System StatusOnline
NAV
Optymalizacja ścieżki zakupowej oparta na danych z heatmap, sesji i GA4. Więcej sprzedaży z istniejącego ruchu — bez zwiększania budżetu reklamowego.
Zwiększam zyski ze sklepu bez zwiększania budżetu reklamowego. Analizuję zachowania użytkowników z Hotjar, Microsoft Clarity i GA4, identyfikuję punkty porzucenia w ścieżce zakupowej i przeprowadzam ukierunkowane testy A/B na elementach z największym wpływem na konwersję — nagłówkach, CTA, zdjęciach produktów, procesie checkout. Średni wzrost konwersji u moich klientów: 25–40%.
Analiza danych zamiast zgadywania — każda decyzja o zmianie jest poparta heatmapami, nagraniami sesji i danymi GA4, nie intuicją.
Identyfikacja dokładnych punktów porzucenia w ścieżce zakupowej — wiem gdzie i dlaczego klienci uciekają z koszyka, zanim zaczniemy cokolwiek zmieniać.
Testy A/B na elementach o największym wpływie na konwersję: nagłówki produktów, przyciski CTA, galerię zdjęć, flow checkout, metody dostawy.
Optymalizacja mobile-first — ponad 60% ruchu e-commerce pochodzi z telefonów, a mobile conversion rate jest typowo 3x niższy niż desktop, tu jest największy potencjał.
Raport wyników po każdym teście z wyciągniętymi wnioskami i rekomendacją kolejnego priorytetu — ciągła pętla optymalizacji, nie jednorazowe zlecenie.
Konfiguruję lub audytuję GA4, Hotjar i nagrania sesji, analizuję lejek konwersji i identyfikuję 3–5 najważniejszych punktów porzucenia, które przyniosą największy wzrost.
Na bazie danych i wzorców UX formuruję konkretne, mierzalne hipotezy: 'Zmiana tekstu przycisku checkout z X na Y zwiększy konwersję o co najmniej Z%.'
Projektuję i koduję wariant eksperymentalny, konfiguruję test w Google Optimize lub VWO z właściwym podziałem ruchu i śledzeniem zdarzeń konwersji.
Po uzbieraniu statystycznie istotnych danych (min. 95% confidence) analizuję wyniki, wdrażam zwycięski wariant i formułuję hipotezę dla kolejnego testu.
Minimum 1000 unikalnych odwiedzin tygodniowo na testowanej stronie dla uzyskania statystycznie istotnych wyników w rozsądnym czasie. Przy mniejszym ruchu skupiam się na optymalizacjach opartych na danych jakościowych (heatmapy, nagrania sesji) zamiast formalnych testów A/B.
Pierwsze konkretne rekomendacje i zidentyfikowane problemy dostarczam po 2 tygodniach zbierania danych. Wyniki pierwszego testu A/B są widoczne po 3–6 tygodniach od uruchomienia, w zależności od wolumenu ruchu.
CRO i marketing wzajemnie się wzmacniają. Poprawa konwersji z 1,5% do 2,5% sprawia, że ten sam budżet reklamowy generuje 67% więcej sprzedaży. To najszybszy sposób na podniesienie ROAS bez zwiększania wydatków.
Initiate protocol. Establish connection. Let's build something loud.