Pengalaman Pengguna untuk E-niaga: Cara Meningkatkan Pengalaman Pengguna dengan Umpan Balik Pelanggan

Kita semua ingin menjadi pemasar dan pengusaha berbasis data. Tidak ada yang ingin membuat keputusan berdasarkan ego mereka, dan kita semua ingin melakukan hal yang benar untuk meningkatkan metrik bisnis kita. Untungnya, ini jauh lebih mudah hari ini daripada sebelumnya, dan hampir semua orang memahami nilai alat seperti Google Analytics untuk memahami perilaku pengguna. Sayangnya, bagaimanapun, kami masih memiliki jalan panjang untuk memahami perilaku pelanggan, motivasi dan pengalaman pengguna.

Bahan yang hilang, bagaimanapun, seringkali cukup sederhana: Menggunakan umpan balik pelanggan yang berarti dan data kualitatif untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Pada artikel ini, kita akan membahas apa artinya ini.

Ecommerce UX: Mengapa Analisis Web Saja Tidak Cukup untuk Mengukur Pengalaman Pengguna

Saya adalah pendukung besar analitik digital. Faktanya, saya pikir saya lebih condong ke seni kuantitatif daripada pemasar digital rata-rata (lagi pula, orang normal apa yang menulis sebanyak ini tentang Google Analytics untuk bersenang-senang?) tetapi saya di sini untuk mengatakan bahwa analitik digital kuantitatif hanya memberi tahu Anda bagian cerita, terutama jika tujuan Anda adalah untuk meningkatkan pengalaman pengguna situs web e-niaga Anda. Analitik digital sering (tetapi tidak selalu) memberi tahu Anda di mana, dan bahkan apa, masalahnya, tetapi hampir tidak pernah dapat memberi tahu Anda mengapa masalah itu terjadi.

Berikut adalah contoh hipotetis:

Katakanlah Anda menjalankan toko e-niaga yang menjual furnitur mewah. Anda melihat bahwa konversi seluler jauh lebih rendah daripada desktop, tetapi ini terjadi pada tahap tertentu dari corong.

Anda mungkin langsung berpikir, “Ahh itu pasti bug! Mari kita periksa dan perbaiki.”

Tetapi setelah Anda memindai pengalaman itu berulang kali, Anda tidak menemukan apa pun yang jelas-jelas rusak. Jadi, Anda menjalankan beberapa tes pengguna yang dimoderasi dan menganalisis beberapa lusin sesi replay.

Setelah periode penelitian dan analisis, muncul masalah yang bahkan tidak Anda pertimbangkan: Bidang "Masukkan Kupon" sangat besar di seluler, dan begitu pengguna melihatnya, mereka keluar dari situs untuk mencari kupon di Google. Sebagian besar dari mereka tidak kembali.

Sekarang, wawasan ini didukung oleh beberapa umpan balik pelanggan kualitatif dan pasif, kali ini melalui metode seperti pengujian pengguna dan pemutaran ulang sesi. Tetapi Anda juga dapat mengumpulkan sejumlah besar umpan balik yang berguna melalui tuas lain:

• Transkrip obrolan langsung
• Email dukungan
• Review dan testimoni produk
• Survei di tempat
• Survei pelanggan
• Wawancara staf penjualan dan pendukung
• Wawancara pelanggan (melalui telepon atau secara langsung)

Selain itu, ketika Anda mulai mengumpulkan umpan balik pelanggan dalam berbagai bentuk, Anda akan segera mengetahui bahwa itu dapat diterapkan pada berbagai masalah, banyak di antaranya mungkin tidak Anda pikirkan pada awalnya.

Misalnya, data “Suara Pelanggan” yang sama yang Anda kumpulkan untuk pesan pemasaran dan desain proposisi nilai dapat digunakan untuk membantu staf penjualan dan dukungan Anda mengomunikasikan pesan merek Anda dengan pelanggan. Bahkan dapat membantu dengan keputusan produk dan merchandising, dan tentu saja, dapat membantu menginformasikan desain pengalaman pengguna Anda.

