Мы отметили Microsoft Clarity как продукт, разработанный с учетом практических задач в реальных условиях настоящими специалистами по продуктам, которые понимают проблемы, с которыми сталкиваются такие компании, как Switas. Такие функции, как отслеживание кликов и ошибок JavaScript, оказались бесценными для выявления проблем и технических неполадок у пользователей, что позволило внести целенаправленные улучшения, напрямую повлиявшие на пользовательский опыт и коэффициенты конверсии.
Поведенческая аналитика
Поведенческая аналитика — это практика сбора, обработки и анализа данных о том, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтом, приложением или продуктом, с упором на последовательность их действий, таких как клики, прокрутка, касания, заполнение форм, использование функций и пути навигации, а не только на совокупные результаты, такие как общее количество посещений или конверсий. В то время как традиционная веб-аналитика отвечает на вопросы, например, сколько человек посетили страницу, поведенческая аналитика отвечает на вопросы, например, что они делали после посещения, в каком порядке, где они колебались и в какой момент отказались от выполнения задачи. Распространенные методы сбора данных включают отслеживание событий, реализуемое с помощью таких инструментов, как Google Analytics 4Mixpanel или Amplitude, инструменты для записи сессий и создания тепловых карт, такие как Hotjar, Microsoft Clarity или FullStory, а также анализ воронки продаж, отображающий пошаговый путь пользователей к определенной цели.
Поведенческая аналитика важна, потому что одних лишь агрегированных показателей часто недостаточно, чтобы объяснить причину того или иного результата; страница оформления заказа может показывать 40-процентный показатель отказов, но только изучив записи сеансов или карты кликов, команда может обнаружить, что пользователи неоднократно кликают на неинтерактивную страницу с расчетом стоимости доставки, ожидая ее разворачивания, или покидают сайт в тот момент, когда появляется обязательное поле для создания учетной записи. Такая детальная информация особенно ценна для выявления проблем, которые никогда не проявились бы при проведении опросов или прямой обратной связи с клиентами, поскольку большинство пользователей не регистрируют и не сообщают о конкретном взаимодействии, вызвавшем их недовольство, они просто уходят.
Зрелая система поведенческой аналитики обычно заранее определяет таксономию событий и свойств, например, отслеживает не только событие добавления товара в корзину, но и добавляет такие свойства, как категория товара, цена и наличие скидочного кода. Это позволяет аналитикам детально сегментировать поведение, а не работать с недифференцированным потоком необработанных кликов. Инструменты визуализации воронки продаж затем показывают процент отказов на каждом этапе определенного процесса, например, пятиэтапного оформления заказа, в то время как анализ путей и диаграммы пользовательских потоков выявляют незапланированные маршруты, по которым посетители отклоняются от намеченного пути, часто обнаруживая проблемы навигации, которые были незаметны в первоначальном дизайне.
Распространенная ошибка — сбор больших объемов данных о поведенческих событиях без четко сформулированного аналитического вопроса, что приводит к появлению панелей мониторинга, заполненных показателями, на которые никто не реагирует, — иногда это называют «инструментарием тщеславия». Другая распространенная ошибка связана с конфиденциальностью и управлением данными: инструменты записи сеансов могут непреднамеренно фиксировать конфиденциальную информацию, вводимую в формы, такую как пароли или платежные данные, если маскировка ввода настроена неправильно. Это создает как риск несоответствия требованиям таких нормативных актов, как GDPR, так и подлинное этическое обязательство ответственно обращаться с данными о поведении пользователей, включая анонимизацию персональных данных и соблюдение предпочтений согласия и уведомлений о файлах cookie.
Для CRO или UX-консалтинговой компании поведенческая аналитика служит эмпирической основой для выдвижения гипотез, поскольку закономерности, наблюдаемые в реальном поведении пользователей, такие как значительная доля посетителей, многократно открывающих и закрывающих галерею изображений товаров, не прокручивая страницу до описания, напрямую указывают на проверяемые улучшения. Как правило, специалисты сопоставляют поведенческие данные с качественными исследованиями, такими как пользовательские интервью или сессии тестирования юзабилити, поскольку поведенческие данные показывают, что делали пользователи, но редко объясняют почему, а сочетание этих двух методов позволяет выдвигать гипотезы, которые основаны на реальных моделях взаимодействия и достаточно хорошо понятны для разработки эффективного эксперимента или редизайна.
Свитас, как показано на
