Nagrywanie sesji działa. Ale jak. Jak wygląda prawdziwe wdrożenie. Jakie wyniki osiągają prawdziwe zespoły. Studia przypadku pokazują drogę od wdrożenia do wyników. Sklep internetowy odkrywa dzięki nagraniom, że klienci porzucają kasę na telefonach. Ogląda siedemdziesiąt sesji mobilnych. Ustala, że odwiedzający wahają się właśnie przy wyborze między kartą a płatnością przez portfel online. Dodaje płatność portfelem mobilnym. Konwersja na telefonach rośnie z 1,2 procent do 1,8 procent. Roczny wpływ na przychód to czterysta dwadzieścia tysięcy dolarów. Produkt SaaS ogląda nagrania wdrożenia. Odkrywa, że nowi użytkownicy spędzają dwanaście minut, klikając po panelu w poszukiwaniu przycisku eksportu. Przenosi przycisk z zagnieżdżonego menu na główny pasek narzędzi. Wykorzystanie funkcji rośnie z ośmiu do dwudziestu trzech procent nowych użytkowników. To nie są przykłady teoretyczne. To prawdziwe wyniki zespołów, które wdrożyły to poprawnie. Nagrania sesji dają wyniki, gdy proces jest zdyscyplinowany. Studia przypadku to potwierdzają. Różnica między zespołami, którym nagrania się udają, a tymi, którym nie, to rygor wykonania. Właściwe narzędzie ma znaczenie. Właściwa struktura zespołu ma znaczenie. Właściwy proces pomiaru ma znaczenie. Najważniejsza jest jednak właściwa dyscyplina. Zespoły, które oglądają nagrania celowo, dokumentują ustalenia, testują zmiany i mierzą wyniki, odnoszą sukces konsekwentnie.
Ten artykuł omawia studia przypadku nagrań sesji i prawdziwe wyniki wdrożeń.
Studium przypadku ze sklepu internetowego: tarcie przy opcjach płatności na telefonie
Firma ze sklepem internetowym z wyposażeniem outdoorowym miała dobre wyniki na komputerach, ale słabą sprzedaż na telefonach. Konwersja na komputerach wynosiła 2,8 procent. Na telefonach 1,1 procent. Stosunek telefonów do komputerów wynosił 39 procent. Zakładano, że ruch mobilny jest gorszej jakości. To było błędne założenie.
Wdrożono nagrania sesji pod koniec sierpnia. Postawili sobie cel: zrozumieć tarcie typowe dla telefonów. Obejrzano dwadzieścia porzuconych sesji kasy na urządzeniach mobilnych. Wzorzec pojawił się od razu. Czternastu z dwudziestu rezygnujących dotarło do ekranu wyboru metody płatności. Potem się zatrzymywali. Nie kończyli zamówienia.
Zespół obejrzał to uważniej. Odwiedzający docierali do opcji płatności, widzieli tylko dwie (kartę i płatność przez portfel online), po czym przewijali w dół w poszukiwaniu kolejnych. Wracali na górę. Zatrzymywali kursor nad obszarem płatności. Potem zamykali przeglądarkę. Sesja się kończyła.
Zespół porozmawiał z kilkoma klientami. Odkrycie: sześćdziesiąt trzy procent kupujących na telefonach wolało płatności portfelem mobilnym, takim jak Google Pay. Sklep nie oferował takich płatności. Odwiedzający szukali tych opcji. Nie znajdowali ich. Wychodzili.
Wdrożenie zajęło dwa tygodnie. Zintegrowali płatności portfelem mobilnym, w tym Google Pay. Przeorganizowali ekran płatności. Powiększyli opcje płatności i uczynili je czytelniejszymi. Dodali tekst pomocy wyjaśniający, które metody płatności są dostępne.
Wyniki po dwóch tygodniach. Konwersja na telefonach wzrosła z 1,1 procent do 1,6 procent. To wzrost o czterdzieści pięć procent. Średnia wartość zamówienia wynosiła sto dziewięćdziesiąt dolarów. Wzrost przyniósł około trzystu siedemdziesięciu tysięcy dolarów dodatkowego rocznego przychodu. Koszt narzędzia wyniósł sześć tysięcy dolarów. Praca przy wdrożeniu to czterdzieści godzin. Łączna inwestycja wyniosła osiem tysięcy dolarów. ROI wyniosło cztery tysiące sześćset procent.
Studium przypadku SaaS: słaba widoczność funkcji powoduje plateau w wykorzystaniu
Firma SaaS od zarządzania projektami udostępniła funkcję rejestrowania czasu pracy. Ogłosiła ją klientom. Oczekiwała stałego wzrostu wykorzystania. Po miesiącu rejestrowanie czasu włączyło tylko sześć procent użytkowników. Po trzech miesiącach wykorzystanie osiągnęło szczyt na poziomie dziewięciu procent i się zatrzymało. Nie potrafili zrozumieć, dlaczego jest tak niskie.
Wdrożono nagrania sesji, by zrozumieć tarcie przy przyjmowaniu funkcji. Obejrzano trzydzieści nagrań nowych użytkowników w pierwszym tygodniu. Obejrzano kolejne trzydzieści nagrań obecnych użytkowników w pierwszym miesiącu po udostępnieniu rejestrowania czasu.
