Εφαρμόζεις στατιστικά συμπεριφοράς. Βάζεις heatmaps. Στήνεις εγγραφές. Παρακολουθείς το ενδιαφέρον. Μετά όμως δεν γίνεται τίποτα. Μαζεύεις δεδομένα, αλλά δεν τα χρησιμοποιείς. Αναλύεις τη συμπεριφορά, αλλά δεν βελτιστοποιείς. Καταλαβαίνεις τα προβλήματα, αλλά δεν τα διορθώνεις. Πολλές ομάδες κάνουν αυτό το λάθος. Επενδύουν σε εργαλεία και συλλογή δεδομένων, αλλά προσπερνούν το κρίσιμο βήμα. Να δράσουν. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δουλεύουν μόνο όταν δράσεις με βάση όσα μαθαίνεις. Το να ξέρεις πού κάνουν κλικ οι επισκέπτες δεν σημαίνει τίποτα, αν δεν βελτιώσεις το στοιχείο που πάτησαν. Το να καταγράφεις τις δυσκολίες των επισκεπτών δεν σημαίνει τίποτα, αν δεν διορθώσεις τη δυσκολία. Άλλες ομάδες κάνουν άλλα λάθη. Παρακολουθούν πάρα πολλά δεδομένα. Ορίζουν πάρα πολλούς δείκτες. Αναλύουν για μήνες. Βελτιστοποιούν άσχημα. Κάνουν δοκιμές χωρίς σωστή βάση σύγκρισης. Βγάζουν συμπεράσματα από πολύ λίγα δεδομένα. Εφαρμόζουν αλλαγές χωρίς να μετρήσουν την επίδραση. Τα συνηθισμένα λάθη σπαταλούν την επένδυση στα στατιστικά. Οι καλές πρακτικές πολλαπλασιάζουν την αξία. Το να ξέρεις τι δεν πρέπει να κάνεις μετράει όσο και το να ξέρεις τι πρέπει. Η διαφορά ανάμεσα σε στατιστικά που φέρνουν ανάπτυξη και σε στατιστικά που φέρνουν μόνο φόρτο είναι η εκτέλεση. Σωστές πρακτικές με λάθος εκτέλεση αποτυγχάνουν. Σωστές πρακτικές με σωστή εκτέλεση αθροίζονται. Η επιτυχία στα στατιστικά συμπεριφοράς έρχεται όταν συνδυάζεις καλά δεδομένα με σταθερή δράση.
Αυτό το άρθρο εξηγεί τα συνηθισμένα λάθη και πώς να τα αποφύγεις με καλές πρακτικές.
Λάθος: μαζεύεις δεδομένα χωρίς να τα χρησιμοποιείς
Πολλές ομάδες εγκαθιστούν εργαλεία στατιστικών συμπεριφοράς και μετά δεν κοιτάζουν ποτέ τα δεδομένα. Το εργαλείο τρέχει. Τα δεδομένα μαζεύονται. Κανείς όμως δεν τα αναλύει. Κανείς δεν δρα με βάση αυτά. Αυτό σπαταλά την επένδυση.
Τα στατιστικά συμπεριφοράς δουλεύουν μόνο όταν δράσεις. Όρισε πρόγραμμα. Εβδομαδιαίοι έλεγχοι των heatmaps. Μηνιαία ανάλυση ομάδων. Τριμηνιαίοι έλεγχοι τάσεων. Το προγραμματισμένο πρόγραμμα ανάλυσης εξασφαλίζει δράση. Όρισε ευθύνη. Ποιος αναλύει τα δεδομένα. Ποιος δρα με βάση τα ευρήματα. Ποιος μετρά την επίδραση. Η καθαρή ευθύνη αποτρέπει την αδράνεια.
Δεδομένα χωρίς δράση είναι σπατάλη. Δράση χωρίς δεδομένα είναι εικασία. Συνδύασε και τα δύο. Προγραμμάτισε την ανάλυση. Δράσε με βάση τα ευρήματα. Μέτρα τα αποτελέσματα.
