2019
Кейс
От инсайтов к гипотезам: кластеризация аудитории и А/B-тесты помогли «Эвалару» вырастить
регистрации на сайте на 18%
регистрации на сайте на 18%
scroll
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.
Цель
- Найти паттерны поведения пользователей
- Увеличить конверсию целевых действий на сайте: регистраций и просмотров информации с адресами офлайн-аптек
Подход
- Кластеризация аудиторию с помощью машинного обучения.
- Определение стратегии для каждого кластера.
- Запуск А/B-тесты в Google Optimize.
результат
На 18%
выросло число
регистраций на сайте
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:
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
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:
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
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:
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.
гордимся результатами наших клиентов
Снижение доли рекламных расходов с 33 до 21%