Branża: Odzież sportowa
Klient: 4F (OTCF S.A)
Strona: www.4f.com.pl

Punkt wyjścia

4F to marka odzieży sportowej należąca do OTCF, działająca na wielu rynkach i rozwijająca sprzedaż online. Wraz z rozwojem sklepu internetowego pojawiła się potrzeba systematycznej optymalizacji konwersji oraz szybkiego testowania zmian wpływających na wyniki biznesowe.

Problemem okazały się ograniczone zasoby deweloperskie oraz duża liczba równoległych projektów, które utrudniały sprawne wdrażanie i testowanie nowych rozwiązań. W efekcie wiele pomysłów na rozwój sklepu nie mogło być realizowanych w oczekiwanym tempie.

Wyzwania

Najważniejsze wyzwania obejmowały:

• ograniczone możliwości szybkiego wdrażania zmian ze względu na obciążenie zespołu IT,
• brak możliwości sprawnego testowania hipotez optymalizacyjnych,
• konieczność poprawy współczynnika konwersji bez zwiększania budżetów marketingowych,
• potrzeba wsparcia eksperckiego w zakresie optymalizacji UX i decyzji zakupowych,
• konieczność działania w środowisku dużej organizacji, gdzie procesy są bardziej złożone.

Dodatkowym wyzwaniem było znalezienie obszaru o największym potencjale wzrostu – wbrew typowym przypadkom nie była to ścieżka zakupowa, lecz karta produktu.

Nasze podejście

Współpracę oparto na procesie, który umożliwia szybkie testowanie i wdrażanie zmian bez angażowania IT.

Każdy sprint optymalizacyjny obejmował:

• analizy ilościowe i jakościowe,
• przygotowanie rekomendacji i hipotez,
• projektowanie makiet i grafik,
• kodowanie zmian,
• testy A/B,
• analizę wyników.

Cały proces zamykał się w cyklu około 5 tygodni.

Wszystko zaczyna się od danych

Pierwszym etapem były analizy ilościowe i jakościowe, które pozwoliły zrozumieć zachowania użytkowników oraz zidentyfikować kluczowe problemy w procesie zakupowym. Wbrew typowym scenariuszom okazało się, że użytkownicy dobrze radzą sobie na etapie finalizacji zamówienia.

Problem pojawiał się wcześniej, zbyt mały odsetek użytkowników dodawał produkty do koszyka, co wskazywało na potencjał optymalizacji na poziomie karty produktu.

Hipotezy i testy

Na podstawie analiz przygotowano zestaw hipotez, które zostały przetestowane w ramach pierwszego sprintu.

Hipoteza główna

Zwiększenie przejrzystości karty produktu miało zwiększyć liczbę użytkowników przechodzących do koszyka. W wersji wyjściowej kluczowe informacje (cena, wybór rozmiaru, CTA) były rozproszone i trudne do przetworzenia. W wersji testowej zostały one uporządkowane i wizualnie wyróżnione, co poprawiło czytelność strony.

Hipotezy poboczne

Aby lepiej zrozumieć wpływ poszczególnych elementów, przygotowano również zestaw hipotez szczegółowych:

• Opinie o produkcie – sprawdzono, czy ich obecność i umiejscowienie wpływa na decyzje zakupowe użytkowników,
• Komunikacja promocji – testowano, czy pokazanie procentowej obniżki ceny zwiększy konwersję,
• Informacje o dostępności i dostawie – analizowano wpływ dodatkowych komunikatów (np. infoboksy, dostawa do sklepu),
• Elementy informacyjne na karcie produktu – weryfikowano, czy uproszczenie widoku (np. usunięcie zbędnych informacji) poprawi przejrzystość i konwersję.

Zmiany były wdrażane w różnych wariantach i testowane w ramach eksperymentów A/B, co pozwoliło precyzyjnie ocenić wpływ każdego elementu na zachowanie użytkowników.

Dzięki wykorzystaniu technologii Swiftswap cały proces kodowania trwał zaledwie kilka dni i nie wymagał angażowania zespołu IT po stronie klienta.

Efekty

Wdrożone działania przyniosły wymierne rezultaty:

• 8% wzrost współczynnika konwersji w jednym sprincie,
• skrócenie czasu wdrożeń do około 5 tygodni (od analizy do wyników),
• brak konieczności angażowania zespołu IT po stronie klienta,
• możliwość szybkiego testowania i iteracji kolejnych hipotez.

Dodatkowo uzyskano wiedzę na temat wpływu poszczególnych elementów UX na decyzje użytkowników – część hipotez została odrzucona, co pozwoliło uniknąć błędnych wdrożeń w przyszłości.

Podsumowanie

Case study 4F pokazuje, że optymalizacja konwersji w dużych organizacjach nie musi być blokowana przez ograniczenia IT. Dzięki pracy na danych, szybkim sprintom i odpowiedniej technologii możliwe jest systematyczne zwiększanie konwersji oraz przychodów bez zwiększania budżetów marketingowych.

The post 4F – 8% wzrost współczynnika konwersji w 5 tygodni first appeared on Conversion.

Branża: E-commerce
Klient: Limango Polska (Wrocław, Polska)
Strona: www.limango.pl

Punkt wyjścia

Limango to internetowy klub zakupowy oraz outlet dla kobiet i młodych rodzin, oferujący produkty renomowanych marek nawet do 80% taniej. Dynamiczny rozwój biznesu oraz rosnąca liczba źródeł danych sprawiły, że kluczowe stało się uporządkowanie analityki i dostosowanie jej do potrzeb organizacji.

Celem współpracy była budowa analityki internetowej poprzez rozwój w trzech obszarach: narzędzi, procesów oraz kompetencji zespołu, tak aby dane mogły realnie wspierać decyzje biznesowe.

Wyzwania

Budowa analityki w Limango obejmowała pięć kluczowych obszarów, które bezpośrednio wpływały na jakość danych, tempo wdrożeń oraz zdolność organizacji do podejmowania decyzji w oparciu o dane.

1. Poprawność danych

 
Podstawą analiz są poprawne dane – bez nich nie jest możliwe wyciąganie trafnych wniosków. W Limango konieczne było przeprowadzenie kompleksowego audytu danych obejmującego cały proces zakupowy – od logowania, przez złożenie zamówienia, aż po jego realizację i dane finansowe.

Wymagało to współpracy wielu działów (IT, marketing, sourcing, logistyka, księgowość) oraz rewizji rozwiązań technologicznych i definicji danych. Już na tym etapie identyfikowano problemy, które później stały się impulsem do optymalizacji konwersji.

2. Niezależność analityki od IT

 
Każda zmiana w obszarze analityki wymagała zaangażowania działu IT. Nawet drobne wdrożenia trafiały do kolejki developmentu, co powodowało opóźnienia i brak elastyczności.

IT stawało się wąskim gardłem procesu, a utrzymanie kodów trackingowych w dynamicznym środowisku było coraz trudniejsze. Konieczne było uniezależnienie analityki od IT i przeniesienie części odpowiedzialności do zespołu analitycznego.

3. Usprawnienie procesu wdrożeń

 
Szybki rozwój firmy wymagał uporządkowania procesu wdrażania zmian. Projekty trafiające do IT nie zawsze były odpowiednio zdefiniowane i priorytetyzowane.

Wprowadzono rolę analityka biznesowego jako „filtra” pomysłów – osoby odpowiedzialnej za ocenę wpływu projektów na KPI oraz ich złożoności. Celem było zapewnienie, że każdy projekt jest zgodny z podejściem SMART i posiada jasno określone mierniki sukcesu.

4. Mierzenie efektów działań

 
Organizacja potrzebowała sposobu na rzetelne mierzenie efektów działań marketingowych i produktowych. Wyzwanie polegało na dostarczeniu danych w sposób użyteczny dla różnych interesariuszy – od zarządu po zespoły operacyjne – bez przeciążania ich nadmiarem informacji.

Konieczne było połączenie danych z Google Analytics z danymi sprzedażowymi oraz stworzenie dashboardów umożliwiających samodzielną analizę.

5. Spójność danych w środowisku wielodomenowym

 
Rozwój biznesu (m.in. uruchomienie outlet.limango.pl) wprowadził dodatkową złożoność analityczną. Brak śledzenia między domenami powodował utratę ciągłości danych oraz błędną atrybucję źródeł ruchu.

Konieczne było wdrożenie rozwiązań pozwalających analizować cały biznes jako jeden ekosystem, przy jednoczesnym zachowaniu możliwości analizy poszczególnych części.

