Nie od dzisiaj wiadomo, że z perspektywy użytkownika najlepszy formularz leadowy to formularz możliwie najprostszy. Niestety, z perspektywy sprzedawcy sytuacja wygląda całkowicie odwrotnie, bo chce on zebrać jak najwięcej informacji i zadaje pytania o dość szczegółowe kwestie. Jak znaleźć złoty środek między tymi skrajnie różnymi potrzebami? Za pomocą danych oczywiście!
Z tego artykułu dowiesz się:
- jakie zachowania użytkowników śledzić na stronie internetowej lub landing page’ach z formularzami i jak wyciągać wnioski z tych danych,
- jak ustawić śledzenie scrollowania strony WWW, kliknięć w adresy e-mailowe i numery telefonów, a także wypełnienia formularzy kontaktowych,
- jak sprawdzić, jaką część danych o ruchu w Twojej witrynie faktycznie zbiera Google Analytics,
- jakie narzędzia umożliwiają śledzenie zachowań użytkowników.
Opcja minimum
W formularzach można śledzić mnóstwo rzeczy i robić to na różne sposoby – czy za pomocą elementów front-endu, czy przez wdrożenie datalayerów. Dane można prezentować potem w Universal Analytics, GA4, Google Data Studio, a nawet pokusić się o ich eksport do narzędzi SQL-owych.
Zapamiętaj
Aby w ogóle zacząć jakiekolwiek śledzenie, musisz zaimplementować na stronie WWW kontener Google Tag Managera. To on umożliwia wdrażanie obserwowania zdarzeń, które przedstawię.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
1. Scrollowanie strony WWW
Zacznij od sprawdzenia, czy informacje kontaktowe w ogóle znajdują się w polu widzenia Twojego potencjalnego klienta. Zazwyczaj śledzi się cztery głębokości przewijania strony WWW: 25%, 50%, 75% i 90%. Dlaczego nie 100%? Ostatnie 10% to zazwyczaj stopka witryny. Jak to zrobić? Wskazówki znajdziesz na następnej stronie.
Wskazówka
Jeśli sam procent przewinięcia strony niewiele Ci mówi, analizę danych z Google Analytics warto uzupełnić o mapy scrollowania oraz kliknięć strony, a także nagrania zachowań użytkowników z takich narzędzi jak Hotjar, Clarity albo Crazy Egg. Większość takich rozwiązań w wersji podstawowej jest darmowa. Mają całkiem nieźle przygotowane samouczki, a instalacja bazowego skryptu śledzącego okazuje się bardzo prosta – tylko korzystać!
2. Śledzenie kliknięć w adresy e-mailowe i numery telefonów
Zanim zaczniesz – ważna informacja: każdy z adresów e-mailowych i numerów telefonów musi być oznaczony w kodzie strony WWW znacznikiem „<a href>”. Sprawi to, że będą one klikalne (a więc interakcje z nimi – mierzalne), a przede wszystkim ułatwisz w ten sposób życie swoim potencjalnym klientom. Po kliknięciu w adres lub numer zostaną oni przekierowani do odpowiedniej aplikacji, co jest szczególnie przydatne w przypadku użytkowników korzystających z urządzeń mobilnych. Według raportu „Strategiczny Internet 2021/2022” IAB Polska używa ich już 90% polskich internautów.
Wskazówki, jak śledzić kliknięcia w adresy e-mailowe i numery telefonów na stronie internetowej lub landing page’u, znajdziesz na następnej stronie.
3. Najważniejsze – wypełnienia formularzy kontaktowych
W opcji ABSOLUTNE minimum należy śledzić jakiekolwiek próby wypełnienia formularza – czyli po prostu kliknięcia w przycisk „Wyślij”. Co istotne, nie używa się reguły „Przesłanie formularza” – bo ta niestety często nie działa.
Jak więc powinno się to monitorować? Podpowiedzi znajdziesz obok.
W opcji standard będziesz śledzić tylko poprawnie wysłane formularze. Jednak pamiętaj, że w tym wypadku nie będziesz widzieć, jaki to procent wszystkich prób ich wypełnienia. Taka informacja będzie służyć do raportowania liczby konwersji w serwisie, ale przy badaniach UX zda się na niewiele.
Wskazówka
Jeśli nie chcesz śledzić szczegółów dotyczących błędów formularza lub nie masz takiej możliwości (opcja „pro”– przy głębszej analizie odpowiadającej na pytanie: „Które pola nie są poprawnie wypełniane?”), posiłkuj się danymi z narzędzi tworzących mapy cieplne i nagrania użytkowników w serwisie.
Pamiętaj również o szybkości ładowania strony. I nie mówię tutaj o testach pagespeed, które robisz w biurze – z szybkim łączem internetowym i na dobrym sprzęcie. Twoi użytkownicy nie korzystają z Twojej strony WWW w tak cieplarnianych warunkach, ale na telefonach, w pośpiechu i w najbardziej zaskakujących miejscach, jakie możesz sobie wyobrazić. Oznacza to więc, że Twoje testy nie będą miały za wiele wspólnego z tym, jak szybko strona ładuje się w „normalnym” użytkowaniu.
