Неправильный анализ корреляции между Screen Resolution и конверсией

null

В техническом анализе сайтов в Google Analytics, как правило, многие делают анализ корреляции между размером экрана (Screen Resolution) и конверсией. Делают это обычно для того, чтобы найти очевидные проблемы на каких-то определенных размерах экрана (например, верстка поехала, что-то не работает, чего-то не видно и т.п.).

Как это делается?

В этом анализе чаще всего используют параметр Screen Resolution и смотрят как изменяется конверсия в каждом конкретном случае (Audience —> Mobile —> Devices —> Choose primary dimension «Screen Resolution» —> Choose Conversion Rate and Comparison feature). Все описанное в скобках отметил на скриншоте:

Browser Size X Conversion Rate

Такой отчет можно найти в любой статье в стиле «10 самых главных отчетов, которые покажут, где у вас проседает конверсия». Например в этой статье про «убийц» конверсии такой отчет тоже упоминался.

Да, он интересный и порой из него можно достать кое-какие инсайты. Но проблема в том, что такое построение отчета (Screen Resolution X Conversion Rate) неправильное изначально.

Давайте представим, что я анализирую этот отчет и вижу, что у пользователей с разрешением 360×640 конверсия сильно отклоняется от среднего показателя. На основе этого я через Chrome иду на сайт, в первой вкладке в Developers Tools включаю в это разрешение, во второй включаю разрешение 375×667.

Начинаю сравнивать, что же видят одни пользователи, что видят другие, в чем отличия и как это отличие может влиять на конверсию.

В итоге я не вижу никакой разницы и не могу понять, как же такое может быть. Ведь проблема должна быть, просто я не могу ее найти. Тогда я начинаю гуглить и нахожу статью Screen Resolution or Browser Size – does it matter?

Тут и становится ясно, что не все так просто и стандартный отчет по Screen Resolution не подходит для такого анализа.

Screen Resolution — это не то, в каком разрешении и с какими размерами пользователь видит ваш сайт. Этот показатель отражает лишь размер экрана девайса, с которого пользователь зашел на ваш сайт.

Пример: Основной трафик, который вы гоните на сайт, приходит из другого приложения, когда пользователь кликает на рекламу в нем. Ссылка вашего сайта открывается в In-app браузере, что сразу уменьшает на 10-30 пикселей (а может и больше, я не мерил) то, что будет видно на первом экране сайта.

Browser Size вместо Screen Resolution

Поэтому нужно использовать не Screen Resolution, а Browser Size вместо этого, т.к. Browser size — это и есть реальный размер окна, в котором открывается ваш сайт.

Давайте посмотрим пример с сайта моего клиента (скажу сразу, что результаты этого анализа я использовал в качестве гипотезы для A/B теста):

Тот же отчет, только теперь в качестве Secondary Dimension я добавил Browser Size, чтобы можно было сравнить, как изменились размеры.

Как видно на скрине, во второй колонке в половине случаев у нас изменились размеры — они стали значительно меньше. И именно в таком размере пользователи видят наш сайт.

Как это использовать?

Я опять открываю несколько вкладок в Chrome, включаю размеры с низкой конверсией и сравниваю с тем размером, где конверсия выше средней. И вот тут уже появляется первая гипотеза, почему конверсия может отличаться.

Смотрите внимательно на скрины. Первый скрин сделан с размера 360×570, у которого конверсия на 15% ниже средней:

Второй скрин сделан с размера 380×670, у которого конверсия на 28% выше средней:

Что видим?

В первом случае не заметен один единственный, но очень важный элемент — “SALE”. Наша целевая аудитория — женщины. Что любят женщины? Конечно же, скидки. Скидки — основной драйвер продаж любого шоппинг-центра.

Отсюда вырастает гипотеза, что из-за того, что на первом экране небольших девайсов не видно этого бейджа, страдает конверсия.

Ведь на девайсах, где размер больше того, что который использовался во втором примере, наблюдается такая же картина:

После этого анализа я смело могу занести такую гипотезу в список для будущих A/B тестов.

P.S. Тест уже запущен, теперь бейдж расположен над главной фотографией, он выглядит более заметным с новым текстом о том, сколько покупатель экономит в процентном и абсолютном выражении (у Amazon украл идею)

Через 1-2 недели специально для сегмента пользователей с небольшим Browser Size посмотрю, изменилась ли конверсия. Если да, то вероятно гипотеза была верной. Если нет, то все прекрасно, это же CRO и тут никогда не знаешь, что сработает, а что нет. Для этого и существует A/B тестирование.

Новое знание получено и можно двигаться дальше.

👉👉👉 Поделитесь этой статьей в социальных сетях, чтобы Ваши друзья и коллеги тоже могли прокачаться в интернете-маркетинге: 👇👇👇