E-ticaret için Kullanıcı Deneyimi: Müşteri Geri Bildirimi ile Kullanıcı Deneyimi Nasıl İyileştirilir

Hepimiz veri odaklı pazarlamacılar ve girişimciler olmak istiyoruz. Kimse egoları hakkında karar vermek istemez ve hepimiz işimizin ölçütlerini iyileştirmek için doğru olanı yapmak isteriz. Neyse ki, bu bugün her zamankinden daha kolay ve neredeyse herkes, kullanıcı davranışını anlamak için Google Analytics gibi araçların değerini anlıyor. Ancak ne yazık ki konu müşteri davranışını, motivasyonları ve kullanıcı deneyimini anlamak olduğunda daha gidecek çok yolumuz var.

Ancak eksik olan içerik genellikle oldukça basittir: Kullanıcı deneyimini geliştirmek için anlamlı müşteri geri bildirimleri ve niteliksel veriler kullanmak. Bu yazıda bunun tam olarak ne anlama geldiğini tartışacağız.

E-ticaret UX: Neden Web Analitiği Tek Başına Kullanıcı Deneyimini Ölçmek İçin Yeterli Değil?

Dijital analizin büyük bir savunucusuyum. Aslında, ortalama bir dijital pazarlamacıdan daha çok nicel sanatlara yöneldiğimi düşünüyorum (sonuçta, hangi normal insan Google Analytics hakkında eğlence için bu kadar çok yazıyor?) ama burada şunu söylemek istiyorum ki nicel dijital analitik size sadece bir parça anlatır. özellikle amacınız e-ticaret web sitenizin kullanıcı deneyimini geliştirmekse. Dijital analitik çoğu zaman (ancak her zaman değil) size bir sorunun nerede ve hatta ne olduğunu söyleyebilir, ancak bu sorunun neden ortaya çıktığını neredeyse hiçbir zaman söyleyemez.

İşte varsayımsal bir örnek:

Lüks mobilya satan bir e-ticaret mağazası işlettiğinizi varsayalım. Mobilin masaüstünden çok daha düşük dönüşüm sağladığını fark ettiniz, ancak bu, dönüşüm hunisinin belirli bir aşamasında meydana geliyor.

Hemen “Ahh bu bir böcek olmalı! Kontrol edelim ve düzeltelim.”

Ancak deneyimi tekrar tekrar taradıktan sonra, bariz bir şekilde kırık bir şey bulamıyorsunuz. Böylece, bazı denetlenen kullanıcı testleri yürütür ve birkaç düzine oturum tekrarını analiz edersiniz.

Bir süre araştırma ve analizden sonra, aklınıza bile gelmemiş bir sorun ortaya çıkıyor: Mobilde “Kupon Girin” alanı çok büyük ve kullanıcılar bunu gördükten sonra siteden çıkıp Google'da kupon aramak için çıkıyorlar. Büyük bir yüzdesi geri gelmiyor.

Şimdi, bu içgörü, bu sefer kullanıcı testi ve oturum tekrarları gibi yöntemlerle bazı niteliksel ve pasif müşteri geri bildirimleriyle destekleniyor. Ancak, diğer kaldıraçlar aracılığıyla da çok miktarda faydalı geri bildirim toplayabilirsiniz:

• Canlı sohbet dökümleri
• Destek e-postaları
• Ürün incelemeleri ve referansları
• Yerinde anketler
• Müşteri anketleri
• Satış ve destek personeli görüşmeleri
• Müşteri görüşmeleri (telefonla veya şahsen)

Ek olarak, çeşitli biçimlerde müşteri geri bildirimi toplamaya başladığınızda, bunların birçoğunu başlangıçta düşünmemiş olabileceğiniz çeşitli sorunlara uygulanabileceğini çabucak öğreneceksiniz.

Örneğin, pazarlama mesajınız ve değer önerisi tasarımınız için topladığınız aynı “Müşterinin Sesi” verileri, satış ve destek personelinizin marka mesajınızı müşterilerle iletmesine yardımcı olmak için kullanılabilir. Ürün ve satış kararlarında bile yardımcı olabilir ve elbette kullanıcı deneyimi tasarımınızı bilgilendirmeye yardımcı olabilir.

Bir e-ticaret sitesinde kullanıcı deneyimini belirgin şekilde iyileştirmek için müşteri geri bildirimlerini nasıl kullandığımın gerçek bir örneğini burada bulabilirsiniz:

Sepet sayfamızda (tüm cihazlarda) yoğun bir düşüş yaşadık, ancak nedenini mutlaka bilmiyorduk. Bu nedenle, bazı kullanıcı testleri yaptık ve ayrıca çıkış niyetinde tetiklenmesi için alışveriş sepeti sayfasına yerinde bir anket koyduk. Son olarak, satın alma işleminden sonra Teşekkür sayfasına bir müşteri anketi ekledik.

