Studie: Jaké nástroje na sledování uživatelů používají české e-shopy a proč?

Tento týden se spolu s Marketing Minerem podíváme na nástroje pro sledování uživatelů webu. Nástroje které např.

  • nahrávají pohyb myši a následně nabízí tzv. heatmapy,
  • ukládají data o scrollování na jednotlivých stránkách a nabízí tzv. scrollmapy,
  • poskytují další podklady pro optimalizaci formulářů na webu,

Zjednodušeně jde o nástroje, které rozšiřují základní webovou analytiku – nejčasteji Google Analytics. Mezi nejznámější patří Smartlook, Hotjar či Crazy Egg. Cílem všech těchto nástrojů je pomáhat dělat chytrá rozhodnutí, která v ideálním případě zvýší konverzní poměr e-shopu.

Zajímalo nás, jak moc je české e-shopy používají, jestli jsou doménou velkých hráčů nebo po nich sahají i ti menší. Podívali jsme se na to, který nástroj je nejpopulárnější a jak je konkértně používají profesionálové v oboru.

Jedná se první studii, která popisuje stav využití těchto nástrojů v ČR (metodika).

Reshoper Datablog - nastroje na sledování webu

Kolik e-shopů v ČR takový nástroj používá?

Překvapivě hodně. Pokud nebereme v úvahu Matomo (viz níže), má v Česku nějaký nástroj nasazeno 6 335 e-shopů. Shoptet odhaduje, že v Česku figuruje 42 500 e-shopů a v takovém případě nějaký pokročilý analytický nástroj využívá přesně 15 %. Vezmeme-li v potaz, že mnoho e-shopů je miniaturních a mnoho bude dlouhodobě neaktivních, je to velmi vysoké číslo. Zájem o data a motivace zlepšovat e-shopy je u nás dost vysoká.

Jaké nástroje jsou u českých e-shopů nejpoužívanější?

Na první pohled to vypadá, že nejvíce používaným nástrojem v ČR je Matomo, který se dříve jmenoval Piwik. Toto serverové řešení sice nabízí heatmapy a nahrávání sessions (za příplatek), ale primárně slouží spíše jako alternativa ke Google Analytics a nekonkuruje tolik ostatním nástrojům. Kromě toho jsme zjistili, že Piwik je nasazený plošně na všechny (či většinu) e-shopů od výrobce Eshop-rychle.cz a Webareal.cz. Máme hypotézu, že nástroj spíše používají pro generování „svých“ statistik pro administrace obchodů, než aby v něm samotní uživatelé vyhodnocovali uživatelská data. Z těchto důvodů Piwik v dalších částech studie nebudeme počítat mezi sledovací nástroje.

wdt_ID Název nástroje Počet e-shopů Tržní podíl nástroje (trh = všechny české e-shopy)
1 Matomo / Piwik* 5.773 14,39
2 Smartlook 4.553 11,35
3 Hotjar 1.493 3,72
4 Yandex Metrika 419 1,04
5 Crazy Egg 342 0,85
6 Zeerat 257 0,64
7 Inspectlet 194 0,48
8 Mouseflow 181 0,45
9 Monkey Tracker 79 2,00
10 Lucky Orange 37 0,09
Název nástroje Počet e-shopů Tržní podíl nástroje (trh = všechny české e-shopy)

Podíváme-li se na zastoupení v grafu bez zmiňovaného Piwiku, vychází nám na prvním místě nástroj Smartlook následovaný Hotjarem a dále ruským nástrojem Yandex Metrika. Velká popularita Smartlooku se dá určitě přičíst i tomu, že je to nástroj, který vznikl a je dále vyvíjen v Česku. Yandexu zase hraje do karet, že je kompletně zdarma. Za zmínku stojí i další český nástroj v přehledu, Monkey Tracker, který vyvíjí společnost FG Forrest.

 

Jsou tyto nástroje doménou jen velkých hráčů?

Popularitu sledovacích nástrojů jsme chtěli ukázat u e-shopů různých velikostních kategorií. Pro náš účel jsme české e-shopy rozdělili podle návštěvnosti získané z vyhledávače Google.

Díky Marketing Mineru tak přinášíme úplně první pohled na distribuci e-shopů dle jejich objemu provozu z vyhledávání. Konkrétně se jedná o odhadovanou měsíční návštěvnost z neplaceného vyhledávání na základě vzorku 2 mil. nejhledanějších dotazů v ČR a na základě uložených 100 prvních pozic k těmto dotazům ve vyhledávači Google. Více v metodice.

