Kai turi internetinę parduotuvę ar bet kokį verslą su svetaine, anksčiau ar vėliau ateina momentas, kai skaičiai tiesiog nebesutampa. Google Analytics rodo, kad į puslapį užeina tūkstančiai žmonių, konversijos vis tiek liūdnos, o tu sėdi ir galvoji – kas čia velniop vyksta. Būtent tada į sceną įžengia heatmap įrankiai, kurie leidžia pamatyti tai, ko jokie skaičiai neparodys – kaip žmonės realiai elgiasi tavo svetainėje.
Aš pats pirmą kartą su heatmap susidūriau prieš gerus septynerius metus, dirbdamas su vienu e-shop projektu, kuris pardavinėjo sportinę aprangą. Skaičiai atrodė gerai – trafiko netrūko, bet krepšelio pildymo rodiklis buvo kažkoks juokingai žemas. Įdiegus šilumos žemėlapį paaiškėjo banalus dalykas – žmonės tiesiog nematydavo mygtuko „Pirkti“, nes jis buvo per daug panašus spalva į foną. Viena maža detalė, kuri kainavo verslui, matyt, keliasdešimt tūkstančių eurų per metus prarasto pelno.
Kas iš tikrųjų yra tas šilumos žemėlapis
Heatmap, arba šilumos žemėlapis, yra vizualus vartotojų elgesio atvaizdavimas svetainėje. Vietoj sausų skaičių ir lentelių tu gauni spalvotą paveikslėlį – raudonos zonos rodo, kur žmonės labiausiai spaudžia, žiūri ar juda pele, mėlynos ir žalios – kur aktyvumas mažesnis arba jo visai nėra.
Egzistuoja kelios pagrindinės heatmap rūšys, ir jas verta atskirti, nes kiekviena parodo skirtingą reikalo pusę:
- Click maps – rodo, kur žmonės spaudžia. Puikiai atskleidžia, ar mygtukai ir nuorodos veikia taip, kaip tikėtasi, o gal žmonės bando spausti ant elementų, kurie apskritai nėra paspaudžiami.
- Scroll maps – parodo, iki kurios vietos puslapyje žmonės apskritai nuslenka. Skausmingai dažnai paaiškėja, kad 70% lankytojų niekada nemato to super svarbaus turinio apačioje, nes tiesiog nenuslenka tiek toli.
- Move maps – seka pelės judesius, kurie iš tiesų dažnai koreliuoja su žvilgsniu (nors ir ne visada).
- Eye-tracking – brangesnis ir sudėtingesnis variantas, naudojantis realų akių judėjimo sekimą, dažniausiai laboratorinėmis sąlygomis, o ne masiniam naudojimui svetainėse.
Verslo požiūriu svarbiausia suprasti, kad heatmap nėra magiškas prietaisas, kuris pasakys, ką daryti. Tai yra įrankis, leidžiantis pamatyti simptomus. Diagnozę vis tiek turi pastatyti tu pats, remdamasis konteksto supratimu ir kartais tiesiog sveiku protu.
Kodėl skaičiai vieni patys meluoja
Google Analytics ir panašūs įrankiai puikiai atsako į klausimą „kas įvyko“ – kiek žmonių atėjo, kiek liko puslapyje, kiek nusipirko. Bet jie beveik niekada nepaaiškina „kodėl“. Ir čia slypi didžiausia klaida, kurią daro daugelis rinkodaros specialistų – jie žiūri tik į skaičius ir bando spėlioti priežastis.
Pavyzdys iš gyvenimo: turi produkto puslapį su 65% atmetimo rodikliu (bounce rate). Skaičius aiškiai blogas. Bet kodėl žmonės palieka puslapį? Gal kaina per didelė? Gal nuotraukos prastos kokybės? Gal tiesiog puslapis kraunasi per lėtai? Analytics tau šito nepasakys. O heatmap parodys, kad, tarkim, 80% žmonių apskritai nenuslenka žemiau pirmo ekrano, nes ten viršuje esantis bannerinis vaizdas atrodo kaip reklama ir žmonės instinktyviai jį ignoruoja bei palieka puslapį anksčiau, nei pamato patį produktą.
Būtent dėl to rimtos e-komercijos komandos niekada nesustoja vien tik ties kiekybiniais duomenimis. Skaičiai parodo problemą egzistuojant, o šilumos žemėlapiai padeda ją suprasti kokybiškai. Kartu jie sudaro tą derinį, kurio reikia priimant sprendimus, o ne tiesiog spėliojant.
