Jak czytać heatmapy? Czego w nich nie widzisz?

Heatmaps CUX

Czego nie widzisz w heatmpach? Jak poprawnie je odczytywać i wyciągać z nich wnioski o zachowaniach użytkowników?

Heatmapy to graficzne przedstawienia najważniejszych działań użytkowników na Twoich stronach. Każda czynność, jak na przykład kliknięcie lub ruch myszą, zwiększa atrakcyjność danego obszaru, powodując, że staje się on „cieplejszy”. Miejsca, w których użytkownicy klikają często, są czerwone. Miejsca, w których użytkownicy klikają rzadziej, są niebieskie i zielone. Proste? Niezupełnie! Heatmapy to prawdziwe kopalnie wiedzy o użytkownikach, których – niestety – często nie umiemy odszyfrować. Czego więc nie widzisz w swoich heatmapach?

Poprawnie odczytywane heatmapy są w stanie pokazać Ci dokładną historię aktywności na Twojej stronie. Dzięki nim dowiesz się, gdzie ludzie klikają oraz gdzie nie klikają, mimo że według naszych założeń powinni. Czy klikają rzeczy, które nie są linkami? Czy klikają w złości lub frustracji? Zobaczysz, które linki nie działają oraz zidentyfikujesz miejsca, w których linki powinny się znaleźć (tzw. dead clicks).

Kiedy patrzysz na heatmapę, nie bierz niczego za pewnik! To, co widzisz to uogólniony widok działań użytkownika. Aby zobaczyć więcej szczegółów i przeanalizować określone scenariusze, musisz pogrzebać w ustawieniach, poszukać nowych punktów widzenia, znaleźć konkretne segmenty. I zaraz powiem Ci jak tego dokonać.

Heatmapa CUX
Heatmapa widziana w cux.io

Heatmapa ≠ Linkmapa

Mapa ciepła jest zawsze statycznym obrazkiem. Niektóre narzędzia scrappują stronę (tzn. wyodrębniają dane ze stron internetowych) od razu po podpięciu kodu. Inne takie jak CUX wyświetlają w podglądzie heatmapy najnowszy zarejestrowany widok. Jest to szczególnie ważne dla aktualności i dokładności zbieranych danych o zachowaniach użytkowników.

Pamiętaj, że heatmapa dotyczy wszystkich kliknięć na stronie – niezależnie od ich nasilenia i miejsca. Mapy ciepła, na których widzisz, że użytkownicy klikają i idealnie trafiają w miejsca przycisków to najpewniej linkmapy. Linkmapy wykluczają wszelkie kliknięcia, które nie są kliknięciami w odnośniki do innych podstron, przez co nie są w stanie przedstawić ci pełnego obrazu zachowań użytkowników.

Pop-upy, widgety, rozwijane menu

Jeśli Twoja strona ma wiele stanów – pojawia się analityczny problem. Wszelkie kliknięcia i interakcje z pojawiającymi się na Twojej stronie pop-upami, widgetami czy hoverami będą niezwykle ważne z punktu widzenia analizy zachowań użytkowników. Niestety jeśli nie generują osobnych adresów URL to nie zobaczysz dla nich odrębnej heatmapy.

Analizując heatmapę dla swojej strony i widząc kliki „w powietrzu” zastanów się, czy nie są to właśnie miejsca występowania tych dodatkowych treści. Choć nie zobaczysz ich na mapie ciepła, pamiętaj, że mają ogromną wartość analityczną! To właśnie one mówią Ci wiele o tych, z czym mierzą się użytkownicy na Twojej stronie.

Śledzenie ruchu z kampanii

Prowadzisz biznes online? Z pewnością kierujesz na swoją stronę ruch z płatnych kampanii czy mediów społecznościowych. Ale czy śledzisz odpowiednio ten ruch na swoich heatmapach?

Pamiętaj, że każde przekierowanie z zewnętrznych źródeł „dokleja” nam kawałek tekstu do naszego adresu. Dla użytkowników przychodzących z Facebooka będzie to fbclid, dla kliknięć z Google gclid. Jeśli masz wiele wejść kampanijnych lub social mediowych to heatmapa dla „gołego” adresu URL nie wystarczy. Warto w takiej sytuacji rejestrować w heatmapach wszystkie adresy URL i korzystać z funkcji „zgrupowane heatmapy„. Wykorzystaliśmy to ze świetnymi efektami podczas optymalizacji kampanii walentynkowej dla aniakruk.pl.

