Tahap pertama: pengelompokan penonton. Langkah ini seharusnya menjawab dua pertanyaan:

Mengapa pengguna datang ke situs tersebut?
Kesulitan apa yang mereka hadapi di sana?

Untuk melakukan ini, perusahaan membutuhkan statistik selama 9 bulan dan analisis menyeluruh terhadap pola perilaku pengguna. Kami memperhitungkan semua tindakan mereka di situs: dari saluran dan perangkat mana mereka berasal, berapa banyak waktu yang mereka habiskan di situs, bagian mana yang mereka kenal dan dalam urutan apa, apakah mereka mempelajari komposisi obat dengan cermat, bagaimana mereka bereaksi terhadap promosi, berapa usia pengguna. Hasilnya, dimungkinkan untuk mengidentifikasi 5 kelompok dan menganalisisnya.

Tahap kedua: strategi penempatan dan optimalisasi situs. Analisis perilaku pengguna membantu menemukan beberapa pola menarik:

Pengguna di bawah usia 30 tahun sering kali tertarik dengan produk untuk orang berusia 55 tahun ke atas. Ini berarti bahwa mereka tidak selalu mencari informasi secara online untuk diri mereka sendiri. Wawasan ini memungkinkan kami untuk menyesuaikan strategi periklanan dan memperhitungkan audiens tersebut di kampanye mendatang.

Sebuah cluster yang terdiri dari 27% pengguna dari seluruh audiens mengunjungi situs dari lalu lintas non-iklan. Orang-orang ini melihat halaman paling banyak per sesi, tetapi tidak melakukan tindakan konversi. Tampaknya pengguna tersebut kehilangan minat pada informasi di situs tersebut, tetapi pada saat yang sama mereka terus datang ke sini bahkan tanpa iklan. Hal ini membuat saya berpikir tentang kesulitan yang dapat terjadi dalam perjalanan pengguna yang mengunjungi situs dari perangkat seluler, terutama mengunjungi halaman katalog dan meninggalkan situs karena mereka tidak menemukan apa pun yang mereka butuhkan. Mereka harus diberi perhatian khusus, dan perusahaan memutuskan untuk menguji opsi pengoptimalan bilah pencarian di situs. Ini seharusnya membantu pengguna dengan cepat menemukan apa yang tidak mereka temukan selama sesi di direktori.

Cluster, yang masuk ke situs dari lalu lintas iklan dan menyumbang 31% dari semua pengguna, mempelajari obat dengan cermat, tetapi tidak tertarik dengan informasi tentang apotek offline. Ada banyak pengguna baru di antara audiens ini. Realweb melakukan pengujian A / B untuk memberi tahu audiens di halaman utama tempat membeli produk yang tepat secara offline. Untuk melakukan ini, tombol "Beli di apotek terdekat "Evalar "" dipindahkan ke tempat yang lebih menonjol. Kami memutuskan untuk menguji ketinggian spanduk — ditempatkan di halaman utama, dapat mengganggu pengguna seluler.

Tahap ketiga: meluncurkan pengujian A / B di Google Optimize
Tes #1: "Optimalisasi bilah pencarian situs".

Hipotesisnya berbunyi seperti ini: jika Anda menambahkan kolom pencarian ke halaman katalog, keterlibatan pengguna akan meningkat. Asumsi ini diuji dengan indikator-indikator berikut:

- Meningkatkan minat penonton terhadap daftar apotek
- Meningkatkan jumlah pendaftaran di situs

Jika pengguna dengan cepat dan mudah menemukan produk yang tepat, mereka akan bertanya di mana mereka dapat membelinya secara offline. Jika audiens menemukannya di situs, kesetiaannya meningkat-sebagai hasilnya, langganan berita dan buletin bertambah.

Hasil pengujian melalui Google Optimize:

Interaksi pengguna dengan bilah pencarian telah meningkat sebesar 70%

Jumlah pendaftaran (berlangganan berita dan buletin) meningkat sebesar 18%

Pengguna seluler beralih ke formulir dengan pertanyaan 24% lebih sering

Tingkat konversi untuk sasaran "Melihat alamat secara offline" meningkat sebesar 3%


Tes #2: "Menambahkan tombol" Beli di apotek terdekat".

Tugasnya di sini adalah mencari tahu: jika audiens mengerti di mana membeli barang secara offline, apakah ini akan meningkatkan keterlibatannya secara online?

Keterlibatan pengguna diukur dengan:

Meningkatkan minat penonton terhadap daftar apotek

Tingkatkan durasi sesi

Mengurangi jumlah kegagalan

Jika pengguna memahami di mana dia dapat membeli produk secara offline, maka sebelum membeli, dia akan mempelajari informasi tentang obat tersebut dan kemungkinan diskonnya. Ketika dia menjadi tertarik, kemungkinan besar dia ingin berlangganan berita dan buletin perusahaan untuk mengetahui informasi tersebut.

Hasil:

Interaksi pengguna dengan informasi kontak apotek meningkat sebesar 66%
Jumlah tampilan halaman dengan promosi meningkat sebesar 35%
Durasi sesi meningkat 1,6 kali lipat
Jumlah penolakan berkurang 1,3 kali lipat
Jumlah pendaftaran meningkat 1,7 kali lipat