От инсайтов к гипотезам: кластеризация аудитории и А/B-тесты помогли «Эвалару» вырастить регистрации на сайте на 18%

Агентство «Риалвеб» с помощью инструмента Google Optimize определило паттерны поведения пользователей и повысило конверсию целевых действий на сайте компании «Эвалар».

На сайте фармацевтической компании «Эвалар» есть подробная информация о препаратах бренда — пользователи обычно изучают ее, чтобы потом купить товар в физическом магазине. Чтобы оптимизировать рекламные бюджеты и повысить конверсионность сайта, нужно отслеживать все действия пользователей и вовремя распознавать мотивы аудитории. В «Эваларе» эти задачи решали в три этапа:

  • Кластеризовали аудиторию с помощью машинного обучения. Чтобы предлагать потенциальной аудитории то, что ей нужно, необходимо досконально изучить ее портрет и понимать мотивы каждого сегмента.
  • Определили стратегию для каждого кластера. Базой для теста стратегий стали элементы юзабилити сайта. Анализ поведения пользователей дал понять, как улучшить сайт, чтобы помочь аудитории достичь своих целей.
  • Запустили А/B-тесты в Google Optimize. Формулировать и проверять гипотезы компании помогла кластеризация — найденные инсайты учитывались в тестах. 
Цели
Найти паттерны поведения пользователей
Увеличить конверсию целевых действий на сайте: регистраций и просмотров информации с адресами офлайн-аптек
Результаты
На 18% выросло число регистраций на сайте
В 1,6 раза выросла длительность сеанса
В 1,3 раза сократилось число отказов
В 2 раза выросло число просмотров адресов офлайн-аптек

Первый этап: кластеризация аудитории

Этот шаг должен был ответить на два вопроса:

  • Зачем пользователи приходят на сайт?
  • С какими трудностями они там сталкиваются?

Для этого компании потребовалась статистика за 9 месяцев и тщательный анализ паттернов поведения пользователей. Учитывали все их действия на сайте: с каких каналов и устройств они приходят, сколько времени проводят на сайте, с какими разделами знакомятся и в какой последовательности, внимательно ли изучают состав препаратов, как реагируют на акции, каков возраст пользователей. В результате удалось определить 5 кластеров и их проанализировать. 

Второй этап: стратегия размещений и оптимизации сайта

Анализ поведения пользователей помог обнаружить несколько любопытных закономерностей:

  • Пользователи до 30 лет часто интересовались товарами для людей от 55 и выше. Это значит, что они не всегда ищут в сети информацию для себя. Этот инсайт позволил скорректировать рекламную стратегию и учесть такие аудитории в будущих кампаниях.
  • Кластер, состоящий из 27% пользователей от всей аудитории, переходит на сайт с нерекламного трафика. Эти люди просматривают больше всего страниц за сессию, но не совершают конверсионных действий. Казалось, что у таких пользователей пропадает интерес к информации на сайте, но при этом они продолжают приходить сюда даже без рекламы. Это заставило задуматься о сложностях, которые могут встречаться на пути пользователей, которые переходят на сайт с мобильных устройств, посещают в основном страницы каталога и уходят с сайта, потому что не нашли ничего нужного. Им стоит уделять особое внимание, и в компании решили протестировать вариант оптимизации строки поиска по сайту. Это должно было помочь пользователям быстро найти то, что они не находили за сеанс в каталоге.
  • Кластер, который переходит на сайт с рекламного трафика и составляет 31% от всех пользователей, тщательно изучает препараты, но информацией об офлайн-аптеках не интересуется. Среди этой аудитории было много новых пользователей. «Риалвеб» провело А/B-тест, чтобы уже на главной странице подсказать аудитории, где в офлайне можно купить нужный товар. Для этого кнопку «Купить в ближайшей аптеке “Эвалар”» переставили на более видное место. Протестировать баннер решили и по высоте — размещенный на главной странице, он мог раздражать мобильных пользователей.

Третий этап: запуск А/B-тестов в Google Optimize

Тест №1: «Оптимизация строки поиска по сайту»

Гипотеза звучала так: если добавить поля поиска на страницу каталога, вовлеченность пользователей вырастет. Это предположение проверяли по следующим показателям:

  • Увеличение интереса аудитории к списку аптек
  • Увеличение числа регистраций на сайте
1

Если пользователи быстро и без проблем находят нужный товар, они поинтересуются, где его можно купить офлайн. Если аудитория находит это на сайте, ее лояльность увеличивается — в результате растут подписки на новости и рассылки. 

Результаты теста через Google Optimize:

  • На 70% выросло взаимодействие пользователей со строкой поиска
  • На 18% выросло число регистраций (подписки на новости и рассылки)
  • На 24% чаще мобильные пользователи обратились к форме с вопросами 
  • На 3% выросла конверсия по цели «Просмотр адресов в офлайне»

Тест №2: «Добавление кнопки “Купить в ближайшей аптеке”»

Здесь была задача выяснить: если аудитория будет понимать, где купить товар в офлайне, повысит ли это ее вовлеченность и в онлайне?

Вовлеченность пользователей измеряли по:

  • Увеличению интереса аудитории к списку аптек
  • Увеличению длительность сеанса
  • Сокращению числа отказов
2

Если пользователь понимает, где он может купить товар в офлайне, то перед покупкой он изучит информацию о препарате и возможных скидках на него. Когда заинтересуется, он, вероятнее всего, захочет подписаться на новости и рассылки компании, чтобы быть в курсе подобной информации.

Результаты:

  • На 66% выросло взаимодействие пользователей с контактной информацией аптек
  • На 35% выросло число просмотров страницы с акциями
  • В 1,6 раза возросла длительность сеанса
  • В 1,3 раза сократилось число отказов
  • В 1,7 раза увеличилось число регистраций

Как проводить А/B-тесты

Рекомендации команды «Риалвеб» о том, как лучше выдвигать и проверять гипотезы:

  • А/B-тестирования проводить нужно, но без фанатизма. Чтобы вывести эффективность компании на новый уровень, необходимо тщательно готовиться к тестам, четко понимая, что и для чего вы проверяете. Только шаг за шагом вы сможете выстраивать работу с сайтом и аудиторией.
  • Гипотезы нужно выдвигать на основе статистики. Не стоит проводить А/Б-тестирование, если гипотеза строится на интуитивных и субъективных ощущениях. Работа с данными всегда подскажет идею для теста — рекомендуем глубже изучать статистику.
  • Последовательность сильнее параллельности. Проводить тестирование лучше последовательно — так вы сможете отследить все изменения, не опасаясь, что один тест в ретроспективе повлиял на другой.
  • Кластеризация и А/B-тестирование — идеальное сочетание. Кластеризация аудитории дает лишь новые знания о ней, а тестирование позволяет провести эксперименты и выбрать оптимальный вариант.
Деликатные темы мобильны, или 5 фактов о здоровье от Google