E-shopy tak dělíme do čtyř skupin:

wdt_ID Velikostní třída (přístupy / měsíc) Počet e-shopů v kategorii Poměr e-shopů
1 Malé (do 300) 29.262 79,07
2 Střední (300-5000) 6.646 17,96
3 Velké (5000-25000) 858 2,32
4 Obrovské (nad 25000) 243 0,66

Dá se předpokládat, že větší e-shopy budou více pracovat s analytickými nástroji. Tuto hypotézu pěkně demonstruje níže zobrazený graf. Jen zhruba 12 % nejmenších e-shopů používá některý z nástrojů, zatímco u velkých už je to lehce přes 50 % a ve skupině největších českých e-shopů nějaký z nástrojů využívá 68.31 % z nich.

Pokud chcete jít ještě více do detailu, připravili jsme tabulku s jednoduchým podmíněným formátováním. Níže je velmi dobře vidět, jak rozdílné typy e-shopů dle jejich velikosti volí různé nástroje na sledování uživatelů webu. V tabulce je znázorněn % poměr e-shopů, které v dané kategorii určitý nástroj využívají.

wdt_ID Název nástroje Malé Střední Velké Obrovské
1 Smartlook 8,96 20,22 31,12 25,93
2 Hotjar 1,95 8,32 22,73 37,45
3 Crazy Egg 0,39 1,96 6,76 15,64
4 Yandex Metrika 0,76 1,78 4,66 6,17
5 Zeerat 0,65 0,71 0,82 1,65
6 Inspectlet 0,32 0,89 2,91 2,88
7 Mouseflow 0,25 1,01 3,15 4,53
8 Monkey Tracker 0,08 0,47 1,86 2,06
Název nástroje Malé Střední Velké Obrovské

Vyjádříme-li si dva hlavní hráče: Smartlook a Hotjar, je velmi hezky vidět, jak Hotjar získává na popularitě s růstem velikosti e-shopů a v segmentu největších hráčů vítězí v oblasti tržního podílu. Smartlook naopak s přehledem vítězí ve všech kategoriích menších a středně velkých e-shopů.

„V rohlik.cz využíváme Hotjar na sběr zpětné vazby od zákazníků. Dlouhodobě pomocí tohoto nástroje sbíráme nápady, co bychom měli na webu (a v appce) vylepšit, aby se našim zákazníkům lépe nakupovalo.

Jednotlivé nápady si pak posíláme do Productboardu, kde je kategorizujeme a sledujeme, o co si naši zákazníci nejvíce říkají. Tuto zpětnou vazbu pak zohledňujeme při volbě projektů, na kterých pracujeme.

Proč zrovna Hotjar? Jednoduché ovládání, dotazníčky vypadají skvěle i na mobilu, vlastní vzhled, široké možnosti cílení a to vše za pár dolarů měsíčně.

Další „běžné“ funkce jako heatmapy, nahrávání sessions nebo vizualizace funnelu (trychtýře) ale moc nevyužíváme. Chování v objednávkovém procesu si měříme v Google Analytics pomocí událostí. Nahrávání celých sessions generuje mnohdy až hodiny záznamu a přidaná hodnota pro nás nebyla velká. Nahrazujeme jej raději uživatelským testováním, kde zjistíme i motivy chování zákazníků.“ Michal Pařízek, Growth Hacker, Rohlik.cz

Jaké nástroje používají velké české e-shopy?

Na závěr se podíváme na naši tabulku velkých a známých českých e-shopů. Ukazuje se, že u některých z nich (Alza.cz, Mironet.cz, …) je složité nástroj detekovat. Je velmi pravděpodobné, že používají nějaké enterprise řešení zastřešující celou analytiku, případně detekci blokují. U mnoha z nich však lze pozorovat shodně Hotjar, který tak znovu potvrzuje, že je velmi vyhledávaný opravdu velkými firmami. V tabulce najdete i některé nástroje, u kterých je složité určit, zda spadají do zkoumané kategorie nástrojů.

wdt_ID Název e-shopu Zjištěné nástroje
1 Alza.cz HotJar a inspectlet.com (viz. komentář pod článkem)
2 Mall.cz Hotjar
3 Tsbohemia.cz ?
4 Czc.cz Zeerat, Matomo, Yandex Metrika
5 Kasa.cz (Clicky)
6 Notino.cz Hotjar
7 Pilulka.cz Hotjar
8 Rohlik.cz Hotjar
9 Bonami.cz Crazy Egg, Yandex Metrika
10 Zoot.cz Hotjar

Co o nástrojích říká Ondřej Ilinčev? A které sám využívá?

