MyBed – badania z użytkownikami konfiguratora łóżek i karty produktu

Badania UX/CRO
Optymalizacja konwersji i testowanie A/B
MyBed – badania z użytkownikami konfiguratora łóżek i karty produktu
Podsumowanie projektu

Po przeprowadzeniu audytu CRO i analizie danych ilościowych dot. konfiguratora i karty produktu, wspólnie z zespołem MyBed rozszerzyliśmy współpracę i rozpoczęliśmy kolejne projekty. Najważniejszym z nich był projekt dogłębnego przebadania konfiguratora łóżek. Celem było sprawdzenie, co konkretnie utrudnia korzystanie z konfiguratora, co budzi wątpliwości i gdzie (i dlaczego) użytkownicy się poddają.

W ramach projektu rozszerzyliśmy analitykę konfiguratora oraz przeprowadziliśmy serię wywiadów z klientami oraz userami, którzy rozpoczęli proces konfiguracji łóżka, ale go porzucili. Badania dostarczyły nam mnóstwa wniosków, co zmienić w konfiguratorze i na kartach produktu, aby poprawić UX i zwiększyć sprzedaż. Dzięki zoptymalizowaliśmy proces zakupowy na podstawie danych, a nie przeczuć.

Nasze działania

Na start skupiliśmy się na danych oraz rozbudowie zaawansowanej analityki konfiguratora. Dzięki analizom (w tym m.in. analizom first clicków i last clicków z heatmap) zidentyfikowaliśmy kluczowe momenty interakcji i porzuceń. Szybko zauważyliśmy, że jednym z pierwszych kliknięć było zdjęcie z wymiarami łóżka, co sugerowało, że ten element jest kluczowy informacyjnie – ale za mało wyeksponowany. Dzięki analizie kroków konfiguratora wykryliśmy również, że najwięcej problemów występuje na etapie wyboru tkanin.

Aby zdobyć więcej informacji, zdecydowaliśmy się przeprowadzić pogłębione badania jakościowe. Przeprowadziliśmy serię wywiadów z dwoma grupami:

  1. Kupującymi, którzy dokonali zakupu w ciągu ostatnich 5 dni,
  2. Użytkownikami, którzy porzucili konfigurację łóżka.

Dzięki badaniom zidentyfikowaliśmy kluczowe problemy:

  • Większość badanych osób miała problemy z wyborem tkaniny, z którego wykonane jest łóżko. Klienci nie zdawali sobie sprawy z tego, że sklep umożliwia zamówienie darmowych próbek tkanin.
  • Klienci mieli trudności ze znalezieniem pełnych wymiarów łóżka (a nie tylko powierzchni spania),
  • Niezrozumiały i nieczytelny wybór materaca,
  • Przeciążenie poznawcze na niektórych etapach konfiguratora.

Dzięki połączeniu badań ilościowych i jakościowych nie tylko zidentyfikowaliśmy konkretne problemy, ale też zaczęliśmy projektować zmiany w obrębie konfiguratora i karty produktu, a następnie wdrożyliśmy je w sklepie klienta (Shoper).

Efekty

Dogłębna analiza interakcji userów w konfiguratorze oraz zrozumienie zachowań klientów

Ujawnienie 5 kluczowych barier zakupowych i optymalizacja najważniejszych elementów

Zaplanowanie procesu przeprojektowania konfiguratora na podstawie danych i dalszych testów z użytkownikami i testów A/B

Wdrożenie zmian przez naszych programistów

Nie zgaduj. Podejmuj decyzje na podstawie danych.

 

Napisz do nas