Hos Leadtime arbejder vi ud fra data – uden undtagelser. Så hvad gør man, når kunden har spørgsmål til områder, hvor dataen ikke er tilstrækkelig? Det fandt vi for nyligt svaret på ved et tilfælde.
Læs med herunder, om hvordan vi blev klogere på brugernes engagement og behov til meget specifikt indhold – uden at være i stand til at kortlægge deres adfærd i Google Analytics.
Virksomhed:
Kipling Travel er et dansk specialrejsebureau med alt fra safari og bjergbestigning til badeferier og kulturrejser på programmet. Kipling har siden 2003 skabt unikke oplevelser for deres mange medrejsende, og vi har haft fornøjelsen af at arbejde med deres markedsføring siden 2011.
Hypotese:
Indehaver af Kipling Travel havde en mavefornemmelse af, at hotellerne på hjemmesiden ikke blev præsenteret ”pænt” nok, og at det havde en afgørende betydning for antallet af rejsebookinger.
Spørgsmål vi ønskede svar på
For at forstå brugernes adfærd omkring hotel-siderne, ledte vi efter svar på følgende:
- Hvordan fandt brugerne ind på hotel-siderne?
- Hvor længe opholdt brugerne sig i gennemsnit på en hotelside?
- Hvor mange forlader kiplingtravel.dk direkte efter at have set en hotelside?
- Hvor mange af dem der har set en hotelside, efterspørger i sidste ende et rejsetilbud?
På baggrund af data fra det seneste halve år er her hvad vi kunne finde ud af:
- 2,5 % af alle besøgende havde besøgt en hotelside
- gennemsnit bruger folk 37 sekunder på en hotelside
- 0.75 % af dem der har besøgt en hotelside, har også efterspurgt et rejsetilbud
- 1 % af det totale salg kommer fra folk der har besøgt en hotelside
Alt sammen vigtige data – men hvilken konklusion skal man egentlig drage på baggrund heraf? Ovenstående tegner et billede af, at hotelsiderne ikke genererer rejsetilbud, ej heller trafik – men er det fordi folk ikke kan finde dem? Eller fordi, de er ligeglade med hotelsider?
Mislykket opsætning af Exploration Path
Vi forsøgte i GA4 at opsætte et Exploration Path, som skulle vise os, hvordan brugerne agerede før og efter at have besøgt en hotelside. Skuffelsen var stor, da det viste sig at være umuligt – eller i hvert tilfælde meget besværligt.
Det var nemlig ikke muligt at sætte et Exploration Path op, som gav os et samlet overblik over alle hotelsider. Hvis vi ville kende brugernes rejse før og efter, skulle vi undersøge alle 53 hotelsider separat.
Grundet den lave mængde trafik til siderne, virkede det tvivlende, om det var vores tid værd. Projektet blev i stedet udskudt, og tiden blev overtaget af andre projekter hvor data var tilstrækkelig.
Nuanceret billede gennem Mouseflows heatmap
Kort tid efter havde vi et internt læringsmøde – denne gang med fokus på CRO (conversion rate optimization). Casen var Kipling Travel, og på vores fælles storskærm blev der delt et Mouseflow fra en af virksomhedens vigtigste rejse-sider.
”Prøv lige at scroll tilbage”, lyder det ud i rummet – og dér var den data vi manglede.
Så hvordan kan et heatmap fra Mouseflow svare på vores tidligere opridsede spørgsmål, når Google Analytics ikke kan?
Det kan det ikke – men det kan understøtte vores svar og komme med nye, vigtige nuancer.
Vores data fra GA4 fortæller os at kun 2.5 % besøger en hotelside, men ikke hvorfor… Grundet manglende interesse? Fordi siderne er ligegyldige? Eller fordi der mangler muligheder for at finde derhen?
Mouseflow heatmap fortæller os, at ud af de 30 % der på rejse-siden når til dér hvor links til hotelsiderne vises, er der 13 % som klikker på hotelsiderne. Nu når vi har snævret vores datagruppe ind til folk, der faktisk har set et link til en rejseside, gik vi fra at 2.5 % klikker til at 13 % gør.
Interessen er der. Siderne er ikke ligegyldige. Men hotelsiderne er svære at finde. Dét – sammenholdt med vores sunde fornuft og konkurrentsammenligning gør, at vi i den grad tør prioritere tid til at opdatere vores mange hotelsider.
Nu er processen for design til nye hotelsider og en mere synlig placering på hjemmesiden gået i gang – og vi glæder os til at se resultatets indflydelse på brugernes rejselyst.
