Jak wykorzystać analitykę map cieplnych, aby zwiększyć retencję użytkowników

Stanie się menedżerem produktu kierującym się danymi to jedna z najlepszych rzeczy, które możesz zrobić, aby podnieść poziom zarządzania produktem.

W ramach tych działań być może zacząłeś już korzystać z różnych narzędzi analitycznych, a nawet próbowałeś opierać swoje decyzje na dostarczanych przez nie danych. Jeśli trafiłeś na ten artykuł, zakładam, że interesuje Cię również analizowanie interfejsu użytkownika za pomocą map cieplnych.

Jeśli tak, trafiłeś we właściwe miejsce. Przyjrzyjmy się dokładnie temu niezwykle przydatnemu narzędziu!

Czym jest analityka map cieplnych (i jak działają mapy cieplne)?

Analityka map cieplnych to metodologia mierzenia, wizualizowania i analizowania zachowań użytkowników za pomocą — zgadłeś! — map cieplnych.

Mapy cieplne to zrzuty ekranu interfejsu użytkownika z naniesionymi różnymi kolorowymi nakładkami, zależnymi od sposobu, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z poszczególnymi obszarami strony. Kolory używane do wyróżniania zazwyczaj obejmują zakres od czerwonego (dużo interakcji użytkowników) do niebieskiego (mało interakcji użytkowników).

Powyższa mapa cieplna jest przykładem „mapy kliknięć”, która śledzi i wizualizuje obszary, w które użytkownicy klikają najczęściej.

Jak widzimy, przyciski Logowanie i Utwórz konto otrzymują tutaj wiele kliknięć, ale menu nawigacyjne u góry przyciąga niewielką uwagę użytkowników lub nie przyciąga jej wcale.

Mapy cieplne to fantastyczne narzędzia do wizualizacji, które pomagają analizować produkt i doświadczenia użytkowników. Przynoszą wiele korzyści, ale ich stosowanie ma również swoje wady. Przyjrzyjmy się bliżej obu stronom tego narzędzia.

Jakie są korzyści z używania narzędzi do tworzenia map cieplnych?

Oprogramowanie do tworzenia map cieplnych zyskuje coraz większą popularność. W minionej dekadzie należało głównie do domeny marketingu cyfrowego — aż zespoły produktowe odkryły jego przydatność w dopracowywaniu doświadczeń użytkowników. Dziś stało się niezbędnym narzędziem dla menedżerów produktu i projektantów UX.

I istnieje dobry powód, dla którego narzędzia do tworzenia map cieplnych stały się tak popularne — po prostu świetnie przekazują dane dotyczące zachowań użytkowników. Jeśli nie włączyłeś jeszcze takiego narzędzia do swojego zestawu narzędzi produktowych, jego integracja jest koniecznością — oto kilka korzyści płynących z używania map cieplnych, które mam nadzieję przekonają Twój zespół produktowy do przyjęcia tego narzędzia.

Mapy cieplne świetnie sprawdzają się w złożonej wizualizacji danych

Wyobrażasz sobie, jak wyglądałyby dane dotyczące kliknięć użytkowników w formacie pozbawionym wizualizacji? Prawdopodobnie mniej więcej tak:

Spróbuj teraz wyciągnąć wnioski z zachowań użytkowników na podstawie tych danych. Czy potrafisz powiedzieć, w które przyciski użytkownicy lubią klikać najbardziej? Prawdopodobnie nie.

Spróbujmy teraz przedstawić te same dane w formie wizualnej.

O wiele łatwiej określić, które przyciski działają lepiej, patrząc na tę wizualizację, prawda?

Piękno map cieplnych polega na ich zdolności do przekazywania złożonych informacji w bardzo łatwy do przyswojenia sposób.

