Verkkoanalytiikan avulla voit tunnistaa, mihin verkkokaupan digitaalinen asiakaskokemus kaatuu. Se onnistuu mittaamalla antikonversioita.
Onnistumisen sijaan epäonnistumiset keskipisteeseen
Webanalytiikan avulla halutaan mitata verkkokaupan tehoa, tuottoa ja onnistumista, ja siksi analytiikan toteutus keskittyy usein onnistumisten mittaamiseen. Mittaamme konversioita ja mikrokonversioita, askelia kohti lopullista maksutapahtumaa.
Verkkokaupassa mitattavia mikrokonversioita ovat esimerkiksi:
- tuotteen lisääminen ostoskoriin
- uutiskirjeen tilaaminen
- rekisteröityminen asiakkaaksi
- ostoskorin katselu.
Mutta niin kauan kun onnistumiset ovat mittaamisen keskipisteessä, jäävät epäonnistumiset ja niiden syyt pimentoon. Emme tiedä, miksi sivustokäynti ei päättynyt ostokseen.
Sen sijaan kun mittaamme myös epäonnistumisia, kitkaa ja katastrofeja, asiakaskokemuksen parantaminen muuttuu helpommaksi kuin vain onnistumisia juhlimalla.
Itse mittaan kitkaa analytiikassa antikonversioiden avulla.
Antikonversioiden seuranta on lähtökohta asiakaskokemuksen kehittämiselle. Jos tietoa vain kerätään GA4:ään, se jää helposti hyödyntämättä.
Tunnista kipupisteet
Jokainen verkkokaupan asiakas tietää, kuinka vaikeaa ostaminen toisinaan on. Tuntuu siltä, että mikään ei tunnu sujuvan.
Tyypillisiä kipupisteitä ovat esimerkiksi:
- Hakutulos, linkki tai mainos johtaa 404-virheilmoitukseen. Tuote on poistunut valikoimasta tai sivun osoite on vaihtunut. Kun asiakaskokemus alkaa virheilmoituksesta, se tuskin päättyy ostokseen. Pahimmillaan hukkaat mediabudjettia tähän.
- Asiakas ei löydä hakemiaan tuotteita tuotehaun avulla. Toisinaan tämä johtuu kirjoitusvirheestä, toisinaan huonosti toimivasta hakumoottorista. Kun analysoit sivustohakua, tiedät mitä asiakkaat odottavat löytävänsä verkkokaupasta.
- Asiakas on löytänyt tuotteen, mutta tuotetta ei ole saatavilla tai sen toimitusaika on pitkä. Jos suuri osa sivunkatseluista kohdistuu tällaisiin tuotteisiin, heijastuu se väistämättä konversioprosenttiin.
- Asiakas on valmis ostamaan, mutta ei voi ostaa. Toisinaan osa ostopoluista katkeaa siinä vaiheessa, kun kaiken piti olla valmista. Esteeksi voi tulla esimerkiksi potentiaalisen asiakkaan sijainti maassa, johon tavaraa ei voida tai haluta toimittaa.
- Asiakas on valmis ostamaan, mutta ostoskorin käsittelyssä on tarpeetonta kitkaa. Esimerkiksi osoitteen syöttäminen on hankalaa lomakkeen validointiongelmien vuoksi. Tai käyttäjältä kysytään tietoja, jotka ovat epärelevantteja (esimerkiksi Suomessa ei ole osavaltioita).
Analytiikan avulla voimme mitata näiden kipupisteiden yleisyyttä, ja tunnistaa niiden vaikutuksen konversioon. Se taas onnistuu, kun antikonversioita mitataan analytiikassa.
Antikonversiot analytiikassa
Mittaan antikonversioita tavallisesti tapahtuma- eli event-seurannan avulla. Kun antikonversio määritellään eventiksi, on analytiikan avulla mahdollista selvittää tarkoin, missä ja milloin virhetilanteet ilmenevät.
Antikonversion yhteydessä analytiikkaan tallentuu tavallisesti tieto esimerkiksi
- sivusta, jossa virhe ilmenee
- tuotteesta, jonka saatavuus on olematon
- lomakkeen kentästä, jota ei kyetty täyttämään.
Usein analytiikkaan kannattaa lähettää myös tieto virheilmoituksesta, joka näytetään asiakkaalle.
Mittaamisesta asiakaskokemuksen kehittämiseen
Antikonversioiden seuranta on lähtökohta asiakaskokemuksen kehittämiselle. Jos tietoa vain kerätään GA4:ään, se jää helposti hyödyntämättä.
Siksi analyytikon on jatkuvasti seurattava virhetilanteita, tarkkaillen esimerkiksi seuraavia kysymyksiä:
- Millä sivuilla virhetilanteet ilmenevät?
- Minkälaiset asiakkaat päätyvät virhetilanteisiin?
- Vaatiiko verkkokauppa-alusta parannuksia virheilmoitusten vuoksi?
- Onko ei-saatavilla olevien tuotteiden sijaan mahdollisuus tarjota jotakin muuta?
- Kuinka saatavuus vaikuttaa konversioprosenttiin?
Kipupisteiden tunnistaminen ja kivun lievittäminen saattaa ratkaista sen, jääkö asiakkaan luottokortti lompakkoon vai ei. Siksi antikonversioiden mittaaminen ja analyysi ovat tärkeä osa verkkokaupan analytiikkaa.
Tarvitsetko apua verkkoanalytiikan suunnittelussa tai datan analysoinnissa? Autamme mielellämme. Voit jättää meille yhteydenottopyynnön tai lukea lisää Hopkinsin analytiikan palveluista täältä.
Artikkelit samasta aiheesta
Pullonkaulat analytiikan hyödyntämisessä: tunnista ja avaa ne CARE-mallin avulla!
Usein analytiikkaa ei saada tuottamaan arvoa, koska kohtaamme erilaisia pullonkauloja datan keräämisessä, analysoinnissa ja toimenpiteisiin ryhtymisessä. Helpota näitä haasteita hyödyntämällä CARE-mallia.
Tekoäly ja koneoppiminen rakentavat parempia ostajapersoonia
Ostajapersoona on tuttu työkalu markkinoinnin johtamisen apuna. Suurten kielimallien ja koneoppimisen avulla dataan perustuvien persoonien rakentaminen onnistuu aikaisempaa tehokkaammin. Mitä ostajapersoona tarkoittaa? Ostajapersoonat kuvaavat yrityksen kannalta ideaalisia ostajia. Ostajapersoonan esitys […]
Digianalytiikan käyttäjätunnisteet paljastavat pitkätkin ostopolut
Käyttäjätunnisteet (user ids) auttavat seuraamaan pitkiä ostopolkuja, kun käyttäjät saadaan välillä kirjautumaan sisään tai antamaan sähköpostiosoitteensa.
Kiinnostuitko tästä aiheesta?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!