Tüm bu veriler açıkça bir dağınıklık ve hiyerarşi sorununa işaret ediyordu. "Kupon kodu" kelimesi, anketimizden oluşturduğumuz kelime bulutunda açık ara en büyük kelimeydi. Kullanıcı testçilerimiz, sepete ürün eklemek veya sepetten ürün çıkarmak için hangi düğmeyi tıklayacağını bulamadı. Ayrıca “satın almaya devam et” butonunu bulmaları da uzun zaman aldı.

Bu içgörüler birkaç yinelemeyle sonuçlandı, ancak gereksiz seçenekleri azaltan, kupon kodu çubuğunu en aza indiren ve "satın almaya devam et" düğmesine daha fazla önem veren bir deneyimle kazandık.

Sonunda bunların değiştiğini tahmin etmiş olabiliriz, ancak sorunlara işaret eden gerçek verilere sahip olmak, kodu çok daha hızlı kırmamıza yardımcı oldu.

E-ticaret UX: Kullanıcı Deneyimini Geliştirmek için Müşteri Geri Bildirimi Nasıl Toplanır

Müşteri geri bildirimlerini nasıl toplamaya başladığınız gerçekten hedeflerinize bağlıdır, ancak metodolojiye karar verirken aklımda tutmayı sevdiğim birkaç soru var:

• Kullanıcı deneyimini ne kadara mal olur veya bozar?
• Eyleme geçirilebilir içgörüler toplamak ne kadar sürer?
• Süreç aktif mi pasif mi?
• Bu yöntem, eyleme geçirilebilir içgörüler üretecek mi?
• Bu araştırma hedeflerimizle uyumlu mu yoksa dikkat dağıtıcı mı?

Niceliksel veya niteliksel olsun, veri toplamaya dalarken odaklanmaya yardımcı olur. Evet, veri toplamak her zamankinden daha kolay, ancak birisinin hala onu analiz etmesi ve ondan eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmesi gerekiyor. Ne kadar çok dikkat dağıtıcı ve alakasız verileriniz varsa, içgörü elde etmek ve kullanıcı deneyimi iyileştirmelerine öncelik vermek o kadar zor olur (ve nitel verilerle dikkatinizin dağılmasını çok daha kolay buluyorum).

Bu nedenle, bunu akılda tutarak, en iyi yöntemler kullanıcı deneyimini bozmaz ve hem kaynak maliyetleri hem de veri toplama süresi açısından uygulanması en düşük maliyetli yöntemlerdir. Müşteri geri bildirimi toplamak için birkaç farklı çerçeve vardır, ancak işleri daha da basitleştirmek ve üç tür müşteri geri bildirimi aracı/yöntemi olduğunu söylemek istiyorum:

• Pasif
• Aktif
• Mevcut Kanallar

Kullanıcı Deneyimini Geliştirmek için Pasif Müşteri Geri Bildirimi Toplama Kullanın

Oturum tekrarları gibi bir şey, pasif bir yöntemin faturasına uyuyor. Arka planda veri toplar (kullanıcılar farketmez bile) ve pasif olarak toplanır, ancak kullanıcı davranışı hakkında değerli bilgiler.

Müşteri geri bildirimi yöntemi olarak oturum tekrarlarının bir başka yararı da, kullanıcının yanıtlarının veya davranışlarının toplandığını bilmesinden dolayı önyargılı hale gelmemeleridir. Geleneksel geri bildirim formları, müşteri hayal kırıklığı için iyi bir çıkış noktası olabilir, ancak oturum tekrarları, ister bir dönüşüm ister bir geri dönüş olsun, doğal kullanıcı davranışını görmenize olanak tanır. Burada oturum tekrarları oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kullanıcı Deneyimini Geliştirmek için Aktif Müşteri Geri Bildirimi Toplama Kullanın

Ardından, genellikle aklınıza gelen hemen hemen tüm yöntemleri içeren kullanıcı geri bildirimi toplamanın aktif yöntemleri vardır: anketler, röportajlar, odak grupları.

En yaygın olanı basit bir müşteri geri bildirim formudur. Pek çok biçimde gelirler (Net Destekçi Puanı, Müşteri Memnuniyeti Puanı, vb.) ancak hepsi aynı şeyi yapar: Müşteriye deneyimlerini sorun. Herhangi bir e-ticaret sayfasında genel bir şekilde kullanılabilirler ve herhangi bir kullanıcı geri bildirimi toplamak için Usabilla gibi bir pencere öğesi kullanabilirsiniz.