Nasze podejście

Współpracę rozpoczęto od audytu obecnego stanu analityki oraz oceny dojrzałości organizacji przy użyciu modelu WAMM. Następnie przeprowadzono warsztaty KPI, które pozwoliły zdefiniować kluczowe wskaźniki biznesowe oraz przypisać odpowiedzialności w organizacji.

Równolegle wdrożono działania w trzech obszarach:

• narzędzia: audyt i konfiguracja Google Analytics oraz wdrożenie Google Tag Managera wraz z DataLayer,
• procesy: zaprojektowanie procesu ciągłej analizy danych (zbieranie danych → hipotezy → rekomendacje → wdrożenia),
• ludzie: wsparcie w budowie zespołu analitycznego oraz rozwój kompetencji w organizacji.

Dodatkowo wdrożono rozwiązania takie jak dashboardy managerskie, integracja danych z CRM oraz śledzenie międzydomenowe, które pozwoliły mierzyć biznes jako całość.

Efekty

Wdrożone działania przyniosły wymierne rezultaty:

• nawet 50% wzrost współczynnika konwersji w wybranych obszarach (np. dzięki optymalizacji porzuconych zamówień),
• zapewnienie wysokiej jakości, poprawności i kompletności danych,
• stworzenie samodzielnego działu analityki w organizacji,
• uniezależnienie analityki od działu IT dzięki wdrożeniu Google Tag Managera,
• usprawnienie procesów wdrożeniowych i generowanie oszczędności,
• uruchomienie ciągłego procesu mierzenia sukcesu dzięki dashboardom i integracji danych,
• możliwość reagowania na zmiany w biznesie dzięki pełnemu śledzeniu między domenami.

Opinia Limango na temat przeprowadzonego projektu

CEO Limango, Martin Solarski, podkreśla, że współpraca z Conversion nie tylko rozwinęła analitykę internetową, ale też zapoczątkowała zmiany w trzech kluczowych obszarach: narzędziach, procesach i ludziach.

Podsumowanie

Case study Limango pokazuje, że skuteczna analityka internetowa to połączenie narzędzi, procesów i kompetencji zespołu.

Dzięki uporządkowaniu danych, wdrożeniu odpowiednich rozwiązań oraz budowie kultury analitycznej organizacja może podejmować decyzje biznesowe w oparciu o wiarygodne dane i systematycznie zwiększać wyniki.

The post Limango – 50% wzrost współczynnika konwersji dzięki pracy na danych first appeared on Conversion.

Branża: Technika i elektronika
Klient: Conrad Electronic sp. z o.o. (Kraków, Polska)
Strona: www.conrad.pl

Punkt wyjścia

Conrad.pl jest globalnym dostawcą produktów z zakresu techniki i elektroniki, obecnym w ponad 150 krajach i oferującym produkty ponad 2000 światowych marek. Polski zespół odpowiada za rozwój witryn w regionie Europy Środkowej i nieustannie testuje nowe rozwiązania zwiększające przychody generowane przez sklep internetowy.

Problemem były ograniczone moce deweloperskie centralnego IT, które obsługiwało wiele rynków i równolegle prowadziło duży redesign. W praktyce oznaczało to, że większość pomysłów na rozwój witryny trafiała do długiej kolejki wdrożeń. Średni czas implementacji średniej wielkości zmiany wynosił około 12 tygodni, a efekty nigdy nie były gwarantowane.

Wyzwania

Najważniejsze wyzwania obejmowały:

• długi czas wdrażania zmian wymagających zaangażowania IT,
• brak pewności, czy implementowane rozwiązania przyniosą realny wzrost konwersji,
• konieczność szybkiego testowania i weryfikowania pomysłów rozwojowych,
• potrzebę zwiększenia przychodów bez dodatkowych inwestycji w marketing.

Zespół marketingu Conrad.pl szukał rozwiązania, które pozwoliłoby przyspieszyć rozwój sklepu i testować zmiany bez obciążania działu IT.

Nasze podejście

Współpracę rozpoczęliśmy od weryfikacji poprawności zbierania danych oraz analizy ilościowej i jakościowej. Na tej podstawie zidentyfikowaliśmy obszary o największym potencjale wzrostu współczynnika konwersji.

Projekt został zrealizowany w oparciu o dedykowane rozwiązanie, które umożliwia wdrażanie zmian bezpośrednio po stronie użytkownika, bez konieczności angażowania IT. Skrypt został wdrożony przez IT Conrad w około 30 minut, a dalsze prace realizowane były już w całości po stronie Conversion.

W ciągu tygodnia przygotowano makiety i projekty graficzne. W kolejnym etapie zakodowano cztery wersje alternatywne pod test A/B, który trwał dwa tygodnie. Po zakończeniu testu przeprowadzono szczegółową analizę wpływu każdej hipotezy na efektywność witryny.

Testowane hipotezy obejmowały:

• podkreślenie Unique Selling Proposition (USP),
• uporządkowanie sekcji dodawania produktu do koszyka na karcie produktu,
• dodanie komunikacji o bezpieczeństwie zakupów,
• zmianę układu strony logowania w procesie zakupowym.

Efekty

Trzy z czterech testowanych hipotez przyniosły wzrost współczynnika konwersji:

• podkreślenie USP – wzrost o 12%,
• uporządkowanie informacji na karcie produktu – wzrost o 21%,
• dodanie komunikacji o bezpieczeństwie – wzrost o 11%.

Najlepsza wersja przyniosła 21% wzrost współczynnika konwersji.

Przy niezmienionym poziomie ruchu oraz stałej średniej wartości zamówienia oznacza to dodatkowe przychody już w pierwszym miesiącu — bez dodatkowych inwestycji w marketing i bez angażowania zasobów IT.

Cały cykl – od pomysłu, przez projekt, wdrożenie, test A/B aż po analizę – został zrealizowany w 5 tygodni.

Opinia Conrad.pl na temat przeprowadzonego projektu

Zdaniem zespołu Conrad.pl, Conversion dotrzymał obietnicy, przejmując całą pracę, a efekty współpracy przerosły ich oczekiwania.

Podsumowanie

Case study Conrad.pl pokazuje, że szybkie testowanie i wdrażanie zmian w ecommerce jest możliwe bez angażowania działu IT.

Dzięki pracy na danych, sprawdzonemu procesowi oraz technologii, udało się w 5 tygodni wypracować rozwiązanie, które zwiększyło współczynnik konwersji o 21% i wygenerowało dodatkowe przychody bez zwiększania budżetu marketingowego.

The post Conrad.pl – 21% wzrost współczynnika konwersji w 5 tygodni bez angażowania IT first appeared on Conversion.

Średni współczynnik konwersji e-commerce: 2,00%

Uwaga: powyższy średni współczynnik konwersji wyliczony został na podstawie wyników 15 badań, z których większość opublikowano w ciągu ostatnich 5 lat. Na ogół wykluczone zostały dane skrajne oraz przestarzałe (zwykle starsze niż 10 lat). Ta lista (i wartość średniej) jest aktualizowana w miarę publikowania nowych danych.

Pracując w branży e-commerce pewnie nieraz zastanawiałeś się jak Twój współczynnik konwersji wygląda w porównaniu do konkurencji. Bardzo prawdopodobne, że zwróciłeś już uwagę na frustrującą sprzeczność dostępnych na ten temat danych, nie wspominając nawet, jak trudno w ogóle jest je zdobyć.

Cóż, zajęliśmy się tym za Ciebie!

Prezentowany w tym artykule średni współczynnik konwersji e-commerce został obliczony na podstawie zebranych przez nas wyników badań, danych statystycznych, publikacji i case studies. Dane obejmują wskaźniki z wielu branż od początku 2010 r. aż do dnia dzisiejszego.

Ponadto dotarliśmy także do najważniejszych badań współczynników konwersji z podziałem na poszczególne segmenty, np. według urządzeń, krajów czy źródeł ruchu na stronie.