Λάθος: παρακολουθείς υπερβολικά πολλά
Κάποιες ομάδες παρακολουθούν τα πάντα. Κάθε κλικ. Κάθε scroll. Κάθε αλληλεπίδραση. Φτιάχνουν εκατοντάδες δείκτες. Τα δεδομένα γίνονται συντριπτικά. Εμφανίζεται παράλυση από ανάλυση. Κανείς δεν ξέρει πού να εστιάσει.
Παρακολούθησε ό,τι μετράει για τους στόχους της επιχείρησης. Όρισε τρεις έως πέντε βασικούς δείκτες. Εστίασε σε αυτούς. Αγνόησε τους υπόλοιπους. Η υπερβολική παρακολούθηση δημιουργεί θόρυβο. Ο υπερβολικός θόρυβος κρύβει το σήμα.
Ξεκίνα απλά. Πρόσθεσε δείκτες όταν τους χρειαστείς. Μην χτίσεις από την αρχή ένα περίπλοκο σύστημα μέτρησης. Χτίσε σταδιακά. Η απλότητα κερδίζει.
Λάθος: αναλύεις χωρίς να δράσεις
Κάποιες ομάδες αναλύουν εκτενώς. Φτιάχνουν όμορφες αναφορές. Παρουσιάζουν αναλυτικά ευρήματα. Μετά δεν κάνουν τίποτα. Οι πληροφορίες δεν γίνονται δράση.
Η ανάλυση πρέπει να οδηγεί σε δράση. Αν η ανάλυση δεν δείχνει κάτι που πρέπει να αλλάξει, δεν είναι χρήσιμη. Κάθε ανάλυση πρέπει να τελειώνει με μια καθαρή ενέργεια. Δοκίμασε αυτή την αλλαγή. Βελτίωσε αυτό το στοιχείο. Αφαίρεσε αυτό το περιεχόμενο. Χωρίς δράση, η ανάλυση είναι απλώς πνευματική άσκηση.
Βάλε έναν κανόνα. Κάθε ανάλυση περιλαμβάνει μία καθαρή ενέργεια. Ένα πράγμα να δοκιμάσεις. Ένα πράγμα να βελτιώσεις. Αυτό αποτρέπει την παράλυση από ανάλυση.
Λάθος: κάνεις δοκιμές χωρίς βάση σύγκρισης
Κάποιες ομάδες κάνουν δοκιμές A/B χωρίς να έχουν ορίσει βάση σύγκρισης. Δοκιμάζουν μια ιδέα. Φαίνεται να δουλεύει. Την εφαρμόζουν. Δεν έχουν όμως δεδομένα για το πώς ήταν η απόδοση πριν.
Όρισε πρώτα τη βάση σύγκρισης. Μέτρα την τωρινή απόδοση πριν δοκιμάσεις. Μετά δοκίμασε. Μετά μέτρα ξανά. Η σύγκριση πριν και μετά δείχνει την επίδραση. Χωρίς βάση σύγκρισης, δεν μπορείς να μετρήσεις την επίδραση της δοκιμής. Μαντεύεις.
Η βάση σύγκρισης θέλει μια εβδομάδα για να οριστεί. Μικρό κόστος για αξιόπιστα δεδομένα.
Λάθος: βγάζεις συμπεράσματα από πολύ λίγα δεδομένα
Κάποιες ομάδες δοκιμάζουν για λίγες μέρες. Η επισκεψιμότητα είναι χαμηλή. Το δείγμα είναι μικρό. Η τυχαιότητα δημιουργεί θόρυβο. Βγάζουν συμπεράσματα από αναξιόπιστα δεδομένα. Εφαρμόζουν αλλαγές με βάση λανθασμένες δοκιμές.
Τρέξε τις δοκιμές αρκετή ώρα ώστε να έχεις στατιστική βεβαιότητα. Τουλάχιστον μία εβδομάδα. Ένας μήνας είναι καλύτερος. Οι ιστοσελίδες με χαμηλή επισκεψιμότητα χρειάζονται μεγαλύτερες δοκιμές. Οι ιστοσελίδες με υψηλή επισκεψιμότητα μπορούν να δοκιμάζουν πιο γρήγορα. Μην βγάζεις όμως συμπεράσματα από πολύ λίγα δεδομένα.
Η στατιστική βεβαιότητα κοστίζει σε χρόνο. Αξίζει όμως. Οι κακές αποφάσεις με βάση κακά δεδομένα κοστίζουν περισσότερο.
