Conversiekillers effectief opsporen met online enquêtes

Facebooktwitterlinkedin

Dit artikel is eerder verschenen op Emerce

Continu de conversieproblemen van je website opsporen en verbeteren is cruciaal om online succesvol te zijn en blijven. Om deze problemen te vinden moet je luisteren naar je bezoeker. Steeds meer Nederlandse websites maken dan ook gebruik van een online enquête om feedback van hun bezoeker te verzamelen. De analyse en interpretatie van de vele uitgeschreven reacties wordt als zeer tijdrovend ervaren en leidt, indien verkeerd uitgevoerd, tot de verkeerde conclusies.
Hoe zet je bijvoorbeeld 1563 uitgeschreven reacties van klanten om naar de meest waardevolle concrete conversieverbeterpunten? Hoe vind je efficiënt de belangrijkste bottlenecks die écht effect hebben op je conversie? Daar geven we in dit artikel antwoord op.

Stel de juiste vragen!
Met een enquête kan zowel kwantitatieve informatie worden verzameld (een beoordelingscijfer) als kwalitatieve informatie (een uitgeschreven aanbeveling). Met cijfermatige data weten marketeers veelal goed raad. De analyse van uitgeschreven reacties blijkt een stuk lastiger en tijdrovender, terwijl dat nou juist de meest waardevolle input oplevert. Een online enquête geeft je antwoorden op waarom vragen als: waarom haken bezoekers juist in stap x af.

Als je het conversiepercentage op je website wilt verbeteren is het zinvol om te  achterhalen waarom klanten hun doel niet kunnen bereiken. Met conversieverbetering als uitgangspunt adviseren we de onderstaande vragen te stellen aan het einde van een bezoek. Deze vragen zijn mede-geformuleerd door Analytics Goeroe Avinash Kaushik en hebben zich bewezen als een zeer waardevolle methode om gebruikersfeedback over je website te verzamelen:

  1. Hoe heeft u onze site ervaren op basis van uw bezoek van vandaag? (cijferwaardering)
  2. Welke van de volgende items beschrijft het beste het hoofddoel van uw bezoek? (meerkeuzelijst en open antwoord)
  3. Is het u gelukt om dit doel te bereiken? (ja/nee)
  • Zo ja: Wat vond u goed aan de website? (open antwoord)
  • Zo nee: Waarom kon u het doel van uw bezoek niet bereiken? (open antwoord)

Stapsgewijs analyseren
Hoe genereer je relatief snel een overzicht met de meest waardevolle reacties op de laatste bovenstaande vraag? Het antwoord daarop is filteren, zodat je alleen de belangrijkste reacties overhoud om te analyseren.

Exporteer al je 1563 reacties eerst naar Excel (veel enquête tools bieden een CSV export aan) en voer vervolgens onderstaande vier stappen uit:

Stap 1: Maak onderscheid tussen positieve en negatieve reacties: plaats deze in verschillende tabbladen
Stel je vraagstelling zo op dat je makkelijk onderscheid kunt maken tussen positieve en negatieve reacties: Is het gelukt uw doel te bereiken? Ja/Nee? (zie hierboven) Positieve reacties geven je inzicht in je sterke punten, negatieve reacties helpen je bij het opsporen en verklaren van conversieknelpunten. Het op waarde schatten van reacties vormt een belangrijk onderdeel in de analyse van een enquête. Vijf negatieve reacties over hetzelfde onderwerp zijn belangrijker zijn dan veertig positieve reacties. We focussen ons in de eerste plaats dan ook op de analyse van negatieve reacties.
Gemiddeld genomen reageert 80% positief en 20% negatief op bovenstaande vraag omtrent doelvoltooiing. In het voorbeeld van 1563 reacties hou je nu dus ruim 300 negatieve reacties over.

Aan de negatieve reacties voegen we nog een aantal ogenschijnlijk positieve reacties toe. Zoek binnen de positieve reacties naar kritische noten. Let daarbij op signaalwoorden als: alleen, maar, echter, wel, niet, ik vind. Deze woorden luiden meestal een belangrijke kritische kanttekening aan. Plaats deze reacties in een apart tabblad.

Stap 2: Filter de negatieve reacties op meer dan 6 woorden
Uitgeschreven zinnen geven je meer waardevolle data dan korte reacties als: slechte site of zoeken wil niet. Belangrijk is dit soort signaalwoorden te filteren en een niveau dieper te kijken om het waarom te achterhalen. Waarom vindt men de site slecht en waarom wil het zoeken niet lukken? Het antwoord daarop vind je in de langere reacties.

Zet achter elke rij de onderstaande Excel functie om de woorden te tellen van de cel die de reactie bevat. Filter vervolgens de gehele dataset op basis van deze kolom met meer dan 6 woorden.

=ALS(LENGTE(SPATIES.WISSEN(X))=0;0;LENGTE(SPATIES.WISSEN(X))-LENGTE(SUBSTITUEREN(X;” “;””))+1)
X=Cel met tekstwaarde

 

 

 

 

 

 

 

 

Stap 3: Creëer een random lijst van 100 negatieve reacties (met meer dan 6 woorden)
Een random lijst heeft als voordeel dat je steekproef een betere afspiegeling geeft van de gehele groep. In dit voorbeeld filter je dus niet op de eerste 100 negatieve reacties in de overgebleven lijst van 300 reacties. De 100 reacties komen evenredig verdeeld uit de gehele lijst.

