Tegenwoordig staan jij en je klanten op vele manieren in contact, wat zorgt voor een enorme hoeveelheid data. Dankzij je website, sociale kanalen en je analytische data ben je in staat om bijna alles te weten over het surfgedrag van je bezoekers. Hoe kunnen we ervoor zorgen dat we onszelf niet verliezen in deze grote hoeveelheid aan data, maar kunnen we het juist in ons voordeel gebruiken?

 

Verzamelen: klantenkennis & analytics

Om te analyseren en te achterhalen wat de beste strategie en tools zijn om toe te passen op je website, is het van belang om te beschikken over de benodigde data. Met dank aan deze data is het mogelijk om inzicht te krijgen over hoe je bezoekers de website gebruiken. Voor het verzamelen zijn verschillende tools:

  • Session recording:
    Het opnemen van online sessies om de interacties tussen de bezoekers en je website te zien, wat zorgt voor een beter inzicht van de gebruikersroutes (muisbewegingen, clicks, pagina scrolls, afgeronde formulieren, etc.). Hierdoor wordt duidelijk waar de fricties en moeilijkheden in de navigatie zitten.
  • Heatmaps: De gedragsdata kan ook worden bekeken via heatmaps. Hierbij krijg je een beeld van het surfgedrag van je bezoekers door te bekijken binnen welke elementen de meeste interactie plaatsvindt. Aan de hand van heatmaps kun je de verdeling van clicks op je pagina en testvariaties (of personalisaties) inzien, waardoor je de optimalisatie kan verfijnen.
  • Net Promoter Score: Met de feedbacktools is het mogelijk om eenvoudiger en direct op- en aanmerkingen te verzamelen. De Net Promoter Score in combinatie met tevredenheidsenquêtes zorgen er tevens voor dat de verschillende typen respondenten kunnen worden geïdentificeerd. Zo zijn er de critici, de passieven en de promoters die duidelijk maken wat verbeterpunten van je website zijn en waar deze moeten worden geïmplementeerd.
  • Data Management Platform: DMP’s herstellen, centraliseren, beheren en gebruiken alle data van klanten en prospects.

Er bestaan nog andere middelen voor het verzamelen van gegevens, zoals cookies, URL-tracking, Google Analytics of je eigen CRM-tool.

Analyseren: targetingstrategie

Data is de krachtigste manier om de verwachtingen en behoeftes van je klanten te analyseren. Hiermee kun je achterhalen wanneer en waarom bezoekers een conversie niet hebben afgerond, om vervolgens je website te optimaliseren. Dit doe je door de juiste strategie te kiezen om afgebroken conversies en lage click-through rates te vermijden.

Het analyseren van deze data zal je helpen om te identificeren waar je potentiële klanten vandaan komen en welk proces de meeste clicks genereert. Hebben ze de aankoop afgebroken? Dan kun je achterhalen wanneer en kun je dit vervolgens analyseren om te zien welke punten verbeterd moeten worden: CTA niet duidelijk genoeg? Conversie funnel werkt ontmoedigend? Een winkelwagen die de oorzaken van de “lek” verergert?

Het begrijpen van de data is niet vanzelfsprekend, evenals het analyseren ervan. Om het lezen en analyseren van deze berg aan data eenvoudiger te maken, zijn er data-visualisatie tools die dit illustreren. Zoals de naam al doet vermoeden, maken deze tools de data visueel. Dit kan worden gedaan door middel van grafieken, cirkeldiagrammen, kaarten, tijdlijnen, infographics, computer graphics of foto’s. De data wordt veel begrijpelijker wanneer deze in visuele vorm wordt weergegeven.

Andere webanalytics tools maken het ook makkelijker om data te lezen. Zo is Google Analytics bijvoorbeeld erg duidelijk en eenvoudig te gebruiken, en beschikt de interface over grafische elementen die het lezen en analyseren makkelijker maken.

Het analyseren van het gedrag van internetgebruikers maakt het mogelijk om betere aanbevelingen te doen en rationele veranderingen toe te passen, gebaseerd op betrouwbare data. Hierdoor wordt de kans op fouten in termen van optimalisatie verlaagd. Bijvoorbeeld wanneer je door analyse weet dat de CTA niet werkt, dan weet je dan je eerst alleen de button moet aanpassen en niet meteen de hele pagina, maar hiermee komen we al in de volgende fase.

Deze volgende stap kan erg moeilijk lijken, aangezien het een bepaalde capaciteit aan zelfreflectie en een kritische blik vraagt. Desalniettemin is deze stap cruciaal voor degenen die hun KPI’s drastisch willen verbeteren.

Exploiteren: activatie van de data

Na het verzamelen en analyseren, is het tijd om de data te exploiteren oftewel om te zetten in actie. In deze fase kun je profiteren van klantenkennis om je website te optimaliseren en aan te passen. Het eerste interessante punt om te belichten is dat optimalisatievraagstukken altijd moeten beginnen aan de hand van een geïdentificeerd probleem. Willekeurig gaan optimaliseren kan namelijk enorme tijdsverspilling zijn.