Λάθος: δεν χωρίζεις την ανάλυση σε τμήματα
Κάποιες ομάδες αναλύουν όλους τους επισκέπτες μαζί. Φτιάχνουν ένα heatmap. Ένα χωνί μετατροπής. Έναν βαθμό ενδιαφέροντος. Βγάζουν μέσο όρο τις διαφορές.
Χώρισε την ανάλυσή σου σε τμήματα. Κινητό ή υπολογιστής. Νέοι ή επισκέπτες που επιστρέφουν. Πληρωμένη ή οργανική επισκεψιμότητα. Κάθε τμήμα συχνά χρειάζεται διαφορετική βελτιστοποίηση. Ο μέσος όρος κρύβει αυτές τις διαφορές. Ο διαχωρισμός τις δείχνει.
Ο διαχωρισμός κάνει την ανάλυση πιο εφαρμόσιμη. Αντί για γενική βελτιστοποίηση, έχεις βελτιστοποίηση για κάθε τμήμα.
Καλή πρακτική: φτιάξε κύκλους ανατροφοδότησης
Οι καλύτερες ομάδες φτιάχνουν κύκλους ανατροφοδότησης. Τα δεδομένα οδηγούν σε δράση. Η δράση οδηγεί σε μέτρηση. Η μέτρηση δείχνει αποτελέσματα. Τα αποτελέσματα καθοδηγούν τα επόμενα βήματα. Ο κύκλος επαναλαμβάνεται. Το αποτέλεσμα είναι συνεχής βελτίωση.
Στήσε τον κύκλο. Εβδομαδιαίος έλεγχος δεδομένων. Δράση μέσα στην εβδομάδα. Μέτρηση μέσα σε δύο εβδομάδες. Τα αποτελέσματα καθοδηγούν τον έλεγχο της επόμενης εβδομάδας. Ο κύκλος επαναλαμβάνεται. Οι κύκλοι ανατροφοδότησης δεν χρειάζονται εξελιγμένα εργαλεία. Ένα υπολογιστικό φύλλο που καταγράφει τις εβδομαδιαίες αλλαγές αρκεί. Αυτό που μετράει είναι η συνέπεια. Ο κύκλος επαναλαμβάνεται τακτικά.
Καλή πρακτική: εστίασε σε αλλαγές με μεγάλη επίδραση
Δώσε προτεραιότητα σε αλλαγές με μεγάλη πιθανή επίδραση. Ένα πεδίο φόρμας που δυσκολεύει πολλούς επισκέπτες έχει μεγάλη πιθανή επίδραση. Μια μικρή αλλαγή στο κείμενο έχει μικρή. Εστίασε πρώτα στις μεγάλες ευκαιρίες.
Οι γρήγορες νίκες έρχονται μετά. Εστίασε αρχικά στις μεγάλες νίκες. Οι μεγάλες νίκες δημιουργούν ορμή. Δείχνουν αποτελέσματα. Δικαιολογούν τη συνέχιση της επένδυσης.
Η επίδραση πολλαπλασιάζεται. Μια βελτίωση 5 τοις εκατό στο ταμείο έχει τεράστια επίδραση. Μια βελτίωση 5 τοις εκατό σε μια ξεχασμένη σελίδα δεν έχει καμία. Διάλεξε με σύνεση τις μάχες σου.
Συχνές ερωτήσεις
Κάθε πότε να αναλύω τα δεδομένα στατιστικών συμπεριφοράς για να αποφύγω την παράλυση από ανάλυση;
Κάθε εβδομάδα είναι το ιδανικό. Αν είναι πολύ συχνά, δεν έχεις αρκετά νέα δεδομένα. Αν είναι πολύ αραιά, χάνεις την ορμή. Η εβδομαδιαία ανάλυση δίνει σταθερό ρυθμό. Κάθε Δευτέρα, δες τα δεδομένα της εβδομάδας. Βρες μία ενέργεια. Δοκίμασέ τη μέσα στην εβδομάδα. Μέτρα τα αποτελέσματα. Επανάλαβε. Αυτός ο ρυθμός φέρνει σταθερή βελτίωση χωρίς παράλυση. Με τον δημιουργό ιστοσελίδων του WEMASY μπορείς να το ρυθμίσεις απευθείας στην ιστοσελίδα σου.