Mapy cieplne pomagają określić intencje użytkowników

Nowoczesne narzędzia do analityki internetowej (np. Google Analytics lub Amplitude) świetnie radzą sobie ze śledzeniem i wizualizowaniem zachowań odwiedzających Twoją stronę oraz danych demograficznych (ciągle wspominam o internecie, ale mapy cieplne są równie przydatne na urządzeniach mobilnych i w aplikacjach mobilnych). Ich głównym problemem jest jednak to, że gromadzone przez nie dane są zbyt „ilościowe” i brakuje im „jakościowej” perspektywy wyjaśniającej, dlaczego użytkownicy zachowują się w określony sposób.

Jeśli każdego dnia 2000 użytkowników rejestruje się w Twoim produkcie, ale tylko 100 pobiera i instaluje Twoją aplikację, możesz z przekonaniem stwierdzić, że coś jest nie tak z aktywacją. Nie będziesz jednak w stanie wskazać dokładnego problemu ani wyjaśnić, dlaczego użytkownicy nie instalują Twojej aplikacji.

Jeśli jednak użyjesz narzędzia do tworzenia map cieplnych, możesz przeanalizować mapę wściekłych kliknięć i zobaczyć, że przycisk pobierania nie działa w niektórych przeglądarkach, przez co użytkownicy frustrują się i wielokrotnie w niego klikają.

To kolejna z najlepszych cech map cieplnych — mogą wzbogacić dane ilościowe o jakościowe spostrzeżenia.

Mapy cieplne są opłacalną alternatywą dla testów użyteczności

Powiedzmy to wprost. Mapy cieplne nie mogą i nie powinny zastępować testów użyteczności. Testowanie użyteczności ma ogromną wartość dla rozwoju produktu i prac projektowych, dlatego nigdy nie należy z niego rezygnować.

Mapy cieplne pozwolą jednak zaoszczędzić czas i wysiłek podczas testowania użyteczności podstawowych elementów strony i ścieżek użytkownika. Jeśli na przykład testujesz coś tak prostego jak strona logowania, nie musisz organizować sesji testowania użyteczności.

Na stronie logowania użytkownicy jedynie wprowadzają swoje dane uwierzytelniające i klikają jeden z dostępnych na stronie przycisków CTA logowania. Analizując dane z map cieplnych, możesz łatwo sprawdzić, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z polami adresu e-mail i hasła oraz przyciskami. Przeprowadzanie testów użyteczności i przeglądanie nagrania sesji w takim przypadku byłoby stratą czasu.

Jakie są ograniczenia map cieplnych stron internetowych?

Mapy cieplne wyglądają jak fantastyczne narzędzia do wizualizacji zachowań i intencji użytkowników w opłacalny sposób. Jednak, podobnie jak każde inne narzędzie, nie są pozbawione wad i mają pewne ograniczenia, które należy uwzględnić podczas korzystania z narzędzia do tworzenia map cieplnych.

Oto sytuacje, w których mapy cieplne nie są wystarczające:

Ograniczone informacje jakościowe na mapach cieplnych

Wspomniałem o obecności informacji jakościowych jako jednej z głównych zalet map cieplnych. Muszę jednak uczciwie zaznaczyć, że informacje te są ograniczone.

Tak, możesz łatwo zauważyć wściekłe kliknięcia na stronie i użyć mapy ruchu, aby sprawdzić, jak kursory użytkowników poruszają się po interfejsie. Takie dane pomogą Ci zrozumieć ogólne intencje i odczucia użytkowników.

Mapy cieplne nie pozwolą Ci jednak uzyskać niczego więcej poza wspomnianymi „ogólnymi intencjami”.

Przeglądając na przykład mapę cieplną strony logowania, możesz zauważyć, że większość użytkowników rejestruje się, ręcznie wpisując adres e-mail, a bardzo niewielu korzysta z opcji „Zaloguj się przez Google”.

Mapa cieplna nie będzie w stanie powiedzieć Ci, co leży u podstaw tego zachowania. Aby dokładniej zbadać taką sytuację, musisz przeprowadzić wywiady z użytkownikami, przeprowadzić ankiety lub znaleźć inny sposób na zebranie wartościowych opinii użytkowników.

W tym konkretnym przypadku możesz na przykład porozmawiać z kilkoma użytkownikami i dowiedzieć się, że Twoi użytkownicy działają głównie w sektorze przedsiębiorstw, a większość z nich korzysta z poczty Outlook zamiast G-Suite firmy Google. Ponieważ nie oferujesz opcji „Zaloguj się przez Microsoft”, użytkownicy ci wolą ręcznie wpisywać swoje adresy e-mail.

Zbyt duży nacisk na podstawowe rodzaje zaangażowania

Kolejną wadą map cieplnych jest to, że śledzą one wyłącznie przewijanie, ruch kursora i kliknięcia. Oznacza to, że jeśli polegasz wyłącznie na mapach cieplnych podczas analizowania zachowań użytkowników, możesz uzyskać mylące informacje, ponieważ atrakcyjnie wyglądające dane z map cieplnych (np. duża liczba kliknięć) nie zawsze oznaczają „dobre” zaangażowanie.

Powtórzę to jeszcze raz.

Atrakcyjnie wyglądające dane z map cieplnych nie zawsze oznaczają dobre zaangażowanie.

Wyobraź sobie, że analizujesz mapę cieplną strony edytora dokumentów Google Docs i widzisz, że wiele osób klika przycisk udostępniania. Zachwycony, (naiwnie) dochodzisz do wniosku, że funkcja udostępniania działa dobrze.

Załóżmy jednak, że sprawdzasz inne narzędzia analityczne swojej witryny i odkrywasz, że chociaż użytkownicy klikają przycisk udostępniania, aby otworzyć wyskakujące okno udostępniania, bardzo niewielu z nich faktycznie udostępnia swoje dokumenty komuś innemu. Większość użytkowników po prostu zamyka wyskakujące okno udostępniania zaraz po jego otwarciu.

Kwestie związane z prywatnością

Narzędzia do tworzenia map cieplnych słyną z aktywnego śledzenia i przechowywania poufnych danych użytkowników. Nie da się tego obejść — aby utworzyć mapę cieplną, musisz śledzić ruchy myszy i kliknięcia użytkowników.

Dlatego podczas integrowania rozwiązania do tworzenia map cieplnych (zwłaszcza jeśli obejmuje ono analitykę w czasie rzeczywistym, odtwarzanie sesji i wyświetlenia stron) musisz mieć to na uwadze i mieć pewność, że użytkownicy nie będą źli na Ciebie za śledzenie ich sposobu przeglądania stron.

Kolejną rzeczą, o której należy pamiętać, jest zgodność z przepisami prawa. Musisz ściśle współpracować z zespołami prawnym i ds. bezpieczeństwa, aby przygotować odpowiednie dokumenty prawne oraz upewnić się, że stosowane przez Ciebie metody śledzenia nie naruszają niczyich praw ani nie stwarzają zagrożeń prawnych dla firmy.

Jest to szczególnie ważne, jeśli twierdzisz, że przestrzegasz najważniejszych przepisów dotyczących prywatności, takich jak GDPR, CalOPPA itp.

To najważniejsze informacje na temat analityki z wykorzystaniem map cieplnych, a także ich zalet i wad. Przejdźmy teraz dalej i sprawdźmy, jak możesz wykorzystać to narzędzie do analizowania zachowań klientów oraz wyciągania wartościowych wniosków.

3 rzeczywiste zastosowania analizy map cieplnych

Na podstawie mojego doświadczenia mapy cieplne okazały się niezwykle wartościowymi narzędziami do zrozumienia tego, co dzieje się z Twoim produktem.

Biorąc pod uwagę zalety i ograniczenia tego narzędzia, niemal nigdy nie analizuję danych z map cieplnych w oderwaniu od innych danych. Zamiast tego mój zespół i ja zazwyczaj łączymy je z danymi z innych narzędzi analitycznych, aby uzyskać pełniejszy obraz naszego produktu i użytkowników.

Aby pomóc Ci w praktycznym zastosowaniu map cieplnych, chciałbym podzielić się z Tobą kilkoma przykładami użycia z prawdziwego życia.

