Мы в Carrot quest провели A/B/C-тест трёх вариантов нотификаций в чате и выяснили, как лучше вовлекать пользователя в диалог, чтобы получать больше лидов.
Чат — это не только союзник в поддержке пользователей, но и бесценный источник лидов. Несмотря на то что этот инструмент часто недооценивают, чат поможет превратить вам заинтересованных посетителей сайта в настоящих клиентов и довести до продажи.
Рассматривая чат под таким соусом, мы легко понимаем, что, чем больше пользователей нам пишет, тем больше у нас потенциальных клиентов. Дело за малым — сделать так, чтобы больше пользователей писали в чат. В этом хорошо помогают проактивные триггерные сообщения, которые отправляют определённому сегменту пользователей в самый подходящий момент, чтобы вовлечь их в разговор. Но этого мало. Мы подумали «а как привлечь еще больше внимания к чату?».
«Классическая» версия сообщения в чат Carrot quest выглядит вот так:
Самый простой способ привлечь внимание — сделать сообщение больше. Мы так и сделали: добавили имя оператора и аватарку, сделав сообщение максимально похожим на чат в соцсетях, чтобы оператор воспринимался как человек и друг.
Потом мы поняли, что мало привлечь внимание пользователей, надо «заставить» их хоть что-то ответить. Для этого мы вынесли поле ввода ответа прямо под сообщением, чтобы пользователь мог сразу написать.
Мы провели эксперимент: взяли все три варианта и столкнули их не просто в А/B-тесте, а в A/B/C-тесте!
Для нашего эксперимента мы выбрали из числа наших клиентов четыре интернет-магазина косметики и парфюмерии. Мы взяли несколько сайтов одной тематики по двум причинам:
- Суммарный трафик поможет добиться статистической значимости в короткие сроки.
- Усреднённые данные из нескольких магазинов исключают погрешность из-за специфики сайта или трафика.
Мы хотели доказать, что сообщение в чат с полем ввода увеличит конверсию в начало диалога минимум в полтора раза.
Чтобы проверить гипотезу, мы запустили автосообщение с простым текстом: «Здравствуйте! Помочь вам с выбором косметики?» через 20 секунд после перехода клиента на сайт. Сообщение показывалось один раз и удалялось через минуту, если пользовать на него не ответил.
Методика разделения на группы простая: мы в случайном порядке присваивали посетителю сайта номер от одного до трёх, и в зависимости от этого пользователь видел соответствующее сообщение. Когда он возвращался на сайт, новый вариант ему не показывался, не сбивая результаты теста.
Эксперимент длился три с половиной недели (с 16 декабря 2019 по 9 января 2020), суммарный трафик составил 130 185 уникальных посетителей.
Конверсия в чат часто кажется маленькой, но в абсолютных цифрах — это более ста потенциальных покупателей в каждой экспериментальной группе. Обращайте внимание не только на процент, но и на количество лидов (а в идеале покупок), чтобы понять, окупаются ли затраты на чат.
Мы посчитали конверсию каждого магазина по отдельности, а затем — среднюю на общем трафике. Так как отклонения незначительны, можно принять, что ситуация во всех четырёх интернет-магазинах более-менее похожа (и можно экстраполировать эту ситуацию на другие магазины).
Используйте лучшее
Мы хотим, чтобы у наших клиентов были самые лучшие и самые конверсионные способы общения с лидами. Поэтому мы заменили внешний вид сообщений в чат: добавили аватарку отправителя, время и поле ввода ответа. Так выглядят любые сообщения в чат: триггерные, сообщения от операторов и автоответы.
Как сделать лучше
Мы говорим в этом кейсе только про лиды, а не про продажи, умышленно. Когда в работу включается оператор, Carrot quest как сервис не может влиять на конверсию, слишком сильно влияет человеческий фактор. У нас уже есть идеи, как помочь нашим клиентам справиться с этим, а пока ловите несколько рекомендаций, которые помогут еще лучше работать с теми, кто написал вам в чат:
- Поймите задачу. Мы показывали сообщение всем, чтобы получить максимальный охват. Подумайте, возможно, вы хотите, чтобы в поддержку попадали только те, у кого высокий чек в корзине или только те, кто интересуется новинками. Сегментируя аудиторию, вы можете лучше подобрать предложение и конвертировать больше пользователей, но в абсолютных значениях количество откликнувшихся будет, скорее всего, ниже.
- Добавьте аватарку и имя оператора. Банально до невозможности, но всё же: люди лучше отвечают людям. В этом эксперименте автосообщение отправлялось от «Консультанта красоты» с логотипом магазина в качестве аватарки, чтобы имена операторов не влияли на результаты тестов.
- Персонализируйте. Вы можете подставлять в сообщения информацию, которую уже знаете о пользователях. Например, его имя, добавленные в корзину товары или строить предложение от того, на какую страницу он зашёл. Текст меняется автоматически, сообщение попадает прямо в сердце пользователю, и ваша конверсия растёт.
- Проведите работу с техподдержкой. Мало просто привлечь клиента, важно правильно с ним общаться, чтобы это общение переросло в покупку. Как ни странно, не все команды поддержки готовы к наплыву обращений. Прочитайте нашу статью о том, как оптимизировать работу команды поддержки, и включите аналитику диалогов, чтобы лучше оценивать ситуацию.
Приятного и конверсионного общения вам!
Как я вижу процесс A/B/C-тестирования:
Есть река, в которой водится десяток разных рыб. Мы хотим проверить гипотезу, что лещ клюет лучше на кашу, чем на червя и мотыля. Делим речку на 3 потока и ставим на каждый поток удочки с разной приманкой.
Вопрос: как удостовериться, что лещ равномерно распределился по 3 каналам?
Статистически значимым количеством рыбы, которая проплыла по 3 каналам.
Можно конкретнее?
В реке 10 видов рыб. По каждому каналу их проплыло по миллиону допустим. На основании чего можно утверждать, что лещ там распределился одинаково, а не в пропорции 20-70-10?
Представьте, что вы лещ.