Berikut adalah contoh nyata tentang bagaimana saya menggunakan umpan balik pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara nyata di situs e-niaga:

Kami mengalami penurunan berat pada halaman keranjang kami (di semua perangkat) tetapi tidak selalu tahu mengapa. Jadi, kami menjalankan beberapa pengujian pengguna dan kami juga menempatkan survei di tempat pada halaman keranjang untuk dipicu pada niat keluar. Terakhir, kami menyertakan survei pelanggan setelah pembelian, di halaman Terima Kasih.

Semua data ini dengan jelas menunjukkan masalah kekacauan dan hierarki. Kata "kode kupon" sejauh ini adalah yang terbesar di kata cloud yang kami buat dari survei kami. Penguji pengguna kami tidak dapat menemukan tombol mana yang harus diklik untuk menambah atau menghapus item dari keranjang. Mereka juga membutuhkan waktu lama untuk menemukan tombol “lanjutkan pembelian”.

Wawasan ini menghasilkan beberapa iterasi, tetapi kami akhirnya menang dengan pengalaman yang mengurangi opsi asing, meminimalkan bilah kode kupon, dan lebih menonjolkan tombol "lanjutkan pembelian".

Kami mungkin telah menebak perubahan ini pada akhirnya, tetapi memiliki data aktual yang menunjukkan masalah membantu kami memecahkan kode lebih cepat.

Ecommerce UX: Cara Mengumpulkan Umpan Balik Pelanggan untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Bagaimana Anda mulai mengumpulkan umpan balik pelanggan sangat bergantung pada tujuan Anda, tetapi berikut adalah beberapa pertanyaan yang ingin saya ingat saat memutuskan metodologi:

• Berapa biayanya atau mengganggu pengalaman pengguna?
• Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti?
• Apakah prosesnya aktif atau pasif?
• Apakah metode ini akan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti?
• Apakah penelitian ini sejalan dengan tujuan kita atau hanya pengalih perhatian?

Ini membantu untuk mempertahankan fokus saat menyelam ke dalam pengumpulan data, baik kuantitatif maupun kualitatif. Ya, mengumpulkan data lebih mudah dari sebelumnya, tetapi seseorang masih harus menganalisisnya dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti darinya. Semakin banyak data yang mengganggu dan tidak relevan yang Anda miliki, semakin sulit untuk menarik wawasan dan memprioritaskan peningkatan pengalaman pengguna (dan saya merasa sangat mudah untuk terganggu dengan data kualitatif).

Jadi, dengan mengingat hal ini, metode terbaik tidak mengganggu pengalaman pengguna dan biayanya paling murah untuk diterapkan, baik dari segi biaya sumber daya dan waktu untuk mengumpulkan data. Ada beberapa kerangka kerja berbeda untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan, tetapi saya ingin menyederhanakan lebih jauh lagi dan mengatakan ada tiga jenis alat/metode umpan balik pelanggan:

• Pasif
• Aktif
• Saluran yang ada

Gunakan Koleksi Umpan Balik Pelanggan Pasif untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Sesuatu seperti replay sesi cocok dengan metode pasif. Ini mengumpulkan data di latar belakang (pengguna bahkan tidak menyadarinya) dan dikumpulkan secara pasif, tetapi berharga, informasi tentang perilaku pengguna.

Manfaat lain dari pemutaran ulang sesi sebagai metode umpan balik pelanggan adalah bahwa mereka tidak menjadi bias oleh pengguna mengetahui tanggapan atau perilaku mereka sedang dikumpulkan. Formulir umpan balik tradisional mungkin merupakan saluran keluar yang baik untuk frustrasi pelanggan, tetapi pemutaran ulang sesi memungkinkan Anda untuk melihat perilaku pengguna alami, apakah itu konversi atau pantulan. Pelajari lebih lanjut tentang membuat replay sesi di sini.

Gunakan Koleksi Umpan Balik Pelanggan Aktif untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Lalu ada metode aktif untuk mengumpulkan umpan balik pengguna, yang mencakup hampir semua metode yang biasanya Anda pikirkan: survei, wawancara, kelompok fokus.

Yang paling umum adalah formulir umpan balik pelanggan yang sederhana. Mereka datang dalam berbagai format (Skor Promotor Bersih, Skor Kepuasan Pelanggan, dll.) tetapi mereka semua melakukan hal yang sama: Cukup tanyakan kepada pelanggan tentang pengalaman mereka. Mereka dapat digunakan di halaman e-niaga mana pun dengan cara umum, dan Anda dapat menggunakan widget seperti Usabilla untuk mengumpulkan umpan balik pengguna.