Krótka lista tematów omówionych w artykule:
1. Lista benchmarków
2. Czy współczynnik konwersji to ważny wskaźnik w e-commerce?
3. Jak oblicza się współczynnik konwersji sklepu internetowego?
4. Ile wynosi dobry współczynnik konwersji?
5. Współczynnik konwersji e-commerce według branż
6. Współczynnik konwersji e-commerce według krajów
7. Współczynnik konwersji e-commerce według źródeł pozyskiwania ruchu
8. Współczynnik konwersji e-commerce według urządzeń
Nowe trendy w optymalizacji współczynnika konwersji w 2026

Wartości współczynników konwersji z branży e-commerce (tzw. benchmarki)

1. 1.85% Wolfgang Digital (2019)
2. 1.80% IRP Commerce (Grudzień 2018)
3. 2.86% Invesp (Grudzień 2018)
4. 2.42 % Monetate (Grudzień 2018)
5. 2.58% Compass (2018)
6. 1.56% Wolfgang Digital (2017)
7. 2.16% Yotpo (2017)
8. 2.53% Adobe Digital Insights (2016)
9. 1.91% AddShoppers (2016)
10. 1.71 % Ecommerce Foundation (2016)
11. 1.36% Wolfgang Digital (2016)
12. 1.93% Adobe Digital Insights (2016)
13. 1.33% Compass (2016)
14. 1.88% Marketing Sherpa (2014)
15. 2.13% Adobe Digital Insights (2005)

Zauważyłeś, że coś pominęliśmy? Powiedz nam o tym!

Przegapiliśmy istotne dane? Jeżeli znasz wyniki badań, które nie zostały przez nas uwzględnione, skontaktuj się z nami pisząc na adres: kontakt@conversion.pl

Inne godne uwagi badania, które nie zostały ostatecznie uwzględnione przy obliczaniu średniego współczynnika konwersji e-commerce:

16. 2.35% Wordstream (2014) – Badanie współczynników konwersji stron docelowych (ang. landing pages) przeprowadzone przez Wordstream.
17. 8% Mixpanel (2017) – Wynik wyłączony jako nietypowy.
18. 0,59% Demac Media (2016) – Badanie przeprowadzone wyłącznie wśród osób odwiedzających sklep po raz pierwszy.

Czy współczynnik konwersji to ważny wskaźnik w e-commerce?

Współczynnik konwersji jest ważny, ale pytanie brzmi: czy najważniejszy?

Pomiędzy współczynnikami konwersji w różnych branżach występują tak znaczne różnice, że porównywanie dwóch sklepów czy rynków często nie pozwala wysnuć żadnych znaczących spostrzeżeń. Wartości wskaźników, na przykład, sklepu odzieżowego, będą diametralnie różne od wartości tych samych wskaźników u dostawcy materiałów przemysłowych, który zajmuje się sprzedażą B2B.

Mimo wszystko sam współczynnik konwersji nie odchodzi w zapomnienie. Powód jest prosty: w połączeniu z innymi ważnymi wskaźnikami stanowi doskonały barometr „zdrowia” i konkurencyjności sklepu internetowego.

Miej się jednak na baczności, porównując się na tym tle do innych firm. Formułując swoje KPI (ang. Key Performance Indicators – kluczowe wskaźniki wydajności) weź pod uwagę zarówno dostępne dane na temat wyników konkurencji, jak i własne, wewnętrzne analizy, nie zapominając przy tym o specyfice rynku, na którym działasz.

Uwaga odnośnie naszych źródeł

W ramach porównania wykorzystaliśmy dane z następujących źródeł:

• IRP Commerce – IRP Commerce publikuje dane statystyczne e-commerce z wielu branż i segmentów w czasie rzeczywistym w sekcji „dane rynku e-commerce” swojej witryny. Uwzględnia większość kluczowych wskaźników, w tym współczynniki konwersji.
• Compass – Compass to firma analityczna, która regularnie publikuje statystyki e-commerce na podstawie zagregowanych danych klientów korzystających z ich aplikacji.
• Monetate – Monetate to platforma optymalizacyjna, która podobnie jak Compass publikuje raporty porównawcze i badania naukowe. Szczególnie interesujący dla internetowych sprzedawców może być ich kwartalny raport porównawczy.
• Wolfgang Digital – Wolfgang Digital to firma zajmująca się marketingiem cyfrowym (ang. digital marketing), która w przeszłości opublikowała kilka interesujących badań. Ich główny raport o benchmarkach z 2017 roku odbił się szerokim echem i był często cytowany w Internecie.
• Statista – Jeśli chodzi o szeroki zakres łatwych do wykorzystania danych, Statista nadal pozostaje liderem. Strona ta dostarcza szeroką gamę materiałów na temat e-commerce i stanowi doskonałe źródło wiedzy dla sprzedawców detalicznych, którzy chcą trzymać rękę na pulsie globalnego rynku.

Jak oblicza się współczynnik konwersji sklepu internetowego?

Sposób obliczania ogólnego współczynnika konwersji sklepu internetowego jest powszechnie akceptowany i raczej nie wywołuje nieporozumień.

Współczynnik konwersji = Transakcje / Sesje ogółem

Zwróć uwagę na użycie słowa „sesje” zamiast „unikalni użytkownicy” (ang. unique visitors). Sesja odnosi się do wizyty osoby przez określony czas, zwykle 30 minut. Jeśli klient odwiedzi witrynę dwukrotnie w tym okresie, będzie to liczyć się jako jedna sesja. Jeżeli jednak, jak w powyższym przykładzie, klient odwiedzi witrynę ponownie już po upływie trzydziestu minut, druga wizyta zostanie zarejestrowana jako osobna sesja.

„Sesja” jest lepszym wskaźnikiem zakupowej intencji niż „unikalny użytkownik”, ponieważ obejmuje pojedyncze podejście do zakupów. Ten sam klient może wielokrotnie odwiedzać sklep w określonym okresie, a każda wizyta stanowi nową okazję do sprzedaży dla sprzedawcy internetowego.

Powyższy wykres przedstawia, w jaki sposób najczęściej rozumiane jest pojęcie „sesji” w kontekście zachowania użytkowników.

Ile wynosi dobry współczynnik konwersji?

Pomiędzy wartościami współczynników konwersji w innych branżach, krajach, na różnych urządzeniach czy nawet mierzonych w trakcie różnych pór roku występują znaczne różnice, bez uwzględnienia których porównywanie współczynników konwersji okazuje się zupełnie niemiarodajne. Dla przykładu, w lipcu 2018 r. przeciętny współczynnik konwersji dla rynku odzieży i akcesoriów wynosił 1,41%. Dla porównania, u dostawców produktów do pielęgnacji zwierząt domowych wynosił 2,5%..

Mając to na uwadze, najlepiej jest opracować własne KPI analizując średni współczynnik konwersji e-commerce w swojej branży, uwzględniając w jak największym stopniu własne dane, a przy tym przymykając oko na uzasadnione odchylenia od normy.

Co więcej, należy zawsze ostrożnie porównywać się do konkurentów. Amazon, na przykład, może pochwalić się 13% współczynnikiem konwersji, co jest wynikiem prawie siedmiokrotnie wyższym niż średnia w branży. A przecież rozsądnych rozmiarów różnice mogą istnieć nawet pomiędzy sklepami działającymi w tej samej branży – sklep odzieżowy dla nastolatków prawdopodobnie będzie mieć nieco inny współczynnik konwersji witryny niż ten oferujący usługi dla starszej klienteli.

Wskaźniki, mediany czy średnie innych firm świetnie nadają się do stworzenia sobie ogólnego wyobrażenia o tym, do czego należy dążyć. Pozwalają także poznać potencjalnie problematyczne kwestie (np. związane z urządzeniami mobilnymi) i pomagają porównać się z najbliższymi konkurentami.

Ile więc wynosi dobry współczynnik konwersji? Zakładając, że Twoje wyniki nie odbiegają znacznie na minus od średniej rynkowej, a w ostatnim okresie nie dotknęła Cię żadna klęska żywiołowa, dobry współczynnik konwersji to po prostu lepszy niż ten najgorszy!

Przepraszamy, ale nie możemy być dokładniejsi.

Współczynnik konwersji e-commerce według branży

Opracowując swoje cele i benchmarki, udało nam się znaleźć specyficzne dla rynków standardy współczynników konwersji, które są cennym źródłem danych do oceny ogólnej skuteczności sklepu e-commerce.

IRP Commerce dostarcza aktualnych danych o wielu rynkach. Na poniższym wykresie – podsumowującym współczynniki konwersji na grudzień 2018 r. – widać, że „Sztuka i rzemiosło” prowadzi w rankingu ze średnim wynikiem 3,83%, podczas gdy „Produkty dziecięce” pozostają w tyle ze średnim współczynnikiem konwersji na poziomie jedynie 0,84%.

Ten wykres, oparty na danych z IRP Commerce, porównuje najświeższe wartości współczynników konwersji na różnych rynkach. Średnia konwersja według branży: Części do maszyn rolniczych i nawozy: 1,54%; Sztuka i rzemiosło: 3,83%; Produkty dziecięce: 0,84%; Samochody i motocykle: 1,29%; Wyposażenie elektryczne i komercyjne: 2,34%; Moda, odzież i akcesoria: 1,57%; Jedzenie i picie: 1,44%; Zdrowie i wellness: 2,53%; Akcesoria domowe i upominki: 1,93%; Kuchnia i sprzęt AGD: 2,07%; Opieka nad zwierzętami: 3,25%; Sport i rekreacja: 1,46%.

