Как повысить конверсию в интернет-магазине: Взгляд разработчика

 

Что такое конверсия и почему «средняя» цифра врет

Конверсия (CR) — это процент посетителей, оформивших заказ. Формула: CR = (Количество заказов / Посетителей) × 100% Пример:

• Посетители за месяц: 100 000
• Количество заказов: 3 000
• Конверсия: 3%

Рост конверсии увеличивает выручку даже при неизменном трафике. Однако опираться на общий процент по сайту ошибочно. Чтобы найти технические точки роста, аналитику необходимо сегментировать:

1. По устройствам. Часто на ПК конверсия 3%, а на смартфонах — 0,3%. Это сигнал: мобильная версия перегружена, меню неудобное или фильтры не работают пальцем.
2. По нише и модели продаж. Нельзя сравнивать импульсивные покупки недорогих товаров и сложные B2B-заказы стройматериалов. У них разные сценарии принятия решений.
3. По источникам. Пользователи из «горячего» поиска и из охватной рекламы ведут себя по-разному.

 

Где интернет-магазин теряет покупателей

С технической точки зрения воронка продаж — это полоса препятствий. Аудитория отсеивается на каждом этапе, если встречает барьеры:

• Вход: Страница долго грузится или ведет на ошибку 404 → Клиент уходит сразу.
• Каталог: Сложная структура, не работают фильтры, поиск не понимает запрос → Клиент не нашел товар.
• Карточка: Нет характеристик, цена неактуальна, нет информации о наличии → Клиент сомневается и уходит к конкурентам.
• Корзина: Нельзя редактировать состав, обязательная регистрация, скрытые условия доставки → Клиенту жалко времени, он бросает заказ.
• Оплата: Ошибка шлюза или товара на самом деле нет на складе → Срыв сделки.

Наша задача — устранить эти барьеры программно.

Навигация и структура каталога

Каталог должен быть построен по логике выбора клиента, а не по структуре складского учета. Удобство здесь строится на трех компонентах.

1. Умный поиск (ElasticSearch)

Стандартный поиск CMS ищет только по точному совпадению. Если пользователь ошибся в раскладке или использовал транслитерацию, он увидит «0 товаров». Оптимальное решение – это внедрение поисковых индексов (ElasticSearch/Sphinx). Например, у нашего клиента «Лунный Свет» поиск понимает морфологию и синонимы. Система находит товар, даже если запрос введен с опечаткой. Это возвращает до 30% аудитории, которая раньше уходила с пустой выдачи.

2. Нормализация данных для фильтров

Разнородные значения свойств из учетной системы формируют «мусор» в фильтрах. Пример: В 1С один и тот же цвет забит по-разному: «Красный», «Красн.», «Red», «Алый». На сайте это превращается в 4 разных фильтра, которыми невозможно пользоваться. Это можно решить алгоритмом на уровне интеграции, который приводит данные к единому стандарту при выгрузке. Фильтры становятся чистыми без переделки справочников в 1С.

3. Контролируемая вложенность

Глубокая структура (более 3-х кликов до товара) снижает конверсию. Мы реализуем навигацию через теги и виртуальные категории, сужая выбор клиента шаг за шагом. Также обязательно внедрение «хлебных крошек» (breadcrumbs), чтобы пользователь понимал, где находится.