Vaak wordt gedacht dat bijvoorbeeld door het veranderen van de rode CTA-knop in groen, de conversies al stijgen. Maar het is een misverstand dat snelle basisveranderingen in je webdesign al leiden tot significante verbeteringen in de resultaten. Het is dan ook beter om een stap terug te nemen en de data volledig te exploiteren, in plaats van gehaast iets in elkaar te knutselen. Begin bij het begin:

  • Identificeer de bron van het werkelijke probleem. Bijvoorbeeld, een hoge bounce rate op je landing page, of een hoge drop-out rate op het betalingsmoment van je website.
  • Veronderstel waar het probleem vandaan zou kunnen komen: “onze klanten begrijpen de eigenschappen van ons product niet meteen wanneer ze de beschrijvingen op onze website lezen.”

De exploitatie van data kan ervoor zorgen dat je zelfs een stap verder kan gaan in de testfase, bijvoorbeeld met cross-selling (suggesties van aanvullende producten op basis van de wensen en behoeften van bezoekers). De introductie van suggestieve verkoop zorgt voor een toename van 30% in de omzet. Een van de belangrijkste factoren voor het genereren van conversie is namelijk personalisatie. Om je conversieratio te verhogen, is het van belang om je klanten een website met veel gepersonaliseerde onderdelen aan te bieden, zodat ze meegenomen worden met de navigatie op je website. Dit zal zorgen voor conversies, maar zal tevens het vertrouwen in je merk verhogen.

We spreken over dataexploitatie die tijdens of na een eerste optimalisatiefase van je website kan plaatsvinden. A/B-test eerst je nieuwe productpagina, waarna je aan de slag kan gaan met het toevoegen van pop-in engagement om cross-selling te bevorderen. Dit gebruik van data zorgt er verder voor dat je berichten kan versturen naar verschillende gebruikers op basis van deze criteria: nieuw of terugkerend, geregistreerd of niet, afkomst, geslacht en leeftijd.

Testen: optimaliseer de prestatie

Zoals eerder al genoemd, moeten de hypotheses van experimenten gebaseerd worden op concrete en betrouwbare data. De A/B-testen zijn gebaseerd op exacte en doelgerichte veranderingen, van waaruit de uitkomsten direct worden gecodeerd. Maar hoe formuleer je een testhypothese? Om te beginnen kan het opstellen van deze hypotheses eenvoudig lijken, aangezien het in principe gaat over het formuleren van een verandering en het gewenste effect:

Veranderen van (testelement) …… in …… zal zorgen voor een stijging/daling van …… (meeteenheid).

Bijvoorbeeld: “Het vereenvoudigen van het formulier door optionele velden te verwijderen, zoals telefoon en postadres, om het aantal verzamelde contacten te verhogen.”

Deze “formule” is in deze fase slechts een theoretische stelling, die nodig is om hypotheses te bewijzen of onderuit te halen. Maar het zal tevens dienen als rode draad voor de benadering van het probleem. Een belangrijk punt is echter dat de impact van de gewenste veranderingen meetbaar moet zijn in kwantitatieve termen (conversion rate, bounce rate, dropout rate, etc.). Ten slotte, de uiteindelijke inzet van de A/B-experimenten is het identificeren van welke variatie het beste werkt voor je bedrijf.

Er bestaan vele elementen die je toelaten om effectieve A/B-experimenten te creëren. Hierbij een aantal voorbeelden om mee van start te gaan (en te inspireren);

  • Homepagina: de header/belangrijkste banner belicht de voorgestelde producten of diensten op de site om interesse te wekken bij de klanten en om te zorgen dat ze langer op de website blijven.
  • Productcategorieën: filters besparen veel tijd bij klanten. Ze vinden hetgeen dat ze zoeken namelijk veel sneller.
  • Productpagina: de productaanbeveling zorgt voor een meer gepersonaliseerde ervaring voor de bezoeker en helpt de waarde van de winkelmand te verhogen.
  • Winkelmand: een CTA met een duidelijke stap naar betaling zorgt voor een betere conversie.
  • Betalingspagina: de verschillende stappen om te betalen worden weergegeven om duidelijkheid te bieden over de route voor betaling. Dit om de klanten te verzekeren en aan te moedigen om door te gaan met de aankoop.

Deze elementen bieden je de mogelijkheid om hypotheses op te stellen door je huidige website te vergelijken met bovengenoemde ideeën, met als doel direct een positieve impact te hebben op je conversieratio.

Het omschrijven van hypotheses voor A/B-testen is complex en bovenal planmatig. Wat niet vergeten mag worden, zijn alle voordelen die deze stap kan opleveren voor je website. Daarnaast is het belangrijk dat je de volgende keer eerst aandacht geeft aan “analyse en data”, voordat je aan de slag gaat met “ontwerp en graphics”. Dit is een goede stap in de richting van effectieve hypotheses.

Bedrijven worden uitgedaagd om te zorgen voor een rijke gebruikservaring en corresponderende kanalen, waarmee de conversie wordt verhoogd, ze zichzelf kunnen positioneren en differentiëren om te kunnen concurreren. Al dit is niet mogelijk zonder de data. Verzamel data om je gebruikers beter te begrijpen, analyseer om de elementen te identificeren die geoptimaliseerd moeten worden. Exploiteer om deze data te veranderen in acties waarmee je de gebruikerservaring kan optimaliseren. Dit zijn de drie fases van een succesvol optimalisatieproces.