Opublikowane ostatnio przez Compass mediany dają nam jeszcze lepsze pojęcie o sposobie, w jaki współczynnik konwersji rozkłada się w poszczególnych branżach.

Średni współczynnik konwersji dla 25% najlepszych w branży firm daje pewne pojęcie o tym, jak radzą sobie najlepsi i czy udało im się zostawić w tyle całą resztę. Mediany współczynników konwersji dla różnych kategorii produktów: Żywność i napoje: 3,58%; Zdrowie i uroda: 3,08%; Zabawki i gry: 2,43%; Biżuteria i akcesoria: 2,14%; Dom i ogród: 1,81%; Odzież i moda: 1,96%; Sport i rekreacja: 1,85%; Elektronika: 1,27%; Meble: 0,68%

Współczynnik konwersji e-commerce według kraju

Przy formułowaniu własnych KPI ważne jest także, aby wziąć pod uwagę wartości współczynników konwersji w poszczególnych krajach.

Współczynnik konwersji, jakiego należy oczekiwać od rynku indyjskiego, będzie zupełnie inny niż na rynku amerykańskim.

Niemcy prowadzą ze średnią wielkością konwersji na poziomie 2,22%, podczas gdy Włochy pozostają w tyle z wynikiem 0,99%. Porównanie współczynników konwersji e-commerce w poszczególnych krajach wygląda następująco: Niemcy: 2,22%; Stany Zjednoczone: 1,96%; Wielka Brytania: 1,88%; Dania: 1,80%; Holandia: 1,78%; Grecja: 1,44%; Francja: 1,10%; Indie: 1,10%; Włochy: 0,99%

Szczególnie przydatne może być opracowanie wskaźników KPI dla poszczególnych krajów i segmentów bazy klientów. Konieczne może być również zmodyfikowanie wskaźników KPI w oparciu o standardy branżowe, jeśli prowadzisz działalność na rynku o niższym ogólnym współczynniku konwersji. Jak zawsze kluczem jest, aby pamiętać: te statystyki to tylko informacja, a nie cel, który koniecznie należy osiągnąć.

Współczynnik konwersji e-commerce według źródła pozyskiwania ruchu

Badanie współczynników konwersji e-commerce z podziałem na źródła ruchu jest dla internetowych sprzedawców niezwykle przydatne. Pozwala ono bowiem nie tylko ustalić optymalne cele i świetnie dopasować je do odpowiednich części ruchu na stronie, ale także zidentyfikować jego najbardziej obiecujące i efektywne źródła.

Wśród źródeł ruchu na stronie dotychczas najwięcej konwersji przynosi ruch wygenerowany przez witryny odsyłające i linki polecające, czyli tzw. referral traffic. Pokazuje to, jak ważne jest aktywne przyciąganie klientów przez sprzedawców e-commerce.

Ruch w witrynie zwykle generowany jest przez witryny odsyłające do Twojego sklepu na stronach zewnętrznych. Takie linki mogą pojawiać się np. w artykułach eksperckich polecających jeden z twoich produktów czy w komentarzach na blogu. Jeśli jakieś źródło ruchu ma znacząco większy udział niż pozostałe, wskazuje to na silną intencję zakupu (ang. purchase intent) klientów pochodzących z danego źródła. Dlatego badanie średnich współczynników konwersji z różnych źródeł ruchu przynosi tak świetne efekty. – Florian Schulze, Compass

Witryny odsyłające i linki polecające (tzw. referral traffic) oraz e-maile to dwa najlepiej działające kanały akwizycji. Mediana współczynnika konwersji według źródeł ruchu: Wejścia bezpośrednie: 2,16%; E-maile: 5,32%; Ruch organiczny: 2,08%; Facebook: 0,93%; AdWords: 1,42%; Witryny odsyłające i linki polecające: 5,44%; Media społecznościowe: 0,74%

Jak wynika z poniższej wizualizacji, efektywność kanałów pozostaje dosyć podobna niezależnie od branży. Zdarza się jednak, że konkretne kanały akwizycji mają zdecydowanie silniejsze oddziaływanie (np. maile w kategorii „Żywność i napoje”) niż zazwyczaj.

Facebook to jeden z najchętniej wybieranych kanałów w dzisiejszym e-commerce. Najlepiej sprawdza się jednak w przypadku bardzo „wizualnych” produktów, jak te w branżach: Moda, Elektronika, Żywność i napoje oraz Uroda & wellness. – Florian Schulze, Compass

Ogólnie rzecz biorąc, efektywność źródeł ruchu nie jest bardzo mocno zależna od branży.

Średni współczynnik konwersji e-commerce według urządzenia

Przy tworzeniu konkretnych wskaźników KPI warto poznać również benchmarki dla określonych urządzeń – komputerów stacjonarnych, tabletów czy smartfonów (urządzeń mobilnych). Jak wynika z poniższych danych, współczynniki konwersji dla urządzeń z dużym ekranem, jak tablety i komputery, są znacznie (ponad dwukrotnie!) wyższe niż współczynnik konwersji dla urządzeń mobilnych.

Taka informacja może pomóc Ci uzyskać dokładniejszy obraz tego, jak wypadasz na różnych urządzeniach. Jeżeli Twoja konwersja na urządzeniach z dużym ekranem jest niższa niż na telefonach komórkowych, może to wskazywać na zły design witryny. Z drugiej strony, bardzo niski współczynnik konwersji mobilnej prawdopodobnie wskazuje na źle zaprojektowany proces zakupów czy problemy z finalizacją transakcji w mobilnej wersji witryny lub aplikacji. Świetnego przykładu, jak zwiększyć współczynnik konwersji mobilnej, dostarcza Asos.com.

Tradycyjny komputer wciąż zwycięża, a tuż za nim, na drugim miejscu, znajduje się tablet. Porównanie średnich współczynników konwersji według urządzenia: komputery: 3,94%; tablety: 3,78%; smartfony: 1,84%/em>

Nowe trendy w optymalizacji współczynnika konwersji w 2026

W 2026 roku tradycyjne metody CRO (takie jak zmiana koloru przycisku) ustępują miejsca szerszym strategiom, które zakładają optymalizację całej ścieżki użytkownika. Coraz większe znaczenie mają micro-konwersje – akcje pośrednie, jak obejrzenie wideo produktu czy dodanie do listy życzeń, które sygnalizują intencje zakupowe i pozwalają redukować „niewidoczne” bariery w procesie zakupowym. Monitoring tych etapu umożliwia trafniejsze dopasowanie komunikacji i personalizacji oferty, co w rezultacie podnosi ogólną skuteczność działań CRO.

Wykorzystanie danych o micro-konwersjach do optymalizacji lejka sprzedażowego

Tradycyjny współczynnik konwersji pokazuje tylko wynik końcowy, ale analiza micro-konwersji daje pełniejszy obraz interakcji użytkownika na stronie. Dzięki temu możesz wykrywać momenty, w których użytkownicy tracą zainteresowanie i precyzyjnie testować zmiany w treści, formularzach czy układzie CTA. W praktyce oznacza to, że dopracowując każde mniejsze działanie prowadzące do zakupu, łatwiej identyfikujesz, które elementy lejka realnie blokują ścieżkę konwersji.

Wnioski dotyczące korzystania z benchmarków

Poruszanie się po świecie danych online jest trudne i skomplikowane. Każdego roku publikowane są dziesiątki – o ile nie setki – nowych badań o e-commerce, które obejmują szereg wskaźników. Czemu powinieneś zatem poświęcić uwagę, a co możesz spokojnie zignorować?

W Conversion uważamy, że najlepiej jest skupić się na indywidualnie wyselekcjonowanych, najważniejszych informacjach. Radzimy naszym klientom polegać na kilku solidnie przeprowadzonych badaniach obejmujących właśnie te wskaźniki, które będą szczególnie istotne dla ich własnych KPI.

Należy pamiętać, że rolą benchmarków jest pomoc w lepszym zrozumieniu własnych wyników i celów oraz w kształtowaniu strategii optymalizacji. Nie są to „złote standardy”, które należy powtórzyć. Co więcej, zawsze najlepiej jest przyjąć jak najbardziej zdywersyfikowane podejście, uwzględniając zarówno wskaźniki dość ogólne, takie jak średnia krajowa, jak i te bardziej szczegółowe, jak np. współczynnik konwersji dla branży.

The post Współczynnik Konwersji w Ecommerce: 15 Statystyk first appeared on Conversion.

O „testach A/B” słyszał już chyba każdy w świecie e-commerce. Wielu sprzedawców wciąż ma jednak wiele wątpliwości, które powstrzymują ich przed rozpoczęciem przeprowadzania testów na własny użytek.

O ból głowy w pierwszej kolejności przyprawia zwykle trud skoordynowania wszystkich etapów procesu testowania: od burzy mózgów przez wybór oprogramowania aż po analizę wyników.

I choć przeprowadzanie testów A/B nie jest tak łatwe, jak uważa większość ludzi, nie jest też przerażająco trudne. Warto poświęcić trochę czasu na wdrożenie dobrze skonstruowanych, sprawdzonych schematów przeprowadzania testów A/B. Każdemu w branży e-commerce wyjdzie to zdecydowanie na dobre.

W tym przewodniku dajemy Wam prosty przepis, jak przeprowadzać testy A/B.

Będziecie mogli także przeczytać o typowych błędach, obejrzeć niektóre z życia wzięte studia przypadków i poznać praktyczne, konkretne wskazówki, które elementy witryny (i poza witryną!) należy przetestować.

Oto, co znajdziesz w tym artykule:

Co to są testy A/B?
Jak przeprowadzać testy A/B: przegląd informacji
1. Analiza
2. Pomysły na poprawę (formowanie hipotez)
3. Prototypowanie i design
4. Kodowanie i test
5. Wyniki
Jak obliczyć wielkość próby dla testu A/B?
Które elementy karty produktu warto przetestować?
11 najczęstszych błędów przy testach A/B
Przegląd najlepszych narzędzi wspomagających testy A/B w e-commerce
Testy A/B w e-commerce – studia przypadków (case studies)
1. Budapester
2. Reserved
3. 4F
Wnioski

Zaczynajmy!

Co to są testy A/B?

Testy A/B polegają na przedstawianiu użytkownikom dwóch (lub więcej) różnych wersji określonych treści – reklam, e-maili, stron internetowych etc. – w celu identyfikacji najlepiej działającego wariantu. Często jedyną różnicą pomiędzy obiektami testowymi jest pojedynczy element, taki jak nagłówek, CTA (ang. Call-to-Action, dosł. wezwanie do działania), obraz, tekst etc. Testy A/B można przeprowadzać jednak nawet między dwoma zupełnie różnymi rodzajami treści, takimi jak reklamy na Facebooku, e-maile marketingowe, a nawet całe procesy sprzedaży.

Co więc zwykle reprezentują warianty „A” i „B” w testach A/B? Przy każdym teście potrzebna jest próba kontrolna. Wariant „A” stanowi zatem zazwyczaj wersję oryginalną lub bieżące wyniki. „B” to wariant, którego wyniki porównasz z opcją „A”.

Ogólny przykład testu A/B.

Powiedzmy na przykład, że na kartę produktu zagląda dziennie kilkaset osób. Decydujesz się na uruchomienie testu A/B, w którym dodasz powiadomienie o tym, że dostawa zostanie zrealizowana już następnego dnia tuż obok przycisku „Dodaj do koszyka”. Korzystając z oprogramowania do testów A/B tworzysz niemal identycznie wyglądającą stronę z tą jedną drobną zmianą, dzielisz ruch równo między obie strony i mierzysz wyniki. Bieżąca strona to obiekt testowy „A”. Jej nowy wariant to obiekt testowy „B”.

Możesz też przygotować promocyjną kampanię e-mailową, w której przekierujesz swoich subskrybentów na stronę docelową, aby otrzymać darmowy prezent. Zbudowałeś dwie strony docelowe – „A” i „B” – ale chcesz zobaczyć, która z nich przyciąga więcej uczestników. Ponownie korzystając z oprogramowania do testów A/B przekierujesz połowę ruchu na stronę „A”, a połowę na stronę „B”. Nawet jeśli nie dysponujesz żadnymi wcześniejszymi wynikami, „A” zostaje wówczas Twoją wersją kontrolną, a „B” jej konkurentem.

„Testowanie wielowymiarowe” działa na tej samej zasadzie, ale obejmuje testowanie wariantów zawierających wiele zmian. Celem jest określenie, która kombinacja zmiennych działa najlepiej. Dla przykładu: za pomocą testu A/B możesz określić, czy przycisk CTA działa lepiej w wariancie zielonym czy czerwonym. W teście wielowymiarowym możesz zmienić jednocześnie kolor i tekst CTA. Wprowadzenie dwóch zmiennych spowoduje utworzenie czterech wariantów:

• kolor 1 i tekst 1
• kolor 1 i tekst 2
• kolor 2 i tekst 1
• kolor 2 i tekst 2

Zaletą testów wielowymiarowych jest to, że eliminują potrzebę przeprowadzania wielu testów A/B jeden po drugim. Minusem jest to, że warunkiem koniecznym jest bardzo duży ruch na stronie (o który szczerze powiedziawszy trudno w polskich realiach).

Jak przeprowadzać testy A/B: przegląd informacji

Przyjrzyjmy się podstawowej formule przeprowadzania testów A/B. Na tym etapie nie przejmuj się zbytnio technicznym aspektem testów. Istnieje szeroka gama narzędzi usprawniających i automatyzujących wszystkie ich etapy, od tworzenia strony po interpretację wyników. W dalszej części przedstawimy pokrótce najlepsze aplikacje i rozwiązania.

Testy A/B są zwykle wykonywane „on-site” (w obrębie witryny) lub „off-site” (poza nią). Testy w obrębie witryny obejmują takie jej elementy jak karty produktów, strony docelowe, formularze płatności etc. Mogą być one również przeprowadzane dla aplikacji – jeżeli masz aplikację mobilną pozwalającą robić zakupy czy dającą dostęp do programów lojalnościowych. Zasadniczo testy on-site dotyczą każdej strony w witrynie, która ma pojedynczy cel i odpowiadający mu podstawowy CTA.

Testy off-site obejmują różne typy reklam (zwłaszcza tych płatnych), e-maile, posty w mediach społecznościowych, powiadomienia etc.

Niezbędne jest przeprowadzenie testów w tym samym czasie na takiej samej wielkości próby. Wielkość próby i długość okresu testów to dwie najważniejsze zmienne, które mogą zniekształcać wyniki. Nie można wysnuć żadnych logicznych wniosków porównując wyniki dwóch wariantów, jeśli jeden z nich był testowany – na przykład – w Halloween, a drugi w Dzień Matki.

Wykonaj opisane poniżej kroki, aby uporządkować strukturę testów A/B:

1. Analiza

Na tym etapie powinieneś zdefiniować swoje cele i określić, które elementy strony chcesz przetestować.

Cele będą kręcić się wokół zwiększania kluczowych wskaźników konwersji, przy czym pod słowem „konwersje” należy rozumieć kliknięcia, rejestracje lub transakcje. Możesz wybrać jeszcze „szersze” mierniki sukcesu, jakimi są zaangażowanie użytkowników lub zasięg, szczególnie podczas testowania reklam. Bez względu na specyfikę przypadku potrzebny jest jednak jasno określony wskaźnik, za pomocą którego będzie można zmierzyć względny sukces lub niepowodzenie badanych wariantów.

Gdy obierzesz już cel, powinieneś zbadać i ustalić priorytet testów, jakie zamierzasz przeprowadzić. Sprawdź, które elementy witryny (karty produktów, strony kategorii, formularze płatności etc.), są kluczowe dla osiągnięcia Twoich celów, a następnie określ, które z nich odznaczają się największym potencjałem poprawy. Zidentyfikuj strony mające wysoki wskaźniki odrzuceń (ang. bounce rate) lub porzuceń (ang. abandonment rate) oraz te odznaczające się niezwykle niskimi konwersjami czy zaangażowaniem użytkowników.

Po zidentyfikowaniu stron, które są jednocześnie istotne i mają potencjał, powinieneś uszeregować je według łatwości, z jaką możesz przeprowadzić testy. Najlepiej – zwłaszcza przy wdrażaniu zupełnie nowej strategii – zacząć od najprostszych zadań, przechodząc do coraz bardziej złożonych testów w miarę zdobywania większej ilości danych. Ta metoda pozwala zazwyczaj osiągnąć największe zyski w najkrótszym czasie.

Jako element testów możesz wybrać CTA (ang. Call-to-Action, dosł. wezwanie do działania), nagłówek tekstu reklamowego, obraz na stronie docelowej (ang. landing page), temat wiadomości e-mail lub post w serwisie społecznościowym informujący o aktualnej promocji. Najważniejsze, aby pamiętać, że przedmiotem testów powinien zostać jeden element, z pozostałą częścią niezmienioną. Wyjątkiem od tej reguły jest testowanie dwóch niezależnych wariantów, np. strony docelowej lub całej ścieżki sprzedaży, na które składają się unikalne wiadomości czy podstrony.

2. Pomysły na poprawę (formowanie hipotez)

Gdy podejmiesz już decyzję, które elementy serwisu nie działają poprawnie, powinieneś przeprowadzić burzę mózgów i stworzyć hipotezy.

Zadaj pytanie: „Jakie zmiany mogą zaowocować lepszymi wynikami stron i dlaczego?”

Hipoteza polega na ocenie, dlaczego strona lub element nie działają tak dobrze, jak mogą i w jaki sposób można to poprawić. Test A/B to zasadniczo weryfikacja tak postawionej hipotezy.

Można na przykład stwierdzić, że obecne CTA karty produktu nie wyróżnia się wystarczająco, a odwiedzający mogą mieć problem z jego odnalezieniem. Sposobem rozwiązania tego problemu mogłoby być użycie bardziej jaskrawego koloru przycisku CTA.

Najlepszym sposobem formułowania hipotez jest użycie następującego, prostego szablonu:
Jeśli…, to…, ponieważ….

Zerknijmy na przykład:

Jeśli informacje o niskim stanie zapasów zostaną dodane do kart produktów obok CTA, to wskaźnik konwersji do koszyka (ang. add-to-cart rate) (a tym samym współczynnik konwersji) wzrośnie, ponieważ elementy budowania pilnej potrzeby skłaniają użytkowników do podjęcia działań.

3. Prototypowanie i design

Po sformułowaniu hipotez wiele osób od razu zabiera się za organizację testów. Ważne jest jednak, aby prawidłowo przeprowadzić burzę mózgów i zweryfikować różne opcje designu, upewniając się, że zaangażowany został cały zespół, a każdy pomysł wzięto pod uwagę.

Najlepiej rozpocząć od stworzenia luźnych ram proponowanych zmian, starając się wykreować tak wiele propozycji, jak to możliwe. Po rozstrzygnięciu, które z nich wydają się najbardziej obiecujące, możesz utworzyć ostateczne prototypy do celów wdrożeniowych.

4. Kodowanie i test

Zacznij od obliczenia wielkości próby. „Wielkość próby” to liczba wejść na stronę, który musisz wygenerować, aby móc jednoznacznie stwierdzić, że różnice pomiędzy wynikami nie są przypadkowe. Omówimy ten temat bardziej szczegółowo w następnym podpunkcie. Jeżeli na ten moment na określoną stronę spływa dosyć niewielki ruch lub jest ona dopiero w fazie rozwoju, zawsze możesz sprowadzić więcej ruchu.

Następnie, mając przyszykowane niezbędne podstawy, możesz wybrać odpowiedni zestaw narzędzi i rozpocząć testy. Narzędzia powinny zostać dopasowane do potrzeb. Do testowania pojedynczych elementów strony zazwyczaj wystarczy prosty edytor WWW. W przypadku bardziej złożonych testów A/B, jak na przykład przy porównaniu zupełnie różnych ścieżek sprzedaży, potrzebne mogą okazać się bardziej zaawansowane narzędzia. Istnieje także specjalne oprogramowanie do e-mail marketingu i przeprowadzania kampanii reklamowych, które umożliwiają prowadzenie testów A/B.

Jeżeli dysponujesz zespołem programistów do implementacji kodu na stronie, projekty stworzone w poprzednim kroku okażą się w tym momencie nieocenione.

5. Wyniki

Po zakończeniu testu możesz ocenić wyniki i sformułować nowe hipotezy dla następnych testów A/B. Analiza wyników ma dwa główne cele: poznanie zwycięskiej opcji oraz wygenerowanie nowych pomysłów na testy. Czasem wyniki mogą okazać się niejednoznaczne i prowadzić do zmiany czy nawet porzucenia oryginalnych hipotez. Zdarzają się też jednak wyniki na tyle znaczące, że w ich rezultacie zdecydujesz się przeprowadzić podobne testy także na innych, powiązanych stronach, lub wypróbujesz jeszcze bardziej zaawansowane zmiany w oparciu o pierwotny projekt.

Testy A/B warto traktować jako element strategii długoterminowej. Najlepiej dążyć do wprowadzenia licznych drobnych zmian w przeciągu wielu tygodni czy nawet miesięcy. Zapewni to nieustanny i znaczący wzrost ogólnego współczynnika konwersji.

Jak obliczyć wielkość próby dla testu A/B?

Obliczenie minimalnej wielkości próby będzie stosunkowo łatwe, kiedy zrozumiesz podstawowe pojęcia.

Oto kilka terminów, które musisz znać:

• Bazowy współczynnik konwersji (ang. baseline conversion) – współczynnik konwersji dla oryginalnej wersji strony.
• Minimalny wykrywalny efekt – jest to innymi słowy minimalna procentowa zmiana współczynnika konwersji w stosunku do stanu wyjściowego, która Cię satysfakcjonuje: może to być 2%, 3%, 5% czy 10%. Przy projektowaniu testów A/B nie powinno się raczej przekraczać 15%. Oczywiście niższe wyniki są łatwiejsze do osiągnięcia, ale także trudniejsze do udowodnienia, wymagają bowiem większej badanej próby. Z drugiej strony wyższe efekty łatwiej jest udowodnić przy mniejszej wielkości ruchu na stronie, ale po pierwsze trudno jest wpaść na pomysł, który mógłby przynieść tak znaczący efekt, a po drugie zazwyczaj te wysokie wzrosty nie przekładają się 1:1 w długim okresie.
• Poziom ufności – to stopień, w jakim możesz być „pewien” co do wyników. W e-commerce poziom unfości powinien wynosić między 80% a 95%.
• Poziom istotności – Poziom istotności jest odwrotnością poziomu ufności. Na przykład poziom istotności wynoszący 5% oznacza, że ​​istnieje 5% szansa, że ​​wyniki są efektem przypadku. Poziom istotności od 5% do 20% uznawany jest za normalny.
• Moc statystyczna – często pomijana przez osoby korzystające na co dzień z testów A/B „moc statystyczna” to procent opisujący prawdopodobieństwo, że test znajdzie minimalny wykrywalny efekt, zakładając, że taki istnieje. Załóżmy na przykład, że Twój minimalny wykrywalny wzrost, którego poszukujesz to 5%, moc statystyczna jest równa 80%, a testowany przez Ciebie wariant alternatywny poniesie porażkę. Masz wówczas 80% pewności, że przegrana wersja nie jest lepsza o 5% lub więcej.

Aby obliczyć minimalną wielkość próby możesz skorzystać z kalkulatora od Evan Miller. Ważne, abyś test prowadził tak długo, aż minimalna wielkość próby zostanie osiągnięta (nawet jeśli narzędzie do przeprowadzania testów, które używasz pokazuje istotność statystyczną przy mniejszej próbie).

Które elementy karty produktu warto przetestować?

Karty produktów to świetny materiał do przeprowadzania testów. To jedne z najważniejszych stron całego sklepu internetowego, które zwykle odznaczają się jednocześnie największym natężeniem ruchu w całej witrynie. A do tego ich testowanie jest naprawdę proste.

Oto niektóre elementy karty produktu, które mogą mieć największy wpływ na konwersje:

• Tytuł – tytuł jest pierwszym, co klienci widzą, lądując na stronie produktu. Definiuje obiekt i odróżnia go od innych produktów. Możesz eksperymentować, włączając (lub wykluczając) nazwy marek, kluczowe funkcje i USP, i testując różne wersje oryginalnej nazwy produktu.
• Obrazy – zdjęcia produktów mogą znacząco wpływać na konwersje. W szczególności główne zdjęcie produktu – to, które klienci widzą jako pierwsze po wejściu na stronę – ma kluczowe znaczenie. Przetestuj różne wersje tego obrazu, aby dowiedzieć się, który z nich okaże się najbardziej atrakcyjny.
• Opis – przekonujące opisy zachęcają klientów do kliknięcia głównego CTA. Eksperymentowanie z opisami poprzez dodawanie w tekście elementów perswazyjnych może przynieść interesujące wyniki. Rozważ powołanie się na zdobyte nagrody i wyróżnienia, wzmianki w mediach, rekomendacje celebrytów, najlepsze recenzje etc.
• Cena – praktycznie każdy odwiedzający stronę sprawdzi cenę produktu. Możesz przetestować wiele jej parametrów, takich jak kolor, rozmiar, lokalizacja i wszelkie informacje zawarte bezpośrednio obok ceny – takie jak przekreślona pierwotna cena produktu (przed zniżkami) czy termin zakończenia aktualnej promocji.
• Dostępne warianty produktu – odwiedzający często muszą określić przed zakupem dokładne cechy przedmiotu, takie jak kolor czy rozmiar. Niejasne opisy dostępnych opcji czy trudności z zaznaczeniem swojego wyboru mogą zniechęcić potencjalnych zainteresowanych. Nieczytelne oznaczenie poziomu zapasów w magazynie również powoduje niepożądaną niepewność kupujących.
• Warunki dostawy – czas oczekiwania oraz koszt wysyłki to kolejny ważny czynnik w procesie podejmowania decyzji. Możesz wyeliminować wątpliwości klientów, informując w przejrzysty sposób o warunkach dostawy, a nawet zwiększyć chęć zakupu, reklamując w widocznym miejscu bezpłatną i/lub szybką dostawę.
• CTA – ten element jest szczególnie istotny. Najważniejsze są trzy główne cechy CTA: kształt, rozmiar i kolor. CTA powinny wyróżniać się spośród innych elementów na stronie i być łatwe do kliknięcia, w szczególności na urządzeniach mobilnych.
• Ocena produktu (liczba „gwiazdek”) – robiący zakupy w sieci uwielbiają recenzje. Rozważ przetestowanie różnych wariantów oceny gwiazdkowej wyświetlanej pod nagłówkiem i ułatwienie klientom poruszania się w sekcji recenzji na kartach produktów.
• Elementy budujące pilną potrzebę (ang. urgency) – takie jak zegary odliczające czas do zakończenia promocji, ograniczona czasowo bezpłatna dostawa, specjalne zniżki etc. – mogą znacznie zwiększyć liczbę konwersji na stronie.

11 najczęstszych błędów przy testach A/B

Niepoprawnie przeprowadzone testy A/B mogą okazać się ogromną stratą czasu i pieniędzy.

Unikaj zatem następujących błędów:

1. Testowanie stron, które nie wpływają na konwersje – nie ma sensu testować stron, które nie mają znaczącego wpływu na konwersje. Przy ograniczonym czasie i zasobach kluczowe znaczenie ma zidentyfikowanie najlepszych „kandydatów” do testów i nadanie im priorytetu.
2. Testowanie kilku elementów naraz – przeprowadzając testy wielu elementów jednocześnie, nie masz pojęcia, które zmiany są odpowiedzialne za pozytywne wyniki. Wpływa to negatywnie na przyszłą zdolność do formułowania hipotez. Niestety czasem nie ma przed tym ucieczki.
3. Zbyt mała wielkość próby – Jeśli nie przestrzegasz podstawowych zasad solidnej analizy danych – obliczając wielkość próby przy istotności statystycznej pomiędzy 80% a 95% – wyniki Twoich testów będą niemiarodajne. W dłuższej perspektywie jest więcej niż prawdopodobne, że nie przybliży Cię to do osiągnięcia upragnionych celów.
4. Zbyt częste „pożyczanie” pomysłów od konkurencji – Badanie konkurencji i wykorzystywanie studiów przypadków przy formułowaniu własnych hipotez to świetna praktyka. Błędem jest jednak traktowanie ich jako jedynego źródła pomysłów na testy. Najlepsze fakty zazwyczaj osiąga się dzięki testom, jakich nie przeprowadzili dotychczas konkurenci.
5. Przeprowadzanie testów jedynie „od święta” – zgodnie ze starym powiedzeniem: testy A/B robi się przez całe życie, a nie tylko od święta. Przeprowadzanie ich na bieżąco w sposób zrównoważony pozwala nie tylko uzyskać największy wzrost konwersji, ale również strategię odporną na ciągłe zmiany w zachowaniach konsumentów.
6. Brak rozróżnienia pomiędzy procesami projektowania a rozwoju – Należy postawić wyraźną kreskę pomiędzy poszukiwaniem pomysłów (projektowaniem) a ich wdrażaniem (rozwojem i kodowaniem). Właściciele biznesów e-commerce często mylą te role, co powoduje albo nie efektywną burzę mózgów, albo słabą implementację. Nawet w sytuacji, gdy ta sama osoba odpowiedzialna jest za obie części, konieczne jest upewnienie się, że dysponuje ona zestawem niezbędnych umiejętności.
7. Opieranie hipotez na przeczuciach i założeniach – każdy zespół zajmujący się testami A/B posiada pewne założenia odnośnie czynników świadczących, że pomysł jest dobry. Ważne jest jednak, aby zachować jak najbardziej otwarty umysł i potrafić tworzyć hipotezy, które mogłyby wydawać się sprzeczne z intuicją. Istotą testów A/B jest przecież możliwość identyfikacji najlepszych i oryginalnych zmian. Procesy powinny w jak największym stopniu podważać podstawowe założenia i zachęcać projektantów do myślenia w niekonwencjonalny sposób (tzw. outside the box).
8. Niepowodzenie w tworzeniu właściwych hipotez – ważne, aby znać przyczyny swoich pozytywnych rezultatów. Generowanie kolejnych pomysłów bez przemyślenia poprzednich sukcesów działa na Twoją niekorzyść. Zrozumienie, co stoi za pozytywnymi wynikami pozwala lepiej zrozumieć zachowania klientów na przestrzeni czasu oraz, w oparciu o tę wiedzę, generować solidniejsze hipotezy w przyszłości.
9. Nieodpowiednia analiza wyników – tak więc CTA „B” daje konwersję wielkości 10%, podczas gdy CTA „A” jedynie 5%… i na tym koniec, no nie? No nie! Dane testowe zawierają ogrom przydatnych informacji o klientach, np. które segmenty cechują się najwyższym wskaźnikiem konwersji, które momenty szczególnie sprzyjają konwersji, jakie istnieją przeszkody na stronie itp. Wykorzystując platformy analityczne, jak np. Google Analytics, możesz wyciągnąć dużo więcej z wyników przeprowadzonych już testów.
10. Niezauważanie drobnych korzyści – internetowi sprzedawcy często ignorują zmiany o 2% czy 3%, spodziewając się dużo większej poprawy. W pewnym sensie jest to zrozumiałe. W Internecie czytamy głównie studia tych najbardziej udanych przypadków, co w efekcie skłania nas do podejmowania prób uzyskania równie znaczących wyników. To błąd. Nawet niewielki wzrost będzie przy dużej istotności statystycznej równie ważny jak wyższe wyniki. Testy o dużej mocy statystycznej mogą wykryć drobny efekt i okazać się równie przydatne.
11. Przedwczesne „podglądanie” wyników – Przedwczesnemu kończeniu testów A/B (przed osiągnięciem pożądanej liczby przetestowanych użytkowników) mówimy stanowcze NIE. Testerom często zdarza się osądzić zwycięstwo któregoś wariantu w oparciu o wynik w połowie testu. Takie działania świadczą jednak o ignorowaniu znacznych rozbieżności rezultatów, jakie występują w okresie trwania testu.

Przegląd najlepszych narzędzi wspomagających testy A/B w e-commerce

Testy A/B powinny towarzyszyć większości aspektów działań marketingowych i sprzedażowych Twojej firmy. Nie powinno ograniczać się ich jedynie do witryny. Większość dedykowanych aplikacji, takich jak aplikacje do e-mail marketingu, reklamy na Facebooku czy media społecznościowe zapewniają własne narzędzia do przeprowadzania testów A/B.

Ta lista zawiera najlepsze narzędzia do przeprowadzania testów A/B w e-commerce. Co więcej, nie istnieje wszechstronne, „najlepsze” narzędzie do testów A/B. Różne rozwiązania są przeznaczone dla różnych typów sklepów internetowych. Najlepszy wybór w zakresie oprogramowania zależy od wielu czynników, w tym wielkości sklepu, branży, preferowanych metod marketingowych etc.

