Ph.Doctor – 2 000 000 zł dodatkowego przychodu rocznie dzięki CRO

Klient

Ph.Doctor

Ph.Doctor to jedna z topowych polskich marek kosmetycznych stworzona przez dermatolog, dr Ninę Wiśniewską. Podczas tworzenia swoich kosmetyków, Ph.Doctor kieruje się wiedzą medyczną o skórze oraz najnowszymi badaniami z zakresu składników kosmetycznych. Celem marki jest projektowanie kosmetyków, które szanują fizjologiczne ph skóry i zapewniają jej zdrowe funkcjonowanie. Głównym kanałem sprzedaży produktów Ph.Doctor jest ich sklep internetowy.

Wyzwanie

Zrozumienie, które zmiany w sklepie internetowym realnie zwiększają sprzedaż, a które nie.

Ph. Doctor, jako szybko rozwijająca się marka, stale aktualizowała swoją stronę internetową. Proces wprowadzania zmian na stronie wyglądał następująco: zespół dyskutował co można poprawić na stronie, wymieniał się swoimi opiniami i doświadczeniami, przeprowadzał burze mózgów, aby zebrać pomysły, a następnie wdrażał zmiany, które intuicyjnie wydawały im się dobre.

Szybko jednak zrozumieli, że nawet jeśli zmiany, które wprowadzają “wyglądają dobrze”, to nie są w stanie stwierdzić, które z tych zmian faktycznie zwiększają sprzedaż, a które nie.

Generalnie rzecz biorąc, ludzie, w tym nawet najlepsi eksperci UX i CRO w największych firmach w USA, nie są zbyt skuteczni w określaniu czy dany pomysł na zmianę jest dobry.

Oto trochę danych, które to potwierdzają:

• Dane Optimizely i Convert.com pokazują, że tylko około 2/10 zmian, ktore są wprowadzane w celu zwiększenie sprzedaży, przynosi zamierzone efekty. Pozostałe 80% zmian w rzeczywistości nie podnosi sprzedaży.
• Avinash Kaushik, jeden z topowych analityków napisał: “W 80% przypadków mylimy się w kwestii tego, czego chcą nasi klienci.”
• W Airbnb 9/10 testowanych pomysłów na zmiany, których celem jest poprawa wyników biznesowych, w rzeczywistości nie poprawia tych wyników.
• W Microsoft 1/3 testowanych zmian daje wzrost wyników, 1/3 spadek, a 1/3 jest neutralna.

Te dane uczą pokory. Większość pomysłów, które mają na celu podnieść wyniki biznesowe nie działa (ma neutralny lub negatywny wpływ). Właśnie dlatego wszyscy giganci technologiczni podejmują działania, które pomagają im walidować, które pomysły są dobre, a które nie. Najlepszą metodą walidacji pomysłów są kontrolowane eksperymenty online (czyli np. testy A/B).

W teście A/B izolujemy wpływ jednej zmiennej (np. zmian na karcie produktu) na inną zmienną (np. współczynnik konwersji). Dzięki temu możemy w wiarygodny sposób zdobyć dowody czy ta konkretna zmiana wpływa pozytywne np. na konwersję.

Celem współpracy Ph. Doctor x Digispot było stworzenie programu testów A/B, który:

• dostarcza silnych dowodów, które zmiany przynoszą najlepsze wyniki w zakresie zwiększenia konwersji,
• pozwala estymować ile dodatkowych przychodów przynoszą poszczególne zmiany,
• ogranicza ryzyko wdrażania nieopłacalnych lub szkodliwych zmian,
• wnosi cenne wnioski i informacje o klientach do całej organizacji.

Nasze działania

Wdrożenie procesu optymalizacji konwersji opartego na danych

Każdy test A/B wymaga hipotezy. A dobre hipotezy powstają w wyniku dobrych badań. Zatem, zanim rozpoczęliśmy testowanie, stworzyliśmy program badawczy, dzięki któremu zidentyfikowaliśmy potencjalne problemy w sklepie, przez które w Ph.Doctor może tracić pieniądze.

Program badawczy obejmował badania ilościowe i jakościowe, a w tym m.in.: analizę Google Analytics, analizę heatmap i nagrań użytkowników, User Testing, analizę ekspercką, ankiety i wywiady z działem obsługi klientam.

Podczas prac badawczych dowiedzieliśmy się:

• co sprawiało, że ludzie kupowali w Ph.Doctor i dlaczego niektórzy tego nie robili,
• w których miejscach sklepu występowało najwięcej problemów z konwersją,
• jakich informacji brakowało klientom podczas zakupów,
• jakie są główne wątpliwości i obawy użytkowników, które powstrzymywały ich przed zakupem.