Anda juga dapat menjalankan survei di tempat untuk secara khusus menargetkan pengguna tertentu dengan pertanyaan yang lebih spesifik. Pertanyaan umum untuk ditanyakan kepada pengguna di situs e-niaga adalah, “Apakah halaman ini memenuhi harapan Anda?” (seperti contoh di bawah dari Qualaroo) Dengan pertanyaan seperti ini, Anda dapat mengungkap kemungkinan frustrasi pengguna (terutama pada halaman produk atau kategori).

Terakhir, Anda dapat mengirim atau memicu survei setelah interaksi pelanggan, baik secara online atau melalui saluran komunikasi seperti email. Yang umum saya lihat adalah setelah artikel basis pengetahuan, akan ada pertanyaan biner singkat yang menanyakan apakah artikel itu efektif. Setelah Anda menjawab, itu memberi Anda pilihan untuk memberikan umpan balik terbuka.

Tempat umum lainnya untuk melakukan survei adalah setelah interaksi email dukungan. Anda mungkin pernah melihat email yang terlihat seperti ini:

Bisnis langganan juga sering mengirimkan survei siklus hidup otomatis. Sujan Patel, pendiri Mailshake, menjelaskan bagaimana mereka mengirim survei Net Promoter Score (NPS):

“Kami mengirimkan survei NPS kepada pelanggan setelah 30, 60, dan 90 hari. Ini menyelesaikan beberapa hal: Pertama, ini memungkinkan kami untuk menangkap pelanggan yang tidak senang sejak awal, sehingga kami dapat menjangkau untuk memperbaiki masalah apa pun atau mendapatkan umpan balik tentang masalah utama dengan produk; Kedua, kami dapat memanfaatkan pelanggan kami yang paling bahagia untuk mendapatkan testimonial dan mengarahkan rujukan; Ketiga, kita dapat mengikuti pelanggan saat mereka terus menggunakan alat tersebut, untuk melihat bagaimana hal-hal berubah semakin lama seseorang menggunakan alat tersebut. Survei NPS juga sangat mudah untuk diselesaikan, jadi tingkat penyelesaian kami sangat tinggi. Mengirimnya beberapa kali dalam 3 bulan pertama hanya memberi kami lebih banyak kesempatan untuk belajar dan berkomunikasi dengan pelanggan.”

Gunakan Saluran yang Ada untuk Mengumpulkan Umpan Balik Pelanggan untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Kategori ketiga adalah menggunakan saluran yang ada untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan.

Ini sering diabaikan, karena Anda tidak perlu membeli perangkat lunak tambahan atau bahkan mengumpulkan informasi secara berbeda.

Pada dasarnya, jika Anda menjalankan obrolan langsung atau memiliki tiket dukungan atau memiliki kehadiran media sosial, Anda mungkin memiliki banyak interaksi pelanggan dalam format teks. Sekarang, Anda hanya perlu mengaturnya ke dalam format yang dapat digunakan dan menganalisisnya.

Filosofi yang sama berlaku jika Anda memiliki staf penjualan atau pendukung yang melakukan panggilan telepon dengan pelanggan. Wawasan apa yang mereka miliki yang dapat mereka bagikan dengan tim pemasaran, produk, pengalaman pengguna, dll., untuk meningkatkan pengalaman pengguna e-niaga? Selama saya melakukan Pengoptimalan Tingkat Konversi (CRO), saya telah belajar banyak jawabannya, dan cadangan wawasan ini sering kali tidak dimanfaatkan.

UX E-niaga: Cara Menindaki Umpan Balik Pelanggan untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Sekali lagi, bagaimana Anda bertindak atas umpan balik pelanggan Anda tergantung pada tujuan Anda. Di sebagian besar masa lalu saya, tujuannya adalah untuk meningkatkan konversi dan meningkatkan pengalaman pengguna. Oleh karena itu, saya paling sering mengikuti proses:

• Menganalisis data kuantitatif untuk menemukan area masalah
• Meninjau wawasan kualitatif untuk mengungkap solusi potensial serta masalah yang lebih dalam
• Membuat dan memprioritaskan hipotesis untuk pengujian A/B

Ini adalah jalur yang mungkin ingin Anda ikuti juga, tetapi proses mengumpulkan umpan balik pelanggan dapat lebih berlaku secara umum daripada kasus penggunaan khusus itu. Dalam hal itu, kami membuat kerangka kerja di HubSpot untuk strategi umpan balik pelanggan:

• Bertanya
• Mengkategorikan
• bertindak
• Menindaklanjuti

Kami sudah meminta pelanggan kami (atau hanya mengumpulkan data melalui transkrip obrolan langsung atau replay sesi), kami memiliki data, sekarang kami hanya perlu mengatur data sedemikian rupa agar dapat digunakan.