Kur heatmap tikrai atneša pinigus
Nemažai žmonių žiūri į heatmap analizę kaip į kažkokį papildomą, „nice to have“ dalyką. Realybėje, ypač e-komercijoje, tai gali būti vienas iš tiesiogiai pelną didinančių įrankių, jei juo naudojamasi teisingai. Štai kelios konkrečios sritys, kur pastebėjau realų poveikį.
Pagrindinis puslapis (homepage). Čia dažniausiai pastebimas fenomenas, kai verslo savininkas nori sudėti į viršų viską – logotipą, naujienas, akcijas, populiariausius produktus, apie mus, kontaktus. Heatmap parodo, kad žmonės iš tiesų susikoncentruoja ties dviem-trimis elementais, o visa kita tiesiog ignoruojama arba trukdo. Tai žinodamas gali drąsiai pjaustyti nereikalingą informaciją ir palikti tik tai, kas veikia.
Produkto puslapiai. Būtent čia priimamas pirkimo sprendimas, tad kiekvienas milimetras svarbus. Šilumos žemėlapis parodo, ar žmonės apskritai pastebi mygtuką „Į krepšelį“, ar skaito aprašymą, ar žiūri atsiliepimus. Jei paaiškėja, kad niekas neskaito ilgo teksto apie produktą, o visas dėmesys sukoncentruotas ties kaina ir nuotrauka, gal metas pergalvoti visą puslapio struktūrą.
Krepšelio ir checkout procesas. Tikriausiai skaudžiausia vieta bet kuriai e-parduotuvei. Būtent čia žmonės dažniausiai pasitraukia paskutinę akimirką. Scroll map gali atskleisti, kad papildomi mokesčiai (pristatymas, transakcijos mokestis) pasirodo per vėlai, jau kai žmogus beveik apsisprendęs pirkti, ir tai jį atbaido. Click map gali parodyti, kad žmonės bando spausti ant lauko, kuris neveikia, ar kad forma tiesiog per ilga ir varginanti.
Meniu ir navigacija. Jei matai, kad žmonės nuolat spaudžia ant elementų, kurie iš tiesų yra tik dekoratyvūs, o ne nuorodos, tai aiškus signalas, kad dizainas klaidina vartotoją. Tokie „netikri paspaudimai“ (rage clicks – kai žmogus keletą kartų iš eilės spaudžia tą patį elementą, nes jis neveikia) yra vienas iš aiškiausių frustracijos indikatorių, kokie tik egzistuoja.
Populiariausi įrankiai ir kaip juos pasirinkti
Rinkoje šiuo metu yra nemažai variantų, ir pasirinkimas priklauso nuo biudžeto, svetainės dydžio bei to, ką konkrečiai norisi matuoti.
Hotjar – bene populiariausias variantas tarp mažesnių ir vidutinių verslų. Turi ir heatmap, ir session recordings (įrašus, kaip konkretus žmogus naršo svetainėje), taip pat apklausas ir formos analizę. Nemokama versija gana ribota, bet pradžiai puikiai tinka.
Crazy Egg – vienas iš seniausių žaidėjų šioje rinkoje, žinomas dėl paprasto naudojimo ir aiškaus vizualaus pateikimo. Tinka tiems, kam svarbiau greitis nei gilesnė analizė.
Microsoft Clarity – čia turiu būti atviras, kad tai vienas geriausių sprendimų, jei nori pradėti visiškai nemokamai. Taip, Microsoft produktas, ir taip, jis iš tiesų neblogas – turi ir heatmap, ir session recordings, be jokio kainos apribojimo. Daugeliui mažesnių projektų šito visiškai užtenka.
Mouseflow ir Lucky Orange – šiek tiek nišiniai, bet turintys papildomų funkcijų, tokių kaip formų analizė ar tiesioginis chat integravimas su heatmap duomenimis.
Pasirenkant įrankį verta atsižvelgti ne tiek į kainą, kiek į tai, kiek tikrai naudosi funkcionalumą. Nėra prasmės mokėti už brangų planą su session recordings, jei visą analizę atlieki kartą per ketvirtį ir žiūri tik click maps.
Kaip nesuklysti interpretuojant duomenis
Čia atėjo laikas prisipažinti prie savo klaidų. Pirmaisiais metais dirbant su heatmap dažnai darydavau vieną tipišką klaidą – žiūrėdavau į agreguotus duomenis iš skirtingų įrenginių tarsi jie būtų vienoda auditorija. Realybėje mobilaus telefono ir desktop naudotojų elgesys skiriasi drastiškai. Mobiliajame įrenginyje žmonės slenka žymiai greičiau, ekranas mažesnis, todėl scroll map atrodys visiškai kitaip nei desktop versijoje.