1. Odszyfrowywanie wściekłych kliknięć: testy A/B z mapami wściekłych kliknięć Fullstory i Google Optimize

Zacznijmy od przykładu zastosowania analitycznego, który obejmuje mój ulubiony rodzaj map cieplnych — mapy wściekłych kliknięć.

Kliknięcie użytkownika w interfejs użytkownika możesz uznać za „wściekłe kliknięcie”, jeśli użytkownik wielokrotnie i nieprzerwanie klika ten sam element. Powszechnie przyjmuje się, że tego rodzaju zachowanie wskazuje na frustrację i złość użytkownika (stąd ta nazwa).

Istnieje wiele powodów, dla których użytkownicy mogą wykonywać wściekłe kliknięcia. Najczęściej są one wywoływane przez:

• Element, który wygląda na klikalny, ale taki nie jest. Użytkownik klika go, uznaje, że nie działa, i złości się.
• Przyciski po prostu nie działają. To wyjaśnia się samo.
• Przyciski działają, ale problem projektowy sprawia, że jeden lub więcej przycisków trudno kliknąć.

Za pomocą map wściekłych kliknięć możesz zidentyfikować elementy interfejsu użytkownika, w które użytkownicy klikają ze złości, spróbować zrozumieć przyczynę tego zjawiska i rozwiązać problem. Tak wygląda to w przypadku witryny e-commerce sprzedającej owoce i warzywa.

Problem z odnajdywaniem problematycznych obszarów i ich naprawą polega na tym, że wprowadzone rozwiązanie może nie zadziałać, a użytkownicy mogą nadal wykonywać wściekłe kliknięcia. Aby temu zaradzić, możesz użyć narzędzi do testów A/B w celu sprawdzenia skuteczności wprowadzonej poprawki.

Jak to zrobić: Utwórz test A/B, w którym wariant A będzie zawierał wprowadzoną poprawkę, a wariant B będzie stanowił stan pierwotny. Po uruchomieniu testu A/B zacznij analizować mapy wściekłych kliknięć obu wariantów i obliczać liczbę wściekłych kliknięć uzyskanych przez każdy z nich.

Jeśli wariant A uzyskał mniej kliknięć, oznacza to, że poprawka zadziałała i możesz bez obaw ją wdrożyć.

2. Wyjaśnianie współczynników konwersji: optymalizacja współczynnika konwersji za pomocą map ruchu Hotjar i Google Analytics

Kolejny przykład, któremu się przyjrzymy, to prawdopodobnie najpopularniejsze zastosowanie map cieplnych — analiza konwersji (lub innych podobnych wskaźników).

Jak wspomniałem, połączenie danych z map cieplnych i narzędzi analitycznych zapewni najlepsze rezultaty pod względem uzyskiwania dokładnych danych i unikania mylących wniosków. W tym konkretnym przykładzie zobaczymy, jak możesz połączyć Google Analytics z mapami ruchu Hotjar.

Uwaga

Mapy ruchu pokazują, w których miejscach na stronie poruszał się kursor użytkownika i gdzie się zatrzymywał podczas sesji.

Wyobraź sobie, że odpowiadasz za sklep e-commerce, który oferuje klientom dwie opcje dostawy zakupów. Cena tych dwóch opcji wynosi 2$ za wysyłkę „Standardową” (czyli „wolną”) oraz 10$ za wysyłkę „Ekspresową”.

Twoim celem w tym hipotetycznym przykładzie jest przeanalizowanie współczynnika konwersji dla taniej i drogiej opcji dostawy.

Jak to zrobić: Zacznij od sprawdzenia w Google Analytics współczynnika konwersji dla droższej opcji. Załóżmy, że wynosi on 5% (czyli tylko 1 na 20 użytkowników wybiera droższą opcję). To naprawdę zła wiadomość, więc musisz teraz zrozumieć przyczynę tak niskiego wyniku.

Aby to zrobić, otwórz mapę ruchu strony realizacji zamówienia (na której użytkownik wybiera opcję dostawy). Wyobraź sobie, że mapa ruchu pokazuje, iż użytkownicy przesuwają kursor nad drogą opcją dostawy, klikają tekst „Wysyłka ekspresowa” (zamiast znajdującego się bezpośrednio pod nim przycisku „Wybierz”), rezygnują i przechodzą dalej z tańszą opcją (która jest wybrana domyślnie).