Výhodou těchto nástrojů je, že jsou užitečné, i když nemáte velké množství návštěv na webu. Já osobně používám Hotjar od doby jeho vzniku a nedokážu si bez něj tvorbu UX analýz představit.

Co je šikovné:

  • Clickmapy – kam a jak moc lidi klikají.
  • Scrollmapy – kam lidi doskrolují a co (ne)vidí za obsah.
  • Funnely – analýza průchodu objednávkou včetně videí uživatelů, kteří končí v daném kroku.
  • Dotazníky – můžu se ptát při odchodu, navíc už je tam nějaká logika když-tak.

Co je nešikovné:

  • Videa uživatelů – bez toho, abyste si ověřovali nějaké konkrétní zjištění, je to hodně časově neefektivní.
  • Analýza formulářů – mně nefunguje u 90 % klientů

Analýza formulářů je hodně zajímavá věc. Zjistíte čas do začátku interakce s formulářem, čas vyplňování jednotlivých polí, jak moc se uživatelé k políčku vraceli atd. Ideálním nástrojem je Formisimo, bohužel stojí od 500 dolarů měsíčně, takže je vhodný maximálně na jednorázovou analýzu. Relativně dobře analytiku formulářů zvládá LuckyOrange, zatím to ale mám jen z doslechu.

No a nejjednodušší je použít Google Tag Manager a otagovat si jednotlivá políčka, ale je to pracné. Viz článek Simo Ahavy.

Co vše díky těmto nástrojům můžete zjistit? Praktický pohled Honzy Kvasničky

Jak již bylo výše uvedeno, tyto nástroje spadají mezi základní metody optimalizace webů a e-shopů. Sám je využívám na skoro každém projektu a dávají nám důležité vhledy o chování návštěvníků. Co díky ním získáme? Kromě výše uvedeného můžete také zjistit:

  • jak vypadá typická cesta návštěvníka na webu
  • zda při této cestě nevznikají problémová místa nebo chyby, o kterých nevíme
  • přesné označení zařízení a prohlížeče návštěvníka, na jehož video se právě díváte, což vede k snadnějšímu a rychlejšímu procesu nápravy chyb v zobrazení
  • sledování chování návštěvníků dle různých zemí
  • u daného videa vidíte, odkud návštěvník přišel
  • filtrace návštěvníků dle určitého chování, abyste se dostali k videím a informacím, které opravdu potřebujete
  • a mnoho dalšího…

Já sám nejčastěji využívám nástroje Smartlook a Hotjar, a oba mohu maximálně doporučit.

Pár příkladů z praxe, co jsme díky těmto nástrojům zjistili

Vždy se nejprve zaměřte na místa, která souvisí s hlavní konverzní cestou, a až poté se zaměřujte na další prvky webu/e-shopu. Níže najdete několik praktických ukázek, co vše dokážete díky těmto nástrojům zjistit:

Chybná validace telefonního čísla odhalena díky videu

U jednoho klienta jsme díky videím zjistili, že máme velkou chybu ve validaci telefonního čísla. Pokud jste zadali jakékoliv číslo, které má předvolbu 608, jako je vidět v ukázce, tak to vypsalo chybu v zadání, i když číslo bylo zadáno správně.

Toto je chyba, na kterou bychom nejspíše nikdy nepřišli, jelikož nám ji nikdo nenapsal ani v e-mailu, livechatu nebo nám ji nikdo ze zákazníků nezavolal. V tomto případě nejspíše návštěvník naštvaně odchází z e-shopu pryč. I proto jsou videa pro proces optimalizace tak důležitá.

Validace telefonního čísla

Widget z Heuréky, který překážel na menších zařízeních, odhalen díky videu

Další problém, který jsme odhalili díky videu, je widget z Heuréky, který překážel v objednávkovém procesu. Na screenu níže vidíte stav, kdy to není ideální, ale ještě se dá vše správně vyplnit. Na menším rozlišení už ale widget překrýval checkbox pro přihlášení a začátek polí formuláře. Pokud návštěvník začal psát, neviděl, co píše, jelikož text byl přímo pod widgetem. Toto byl problém, o kterém jsme do této doby vůbec nevěděli, a dokázal odradit hodně návštěvníků od dokončení objednávky. I takové drobnosti opravdu rozhodují o tom, zda váš e-shop vydělává nebo nikoli. Řešením bylo skrytí tohoto widgetu v objednávkovém procesu pro určitá zobrazení e-shopu.