Odkrycie: nowi użytkownicy nigdy nie widzieli funkcji rejestrowania czasu. Znajdowała się w podmenu pod zakładką Ustawienia. Nowi użytkownicy zaglądali do Ustawień dopiero po tygodniach korzystania z produktu. Obecni użytkownicy nie wiedzieli, że funkcja istnieje, bo e-mail z ogłoszeniem miał niski odsetek otwarć.
Zespół obejrzał jedno wyjątkowo wymowne nagranie. Zaawansowany użytkownik spędził czterdzieści trzy minuty w produkcie, przechodząc przez wiele sekcji, ale nigdy nie odkrył rejestrowania czasu. Prawdziwy problem: rejestrowanie czasu nie było widoczne w głównym przepływie pracy. Użytkownicy nie mogli z niego skorzystać podczas faktycznej pracy.
Wdrożenie zajęło sześć tygodni. Zespół dodał rejestrowanie czasu bezpośrednio do widoku zadań. Przy tworzeniu lub edycji zadania użytkownicy widzieli przycisk rejestrowania czasu. Przycisk był dyskretny, ale obecny. Dodano podpowiedź wyjaśniającą jego działanie.
Wyniki po dwóch tygodniach od wdrożenia. Wykorzystanie rejestrowania czasu skoczyło z dziewięciu do trzydziestu dwóch procent. Po sześciu tygodniach osiągnęło czterdzieści jeden procent. Miesięczny przychód cykliczny od klientów korzystających z rejestrowania czasu wzrósł o sto pięćdziesiąt tysięcy dolarów rocznie. Koszt narzędzia wyniósł dziesięć tysięcy dolarów. Koszt wdrożenia wyniósł pięć tysięcy dolarów. ROI wyniosło sześćset sześćdziesiąt siedem procent.
Studium przypadku B2B: ukryte tarcie w formularzu pozyskiwania leadów
Firma z oprogramowaniem B2B organizowała kwartalne webinary. Leady zbierała formularzem. Odsetek wypełnionych formularzy wynosił trzydzieści dwa procent. Oznaczało to, że sześćdziesiąt osiem procent odwiedzających, którzy dotarli do formularza, go nie wypełniło. Potrzebowali więcej leadów, ale nie stać ich było na wyższe koszty ruchu.
Wdrożono nagrania sesji, by zrozumieć porzucanie formularza. Obejrzano pięćdziesiąt nagrań odwiedzających, którzy porzucili formularz. Każde nagranie oznaczyli polem, przy którym doszło do rezygnacji.
Zaskakujące odkrycie: rezygnacje nie rozkładały się równomiernie. Dziewiętnastu odwiedzających zrezygnowało przy polu Nazwa firmy. Dwudziestu dwóch przy polu Telefon. Tylko dwóch przy polu E-mail. Przy polu Nazwa firmy odwiedzający się wahali. Przy polu Telefon formularz odrzucał niepoprawnie sformatowane numery. Odwiedzający próbowali różnych formatów. W końcu dawali za wygraną.
Zespół przeanalizował wymagania formularza. Nazwa firmy była opcjonalna. Telefon był zbierany, ale nie miał kluczowego znaczenia. Oba pola dodawały tarcie bez dodawania wartości.
Wdrożenie zajęło tydzień. Pole Nazwa firmy uczyniono opcjonalnym i przeniesiono niżej. Pole Telefon usunięto całkowicie. Formularz uproszczono z ośmiu wymaganych pól do czterech wymaganych pól.
Wyniki po trzech tygodniach. Odsetek wypełnionych formularzy wzrósł z trzydziestu dwóch do pięćdziesięciu jeden procent. To wzrost o pięćdziesiąt dziewięć procent. Wcześniej zbierali około osiemdziesięciu leadów na webinar. Teraz zbierali sto trzydzieści leadów na webinar. Koszt pozyskania leada spadł o czterdzieści dwa procent. Roczny wpływ to około sześciuset tysięcy dolarów dodatkowych szans sprzedażowych. Koszt narzędzia wyniósł pięć tysięcy dolarów. Łączna inwestycja wyniosła pięć tysięcy dolarów. ROI wyniosło tysiąc dwieście procent.
Studium przypadku SaaS: skomplikowane wdrożenie nowych użytkowników powoduje wczesną rezygnację
Produkt SaaS do analityki danych miał silne pozyskiwanie w modelu freemium, ale słabą konwersję na płatny plan. Odsetek rezygnacji w pierwszym miesiącu wynosił trzydzieści osiem procent. Kierownictwo uważało, że użytkownicy nie rozumieją wartości. Oba założenia były błędne.
Wdrożono nagrania sesji, by zrozumieć wczesne zachowania użytkowników. Obejrzano pięćdziesiąt nagrań użytkowników w pierwszej godzinie. Potem porównali użytkowników, którzy przechodzili na płatny plan, z tymi, którzy rezygnowali.
