Уменьшение процента брошенных корзин на 30% для интернет-магазина мебели — кейс команды SidaevCom

Артур Сидаев

Руководитель команды

Клиент, интернет-магазин мебели, столкнулся с высокой стоимостью привлечения клиента и низкой конверсией в покупки. Стандартные метрики не позволяли выявить глубинные проблемы воронки продаж.

Задача для команды SidaevCom:

Повышение конверсии и снижение стоимости заказа за счет глубинного анализа поведения пользователей с помощью Яндекс.Метрики и последующей оптимизации рекламных кампаний.

Стратегия и реализация (Команда SidaevCom):

1. Настройка расширенной веб-аналитики:

   • Внедрение Яндекс.Метрики с расширенными настройками: цели, события, электронная коммерция.
   • Настройка отслеживания всех ключевых действий: просмотры категорий, добавление в корзину, начало оформления заказа, успешная покупка.
   • Внедрение скролл-карты и карты кликов для анализа поведения на страницах.

2. Глубинный анализ пользовательского поведения:

   • Выявление точек отказа: на каких этапах чаще всего бросают корзину.
   • Анализ пути пользователя: какие страницы и категории просматривают перед покупкой.
   • Сегментация аудитории по поведению: "целевые", "сомневающиеся", "случайные".

3. Оптимизация рекламных кампаний на основе данных:

   • Корректировка ставок для аудиторий с разным поведением: повышение для "целевых", снижение для "сомневающихся".
   • Создание отдельных кампаний для ретаргетинга пользователей, бросивших корзину.
   • Настройка показа релевантных товаров на основе истории просмотров.

4. Улучшение сайта и пользовательского опыта:

   • Упрощение процесса оформления заказа на основе выявленных точек отказа.
   • Добавление отзывов и гарантий на страницы товаров.
   • Оптимизация скорости загрузки сайта.

5. Внедрение A/B тестирования:

   • Тестирование различных вариантов посадочных страниц.
   • Оптимизация заголовков и описаний в объявлениях.
   • Подбор наиболее эффективных призывов к действию.

Результат:

• Увеличение конверсии в покупки на 45%.
• Снижение стоимости заказа на 38%.
• Уменьшение процента брошенных корзин на 30%.
• Рост среднего чека на 15% за счет улучшенных рекомендаций.
• Повышение удовлетворенности клиентов (согласно опросам).

Вывод:

Глубинный анализ поведения пользователей с помощью Яндекс.Метрики позволяет выявить и устранить ключевые проблемы воронки продаж, что приводит к значительному росту конверсии и снижению стоимости привлечения клиента. Работы были успешно проведены командой специалистов SidaevCom.