Ayrıca, belirli kullanıcıları daha spesifik sorularla hedeflemek için yerinde anketler de çalıştırabilirsiniz. Bir e-ticaret sitesinde kullanıcılara sorulması gereken yaygın bir soru, "Bu sayfa beklentilerinizi karşılıyor mu?" (Qualaroo'dan alınan aşağıdaki örnek gibi) Bunun gibi bir soru ile olası kullanıcı hayal kırıklıklarını (özellikle ürün veya kategori sayfalarında) ortaya çıkarabilirsiniz.

Son olarak, müşteri etkileşimlerinden sonra çevrimiçi olarak veya e-posta gibi bir iletişim kanalı aracılığıyla anket gönderebilir veya tetikleyebilirsiniz. Yaygın olarak gördüğüm bir bilgi bankası makalesinden sonra, makalenin etkili olup olmadığını soran kısa bir ikili soru olacak. Cevap verdikten sonra size açık geri bildirim verme seçeneği sunar.

Anket yapmak için diğer yaygın yer, bir destek e-posta etkileşiminden sonradır. Muhtemelen şuna benzeyen bir e-posta görmüşsünüzdür:

Abonelik işletmeleri genellikle otomatik yaşam döngüsü anketleri de gönderir. Mailshake'in kurucusu Sujan Patel, Net Promoter Score (NPS) anketlerini nasıl gönderdiklerini açıklıyor:

“30, 60 ve 90 gün sonra müşterilere NPS anketleri gönderiyoruz. Bu, birkaç şeyi başarır: İlk olarak, mutsuz müşterileri erken yakalamamıza olanak tanır, böylece sorunları düzeltmek veya ürünle ilgili önemli sorunlar hakkında geri bildirim almak için bize ulaşabiliriz; İkinci olarak, en mutlu müşterilerimizi referanslar kazanmak ve tavsiyeleri artırmak için kullanabiliriz; Üçüncüsü, aracı kullanmaya devam eden müşterileri takip ederek, biri aracı kullanmaya devam ettikçe işlerin nasıl değiştiğini görebiliriz. NPS anketlerinin tamamlanması da özellikle kolaydır, bu nedenle tamamlama oranımız gerçekten yüksektir. İlk 3 ayda birden çok kez göndermek, bize müşterilerden öğrenmek ve müşterilerle iletişim kurmak için daha fazla fırsat veriyor.”

Kullanıcı Deneyimini Geliştirmek için Müşteri Geri Bildirimi Toplamak için Mevcut Kanalları Kullanın

Üçüncü kategori, müşteri geri bildirimi toplamak için mevcut kanalları kullanmaktır.

Ek yazılım satın almanıza veya farklı şekilde bilgi toplamanıza gerek olmadığı için bu genellikle gözden kaçar.

Temel olarak, canlı sohbet yapıyorsanız veya destek biletleriniz varsa veya sosyal medya varlığınız varsa, muhtemelen metin biçiminde çok sayıda müşteri etkileşiminiz vardır. Şimdi, sadece onu kullanılabilir bir formatta düzenlemeniz ve analiz etmeniz gerekiyor.

Aynı felsefe, müşterilerle telefon görüşmeleri yapan satış veya destek personeliniz varsa da geçerlidir. E-ticaret kullanıcı deneyimini geliştirmek için pazarlama, ürün, kullanıcı deneyimi vb. ekiplerinizle paylaşabilecekleri hangi içgörülere sahipler? Dönüşüm Oranı Optimizasyonu (CRO) yaptığım süre içinde, cevabın çok olduğunu öğrendim ve bu içgörü rezervinden çoğu zaman yararlanılmıyor.

E-ticaret UX: Kullanıcı Deneyimini Geliştirmek için Müşteri Geri Bildirimlerine Göre Nasıl Hareket Edilir?