To zachowanie wskazuje na kilka możliwych hipotez:

1. Użytkownicy chcą najpierw przeczytać więcej informacji o droższej opcji, zanim ją wybiorą, ponieważ nie rozumieją do końca dodatkowej wartości/korzyści, którą dzięki niej otrzymują.
2. Przycisk „Wybierz” nie jest wystarczająco widoczny — być może w przypadku większości użytkowników znajduje się poniżej widocznego obszaru strony.

Możemy następnie przeprowadzić 1–2 krótkie wywiady z użytkownikami i sprawdzić, czy nasze hipotezy są prawidłowe, czy też problem ma zupełnie inną przyczynę.

3. Wyścig na dno: optymalizacja wydajności sekcji FAQ za pomocą map przewijania

Sekcje FAQ są niezwykle niedocenianymi narzędziami w świecie zarządzania produktem.

FAQ to fantastyczne narzędzia dla menedżerów produktu. Jednym ze świetnych zastosowań dodania sekcji FAQ do produktu lub witryny jest konwersja potencjalnych klientów, którzy są gotowi kupić Twój produkt, ale przed dokonaniem zakupu potrzebują najpierw uzyskać odpowiedzi na kilka nurtujących ich pytań.

Biorąc pod uwagę wartość, jaką zapewnia sekcja FAQ, bardzo ważne jest śledzenie jej skuteczności i optymalizowanie jej.

Oto jak to zrobić: Zwykle umieszczamy sekcję FAQ na dole strony internetowej — istnieje jednak duże prawdopodobieństwo, że użytkownicy nie przewiną strony tak daleko i pominą tę sekcję. Aby to zmierzyć, możesz użyć map cieplnych przewijania, które pokazują, ile czasu użytkownicy spędzili w każdej sekcji strony oraz jak daleko przewinęli stronę.

Tak to wygląda:

W tym konkretnym przykładzie widzimy, że większość użytkowników zobaczyła górną część strony (jest czerwona), ale tylko 44% przewinęło stronę wystarczająco daleko, aby zobaczyć sekcję FAQ (jest niebieska i widoczny jest na niej wskaźnik procentowy).

Szczerze mówiąc, 44% to dobry wynik. Jeśli jednak uważasz, że więcej osób powinno wyświetlać sekcję FAQ, sugeruję poszukanie rozwiązania UX, które umożliwi im bezpośrednie „przeskoczenie” do sekcji FAQ.

Chcesz zobaczyć więcej przykładów map cieplnych z prawdziwego świata w działaniu? Ten artykuł pokazuje, jak marki wykorzystują wizualne dane o zachowaniu użytkowników, aby podejmować trafniejsze decyzje dotyczące UX.

Wizualizacja danych jest świetna, ale połączenie jej z intuicją produktową jest jeszcze lepsze.

Mapy cieplne wraz z innymi narzędziami analitycznymi znacząco poprawią jakość podejmowanych przez Ciebie decyzji — właśnie to czyni Cię PM-em kierującym się danymi!

Jeśli jednak mogę zostawić Cię z jedną radą, brzmi ona tak:

Nie polegaj wyłącznie na danych analitycznych — słuchaj także swojego serca.

Jako menedżerowie produktu mamy tę supermoc zwaną intuicją produktową, która pomaga nam podejmować trafne decyzje, nawet gdy dysponujemy ograniczoną ilością danych analitycznych. Jeśli więc połączysz swoją intuicję z wiedzą zdobytą dzięki mapom cieplnym, możesz wynieść swoje umiejętności podejmowania decyzji na zupełnie nowy poziom.

Kolejną supermocą menedżerów produktu jest nieustanny głód zdobywania nowej wiedzy — a my możemy Ci w tym pomóc! Zapisz się do naszego newslettera, aby co dwa tygodnie otrzymywać porcję wiedzy o zarządzaniu produktem, materiały i inne ciekawostki bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą.