Heurističke analize i optimizacija konverzija kroz LIFT model

Nakon godina sramežljivog probijanja i gomile nejasnoća koje su se vezivale uz proces, možemo napokon reći da je Conversion Rate Optimization (CRO) napokon zauzeo svoje mjesto na panteonu digitalnog marketinga, a generacije analitičara su se izborile za svoje pravo da pojam “konverzije” uđu u marketinški mainstream.

I premda su stvari poput A/B/n i multivarijantnih testova postale standardnim dijelom marketinškog žargona, a alati poput Google Optimize-a bilježe strelovit rast i dalje postoje brojne poteškoće u provođenju kvalitetnog procesa optimizacije konverzija. Razlog – ljudi su shvatili da to nije baš “plug and play” sistem koji daje odgovore sam od sebe već složen niz aktivnosti koje često traže više od igranja s call-to-action buttonom, a nerijetko traže organizacijsku potporu i prilagođavanje samih poslovnih procesa. Sve s ciljem pomicanja tog magičnog postotka kojeg zovemo conversion rate.

No, cilj ovog teksta nije razglabanje o svim aspektima optimizacije konverzija već jednog njenog segmenta – ad hoc heurističkih analiza korištenjem meni jako dragog LIFT modela.

Naime, kao što je to slučaj u svakom iole ozbiljnijem sustavu, optimizacija konverzija ima svoju hijerarhiju i svoj proces. No, svaki proces počinje s pretpostavkama koje kasnije pretvaramo u hipoteze i testiramo. LIFT model je jedan od modela koji nam mogu pomoći u postavljanju pretpostavki, a samim time i u daljnjoj razradi eksperimentalnog modela.

Ovaj model ću završiti napomenom da LIFT model nije univerzalan i ne može ga se koristiti baš u svakoj situaciji, osim ako se ne napravi prilagodba. No, za općenitu analizu vizualnog i tekstualnog sadržaja se pokazao višestruko korisnim te predlažem da ga se tu i koristi.

Što su to heurističke analize?

U posljednjih nekoliko desetljeća, a pogotovo u recentnim vremenima, popularizacijom bihevioralne psihologije, a posebno bihevioralne ekonomije, “heuristika” je postala poprilično popularan termin. Ukratko, pod heuristikom označavamo praktične mentalne metode kojima rješavamo neki problem. Ovisno o području koje ga koristi, ideja heuristike se mijenja, no temeljna ideja je univerzalna – heuristika je praktičan, uglavnom intuitivan model, koji ne mora nužno biti ispravan, a kojim postavljamo framework za rješavanje nekog problema.

U marketinškim analizama, odnosno u slučaju ovog teksta – u analizama konverzijskih elemenata, heuristička analiza se odnosi na praktičan model koji proizlazi iz iskustva, a kojim se služimo kako bismo postavili pretpostavke za rješavanje problema – uglavnom problema utjecanja na konverzije. Kada pričamo o heurističkim analizama konverzija, one proizlaze iz intuicije i nude brza rješenja na pitanje povećanja konverzija, a na nama je da ih testiramo da utvrdimo koliko su te pretpostavke utemeljene. Par primjera heurističkih analiza su:

• Je li dobra ideja da stavimo stock fotografiju na homepage? Naš web je u premium segmentu i uvjerljivost naše web stranice će se pojačati ako koristimo stvarne fotografije.
• Newsletter forma nam je bitna, ali se nalazi u footeru. Pretpostavljamo da većina naših posjetitelja ne scrolla preduboko na stranici tako da nam je najbolje dignuti newsletter više i tako prikupiti više ljudi u listu.
• Dobar dio screena nam zauzima CTA koji vodi na loyalty program, ali mi samo pretpostavljamo da je loyalty program zanimljiv posjetiteljima automatski. Hajdemo ne prepuštati ništa slučaju i staviti benefite loyalty programa u sam CTA.
• Jesu li pogodnosti ovog programa zaista razumljive? Da sam korisnik, dosta toga bi mi bilo nejasno. Trebali bi dodati FAQ sekciju da razjasnimo moguće nedoumice.

Premda bi, u idealnim uvjetima, svaka analiza i svaki proces optimizacije konverzija trebali imati svoju striktnu, gotovo znanstvenu, metodologiju koja podrazumijeva čitav niz eksperimentalnih pravila i zakonitosti u simuliranim laboratorijskim uvjetima, realnost je takva da taj model zahtijeva veliku investiciju vremena, znanja, strpljenja te, na kraju, novca. Premda sam veliki zagovornik takvog pristupa, on nije uvijek moguć i nije uvijek praktičan i upravo nam tu pomažu heurističke analize koje su znatno brže, intuitivnije, jednostavnije i jeftinije. Većina firmi može samo sanjati o tome da radi baš sve u kontroliranim uvjetima sa savršenom metodologijom i kirurški preciznim hipotezama tako da ovakvi ad hoc modeli dolaze kao naručeni jer u vještim rukama mogu biti itekako relevantni, a njihovo korištenje je jednostavno in intuitivno.

Veliki problem s brojnim člancima i radovima na temu povećanja konverzija je taj što pokušavaju dati konačan odgovor na to što je potrebno napraviti kako bi se pozitivno utjecalo na konverzije, a kao što svatko tko je ikada pokušao raditi ikakav zahvat na optimizaciji konverzija zna – svaki poslovni sustav je unikatan i slijedi svoje zakonitosti tako da je bilo kakav pokušaj repliciranja klasičnih “10 steps to increase your conversions” članaka uglavnom osuđen na propast ili, u najboljem slučaju, ne ostvaruje svoj puni potencijal.

Zato, kada pričamo o heurističkim modelima, nikada ne smijemo pričati o univerzalnim zakonima optimizacije konverzija (jer oni ne postoje) već o modelima koji nam pomažu da te zakonitosti odredimo sami za sebe – na primjeru našeg poslovanja i svih njegovih specifičnosti. LIFT model je jedan od takvih modela koji nam pomažu da, postavljajući set predefiniranih pitanja, dođemo do odgovora na pitanje “kako element X utječe na konverzije ili može utjecati na konverzije?”.

LIFT model

LIFT model je model koji se koristi za analizu web i mobile korisničkog iskustva i postavljanje hipoteza kroz analizu sadržaja, korištenjem robusne i jednostavne metodologije. Model je 2009. godine predstavio Chris Goward – osnivač Widerfunnela.

Još jednom, važno je napomenuti da LIFT model (kao niti jedan iole ozbiljan model) ne daje odgovore na pitanja što napraviti niti kako napraviti (na nama je taj zadatak), on nam daje robusnu metodologiju, odnosno set pitanja koja koristimo kako bismo evaluirali različite elemente sadržaja. Točnije – on nama pomaže da sami lakše dođemo do odgovora.

LIFT model – Izvor

Na gornjoj slici moguće je vidjeti u kakvom su međusobnom odnosu ti elementi, a vizualizacija LIFT modela kao aviona je jako dobar način da se njihov međuodnos prikaže na smislen način. Sam model se sastoji od šest točaka čiji međuodnos definira konverzijski potencijal nekog elementa kojeg analiziramo.

• Value proposition/Ključna vrijednost – Glavni element koji daje obećanje neke vrijednosti prema korisniku, nakon ispunjenja neke akcije.
• Urgency/Hitnost – Apeliranje na potrebu da se neka aktivnost odradi hitno.
• Distraction/Distrakcija – Različiti informacijski šumovi koji onemogućuju ili otežavaju normalno obavljanje aktivnosti jer se neka druga aktivnost nameće kao dominantna.
• Anxiety/Anksioznost – Različiti šumovi koji stvaraju nesigurnost.
• Relevance/Relevantnost – Karakteristika relevantne informacije je da ona pruža potrebne informacije u pravom trenutku pravoj osobi.
• Clarity/Jasnoća – Jasnoća poruke, odnosno ideja nedvosmislenog prenošenja poruke.

Razlog zašto je prikazivanje LIFT modela u obliku aviona toliko praktično je intuitivnost kojom se elemente grupira s obzirom na svrhu, odnosno kako međusobni odnos šest konverzijskih elemenata djeluje na ispunjenje ciljeva web stranice.

Ideja LIFT modela je da se elementi trebaju izbalansirati kako bi se potaknula reakcija na ključnu vrijednost stranice/seta stranica, a ta se vrijednost, ako je to moguće, dodatno podupire apelirajući na urgentnost neke aktivnosti. U međuodnosu faktora, jedan faktor je glavna poruka (ključna vrijednost), tri su generatori konverzija (urgentnost, relevantnost, jasnoća), a dva su inhibitori konverzija (distrakcija, anksioznost).

U svojoj suštini, LIFT model pretpostavlja da se na pozitivno povećanje konverzija utječe tako da:

1. Posjetitelju moramo dati obećanje nekog benefita
2. Informaciju učinimo relevantnom za posjetitelja i da tu informaciju učinimo nedvosmislenom i jasnom
3. Kroz dizajn informacija trebamo ukloniti nejasnoće, a struktura informacija treba biti takva da se više elemenata ne bori za pažnju posjetitelja i ne stvara distrakcije
4. Za dodatan “push”, moramo stvoriti osjećaj i atmosferu urgentnosti

Važna napomena – kada koristim LIFT model, iz njega uglavnom izbacujem urgentnost kao bitan faktor. To radim iz razloga što ne moraju svi elementi komunicirati da je nešto urgentno. U slučaju analize landing stranica koje promoviraju neku akciju, urgentnost mogu uključiti natrag u jednadžbu, ali većina UX elemenata za čiju analizu možemo koristiti LIFT model nemaju u sebi ugrađenu poruku urgentnosti. Također, izbacivanjem urgentnosti iz jednadžbe, model je moguće koristiti u drastično većem broju slučajeva čime on postaje još robusniji i korisniji.

Primjena LIFT modela

Kao što sam već rekao u uvodu ovog članka, LIFT model nije “theory of everything” tip modela koji je primjenjiv u svakoj situaciji. Njega uglavnom koristim kao go-to heuristički model analize sadržaja (vizualnog i/ili tekstualnog) na mikro razini (analiza pojedinih elemenata) ili makro razini (analiza sekcije ili čitave web stranice/landing stranice/aplikacije), a sam model je dovoljno robustan da njegovih pet elemenata (šest, ako dodamo urgentnost) možemo iskoristiti za većinu slučajeva u kojima se možemo naći.

S obzirom na to da je model toliko robustan, moguće ga je koristiti na stotine načina i uklopiti u stotine metodologija, ali osobno ga koristim uglavnom u dva glavna slučaja – za mikro analize i za makro analize.

U suštini, LIFT model je najkorisniji za analizu manjih dijelova neke cjeline, ali se pokazao iznimno korisnim i kod analize same cjeline. Kod analize na makro razini – on nam omogućuje da raščlanimo nju na sastavne dijelove, a onda svaki od tih dijelova možemo naknadno analizirati kroz još jedan krug LIFT modela. To bi bio idealni scenarij.

Recimo da moram napraviti ad hoc analizu homepagea nekog web shopa. Prvo ću napraviti LIFT analizu za čitav homepage, a onda, jednom kada izvedem njene sastavne dijelove koji su najvažniji, za svaki od njih mogu napraviti posebnu LIFT analizu.

LIFT model na makro razini i balansiranje elemenata

Pored korištenja u svrhu analize elemenata na mikro analizi, ovaj prilagodljivi alat se može koristiti i za analizu čitavih cjelina. Pristup je sličan u svojoj formi, ali manje fokusiran na detalje, a više na generalni sentiment neke veće cjeline.

Kod makro analiza, ne ulazimo toliko u detalje pojedinih elemenata, već u analizu podcjelina, a samim time će naša tablica više nalikovati na tablicu SWOT analize nego na tablicu koju ćemo dobiti kada analiziramo na mikro razini.

U idealnom scenariju, LIFT prvo koristimo za makro analizu kako bismo raščlanili neku cjelinu na manje faktore, a zatim za svaki od tih konverzijskih faktora možemo napraviti zasebnu analizu.