Karena kami ingin menjadikan data umpan balik pelanggan berharga bagi semua bagian operasi – dukungan pelanggan, produk, merchandising, pengalaman pengguna, dan tim pemasaran, dll. – pertama-tama kami akan memasukkan umpan balik ke dalam beberapa kategori yang lebih luas yang sesuai dengan fungsi tertentu:

• Umpan Balik Produk
• Umpan Balik Layanan Pelanggan
• Umpan Balik Pemasaran & Penjualan

Meningkatkan Pengalaman Pengguna Berdasarkan Umpan Balik Produk

Kategori pertama, umpan balik produk, dapat dipecah menjadi beberapa subkategori lagi:

• Keluhan Produk Utama: Sesuatu yang sangat mengganggu merek Anda, seperti produk Anda langsung tidak berfungsi.
• Keluhan Produk Kecil: Ini adalah masalah kecil yang tidak sepenuhnya merusak merek Anda, misalnya, mungkin kemasan Anda sulit dibuka dan membuat frustrasi segmen pelanggan.
• Permintaan Produk: Jenis umpan balik ini dapat berkisar dari permintaan produk baru sepenuhnya (jika Anda menjual kopi dan seseorang ingin Anda menjual cangkir kopi, misalnya), atau hanya peningkatan produk (mungkin Anda juga harus menambahkan rasa kopi ini).

Langkah selanjutnya untuk permintaan produk adalah memprioritaskan umpan balik berdasarkan campuran volume permintaan, dampak potensial dari menciptakan atau memperbaiki keluhan tersebut, dan biaya peluang yang terkait dengan setiap pilihan.

Meningkatkan Pengalaman Pengguna Berdasarkan Umpan Balik Layanan Pelanggan

Umpan balik layanan pelanggan jauh lebih mudah, dan itu terjadi setelah titik kontak layanan, seperti:

• Obrolan langsung
• artikel basis pengetahuan
• Tindak lanjut email (setelah kasus dukungan ditutup)

Tidak peduli media mana Anda mengirim survei, Anda harus memusatkannya (sambil menandai media dan meletakkannya di variabel/kolomnya sendiri, untuk berjaga-jaga). Anda memerlukan satu tempat yang kokoh untuk menyimpan dan menganalisis umpan balik pelanggan Anda di sini.

Setelah Anda menyelesaikannya, cobalah untuk mengidentifikasi pola dan, jika mungkin, kodifikasi tanggapan untuk mengukur masalah.

Coba temukan, dalam data survei Anda, jawaban atas pertanyaan-pertanyaan berikut:

• Apa pertanyaan yang paling sering ditanyakan?
• Artikel basis pengetahuan apa yang berkinerja buruk atau membuat pengguna frustrasi?
• Apa tren umum dalam obrolan langsung atau panggilan telepon yang tidak memuaskan?
• Selama tahap apa dalam perjalanan pelanggan yang membuat orang terjebak?

Meningkatkan Pengalaman Pengguna Berdasarkan Umpan Balik Pemasaran & Penjualan

Akhirnya, kami sampai pada umpan balik pemasaran dan penjualan. Saya akan memasukkan pengalaman pengguna situs web Anda ke dalam kategori ini karena, bagaimanapun juga, desain dan pengalaman situs web Anda ditujukan untuk mendorong pembelian, bukan hanya untuk terlihat cantik.