Zgrupowana heatmapa CUX
Zgrupowana heatmapa dla ruchu kampanijnego w cux.io

Rejestrowanie frustracji

Niezależnie od tego, jak wiele czasu poświęciłeś na zaprojektowanie swojej idealnej strony czy produktu – frustracja użytkowników to zjawisko, z którym z pewnością się spotkasz! Śledzenie wzorców zachowań użytkowników tzw. Experience Metrics pozwala na wyłapywanie negatywnych emocji, zanim przerodzą się w poważne problemy grożące spadkiem konwersji.

Heatmapy są tutaj rozwiązaniem idealnym. Poprawnie odczytane mogą stać się źródłem wiedzy o frustracjach użytkowników. Wyobraź sobie sytuację, że jakiś element strony ma dużo więcej kliknięć niż Twoje CTA (ang. Call to action). Nie świadczy to o jego popularności, a najczęściej o problemach jego dotyczących. Może okazać się bowiem, że użytkownicy nie mogą w niego kliknąć. Tym samym zwiększają ruch w jego obszarze, co odznacza się czerwienią na naszej heatmapie. W śledzeniu frustracji przydatne będą również mapy ciepła ilustrujące rage clicki.

 

Poprawne czytanie heatmap to sztuka. Poświęcę jej część nadchodzącego szkolenia online „Analiza jakościowa dla zaawansowanych„, które odbędzie się już 23 marca. Dla wszystkich czytelników Brief przygotowaliśmy zniżkę 20% na hasło „BRIEF”. Zapisy: https://learn.cux.io/analiza-masterclass


Autorka:

Paulina Walkowiak – co-founderka & CEO, cux.io

 

 

CUX to pierwsze na świecie narzędzie do UX Automation, wykrywające wzorce zachowań i doświadczeń użytkowników na stronach. Wykorzystując machine learning do predyktywnej analizy jakościowej, pomaga firmom nie tylko zaoszczędzić czas do tej pory poświęcany na samodzielną analizę danych, ale także utrzymać wzrost sprzedaży, przewidując, które zachowania klientów będą hamować konwersję. Dzięki ich rozwiązaniu umożliwiającemu szybkie znajdowanie i likwidowanie frustracji klientów T-Mobile zwiększył konwersję kampanii e-mailowej o 68%, jedna z wiodących księgarni wysyłkowych pozbyła się problemów z walidacją formularza, zyskując 26% szczęśliwych kupujących, a producent specjalistycznych oczyszczaczy powietrza odkrył insight dotyczący preferencji w sposobie płatności jego grupy docelowej, co pozwoliło podnieść liczbę transakcji bezobsługowych aż o 30%!

CUX

Czy Experience Metrics to przyszłość analizy zachowań użytkowników?

Czy Experience Metrics to przyszłość analizy zachowań użytkowników?

Experience Metrics to dane mówiące o zachowaniach, emocjach i doświadczeniach użytkowników na stronach. Zobacz, jak analiza zachowań userów może wspomóc wzrost konwersji w Twoim biznesie!

Kiedy współczynnik sprzedaży spada – szukamy winnego. Może trzeba ustawić kampanię remarketingową na porzucone koszyki? Może pokazaliśmy za mało zdjęć produktu? A może powinniśmy znaleźć influencera, który na nowo dźwignie kulejącą sprzedaż? Być może. Ale z dużo większym prawdopodobieństwem powinniśmy spojrzeć na Experience Metrics i pochylić się nad analizą zachowań użytkowników.

Experience Metrics, a więc dane mówiące o zachowaniach, emocjach i doświadczeniach naszych użytkowników, to stosunkowo nowa koncepcja. Owszem, od lat słyszymy, że klienci chcą personalizacji i doceniają te marki, które ich rozumieją ich potrzeby. Ale czy w codziennej analityce nie pomijamy analizy zachowań użytkowników?

Czym są Experience Metrics?

Experience Metrics to wszelkie informacje na temat frustracji dopadających użytkowników odwiedzających Twoją stronę – czy to kompulsywne odświeżanie ładowania, czy zoomowanie treści na telefonach komórkowych, czy tzw. rage clicki – wściekłe uderzenia myszą. To sytuacje, które nie tylko wskazują punkty krytyczne na ścieżce klientów. Analiza zachowań użytkowników pozwala zrozumieć, dlaczego Twoi konsumenci wpadają w złość, odwiedzając Twoją stronę i jak ta ich nieoczekiwana frustracja skutecznie zabija konwersję.

Experience Metrics cux.io
Experience Metrics: rage click, rage key press, refreshing, zoom pokazane w cux.io

Przyszłość doświadczeń

Stały postęp technologiczny, pademicznie przyspieszona digitalizacja oraz codzienność produktów cyfrowych sprawiają, że mamy coraz mniej – lub nie mamy w ogóle – czasu na badania. Analityka zaczęła być luksusem. A przynajmniej tak nam się wydaje.