LIFT model na mikro razini

Korištenje LIFT modela na mikro razini podrazumijeva njegovo korištenje u svrhu analize manjih elemenata neke veće cjeline. Tumačenje “mikro elementa” se može razlikovati od osobe do osobe, ali pod tim podrazumijevam neki manji element koji čini neku konverzijsku cjelinu. Navodim nekoliko mogućih primjera optimizacije mikro elemenata:

• Optimizacija newsletter forme na landing stranici za promociju neke usluge
• Optimizacija kalendara za traženje slobodnih soba na web stranicama hotela
• Optimizacija check-out pagea nekog web shopa na kojem su navedene opcije plaćanja
• Optimizacija call-to-action buttona na homepageu neke SaaS web stranice kojim se poziva na isprobavanje trial verzije

U suštini, optimizacija na mikro razini se odnosi na optimizaciju jednog konverzijskog elementa koji pripada većoj cjelini, a koja ima više konverzijskih elemenata u međuodnosu. Prilikom analize nekog elementa, recimo CTA buttona, taj element se provlači kroz model. Izoliraju se njegovi elementi i grupiraju u šest glavnih kategorija kako bi se postigao konverzijski balans. Ova primjena modela je “najčišća” i model je zamišljen da funkcionira na taj način.

Ostanimo na primjeru CTA buttona i pogledajmo kako bi “čista” primjena modela trebala izgledati.

1. Odlučimo koji ćemo element analizirati (u ovom slučaju CTA button)
2. Napravimo tablicu koja sadržava glavne elemente LIFT modela (ključnu vrijednost, relevantnost, jasnoću, distrakciju, anksioznost te, ako situacija dozvoljava, urgentnost)
3. Radim analizu tog elementa (CTA buttona) te u pripadajuću kućicu stavljam zapažanja
4. Svakom zapažanju dam ocjenu od 1 do 10, ovisno o važnosti tog zapažanja
5. Zbrajam ocjene i radim usporedbu zbroja inhibitora (distrakcija, anksioznost) i generatora (urgentnost, relevantnost, jasnoća) konverzija

Ono što nakon toga slijedi je stvar slučaja i dogovori te drastično ovisi o specifičnosti svake situacije, ali generalna pravilo je što je zbroj izjednačeniji, to je potreba za optimizacijom veća, a ako je zbroj inhibitora veći od zbroja generatora, onda gotovo 100% moramo raditi konkretne optimizacijske zahvate.

Da čitava stvar ne bi bila toliko apstraktna, prilažem jednostavnu izmišljenu tablicu koja ilustrira kako čitava stvar izgleda (i dalje smo na primjeru optimizacije zamišljenog CTA buttona).

Na ovom imaginarnom primjeru, možemo vidjeti da je zbor ocjena inhibitora (27) znatno viši od zbroja ocjena generatora (17) što ukazuje na potrebu optimiziranja. Hoćemo li to srediti tako da prvo rješavamo problem inhibitora ili pojačavamo generatore ili ćemo oboje raditi simultano, ovisi o specifičnostima svakog slučaja, ali i o načinu na koji smo postavili projektne prioritete (a to je nešto o čemu ću govoriti na svom predavanju).

Što dalje?

Jednom kada smo napravili analizu, bila ona na mikro ili na makro razini, sve što preostaje je implementirati potrebne promjene. Tu je, doduše, potrebno biti rezerviran jer LIFT, kao i svaki drugi heuristički model, predstavlja “metodološki dosta labavu” analizu koja se temelji na iskustvenom setu pretpostavki, a ne na znanstvenoj metodi. Prema tome, LIFT je odličan za postavljanje hipoteza kao i za generalnu analizu konverzijskih elemenata. Za kompleksnije implementacije optimizacije konverzija, ipak je potrebno “zasukati rukave” i LIFT popratiti nečim što je metodološki stabilnije.

Premda to može zvučati odbojno (jer ne daje odgovore na sva pitanja, kao što brojni modeli često tvrde), iznenadit ćete se koliko novih spoznaja i ideja možete dobiti nakon samo jednog procesa LIFT analize, a brojne stvari ćete moći implementirati na licu mjesta jer vam ne treba pretjerano znanstveni pristup da mijenjate ono što je “iz aviona vidljivo”, a LIFT će vas dovesti do takvih spoznaja češće nego što čovjek očekuje.