Yine, müşteri geri bildirimlerinize göre nasıl davranacağınız, hedeflerinize bağlıdır. Geçmişimin çoğunda amaç, dönüşümleri artırmak ve kullanıcı deneyimini iyileştirmekti. Bu nedenle, çoğu zaman bir süreci takip ettim:

• Sorunlu alanları bulmak için nicel verileri analiz etme
• Potansiyel çözümleri ve daha derin sorunları ortaya çıkarmak için niteliksel içgörüleri gözden geçirme
• A/B testleri için hipotezler oluşturma ve önceliklendirme

Bu, sizin de izlemek isteyeceğiniz olası yoldur, ancak müşteri geri bildirimlerini toplama süreci, bu özel kullanım durumundan daha genel olarak uygulanabilir olabilir. Bu bağlamda, müşteri geri bildirim stratejisi için HubSpot'ta bir çerçeve oluşturduk:

• Sormak
• kategorize et
• davranmak
• Takip et

Müşterilerimize zaten sorduk (veya sadece canlı sohbet dökümleri veya oturum tekrarları yoluyla veri topladık), verilere sahibiz, şimdi sadece verileri kullanılabilir hale getirecek şekilde düzenlememiz gerekiyor.

Müşteri geri bildirim verilerini operasyonun tüm bölümleri için (müşteri desteği, ürün, satış, kullanıcı deneyimi ve pazarlama ekipleri vb.) değerli kılmak istediğimizden, öncelikle geri bildirimleri belirli işlevlere karşılık gelen daha geniş kategorilerde toplayacağız:

• Ürün Geribildirimi
• Müşteri Hizmetleri Geribildirimi
• Pazarlama ve Satış Geri Bildirimi

Ürün Geri Bildirimine Dayalı Kullanıcı Deneyimini İyileştirme

İlk kategori olan ürün geri bildirimi birkaç alt kategoriye daha ayrılabilir:

• Başlıca Ürün Şikayetleri: Ürününüzün doğrudan çalışmaması gibi markanız için büyük ölçüde yıkıcı bir şey.
• Küçük Ürün Şikayetleri: Bunlar, markanız için tamamen yıkıcı olmayan küçük sorunlardır, örneğin, ambalajınızın açılması zor olabilir ve bir müşteri segmenti için sinir bozucu olabilir.
• Ürün İstekleri: Bu tür geri bildirimler, tamamen yeni ürün taleplerinden (örneğin kahve satıyorsanız ve biri sizden kahve fincanı satmanızı isterse) veya yalnızca ürün iyileştirmelerinden (belki de bu kahve aromasını da eklemelisiniz) arasında değişebilir.

Ürün talepleri için bir sonraki adım, talep hacmi, bu şikayetleri yaratmanın veya düzeltmenin potansiyel etkisi ve her bir seçimle ilişkili fırsat maliyetlerinin bir karışımına dayalı olarak geri bildirime öncelik vermektir.

Müşteri Hizmetleri Geri Bildirimine Dayalı Kullanıcı Deneyimini İyileştirme

Müşteri hizmetleri geri bildirimi çok daha basittir ve aşağıdaki gibi bir hizmet temas noktasından sonra gerçekleşir:

• Canlı sohbet
• Bilgi Bankası makaleleri
• E-posta takibi (bir destek yazışması kapatıldıktan sonra)

Anketi hangi ortama gönderirseniz gönderin, onu merkezileştirmelisiniz (ortamı etiketlerken ve her ihtimale karşı kendi değişkenine/sütununa koyarken). Müşteri geri bildirimlerinizi burada depolamak ve analiz etmek için sağlam bir yere ihtiyacınız olacak.

Bunu başardığınızda, kalıpları belirlemeye çalışın ve mümkünse sorunları ölçmek için yanıtları kodlayın.

Anket verilerinizde aşağıdaki soruların yanıtlarını bulmaya çalışın:

• En sık sorulan sorular nelerdir?
• Hangi bilgi bankası makaleleri düşük performans gösteriyor veya kullanıcıları hayal kırıklığına uğratıyor?
• Tatmin edici olmayan canlı sohbetlerde veya telefon görüşmelerinde yaygın olan eğilimler nelerdir?
• Müşteri yolculuğunun hangi aşamasında insanlar takılıp kalıyor?

Pazarlama ve Satış Geri Bildirimlerine Dayalı Kullanıcı Deneyimini İyileştirme

Son olarak, pazarlama ve satış geri bildirimlerine geliyoruz. Web sitesi kullanıcı deneyiminizi bu kategoriye dahil edeceğim, çünkü sonuçta, web sitesi tasarımınız ve deneyiminiz sadece güzel görünmekle kalmayıp satın almaları artırmayı da hedefliyor.