Oto nasze zestawienie pięciu najlepszych narzędzi do przeprowadzania testów A/B w e-commerce:

• VWO – VWO to jedno z najpopularniejszych narzędzi e-commerce do przeprowadzania analiz, opracowywania nowych pomysłów i przeprowadzania testów w sieci. Platforma oferuje wszystkie niezbędne do prowadzenia kampanii optymalizacyjnych funkcje i jest naprawdę wszechstronna – dysponuje szeroką gamą możliwości zarówno dla dużych przedsiębiorstw, jak i mniejszych firm (i dla wszystkich pomiędzy). Do ich klientów należy m. in. eBay.
• Optimizely – Kolejna ważna nazwa w świecie e-commerce. Optimizely jest ulubionym narzędziem największych graczy wśród sprzedawców internetowych. Oprogramowanie zawiera potężny pakiet funkcji do przeprowadzania testów A/B, umożliwiający segmentację prób, prognozowanie, targetowanie i analizę. Idealnie sprawdza się zarówno do użytku na urządzeniach mobilnych, jak i na komputerze.
• Google Optimize – Do największych zalet Google Optimize należy przede wszystkim bezproblemowa integracja narzędzia z Google Analytics, trudno to jednak nazwać ich USP (ang. Unique Selling Point), ponieważ samo narzędzie jest bezpłatne. Optimize jest platformą służącą do testów A/B, która posiada własny edytor wizualny. Najchętniej korzystają z niej mniejsze firmy, co jest zrozumiałe, brakuje jej bowiem niestety wielu funkcji przeznaczonych dla dużych przedsiębiorstw, którymi mogą pochwalić się jej główni konkurenci. Użytkownicy mogą także zdecydować się na jej rozszerzoną, płatną wersję: Optimize 360.
• AB Tasty – AB Tasty zaprojektowane zostało z myślą o większych przedsiębiorstwach, dlatego wyposażone zostało w pełny zestaw narzędzi testujących, w tym w wielofunkcyjną platformę analityczną, edytor wizualny i zautomatyzowaną funkcjonalność wdrożeniową do przeprowadzania testów.
• Swiftswap – ta lista nie byłaby oczywiście kompletna bez aplikacji Swiftswap naszej firmy. Wyjątkowość ​​Swiftswap zapewnia wykorzystanie sztucznej inteligencji do kształtowania i usprawniania procesu testowania. Zaprojektowany został specjalnie tak, aby umożliwiać wprowadzanie szybkich i spójnych zmian optymalizacyjnych w sklepach internetowych. Istnieje również możliwość integracji tego narzędzia ze wszystkimi platformami e-commerce. Swiftswap dostępny jest w ramach outsourcowanego pakietu optymalizacyjnego naszej firmy — Growcode.

Testy A/B w e-commerce – studia przypadków (case studies)

Jak zatem wyglądają testy A/B w praktyce?

Oto trzy przykłady na podstawie przypadków, z jakimi zmagaliśmy się w Conversion:

1. Budapester

Budapester to duży sklep internetowy, który sprzedaje designerskie torby, obuwie i akcesoria. Firma chciała wdrożyć efektywny kosztowo długoterminowy plan testów. Analiza wykazała, że ​​największy potencjał poprawy wykazują karty produktów oraz koszyk zakupowy.

Wynik: współczynnik konwersji wzrósł o 12,5%.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:E

Hipoteza pierwsza: wyraźniejsza komunikacja USP na wszystkich kartach zwiększyłaby konwersje.

Przed: USP obejmujący bezpłatną wysyłkę i natychmiastową dostępność produktu nie był pokazywany na kartach produktów.

Po: USP został umieszczony pod opisem produktu oraz w nagłówku.

Hipoteza druga: nagłówek zajmował zbyt dużo miejsca i rozpraszał odwiedzających niepotrzebnymi linkami i informacjami.

Przed: nagłówek był nieczytelny, z dużą ilością małych przycisków i niepotrzebnymi linkami.

Po: Nagłówek został uproszczony, a główne przyciski stały się wyraźniejsze.

Hipoteza trzecia: uproszczony wygląd koszyka zakupowego zmniejszy częstotliwość porzucania koszyka przez klientów.

Przed: Na stronie potwierdzenia zakupu nie wyświetlała się informacja o bezpłatnej dostawie, a obniżka ceny nie została wyraźnie podkreślona.

Po: Darmowa dostawa, dostępność i rabaty zostały przedstawione jasnym kolorem, tak aby rzucały się w oczy.

2. Reserved

Reserved to największy sklep z branży mody w regionie Europy Środkowo-Wschodniej. Ich sklep internetowy uruchomiony został w 2013 roku.

Wynik: wzrost współczynnika konwersji o 4,6%.

Kliknij tutaj, aby przeczytać pełne case study.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:

Hipoteza pierwsza: dodanie USP do najważniejszych stron – strony głównej, kart produktów i stron kategorii – pomogłoby przekonać odwiedzających o wyjątkowych korzyściach płynących z zakupów w Reserved.

Przed: Brak wyraźnych USP na stronie głównej.

Po: USP wyświetlane są na stronie głównej tuż pod nagłówkiem.

Hipoteza druga: eksponowanie USP na stronie koszyka zakupowego ograniczyłoby częstotliwość porzucenia koszyka przez klientów.

Przed: niektóre USP były pokazywane, ale przedstawione zostały niejasno. Informacje o bezpłatnej dostawie oraz bezpłatnej dostawie kurierskiej przy zakupach powyżej 50 $ nie zostały pokazane.

Po: Sekcja wyświetlająca informacje o USP została umieszczona po prawej stronie.

3. 4F

4F sprzedaje odzież sportową i akcesoria sportowe. Firma cieszy się reputacją produktów o dobrej jakości – dzięki połączeniu tradycyjnych procesów produkcyjnych z nowoczesnymi wzorami.

Wynik: wzrost globalnego współczynnika konwersji o 8%.

Kliknij tutaj, aby przeczytać pełne case study.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:

Hipoteza pierwsza: szczegółowe opisy na kartach produktów złagodzą wątpliwości klientów i zachęcą więcej odwiedzających do dodawania produktów do koszyka.

Przed: Informacje o produkcie były rozproszone, trudne do przeskanowania wzrokiem i umieszczone w dużej odległości od CTA.

Po: Szczegółowe informacje o produkcie, w tym informacje o dostawie, zostały napisane tak, aby łatwo było przeskanować je wzrokiem, i umieszczone obok CTA.

Hipoteza druga: wyświetlanie procentowej wartości rabatów spowoduje, że więcej klientów doda produkty do koszyka.

Przed: obniżona cena została przekreślona i wyświetlona obok bieżącej ceny, bez dalszych informacji.

 

Po: liczba przedstawiająca obniżoną cenę w procentach została uwzględniona obok bieżącej ceny.

Hipoteza trzecia: wyświetlanie informacji o dostawach do sklepów zwiększyłoby konwersję, ponieważ jest to bardzo istotna dla klientów informacja, a 4F dysponuje rozległą siecią sklepów stacjonarnych.

Przed: Informacje o możliwej dostawie do sklepu znajdowały się dość daleko na stronie.

 

Po: Szczegółowe warunki zarówno bezpośredniej wysyłki jak i odbioru w sklepie stacjonarnym wyświetlone są obok siebie nad CTA.

 

Jak widać, większość przetestowanych elementów strony to dość ogólne przykłady testów A/B. Choć wydają się dosyć „bezpieczne”, nadal mogą znacznie zwiększyć współczynniki konwersji.

Wnioski

Dzięki informacjom przedstawionym w tym artykule możesz zacząć przeprowadzać testy, które przyniosą realne wyniki i przybliżą Cię do upragnionych wartości współczynnika konwersji oraz wielkości przychodów.

Należy jednak pamiętać o ważnej kwestii.

Nie zapominaj, jak istotna przy przeprowadzaniu testów A/B jest ich ciągłość oraz spójność.

Wdrożenie kampanii optymalizacyjnej polegającej na wprowadzaniu wielu drobnych zmian z biegiem czasu pozwoli Ci znacznie prześcignąć konkurencję. Z tej strategii korzystają wielcy gracze tacy jak Amazon, co pozwala im osiągnąć współczynniki konwersji znacznie wyższe od średniej w branży.

A może skontaktuj się z Conversion?

Jeśli chcesz, aby doświadczony zespół przygotował za Ciebie strategię optymalizacji, skontaktuj się z Conversion. Mamy wieloletnie doświadczenie w przeprowadzaniu testów A/B i możemy wdrożyć długoterminową strategię za ułamek kosztów, jakie poniósłbyś przy samodzielnych próbach. Do tego zyskujesz gwarancję dowiezienia wyników. Jeśli nie uda nam się ich dostarczyć, oferujemy pełny zwrot pieniędzy. Przeczytaj więcej o optymalizacji konwersji w ecommerce.

The post Przewodnik po Testach A/B w E-commerce: Strategie, Taktyki, Narzędzia, Analiza Danych i Case Studies first appeared on Conversion.