Skupianie się na small data – idealnie dopasowanej do naszych potrzeb badawczych – pozwala nie tylko zaoszczędzić czas, ale również sprawniej i skuteczniej dochodzić do wniosków i ulepszeń. Praca z analizą zachowań umożliwia wyłapywanie tzw. quick winów – natychmiastowych i niewymagających dużych nakładów wdrożeń wpływających na konwersję.

Zautomatyzowana analiza zorientowana na konkretny cel (np. sprzedaż) prowadzi nas w przyspieszonym tempie nie tylko do zmian kosmetycznych, których oczekują nasi klienci, ale również do optymalizacji ścieżki i polepszania doświadczeń użytkowników. Mądre wnioskowanie oparte na danych mówiących o zachowaniach ma więc potencjał wspierania konwersji oraz wykrywania miejsc na stronie ją hamujacych.

Coraz mądrzejszy algorytm

Wszechobecna automatyzacja procesów nie ominęła również analizy wzorców zachowań. Narzędzia służące do automatyzacji UX, dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego, są w stanie rozpoznawać wzorce konkretnych zachowań użytkowników. Na ich podstawie algorytmy uczą się i wyciągają wnioski. Ostatecznie są w stanie przewidywać, które z tych zachowań wpływają na Twój biznes.

Przykładowo, prowadzisz sklep e-commerce sprzedający obuwie. Twoim nadrzędnym celem jest uzyskanie jak najwyższego współczynnika transakcji ze sprzedaży. Algorytm CUX nauczył się już wykrywać rage clicki – wściekłe kliknięcia myszką na stronie. Narzędzie pokazuje ci, że na stronie składania zamówienia współczynnik rage clików jest wyjątkowo wysoki. Sprawdzasz nagrania wizyt. Okazuje się z nich, że na telefonach komórkowych nie działa formularz wysyłki. Z tego powodu użytkownicy porzucają wypełnione koszyki, bez dokończenia zamówienia. Dzięki zautomatyzowanej analizie zachowań jesteś w stanie wyłapać ten błąd niemal natychmiastowo, ratując tym samym swoją konwersję i zwiększając sprzedaż.

Rage click cux.io
Wysoki współczynnik rage click (Experience Metrics) na poszczególnych podstronach widziany w cux.io

Wiem co czujesz

Analiza wzorców zachowań to również genialne narzędzie dla marketerów. Znając problemy i bolączki użytkowników, są oni w stanie odpowiednio reagować. Personalizować treści (hiperpersonalizacja), optymalizować ścieżki użytkowników czy nawet aktualizować persony sprzedażowe w oparciu o dane. Badając korelację na linii doświadczenie użytkownika – zakupy marketerzy są w stanie konstruować budżety reklamowe, które nie zostaną „przepalone”.

Experience Metrics to nie fizyka kwantowa. Dzięki narzędziom takim jak CUX – przeprowadzającym analizę automatycznie, z wykorzystaniem uczących się algorytmów – jest ona dostępna dla każdego, nieskomplikowana i przede wszystkim prowadząca do natychmiastowych ulepszeń w osiąganiu wysokiego poziomu konwersji.

Wszystkich zainteresowanych wyciąganiem z danych 100% zapraszamy na szkolenie online „Analiza jakościowa dla zaawansowanych„, które 23 marca 2021 roku poprowadzi Paulina Walkowiak.  Dla zapisów z kodem BRIEF20 przewidziano 20% zniżki.


Autorka:

Kamila Kotowska – PR & Marketing Manager, cux.io

 

 

 

CUX to pierwsze na świecie narzędzie do UX Automation, wykrywające wzorce zachowań i doświadczeń użytkowników na stronach. Wykorzystując machine learning do predyktywnej analizy jakościowej, pomaga firmom nie tylko zaoszczędzić czas do tej pory poświęcany na samodzielną analizę danych, ale także utrzymać wzrost sprzedaży, przewidując, które zachowania klientów będą hamować konwersję. Dzięki ich rozwiązaniu umożliwiającemu szybkie znajdowanie i likwidowanie frustracji klientów T-Mobile zwiększył konwersję kampanii e-mailowej o 68%, jedna z wiodących księgarni wysyłkowych pozbyła się problemów z walidacją formularza, zyskując 26% szczęśliwych kupujących, a producent specjalistycznych oczyszczaczy powietrza odkrył insight dotyczący preferencji w sposobie płatności jego grupy docelowej, co pozwoliło podnieść liczbę transakcji bezobsługowych aż o 30%!

CUX