En çok deneyime sahip olduğum adım bu, bu yüzden burada mutlak bir altın madenini ortaya çıkarabileceğinizi söylediğimde biraz önyargılıyım. Genelde ilk yaptığım şey, “Müşterinin Sesi” içgörülerini aramaktır. Bu CXL makalesinde Jen Havice tarafından tanıtılan çerçeveyi kullanıyorum. Temel olarak, geri bildiriminizi analiz etmeye başladığınızda aşağıdakileri aramak istersiniz:

• Katılımcının ihtiyaçlarına/isteklerine dokunan ifadeler.
• Katılımcının en büyük acı noktalarına atıfta bulunan ifadeler.
• Satın alma konusundaki tereddütlerini veya endişelerini ortaya çıkaran ifadeler.
• Sevdiklerini, aşklarını ve takıntılarını ortaya çıkaran ifadeler.

CXL'in yukarıdaki bağlantılı makalede yaptığı gibi, yapabiliyorsanız, Excel Çalışma Kitabınızda yeni bir sekmeye yerleştirin:

Oradan, her kategorideki bulgularınızı analiz etmek ve kalıpları aramak istersiniz. Bulduğunuz herhangi bir kalıp, bir web sitesi boşluk analizi ile tamamlanmalıdır: Esasen, sitenin, Müşterinin Sesi'nden etkilenen küçük bir kopyayla renklendirilebilecek alanlarını arayın.

Bu iki makalede bunun nasıl yapılacağına dair gerçekten güzel vaka çalışmaları var:

• Müşterinin Sesi Araştırması ile Dönüşümler Nasıl Artırılır [Örnek Olay]
• Amazon İnceleme Madenciliği ile Kopyanızı Bulun

Google Analytics'i (veya herhangi bir analiz aracını) kullanarak nicel içgörülerinizin yanı sıra Müşterinin Sesi verilerini madenciliğe ve analiz etmeye zaman ayırarak, sitenizde test etmek için düzinelerce yeni hipotez bulacaksınız. Herhangi bir A/B testinde olduğu gibi (genellikle PIE veya PXL gibi bir çerçeve kullanarak) bunlara öncelik verin ve ardından tekrarlayın. Bu CXL makalesinde yukarıdaki PXL çerçevesine göz atın.

Tüm bunların en önemli yanı, tek ve bitmiş bir süreç olmamasıdır. Akıllı ekipler geri bildirim döngüleri kurar.

Halihazırda geri bildirim topladığınız (telefon, canlı sohbet, e-posta) bir avuç müşteri temas noktanız var ve sitenizde bazı genel kullanılabilirlik geri bildirim formlarınız varsa (Usabilla gibi bir şey kullanarak), çok sayıda pasif veriniz var demektir. inşa etmek. Ayrıca, müşteri anketlerini zaman tetikleyicilerine veya müşteri yolculuğu aşamalarına göre otomatikleştirirseniz (örneğin, Teşekkür sayfanıza bir müşteri anketi koyarsanız), o zaman daha da fazla kümülatif veri kaynağınız olur.

Son olarak ve en önemlisi, bu bilgileri kullanarak düşündüğünüz testleri yaptıktan sonra, kazansalar da kaybetseler de (umarım) bir şeyler öğreneceksiniz. Bu öğrenmeler daha fazla teste yol açmalı ve sonunda tüm bunlar sürekli ve tekrarlanabilir bir dönüşüm optimizasyonu sürecine dönüştürülebilir. Hedef bu: Kaizen, sürekli ve hiç bitmeyen iyileştirme.

Kullanıcı deneyimini iyileştirmek için müşteri geri bildirimlerini kullanmanın temel süreci şu şekildedir:

• Bir fırsat tanımlayın
• Süreci analiz edin
• Bir deney geliştirin
• Deneyi uygula
• Sonuçları inceleyin
• Çözümü standartlaştırın
• Gelecek için plan yapın ve tekrarlayın

Çözüm

Hepimiz veri odaklı olmak ve doğru kararlar vermek istiyoruz. Bunun büyük bir kısmı, doğru ve anlamlı web analitiği uygulamak ve kullanıcı davranışını analiz etmektir. Bunun genellikle unutulan bir diğer büyük kısmı, müşteri geri bildirimlerini toplamak, anlamak ve bunlara göre hareket etmektir.

SaaS gibi belirli endüstriler yoğun olarak müşteri geri bildirimi ve nitel görüşmelerle meşgul olsa da, e-ticaret gibi endüstrilerde bu kadar yaygın değildir. Ama öyle olmalı.

Günümüzdeki araçlar, müşteri geri bildirimlerini toplamayı ve analiz etmeyi her zamankinden daha kolay ve ucuz hale getiriyor, bu nedenle hiçbir mazeret yok. Daha iyi bir kullanıcı deneyimi oluşturmak ve bunu yaparak iş metriklerinizi geliştirmek için çalışmaya başlamak için bu bilgilerle bugün başlayın.