Zet achter elke rij de onderstaande Excel functie om een random nummer te generen. Sorteer de gehele dataset vervolgens op basis van deze kolom van A naar Z en analyseer de eerste 100 reacties.

=(INTEGER(ASELECT()*Y))
Y=Totaal aantal reacties.

 

 

Stap 4: Categoriseer en analyseer de 100 negatieve reacties en daarnaast de kleine selectie van kritisch positieve reacties
Focus in eerste instantie op een analyse van de selectie van 100 negatieve reacties, hierin vind je de belangrijkste conversieknelpunten. Door deze reacties goed te bestuderen kun je al snel de belangrijkste kernthema’s en problemen formuleren. Geef elke reactie in een aparte kolom een herkenbaar onderwerp (labelen). Zo kun je reacties over hetzelfde onderwerp bundelen en de belangrijkste problemen daarin ontdekken.
Categoriseer en analyseer ook de kritisch positieve reacties welke je in stap één in een apart tabblad hebt geplaatst. Indien dit er meer dan 20 zijn reduceer deze dan op dezelfde wijze zoals je de negatieve reacties hebt gefilterd (stap twee en drie).

Op basis van deze data kun je al de belangrijkste conclusies en aanbevelingen formuleren. Onze ervaring leert dat zo’n 80% van je conversieknelpunten in deze selectie van data zult vinden waarmee je de meeste impact kunt maken.

Optioneel: Voorzie al je overige reacties ook van labels
Wil je zeker weten dat je geen (klein) conversieverbeterpunt over het hoofd hebt gezien? Analyseer dan de overige negatieve reacties en voorzie deze ook van labels. Dat is uiteraard zeer arbeidsintensief, maak dus eerst een impact/effort afweging.  Je kunt je overige reacties wel relatief eenvoudig labelen met bestaande labels die je al hebt voorgedefinieerd in de vorige stap. De kans is klein dat je nu nog veel nieuwe problemen zult ontdekken. Wel helpt de grote hoeveelheid reacties je om te bepalen welke thema’s de meeste aandacht vragen. Wil je meer over je huidige positieve klanten weten en je sterke punten ontdekken, analyseer dan ook de positieve reacties.

Visueel inzichtelijk
Om de kwalitatieve resultaten van je analyse visueel aantrekkelijk en inzichtelijk te maken kun je gebruik maken van een Word Cloud. Op www.wordle.net maak je gratis en eenvoudig een Word Cloud. In zo’n figuur worden veelgebruikte woorden groter weergegeven dan minder gebruikte woorden. Zo kun je bijvoorbeeld een Word Cloud genereren met de meest voorkomende negatieve woorden. Probeer door te filteren op het aantal woorden (stap 2) een Cloud te genereren die goed weergeeft wat je in een beknopte samenvatting hebt uitgeschreven.

Bijvoorbeeld:

 

Bezoekers kunnen op onze website hun doel niet bereiken omdat zij het lastig vinden om specifieke producten te vinden en te vergelijken. De opties om te filteren in zoekresultaten en productcategoriepagina’s zijn hiervoor een belangrijke oorzaak, deze worden als verwarrend en moeilijk ervaren.

Hoe betrouwbaar zijn reacties?
Het is belangrijk je te realiseren dat de reacties van je respondenten slechts representatief zijn voor een deel van je bezoekers (zij die de moeite nemen te reageren). Zoals eerder genoemd leert onze ervaring dat gemiddeld 80% van je reacties positief is (Is het gelukt uw doel te bereiken? Ja). Uit door ons uitgevoerde A/B testen weten we dat het gemiddelde conversiepercentage van je respondenten bovengemiddeld ligt. Dit komt omdat dit percentage omhoog wordt getrokken door de meerderheid van reacties van trouwe klanten.

Signaleren is niet verbeteren!
Door de hierboven beschreven stappen te volgen breng je relatief snel de belangrijkste knelpunten van je website in kaart. Het uiteindelijke succes van een online enquête wordt echter niet bepaald door een analyse, maar door een gedegen vertaling te maken naar concrete conversiegerichte verbeterpunten. Respondenten geven wel de knelpunten aan op je site, maar ze dragen daarvoor geen kant en klare oplossing aan. Die zal je zelf moeten bedenken.

Oplossingen voor dergelijke problemen dien je te formuleren op basis van een onderbouwd stelregelonderzoek, webanalyse, (externe) expert reviews en A/B testing best practices. Soms zal je je oplossing zelfs eerst goed willen (A/B) testen voordat je deze implementeert. Probeer je nieuw verkregen inzichten te matchen met andere vormen van onderzoek. Bijvoorbeeld: komen genoemde knelpunten overeen met een bovengemiddeld uitvalpercentage in een bepaalde stap. Op die manier wordt je een enquête een onderdeel binnen een breder scala aan onderzoeksmogelijkheden. Een online enquête is dan geen doel meer op zich, maar een middel om te komen tot conversiebetering.