Odkrycie: użytkownicy, którzy przechodzili na płatny plan, kończyli pierwszą analizę w piętnaście minut, a potem odkrywali inne funkcje. Próbowali stworzyć drugą analizę. Użytkownicy, którzy rezygnowali, kończyli pierwszą analizę i odchodzili. Nie wracali.
Różnica nie leżała w umiejętnościach. Leżała w pewności siebie. Użytkownicy, którzy przechodzili na płatny plan, czuli się kompetentni. Użytkownicy, którzy rezygnowali, czuli, że wykonali zadanie, po które przyszli. Nie rozumieli, po co mieliby używać produktu poza tym pierwszym zastosowaniem.
Wdrożenie zajęło osiem tygodni. Przeprojektowali proces wdrożenia nowych użytkowników. Po ukończeniu pierwszej analizy pokazywali ekran „Co dalej”. Trzy proponowane analizy, które można wykonać na podstawie własnych danych. Dodali pomoc kontekstową. Dodali pasek postępu pokazujący, jak dużą część produktu użytkownik już poznał.
Wyniki po miesiącu z nowym wdrożeniem. Rezygnacje w pierwszym miesiącu spadły z trzydziestu ośmiu do dwudziestu czterech procent. Konwersja na płatny plan w trzecim miesiącu wzrosła z osiemnastu do trzydziestu dwóch procent. Wartość życiowa klienta wzrosła o czterdzieści procent. Roczny wpływ na przychód wyniósł około jednego i dwóch dziesiątych miliona dolarów. Koszt narzędzia wyniósł osiem tysięcy dolarów. Koszt wdrożenia wyniósł dwanaście tysięcy dolarów. Łączna inwestycja wyniosła dwadzieścia tysięcy dolarów. ROI wyniosło pięć tysięcy dziewięćset procent.
Najczęściej zadawane pytania
Jak te zespoły zdecydowały, na jakich problemach się skupić?
Zaczęły od mierników. Konwersja na telefonach była niższa niż na komputerach. Wykorzystanie funkcji nie spełniało oczekiwań. Odsetek wypełnionych formularzy był poniżej średniej w branży. Mierniki pokazały, gdzie są problemy. Potem zespoły użyły nagrań sesji, by zrozumieć dlaczego. Mierniki pokazują, że problem istnieje. Nagrania pokazują, dlaczego istnieje. Dzięki kreatorowi stron WEMASY możesz to skonfigurować bezpośrednio na swojej stronie.
Czy te zespoły użyły testów A/B, żeby potwierdzić zmiany?
Większość tak. Zespół od opcji płatności wdrożył zmiany dla wszystkich użytkowników, bo problem był jasny. Zespół od widoczności funkcji przetestował nowe umiejscowienie na pięćdziesięciu procentach użytkowników, zanim wdrożył je dla wszystkich. Zespół od formularza przetestował uproszczoną wersję na pięćdziesięciu procentach użytkowników. Zespół od wdrażania nowych użytkowników najpierw przetestował przeprojektowany proces na nowych użytkownikach w jednym regionie. Testowanie zmniejszyło ryzyko.
Ile czasu zajęło wprowadzenie tych zmian?
Terminy wdrożeń były różne. Zmiany w opcjach płatności zajęły dwa tygodnie. Poprawa widoczności funkcji zajęła sześć tygodni, bo wymagała koordynacji projektowania i programowania. Uproszczenie formularza zajęło tydzień. Przeprojektowanie wdrażania nowych użytkowników zajęło osiem tygodni, bo było kompleksowe. O terminie decydowała złożoność.
Czy któraś z tych zmian zawiodła lub dała nieoczekiwane wyniki?
Zespół od opcji płatności monitorował potencjalne problemy. Obawiano się, że zmiana opcji płatności może zwiększyć liczbę oszustw. Tak się nie stało. Konwersja na telefonach wzrosła bez wzrostu oszustw. Zespół od widoczności funkcji uważnie monitorował wykorzystanie. Przypadkowe włączenia były minimalne. Udane wdrożenia nadal monitorują skutki uboczne.
Jak te zespoły dokładnie zmierzyły ROI, skoro na wyniki mogły wpływać inne czynniki?
Kontrolowały zmienne zewnętrzne. Zespół ze sklepu potwierdził, że jakość ruchu się nie zmieniła. Firmy SaaS porównały użytkowników, którzy przeszli na płatny plan, z tymi, którzy zrezygnowali, by zobaczyć, że zmienną było wdrożenie nowych użytkowników, a nie jakość ruchu. Kontrola zmiennych zwiększa pewność wyników.
Czy mniejsze firmy mogą osiągnąć podobne ROI, czy to dotyczy tylko większych organizacji?
Wielkość firmy nie decyduje o ROI. Mały sklep internetowy z mniejszą liczbą transakcji może zobaczyć podobną poprawę procentową, ale mniejszy wpływ na przychód w liczbach bezwzględnych. Mała firma SaaS z mniejszą bazą klientów może zobaczyć mniejszy roczny wpływ na przychód. Poprawa procentowa byłaby jednak podobna. Czterdziestopięcioprocentowy wzrost konwersji przynosi korzyści firmom każdej wielkości.