Heureka widget

Špatně vytvořené bannery a pohled pomocí clickmapy

Clickmapy nám pěkně názorně ukazují, o jaké prvky na webu/e-shopu mají návštěvníci zájem a kde doopravdy klikají, ať je tam aktivní prvek nebo nikoli. Na e-shopu Bellarose.cz provádíme kontrolu každý měsíc a díky jedné z prvních kontrol jsme zjistili, že na homepage prezentujeme bannery, na které skoro nikdo nekliká. Díky tomu jsme provedli optimalizaci celé této části a ověřovali jsme si, jaké prvky v tomto místě budou pro návštěvníky opravdu nejzajímavější. Výsledek vidíte níže v ukázce.

Bannery na eshopu 1

Různé chování mužů a žen na e-shopu pohledem clickmapy

Zajímavý pohled může být na rozdílné chování mužů a žen na webech/e-shopech. Níže vidíte ukázku toho, co jsme zjistili díky clickmapám. Ženy na tomto e-shopu klikaly více na šipku směrem doleva pro procházení značek, ale muži klikali na šipku směrem doprava. Toto jsou sice drobnosti, ale krásně nám to ukazuje, že každá cílová skupina se chová trochu jinak. Vliv těchto vzorů chování na následnou optimalizaci je opravdu obrovský.

Mousetracking znacky muzi a zeny

Proč nikdo nepřidává produkty v prvním kroku objednávkového procesu pohledem scrollmapy

Tuto ukázku prosím neberte jako dogma. Na vašem e-shopu, kde máte jinou cílovku, by to mohlo fungovat jinak. Chtěli jsme si ověřit, jak by fungovalo lákání na další nákup v prvním kroku objednávky. Dle dat jsme věděli, že nám zde návštěvníci nepřidávají další produkty, i když tam byly pěkně vypsané. S jejich výběrem jsme si vyhráli – jednoduše aby se zobrazovalo opravdu to, o co by mohl mít návštěvník zájem.

Velice zajímavý pohled pro nás byl skrze scrollmapu. Ta nám ukázala, že na danou část webu skoro nikdo nedoscrolluje a většina návštěvníků ihned pokračuje dále do dalšího kroku objednávky. I takto pěkně si dokážete vyvracet nebo potvrzovat vaše hypotézy.

Ukázka Scrollmapy e-shopu

Kdo by měl provádět vyhodnocení?

Zřejmě nejčastější otázka, která při nasazování těchto nástrojů vzniká. Určitě by měl mít vyhodnocení na starost analytik nebo UXák, ale nejsou to jen oni dva, kteří do toho vstupují. U svých klientů se snažím najít ve firmě osobu, která má prostoje nebo více času. Tuto osobu pak naučím sledovat a vyhodnocovat tento nástroj alespoň z pokročilejšího pohledu, aby věděla, na co se má zaměřit. Díky tomu pak dokáže odhalit velké množství chyb nebo problémů, které nám na webu vznikají. Nejčastěji volíme lidi na zákaznické podpoře, kteří nemají nápor po celý den a jejich vytížení je závislé spíše na sezóně. Případně využíváme přímo markeťáky, kteří by měli o chování zákazníků vědět více. 

Na některých projektech máme dokonce studenty, kteří na toto téma píší bakalářskou práci. Ti jsou pro nás velice cenní, jelikož jdou hodně do hloubky.

Co dál?

  1. Zástupce obou českých nástrojů – Smartlook i Monkey Tracker budou vystavovat na našem veltrhu Reshoper. Přijďte si s nimi popovídat nebo se o webové analytice a optimalizaci konverzního poměru rovnou poraďte zdarma s našimi poradci. Stačí se registrovat zdarma a dorazit 29. ledna do PVA Letňany v Praze.
  2. Všechna data v této studii byla získána ve spolupráci s Marketing Minerem. Pokud tenhle všestranný marketingový nástroj ještě nepoužíváte, určitě na něj mrkněte. I s jeho tvůrcem Filipem Podstavcem se můžete potkat přímo na veletrhu.

Další studii na našem webu najdete už příští týden 🙂

 

6 Comments

Leave a Comment

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *