Директор по производству AWG Алексей Пушкарев рассказал, что такое CJM и почему для бизнеса важна поведенческая сегментация аудитории. В статье также рассмотрим кейс, в котором команда AWG разобрала «карту путешествия клиента». Из этой работы сделан вывод о наличии 4 сегментов аудитории – anti-покупатели, исследователи, акционщики, вдумчивые.

CJM — история поведения клиента при взаимодействии с компанией от первого касания до покупки.

Переход от CJM к поведенческой сегментации

Клиенты приходят на сайт с разными целями: кто-то пришел поглазеть, другие изучить товары для дальнейшего посещения магазинов в будущем, а третьи уже с твердым намерением купить товар. Из-за разных целей людям на сайте нужны разные части сайта, поэтому анализировать клиентов надо по-отдельности, по определенным группам. В ходе исследования продуктов клиентов AWG из ритейла, компания обнаружила, что часто видны следующие сегменты:

— «Всепокупающие» – клиенты с самой высокой конверсией и средней длиной сессии. Этот сегмент исследуется на предмет «точек вылета» – мест, где клиенты заканчивают свое посещение на сайте. Эти места и являются источниками ухода самых «покупателеспособных» клиентов, и стоит обратить внимание, если они уходят из неожиданных мест (например, большой процент клиентов уходят после посещения корзины без оформления заказа)

— Исследователи – клиенты с самыми длинными сессиями, средним показателем конверсии и большим показателем retention rate. Эти клиенты больше всего используют сайт и его функции (фильтры, поиск и прочее), поэтому они могут являться хорошей тестовой группой для исследования нового функционала, или  для исследования проблем в самых потаенных местах сайта. Однако, адаптация функционала под них зачастую может не давать планируемого увеличения оборота

— «Потеряшки» – клиенты с короткими сессиями, небольшим показателем ретеншн, почти нулевой конверсией. Это может говорить о том, что данные клиенты не являются целевыми – этот товар просто им не нужен. В таких кластерах проверяется, приходят ли клиенты по рекламным кампаниям. Если это так, то это может говорить как о плохой настройке рекламы, так и о технических проблемах на пути именно этих потенциальных покупателей

— «Анти-покупатели» – особый сегмент, похожий на сегмент «всепокупающих», но не покупающий. Такой сегмент необходимо минимизировать, так как заинтересованность клиентов высокая, но результатов в виде покупок нет. Необходимо изучать всё их поведение, источники проблем могут быть совершенно разными – от неправильного функционирования страницы до накрутки рекламных кампаний

— «Акционщики» – сегмент CJM, который, как правило, проходит через скидочные страницы, и слабо покупает товары, не участвующие в промо. Таких можно подогревать новыми акциями, и если их масштаб достаточен – можно предлагать проводить новые акции

Для лучшего понимания аудитории и возможности внесения улучшений, каждый шаг пользователя на сайте должен анализироваться и просчитываться, будь то переходы по страницам, нажатия на кнопки, время, проведенное на сайте или в конкретном разделе. Поведенческая сегментация – это подход, который предполагает разделение всего этого массива данных в конкретные портреты аудитории. Он основывается на анализе факторов поведения аудитории, а не на конкретных признаках покупателя.

Собрав и проанализировав данные, AWG может разделить аудиторию на конкретные подгруппы и понять, кто все эти пользователи, нарисовать их условный портрет, основанный на их поведении. Становится понятно, почему та или иная группа покупает товар или, наоборот, уходит к конкурентам. Мы осознаем в полной мере точки соприкосновения с клиентом и понимаем, как хорошо они работают. CJM открывает полную картину происходящего и помогает увидеть просчеты, понять пути их решения и развить результаты.

На каждом из этапов воронки продаж клиент может встретиться с различными проблемами. Они мешают ему перейти на следующий этап. Никто не любит трудности, хочется, чтобы все было быстро, легко, доступно. Поэтому чем больше барьеров, тем больше вероятность снижения лояльности к бренду и ухода к конкурентам. Во время наших исследований у одного из клиентов в сегменте ритейла, мы обнаружили, что медленная скорость API мобильного приложения не влияла на конверсию в ряде регионов. Причина оказалась на поверхности – отсутствие сильных конкурентов в данных регионах. Конечно, барьеры на пути к покупке бывают довольно простыми, например, «отсутствие желаемого товара» или падение сайта на время, так и относительно неочевидными: долгое применение фильтра, слишком чувствительный к ошибкам поиск товаров и прочее.

Кейс ECCO

Во-первых, собрав все данные в одной БД, в AWG признали, что проигнорировали такие типичные признаки пользователей, как тип устройства, браузер, размер экрана, а взамен выделили сегменты, опираясь исключительно на похожесть действия пользователей. Что из этого вышло? Были сформированы четкие сегменты пользователей, которые одинаково взаимодействуют с продуктом.

Во-вторых, команда подумала, что на человека влияет масса различных факторов, которые не обязательно связаны с целевыми действиями (добавление в корзину, покупка). В итоге было принято решение, что не нужно выделять переходы между страницами в самое важное действие – любой клик на сайте мы считаем одинаково значимым действием.

В-третьих, из-за изменения подхода учета событий, изменяется и отображение результатов. AWG решили отойти от стандартной воронки (главная – список товаров – карточка товара – корзина – оформление заказа) и построили паутинку – граф перемещения пользователя по сайту. Пользователь, как правило, путешествует по сайту довольно долго, и такой вид отображения показался более пригодным для поиска инсайтов. Ведь на самом деле перемещение пользователя – это цепочка фильтрации товаров и просмотра карточек и только потом переход на оформление заказа.

Пример разной подачи информации. Слева – классический подход, справа – CJM.

В CJM видны все взаимодействия клиентов с сайтом, а также видно, какая доля клиентов переходила в другие события. После проведения анализа у клиента, крупных событий оказалось 8, из которых значимыми и важными для работы являлись 4. Красным выделены события – «исчезновения» пользователя с сайта, зеленым – целевые события сайта (чаще всего – покупка). Под черными событиями подразумеваются посещения страниц, применения фильтров, нажатия на кнопки и заполнения форм.

На практике, каждый кластер выглядит заметно сложнее:

Пример CJM в ритейл компании.

Как можно отметить, событий в исследование обычно больше. Однако всё равно присутствует правило, согласно которому нельзя рассматривать более 20 событий одновременно. Если событий больше – строится несколько разных CJM’ов.

В-четвертых, для точек оттока внутри сегмента, AWG смогли оценить влияние в деньгах. Команда собрала данные по тому, сколько товаров добавлено в незавершенные корзины.

Да, подход не самый привычный, и команда набила много шишек по дороге. Но, в первом подходе было обнаружено следующее:

— В компании убедились, что правильно собирают аналитику

— Сегменты пользователей с похожим поведением не пересекаются с какими-либо характеристиками пользователей

— Выделили интересные сегменты с точки зрения возможности улучшений: акционщики, вдумчивые, исследователи, anti-покупатели

— Внутри сегментов нашли различные причины оттока. Что важно, AWG увидели всю цепочку действий пользователя перед уходом, и смогли выработать сильные гипотезы, которые передали для устранения команде разработки.

Нашли крайне интересные зоны для углубления. Например, применение некоторых фильтров оказалось связано с падением вероятности покупки. К примеру, пользователи часто открывали фильтр «Высота каблука» и не использовали его, возможно, ввиду недопонимания – фильтр не указывал высоту каблука в сантиметрах. Из-за чего пользователь совершал лишние действия, снижая вероятность покупки. Также проблемной зоной были и сочетания фильтров: пользователи не понимали разницы между «демисезон» и «демисезон утепленный», поэтому постоянно ставили оба значения, что также приводило к заметному падению показателя конверсии. Помимо этого, в сегменте активных покупателей значимый процент отказов связан с использованием неактивного промокода.