Antra dažna klaida – per mažas imties dydis. Jei tavo svetainė gauna 200 apsilankymų per savaitę, o tu bandai daryti išvadas iš tokio kiekio duomenų, tikimybė, kad tavo interpretacija bus atsitiktinė, yra didelė. Rekomenduočiau bent kelis šimtus, geriau tūkstantį ar daugiau sesijų prieš darant bet kokias rimtesnes išvadas.
Trečia – reikia atskirti korealiaciją nuo priežastingumo. Jei matai, kad žmonės mažai spaudžia ant kažkokio mygtuko, tai savaime nereiškia, kad mygtukas blogas. Gal jis tiesiog žemiau, negu žmonės apskritai nuslenka. Prieš darant išvadas, verta sujungti kelis duomenų šaltinius – click map, scroll map ir dar session recordings, kad matytum pilną vaizdą.
Ketvirta, ir gal svarbiausia – heatmap niekada neturėtų būti vienintelis šaltinis sprendimams priimti. Idealu, kai šalia heatmap analizės atlieki ir A/B testavimą. Pamatai problemą per šilumos žemėlapį, suformuoji hipotezę, patikrini per A/B testą – tik tada keiti realiai visą svetainę.
Praktinis planas, kaip pradėti nuo nulio
Jeigu iki šiol niekada nesi naudojęs heatmap analizės, štai kaip aš patarčiau pradėti, be jokių sudėtingų teorijų.
Pirma savaitė – pasirink įrankį (jei biudžetas riboja, Microsoft Clarity puikiai tinka pradžiai) ir įdiek jį ant 3-5 svarbiausių puslapių. Tai turėtų būti homepage, populiariausias produkto puslapis, kategorijos puslapis ir checkout procesas. Nereikia iš karto dėti ant visos svetainės – tai tik apsunkins analizę ir nuvargins tave pačiam.
Antra ir trečia savaitė – tiesiog leisk duomenims kauptis. Šiuo laikotarpiu nieko nekeisk svetainėje, kad turėtum švarų palyginimo tašką.
Ketvirta savaitė – pradėk analizę. Rekomenduočiau pirmiausia žiūrėti į scroll map ant homepage – tai atskleis, kiek turinio žmonės iš tiesų mato. Tada pereik prie click map produkto puslapyje – patikrink, ar mygtukas „Į krepšelį“ gauna pakankamai dėmesio, palyginus su kitais elementais.
Penkta savaitė – suformuok konkrečias hipotezes remiantis tuo, ką pamatei. Pavyzdžiui: „Manau, kad mygtukas per mažai matomas, nes gauna tik 8% viso click aktyvumo puslapyje, nors turėtų būti pagrindinis veiksmo elementas“.
Šešta savaitė ir toliau – įgyvendink pakeitimus ir, jei įmanoma, testuok juos per A/B testavimo įrankį prieš pilnai perjungiant visą trafiką. Tada vėl grįžk prie heatmap ir patikrink, ar situacija pagerėjo.
Vietoj banalaus apibendrinimo – ką iš tiesų verta įsiminti
Heatmap analizė nėra kažkoks madingas priedas, kurį reikia turėti vien dėl to, kad visi apie jį kalba. Tai konkretus įrankis, kuris leidžia pamatyti realų žmonių elgesį, o ne tik spėlioti pagal skaičius Google Analytics ataskaitose. Bet, kaip ir su bet kuriuo įrankiu, jo vertė priklauso nuo to, kaip juo naudojiesi.
Jei tik įdiegi kodą ir kartą per pusmetį žvilgtelėsi į spalvotus paveikslėlius nesuprasdamas, ką jie reiškia versle – geriau ir nepradėk, sutaupysi laiko. Bet jeigu esi pasiruošęs reguliariai stebėti duomenis, formuoti hipotezes, jungti heatmap su A/B testavimu ir realiai eksperimentuoti su savo svetaine, rezultatai gali būti stulbinantys – konversijos augimas, geresnis vartotojo patyrimas, mažesnis atmetimo rodiklis.
Iš savo patirties galiu pasakyti vieną dalyką – dažniausiai problemos, kurias randi per heatmap, būna nustebinamai paprastos. Tai ne sudėtingi algoritmų klausimai ar techninės subtilybės, o dažnai tiesiog nematomas mygtukas, per ilga forma ar netinkamai sudėliota informacija. Bet būtent tokie „paprasti“ dalykai dažniausiai ir stabdo pardavimus labiausiai. Todėl prieš investuojant į brangią rinkodaros kampaniją ar naują dizainą, verta pirmiausia atsakyti į vieną klausimą – ar aš iš tiesų žinau, kaip žmonės naudojasi mano svetaine, ar tik manau, kad žinau?