Po przeprowadzeniu badań mieliśmy listę hipotez i pomysłów na zmiany. Każdy z pomysłów (zarówno wynikających z badań CRO, jak i tych pochodzących od zespołu Ph.Doctor) był testowany A/B. W ten sposób sprawdzaliśmy jak konkretna zmiana wpływa na sprzedaż i zachowania użytkowników.

Wszystkie powyższe kroki były stale powtarzane. Optymalizacji konwersji w Ph.Doctor była nieustającym procesem badań, obserwacji, identyfikacji problemów i szans, projektowania zmian, testowania zmian i wdrażania zwycięskich zmian.

Dzięki temu zespół Ph. Doctor, zamiast podejmować decyzje na podstawie intuicji lub „tego, co wyglądało dobrze”, optymalizował swoją stronę internetową na podstawie danych i miał dowody na to, co realnie działa w ich sklepie.

Rezultaty

Około 2 000 000 zł dodatkowego przychodu rocznie

Wdrożenie programu testów A/B, który pomógł w walidacji wpływu poszczególnych zmian na sklepie na sprzedaż

Optymalizacja sklepu Ph.Doctor polegała na ciągłym badaniu zachowań klientów, szukaniu wąskich gardeł, przez które Ph. Doctor potencjalnie traci konwersję, stawianiu hipotez, testowaniu ich i wdrażaniu zwycięskich zmian. Dzięki temu stale znajdowaliśmy coraz lepsze wersje sklepu Ph. Doctor i mieliśmy na to dowody.

Oto nieliczne z licznych testów A/B, które przeprowadziliśmy:

Test A/B: Zmiana sposobu wyświetlania opinii na karcie produktu

Wersja A (Control):

Wersja B (Variation 1):

Wynik:

Test A/B: Przebudowa koszyka mobile

Wersja A (Control):

Wersja B (Variation 1):

Wynik:

W trakcie współpracy przeprowadziliśmy kilkadziesiąt testów A/B, które pokazywały nam nie tylko, które zmiany zwiększają konwersję, ale również te, których wdrożenie miałoby negatywny wpływ na sprzedaż.

Test A/B, dzięki któremu wykryliśmy spadek sprzedaży.

Zdecydowanie jednym z najciekawszych testów, był jeden z wielu eksperymentów przeprowadzonych na karcie produktu. Polegał na usunięciu wideo przedstawiającego produkt.

Umieszczenie wideo na stronie produktu jest często wymieniane w checklistach z najlepszymi praktykami i wydawałoby się, że jest to czynnik, który podnosi sprzedaż. Okazało się, że nie zawsze. Karta produktu z wideo konwertowała o 4.7% gorzej.

Co z tego wynika – wdrożenie karty produtku z wideo (zaprojektowanej w ten konkretny sposób) nie było dobrym pomysłem. Co istotne – pierwotnie zespół Klienta planował wdrażać tę zmianę od razu, bez testowania – gdybyśmy nie przeprowadzili tego testu, nie dowiedzielibyśmy się, że ta zmiana obniża konwersję.

Testy A/B to nie tylko “szukanie” zwycięskich wariantów, które konwertują lepiej. Testy pomagają również zmniejszyć ryzyko wdrażania zmian, które są nieopłacalne.

Usprawnienia, dzięki którym wnieśliśmy do biznesu Ph.Doctor dodatkowe przychody to m.in.:

• iteracyjny redesign karty produktu, który zwiększył wiarygodność, jasność i klarowność prezentowania informacji, a tym samym – podniósł konwersję,
• przebudowa side cart, która zwiększyła średnią wartość zamówienia,
• przebudowa stron z listingiem produktów, która zmniejszyła tarcie i zwiększyła konwersję.

Szacowany wzrost sprzedaży, dzięki naszym działaniom

Jak liczymy szacowany wzrost sprzedaży?

Na podstawie danych ze zwycięskich testów A/B oraz średniego ruchu, wsp. konwersji i średniej wartości zamówienia w sklepie Klienta, szacujemy wzrost sprzedaży, jaki przynosi każda testowana zmiana. Następnie wartość wzrostów „przystrzygamy”, aby zredukować możliwe przeszacowania, uwzględnić zmiany warunków rynkowych i zachowań użytkowników, uwzględnić zmienność i błędy statystyczne oraz długoterminową skuteczność.

Wszystkie usprawnienia w Ph.Doctor przyczyniły się do szacowanego wzrostu sprzedaży o około
2 000 000 zł rocznie.