Ini adalah langkah yang paling saya miliki pengalamannya, jadi saya sedikit bias ketika saya mengatakan Anda dapat mengungkap tambang emas mutlak wawasan di sini. Yang biasanya saya lakukan pertama kali adalah mencari insight “Voice of Customer”. Saya menggunakan kerangka kerja yang diperkenalkan oleh Jen Havice dalam artikel CXL ini. Pada dasarnya, ketika Anda mulai menganalisis umpan balik Anda, Anda ingin mencari hal-hal ini:

• Frasa yang menyentuh kebutuhan/keinginan responden.
• Frasa yang merujuk pada poin rasa sakit terbesar responden.
• Frasa yang menjadi kunci keraguan atau kekhawatiran mereka tentang pembelian.
• Frasa yang mengungkap kesukaan, cinta, dan obsesi mereka.

Letakkan di tab baru di Buku Kerja Excel Anda, jika Anda bisa, seperti yang dilakukan CXL di artikel tertaut di atas:

Dari sana, Anda ingin menganalisis temuan Anda di setiap kategori dan mencari polanya. Setiap pola yang Anda temukan harus dilengkapi dengan analisis kesenjangan situs web: Pada dasarnya, cari area situs yang dapat dibumbui dengan sedikit salinan yang dipengaruhi Suara Pelanggan.

Ada beberapa studi kasus yang sangat bagus tentang bagaimana melakukan ini dalam dua artikel ini:

• Cara Meningkatkan Konversi dengan Riset Suara Pelanggan [Studi Kasus]
• Temukan Salinan Anda dengan Amazon Review Mining

Dengan meluangkan waktu untuk menggali dan menganalisis data Suara Pelanggan serta wawasan kuantitatif Anda menggunakan Google Analytics (atau alat analitik apa pun), Anda akan menemukan lusinan hipotesis baru untuk diuji di situs Anda. Prioritaskan mereka seperti yang Anda lakukan dengan pengujian A/B (biasanya menggunakan kerangka kerja seperti PIE atau PXL), lalu ulangi. Lihat kerangka kerja PXL di atas dalam artikel CXL ini.

Bagian penting dari semua ini adalah bahwa itu bukan proses satu dan selesai. Tim pintar menyiapkan loop umpan balik.

Anda sudah memiliki beberapa titik kontak pelanggan tempat Anda mengumpulkan umpan balik (telepon, obrolan langsung, email), dan jika Anda memiliki beberapa formulir umpan balik kegunaan umum di situs Anda (menggunakan sesuatu seperti Usabilla), Anda memiliki banyak data pasif membangun. Selain itu, jika Anda mengotomatiskan survei pelanggan berdasarkan pemicu waktu atau tahapan perjalanan pelanggan (misalnya, jika Anda menempatkan survei pelanggan di halaman Terima Kasih) maka Anda memiliki lebih banyak sumber data kumulatif.

Terakhir, dan yang paling penting, setelah Anda menjalankan tes yang Anda pikirkan menggunakan wawasan ini, Anda (semoga) mempelajari sesuatu, baik itu menang atau kalah. Pembelajaran ini harus mendorong lebih banyak tes dan pada akhirnya, semua ini dapat dimasukkan ke dalam proses pengoptimalan konversi yang berkelanjutan dan berulang. Itulah tujuannya: Kaizen, perbaikan terus-menerus dan tanpa akhir.

Proses dasar menggunakan umpan balik pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pengguna berjalan seperti ini:

• Mengidentifikasi peluang
• Analisis prosesnya
• Kembangkan percobaan
• Laksanakan percobaan
• Pelajari hasilnya
• Standarisasi solusi
• Rencanakan masa depan & ulangi

Kesimpulan

Kita semua ingin didorong oleh data dan membuat keputusan yang tepat. Sebagian besar dari itu adalah menerapkan analisis web yang akurat dan bermakna serta menganalisis perilaku pengguna. Bagian lain yang lebih besar dari itu, yang sering dilupakan, adalah mengumpulkan, memahami, dan bertindak berdasarkan umpan balik pelanggan.

Sementara industri tertentu, seperti SaaS, sangat terlibat dalam umpan balik pelanggan dan wawancara kualitatif, itu tidak umum di industri seperti e-niaga. Tapi itu harus.

Alat saat ini membuatnya lebih mudah dan lebih murah dari sebelumnya untuk mengumpulkan dan menganalisis umpan balik pelanggan, jadi tidak ada alasan. Mulailah hari ini dengan wawasan ini untuk mulai bekerja membangun pengalaman pengguna yang lebih baik dan, dengan melakukannya, juga meningkatkan metrik bisnis Anda.