Ποιο είναι το ελάχιστο δείγμα για να εμπιστευτώ τα ευρήματα των στατιστικών συμπεριφοράς;
Εξαρτάται από την επισκεψιμότητά σου. Για ιστοσελίδες με υψηλή επισκεψιμότητα, λίγες μέρες δίνουν αξιόπιστα δεδομένα. Για ιστοσελίδες με χαμηλή επισκεψιμότητα, χρειάζεται μία εβδομάδα ή ένας μήνας. Ένας γενικός κανόνας: μάζευε δεδομένα μέχρι να δεις καθαρά μοτίβα. Αν το μοτίβο είναι ασαφές, μάζεψε κι άλλα. Τα μοτίβα που εμφανίζονται καθαρά σε πολλές χρονικές περιόδους είναι αξιόπιστα.
Να δοκιμάζω μία αλλαγή τη φορά ή πολλές ταυτόχρονα;
Δοκίμαζε μία αλλαγή τη φορά όταν γίνεται. Οι πολλές αλλαγές δημιουργούν σύγχυση. Δεν ξέρεις ποια αλλαγή έφερε τα αποτελέσματα. Η δοκιμή μίας μεταβλητής απομονώνει την επίδραση. Αν όμως οι αλλαγές δεν σχετίζονται και δεν επηρεάζουν η μία την άλλη, η ταυτόχρονη δοκιμή γλιτώνει χρόνο. Σκέψου στρατηγικά.
Πώς αποφεύγω την προκατάληψη επιβεβαίωσης όταν αναλύω δεδομένα συμπεριφοράς;
Ψάξε για στοιχεία που διαψεύδουν την υπόθεσή σου. Αν τα δεδομένα δείχνουν πρόβλημα, ψάξε ενεργά για στοιχεία ότι δεν υπάρχει πρόβλημα. Αν τα δεδομένα δείχνουν ότι μια λύση δουλεύει, προσπάθησε να βρεις στοιχεία ότι δεν δουλεύει. Ο σκεπτικισμός αποτρέπει την προκατάληψη επιβεβαίωσης. Κάνε δύσκολες ερωτήσεις. Θα μπορούσαν τα δεδομένα να ερμηνευτούν διαφορετικά; Θα μπορούσαν να υπάρχουν άλλες εξηγήσεις; Αμφισβήτησε ενεργά τις υποθέσεις σου.
Ποιος είναι ο πιο γρήγορος τρόπος να περάσω από την πληροφορία συμπεριφοράς στην εφαρμογή;
Κινήσου γρήγορα. Μην περιμένεις τέλεια δεδομένα. Δράσε με βάση πληροφορίες που είναι αρκετά σίγουρες. Δοκίμασε γρήγορα. Μέτρα γρήγορα. Μάθε γρήγορα. Κερδίζει η ομάδα που μαθαίνει πιο γρήγορα. Ο τελειομανής ρυθμός επιβραδύνει τη μάθηση. Μια γρήγορη δοκιμή με καθαρό αποτέλεσμα νικά μια τέλεια ανάλυση που παίρνει μήνες. Επανάλαβε γρήγορα.
Πώς μετρώ αν οι προσπάθειές μου στα στατιστικά συμπεριφοράς βελτιώνουν πραγματικά τα αποτελέσματα;
Παρακολούθησε τους δείκτες μετατροπής με τον καιρό. Μηνιαίο ποσοστό μετατροπής. Μηνιαία μέση αξία παραγγελίας. Μηνιαίο κόστος απόκτησης πελάτη. Βάλε αυτούς τους δείκτες σε γράφημα μήνα με τον μήνα. Καθώς εφαρμόζεις βελτιστοποιήσεις που βασίζονται στη συμπεριφορά, βελτιώνονται αυτοί οι δείκτες; Αυτό είναι το πραγματικό μέτρο. Καλύτερα στατιστικά σημαίνουν καλύτερους επιχειρηματικούς δείκτες. Αν οι επιχειρηματικοί δείκτες δεν βελτιώνονται, τα στατιστικά συμπεριφοράς δεν δουλεύουν.