Twoi odwiedzający nie są tacy sami. Osoba z telefonu zachowuje się inaczej niż osoba z komputera. Odwiedzający z płatnych wyników wyszukiwania zachowuje się inaczej niż z organicznych. Powracający inaczej niż ktoś, kto jest pierwszy raz. Cenny klient inaczej niż przypadkowy przeglądający. Mimo to większość analiz zachowań traktuje wszystkich tak samo. Patrzysz na średnią głębokość przewijania. Średni czas sesji. Średnią liczbę kliknięć. Te średnie ukrywają prawdę. Segment z telefonów może zachowywać się zupełnie inaczej niż segment z komputerów. Średnia zasłania rzeczywistość. Segmentacja odwiedzających dzieli analitykę zachowań na grupy. Analizujesz telefony osobno od komputerów. Nowych odwiedzających osobno od powracających. Płatne wyniki wyszukiwania osobno od organicznych. Taki podział odkrywa wzorce niewidoczne w danych zbiorczych. Osoby z telefonów mogą porzucać formularze, a osoby z komputerów nie. Nowi odwiedzający mogą potrzebować innych treści niż powracający. Odwiedzający z płatnych wyników mogą mieć większą intencję zakupu niż z organicznych. Segmentacja zamienia analitykę zachowań z grubych kresek w precyzyjne wnioski.
Ten artykuł wyjaśnia, jak działa segmentacja odwiedzających i dlaczego ma znaczenie w analizie zachowań.
Co oznacza segmentacja odwiedzających
Segmentacja odwiedzających dzieli odbiorców na grupy według cech. Typ urządzenia. Źródło ruchu. Lokalizacja. Pierwszy raz kontra powracający. Typ przeglądarki. System operacyjny. Status klienta. Segmenty mogą opierać się na każdym wymiarze, który ma znaczenie dla Twojej firmy.
Po segmentacji analizujesz zachowanie osobno dla każdego segmentu. Tworzysz mapy cieplne tylko dla osób z telefonów. Nagrania sesji tylko dla odwiedzających z płatnych wyników wyszukiwania. Porównujesz zachowanie między segmentami. To porównanie odkrywa wzorce typowe dla segmentu.
Segmentacja zmienia analitykę z jednakowej dla wszystkich w dopasowaną. Widzisz, że konwersja jest ogólnie niska, ale wysoka w jednym segmencie. Ten wniosek zmienia strategię. Zamiast ogólnej optymalizacji skupiasz się na segmencie, który sobie nie radzi.
Segmentuj według typu urządzenia
Osoby z telefonów i komputerów korzystają ze strony inaczej. Na telefonie nie ma najechania kursorem. Dotyk różni się od kliknięcia myszą. Ekrany telefonów są mniejsze. Osoby z telefonów mogą przewijać więcej, by zobaczyć całą treść. Osoby z komputerów mogą polegać na wzrokowym skanowaniu.
Mapy cieplne dla poszczególnych urządzeń odkrywają te różnice. Mapa kliknięć z komputerów pokazuje jeden wzorzec. Mapa z telefonów inny. Miejsca, w które klikają osoby z komputerów, nie muszą być miejscami klikanymi na telefonach.
Zrozumienie różnic między urządzeniami pomaga zoptymalizować każde z nich. Strona dopracowana pod mysz może zawodzić na telefonie. Optymalizacja pod telefony poprawia ich obsługę bez szkody dla komputerów.
Segmentuj według źródła ruchu
Odwiedzający z płatnych wyników wyszukiwania mają inną intencję niż z organicznych. Szukali czegoś konkretnego i kliknęli płatną reklamę. Kieruje nimi cel. Odwiedzający z organicznych wyników mogli trafić przypadkiem. Przeglądają.
Analizy zachowań dla każdego źródła odkrywają te różnice. Odwiedzający z płatnych wyników mogą przewijać od razu do cennika. Z organicznych mogą zwiedzać całą witrynę. Pierwsi mogą mieć wysoką konwersję. Drudzy niską.
Zrozumienie różnic między źródłami pomaga zoptymalizować każde z nich. Odwiedzający z płatnych wyników potrzebują szybkich odpowiedzi. Z organicznych mogą potrzebować wiedzy. Projektuj strony inaczej dla różnych źródeł.
Segmentuj według statusu odwiedzającego
Osoby odwiedzające stronę pierwszy raz potrzebują wprowadzenia. Nie znają Twojego produktu. Powracający go znają. Potrzebują skrótów. Potrzebują zaawansowanych funkcji.
Osobna analiza zachowań nowych i powracających odwiedzających odkrywa te wzorce. Nowi mogą zwiedzać wszystko dokładnie. Powracający mogą iść prosto do funkcji. Nowi mogą klikać pomoc. Powracający mogą ją pomijać.
Zrozumienie tych różnic pomaga dopasować doświadczenie. Ktoś, kto pierwszy raz trafia na stronę główną, może zobaczyć treści wprowadzające. Osoba powracająca może zobaczyć zaawansowane funkcje. Segmentacja umożliwia personalizację.
Segmentuj według lokalizacji
Odwiedzający z różnych krajów zachowują się inaczej. Różnice językowe wpływają na interakcję. Różnice kulturowe wpływają na preferencje. Różnice stref czasowych wpływają na to, kiedy odwiedzają stronę.
Analiza zachowań według lokalizacji odkrywa te wzorce. Odwiedzający z jednego kraju mogą mieć wysoki współczynnik odrzuceń. Z innego mogą dobrze konwertować. Wzorce geograficzne pokazują, gdzie skupić optymalizację.
Segmentacja geograficzna pomaga też w lokalizacji treści. Czy tłumaczyć stronę dla danego regionu? Dane o zachowaniu pomagają zdecydować. Jeśli wielu odwiedzających z regionu szybko odchodzi, może pomogłoby tłumaczenie.
Porównuj segmenty, by znaleźć szanse
Siłą segmentacji jest porównanie. Telefony konwertują na poziomie 2 procent. Komputery na poziomie 5 procent. Ta różnica to szansa. Obsługa na telefonie jest zepsuta. Napraw ją, a konwersja na telefonach może zbliżyć się do tej z komputerów.
Odwiedzający z organicznych wyników przewijają na 40 procent. Z płatnych na 60 procent. Dlaczego? Odwiedzający z płatnych wyników mają większą intencję. Chcą więcej informacji. Organiczni mogą być mniej zainteresowani. Zrozumienie przyczyny umożliwia optymalizację.
Porównanie segmentów zamienia analizę w działanie. Nie widzisz tylko liczb. Widzisz luki. Luki wyznaczają priorytety.
Najczęstsze pytania
Jak segmentować dane o zachowaniu, by optymalizować osobno telefony i komputery?
Utwórz osobne mapy cieplne, nagrania i analizy przepływu dla telefonów i komputerów. Porównaj, gdzie odwiedzający klikają, przewijają i odchodzą na każdym urządzeniu. Osoby z telefonów mogą mieć kłopot z formularzami, a z komputerów nie. Albo na telefonie głębokość przewijania może być większa, bo okno jest mniejsze. Te wnioski dla urządzeń podpowiadają poprawki UX na telefonach. Nie zakładaj, że optymalizacje z komputera zadziałają na telefonie. Dane często pokazują coś innego. Dzięki kreatorowi stron WEMASY możesz to ustawić bezpośrednio na swojej stronie.
Czym różni się segmentacja nowych i powracających odwiedzających?
Nowi odwiedzający zwiedzają stronę, by zrozumieć Twoją ofertę. Mogą czytać dużo, klikać wiele stron i oglądać wiele produktów. Powracający znają produkt i przychodzą z konkretnym celem. Mogą iść prosto do kasy albo pominąć treści wprowadzające. Osobna analiza tych segmentów pokazuje, że potrzebują innych doświadczeń. Nowym pomagają treści edukacyjne i czytelna nawigacja. Powracającym skróty i zaawansowane funkcje.
Jak wykorzystać segmentację według źródła ruchu do poprawy stron docelowych?
Utwórz osobne analizy zachowań dla każdego źródła ruchu. Odwiedzający z płatnych wyników, którzy klikają reklamę, mają wysoką intencję. Prawdopodobnie od razu przewiną do cennika. Odwiedzający z organicznych wyników mogą mieć niską intencję. Mogą przeglądać bloga, zanim zaczną myśleć o zakupie. Różne źródła potrzebują różnych stron albo innej kolejności sekcji. Strona docelowa dopracowana pod płatne wyniki może nie działać dla ruchu organicznego.
Czy w analityce zachowań mogę segmentować według wartości klienta w czasie?
Tak. Jeśli w analityce potrafisz rozpoznać cennych klientów, segmentuj zachowanie według wartości klienta. Obserwuj cennych klientów, by zobaczyć, jaką ścieżką idą. Jakie strony odwiedzają. Jak z nich korzystają. Cenni klienci często idą określoną ścieżką. Powtórzenie jej dla innych odwiedzających może zwiększyć ich wartość w czasie. Ten wniosek jest mocny, ale wymaga najpierw rozpoznania cennych klientów.
Czy segmentować dane o zachowaniu według typu przeglądarki?
Tylko jeśli podejrzewasz problemy związane z przeglądarką. Zachowanie większości odwiedzających jest podobne w różnych przeglądarkach. Użytkownicy Safari zachowują się podobnie jak użytkownicy Chrome. Segmentacja według przeglądarki tworzy małe grupy z mniej wiarygodnymi danymi. Segmentuj tak tylko wtedy, gdy masz dowody na problemy konkretnej przeglądarki, np. niedziałające funkcje w Safari.
Ile segmentów analizować, zanim optymalizacja zacznie przytłaczać?
Zacznij od trzech do pięciu kluczowych segmentów. Typ urządzenia. Źródło ruchu. Status odwiedzającego. Te segmenty zwykle pokazują największe różnice w zachowaniu. Przeanalizuj je najpierw. Gdy zoptymalizujesz podstawowe segmenty, dodaj kolejne, jeśli wzorce nie są jasne. Nie dziel danych na zbyt wiele małych segmentów. Małe segmenty mają niewiarygodne dane. Skup się na segmentach na tyle dużych, by widać było wyraźne wzorce.