W momencie pisania tego artykułu (połowa września 2022 r.) GA4 nie udostępnia danych o szybkości ładowania strony u użytkowników. Ale Universal Analytics, który jeszcze istnieje – tak.
Wskazówka
W raportach Universal Analytics dostępnych w miejscu „Zachowanie” → „Szybkość witryny” znajdziesz dane, które pozwolą Ci dokładnie przeanalizować, które podstrony serwisu, na których urządzeniach i w których przeglądarkach ładują się wolniej, niż wynosi średnia dla całej witryny. Te dane wykorzystaj do optymalizacji szybkości ładowania serwisu – nie dla botów indeksujących, ale dla potencjalnych klientów.
Opcja „pro”
W tej opcji będziesz korzystać z bardziej zaawansowanych rozwiązań. Wymagają one zaangażowania do pracy programisty, który wdroży datalayery przesyłające dodatkowe dane o tym, w jaki sposób użytkownicy korzystają z Twoich stron leadowych.
Przedstawię kilka najczęściej pojawiających się problemów, które analizuje się w kontekście UX strony i formularzy kontaktowych.
Sprawdź, ile Ci się zbiera
Jak pewnie wiesz, Google Analytics nie zbiera do 20% danych o ruchu w Twoim serwisie. Spotkałam się nawet z sytuacjami, kiedy „widział” tylko 40% odwiedzin na stronie.
Wskazówka
Jeśli nie wiesz (a chcesz wiedzieć), dlaczego narzędzia do analityki nigdy nie pokażą Ci danych o ruchu w serwisie w opcji 1 : 1, obejrzyj nagranie z webinaru „Growth Summer Days: Czy skuteczne śledzenie użytkowników na stronie jest w ogóle jeszcze możliwe?”: https://youtu.be/ddiG7UwiEpo.
Warto więc zdawać sobie sprawę, na jakiej próbce danych operujesz i z czego wyciągasz wnioski.
Musisz porównać liczbę konwersji widocznych w Google Analytics z tymi, które widzisz w swoim systemie DMP. Najlepiej robić to w trybie miesięcznym. Sprawdź, ile zdarzeń poprawnego wypełnienia formularza masz w Google Analytics, a ile jest ich w Twoim DMP lub panelu serwisu. Następnie wyciągnij z tego procent:
Wskazówka
Przy takiej analizie – jeśli opierasz się ciągle na danych widocznych w Universal Analytics – nie bierz pod uwagę liczby realizacji celów, ale całkowitą liczbę zdarzeń. Cel odkładany jest raz na sesję, a zdarzenie – za każdym razem, kiedy użytkownik wykona otagowaną przez Ciebie akcję (w tym wypadku: wypełnienie formularza). Oznacza to, że jeśli podczas jednej wizyty wypełni on ten sam formularz trzy razy, to realizację celu zobaczysz jedną, a zdarzenia – trzy.
Testuj jedną zmianę
Po zebraniu danych przychodzi czas na wnioski, a potem – testy.
Wskazówka
Jeśli podczas analizy strony WWW odkryjesz, że problemów z formularzem jest wiele – nie wprowadzaj wszystkich zmian naraz.
- Na początku przetestuj to, co jest najprostsze do wdrożenia (np. CTA) – często nawet drobne zmiany na leadowym landing page’u mogą podnieść konwersję o kilka punktów procentowych.
- Jeśli się okazało, że formularz zawiera zbyt dużo pól i części z nich trzeba się pozbyć – ustal priorytety na podstawie istotności danych dla Twojego biznesu.
- Do testów możesz użyć takich narzędzi jak darmowy Google Optimize – ma on dość przyjazny i prosty w obsłudze interfejs.
- Jeśli brakuje Ci doświadczenia w przeprowadzaniu testów, ułożenie planu zmian na landing page’u od najprostszych do najtrudniejszych będzie miało dla Ciebie dodatkowy plus – stopniowo nauczysz się nowych funkcji Google Optimize.
Zacznij od opcji minimum
Jak widzisz, danych, które można zbierać i analizować w kontekście podstron i serwisów leadowych, jest wiele, a wręcz – nieskończenie wiele! Bo każda witryna ma swoją specyfikę i unikatowe rozwiązania.
Jeśli wdrożysz wszystkie wskazówki naraz – szczególnie jeśli zrobisz to we własnym zakresie, a nie przy pomocy kadry lub agencji wyspecjalizowanych w analityce – prawdopodobnie nigdy nie dojdziesz do etapu analizy danych, bo będzie ich po prostu za dużo! Dlatego, jak mówi mój chłopak: „Pomalej, synek!”. Rób jedno lub dwa wdrożenia analityczne naraz, potem analizuj zebrane dane i prowadź testy.
Możesz zacząć od opcji minimum, a potem wnioski z tych podstawowych analiz same poniosą Cię dalej.
