk elemzéséhez, egy analitikai szoftver önmagában még mindig nem képes számos kérdésre választ adni. Például arra, hogy az oldal hol téveszti meg és ösztönzi téves kattintásra a felhasználóinkat, vagy mi az, ami miatt egy adott oldalt újra és újra betölt a felhasználók egy csoportja (mondjuk akik iOS operációs rendszert használva az okostelefonjukról nézik oldalunkat). A példák sorát még bőven lehetne folytatni. Ezért amellett, hogy pontosan és részletesen mérjük weboldalunkat vagy applikációnkat egy webanalitikai szoftver segítségével, valamilyen hőtérképes eszközt is célszerű implementálunk, hogy lehetőségünk legyen felületeinket más szemszögből is kielemezni, és válaszokat kapjunk a miértekre.
Mi is az a viselkedéselemzés?
Ez egy viszonylag tág fogalom a digitális világban. Én úgy összegezném, hogy a viselkedéselemzés kvalitatív és kvantitatív megfigyelés arról, hogy az ügyfelek hogyan lépnek kapcsolatba vállalkozásoddal. Ehhez számos eszközt használhatsz, mint hőtérképes eszközök, kvalitativ kutatás, kérdőívek, hogy csak egy párat említsek.
A viselkedéselemzésnek ugyan csak egy része az, hogy hőtérképes eszközöket alkalmazunk, de jelen cikkben erre koncentrálunk, mert ez a legkönnyebben optimalizálási stratégiákba illeszthető megoldás.
Hogyan kapcsolódik a viselkedéselemzés a webanalitikához?
Én azt mondanám, a kettő kiegészíti egymást. Egy megalapozott CRO (conversion rate optimization) stratégiával rendelkező vállalkozás megpróbál minél több aspektusból adatot gyűjteni, és ezek kielemzésével optimalizálni marketing tevékenységét. A viselkedéselemző szoftverek egyébként számos területre szállíthatnak inputot, legyen szó konverzióoptimalizálásról, fejlesztésről, SEO-ról vagy UX-ről. Az alkalmazásban lévő szoftvereid tudását akkor tudod a legteljesebb mértékben kihasználni, ha ezek az elemzési munkádban kapcsolódnak egymáshoz.
Mondok egy példát: csinálsz egy negyedéves elemzést a webanalitikai adataidat felhasználva, melyből azt látod, hogy látványosan megnőtt egy bizonyos landing page-ed látogatottsága. Azonban konverziós arányban elmarad az előző kampányodnál alkalmazott céloldalétól. Mélyebbre ásol, és azt látod, hogy az alacsony konverziós arányt egy bizonyos eszközről (operációs rendszer, készülék típus, böngésző verzió, stb.) érkező felhasználók okozzák. Mivel recordingokat folyamatosan futtatsz (😉), a hőtérképes eszközöd felületén rászűrsz azokra a felvételekre, melyek erről a bizonyos oldalról indultak (vagy érintették ezt az oldalt), és tovább szűkíted a kérdéses eszköz paramétereivel. Az így kapott felvételeket kielemezve megpróbálod azonosítani azt a dolgot, ami eltereli ezeket a felhasználókat a konvertálástól vagy épp megnehezíti dolgukat, az oldal használatát. Ezek után általában kétféleképp dolgozhatsz az optimalizáláson: vagy egy egyértelműen megváltoztatandó dolgot kapsz, vagy pedig azonosítod a problémát, de nem tudhatod előre a jó megoldást. Ez utóbbinál kezdhetsz bele AB vagy multivariáns tesztek futtatásába, hogy adatalapon tudj dönteni a helyes útról.
Sokszor inkább maraton, mint sprint futás
Előfordul, hogy egy-egy recording vagy hőtérkép vizsgálatakor úgy érezzük, aranyat találtunk, de hidd el, ez a ritkább eset. Viszont CRO szakemberként tudjuk, hogy ahogy egy weboldal sincs soha kész, úgy az optimalizálási munka sem ér véget soha. Mindig lehet új dolgot tesztelni, mindig lehet mélyebbre ásni az adatokban, új eszközt kipróbálni. Ez így van a viselkedéselemzés kapcsán is. Én azt szoktam mondani, hogy amint megvannak a weboldalad vagy applikációd minimális mérései, válassz ki egy megfelelő hőtérképes szoftvert és implementáld, hadd kezdjenek ott is gyűlni az adatok mielőbb. Kincs lehet ez olyankor, amikor az analitikában találsz valamit, de a probléma okára ott nem jössz rá, és átugorva a Hotjarba, Lucky Orange-ba vagy SessionCambe (és még jócskán folytathatnánk a sort…) kapásból több száz recordingod van, amik érintik a problémás területet, és így egy kis további elemzéssel akár meg is lesz válaszod a “miért”-re.
