Как мы сделали эффективный exit intent

Сказать, что всех раздражают всплывающие окна — ничего не сказать. В «умелых» руках вебмастеров хорошая маркетинговая идея превратилась в бич индустрии. Вопрос — почему они до сих пор повсеместно используются? Ответ простой — потому что работает и приносит деньги.

Технологию exit intent можно сравнить с молотком — можно ломать вещи, а можно картину на стену повесить. Мы в GIFTD как раз картины на стены вешаем :)

Так вот, идея ситуационного показа пользователю предложения, занимающего значительную часть экрана, неплоха, но нужно соблюдать главное условие — уместность. Если вы знаете что, когда и кому показать по exit intent — это будет работать!

Что же мы такого сделали, что наш exit intent чертовски лучше остальных? Рассказываю:

Что такое exit intent?

Это технология, позволяющая предположить, что пользователь собирается покинуть сайт. Для этого отслеживаются перемещения мыши. Как только она выходит за границу окна браузера, в котором отображаются сайты, срабатывает триггер. По нему вы и можете запустить желаемое действие, например, показ всплывающего окна.

Проблемы exit intent

Работая с алгоритмом в «голом» виде вы получите огромное количество ложных срабатываний. Пользователь может уводить мышку за границу браузера не только когда хочет уйти с сайта и каждый раз вы будете показывать ему свой pop-up. Реакция на это, думаю, понятна.

Большинство маркетологов и вебмастеров хотят снизить показатель отказов или удержать пользователя на сайте. Зачем? Ради цифры в отчете? Или они всерьез думают, что пользователь останется навечно?) Открою «секрет» — технология exit intent нужна, чтобы продлить взаимодействие с определенными сегментами пользователями.

Как сделать exit intent лучше?

Во-первых, используйте больше технических параметров для определения вероятности ухода пользователя. Мы анализируем не позицию, а характеристики перемещения мыши и сравниваем их с паттернами. Как только есть совпадение — срабатывает триггер. Про этот анализ подробнее мне запретил писать наш техдир, но ложных срабатываний становится существенно меньше.

Во-вторых, установите время, раньше которого exit intent не будет активироваться. Цифру можно взять из Яндекс.Метрики (среднее время на сайте). Вы также исключите много ложных срабатываний, в том числе на ботов, и покажете предложение более лояльным к вашему сайту посетителям. Об этом хорошо написано в статье Daily Growth Tips #14: Как улучшить exit-intent поп-апы.

Как сделать exit intent лучшим?

Добавить в него капельку маркетинга, по вкусу! Наш рецепт получился таким:

Выделяем лояльную аудиторию по глубине и времени просмотра сайта. Это важно, чтобы показы были на людей, которые действительно изучают ваши предложения. На первой странице работать неэффективно, входящий трафик бывает сильно нецелевой (может реклама плохо настроена, может в выдачу не ту попали). В итоге будет куча показов виджета и много получений предложений, но мало использований. Это явно не та аудитория, на которую стоит тратить усилия. Большая глубина и время просмотра тоже странная аудитория (может парсер, может фанаты продукции). На ней эффективность также низкая, поэтому диапазон параметров, в котором работает технология, должен быть определен четко.

Если у вас похожий график, то у вас проблемы с входящим трафиком

Сегментируем аудиторию по базовым признакам. Это опциональная возможность, позволяющая указать для триггера географию, источник перехода или UTM-метку, например (скролл, определенные разделы для работы и т.д. туда же, только их редко используют). Например, вы готовы предложить бесплатную доставку по Москве посетителям, которых «купили» в Яндекс.Директе. Без сегментирования вам придется указать эту информацию на pop-up и отвечать на вопросы непонятливых пользователей почему вы не хотите сделать им бесплатную доставку в Новосибирск. Посыл можно сделать более лаконичным и действенным, убрав нецелевую аудиторию для этого предложения с помощью настроек. А раз вы можете настраивать сегменты, значит можете создавать уникальные предложения в каждом сегменте. Это всегда лучше работает. Кстати, если работаете с bigdata, у нас есть опыт интеграции и ваши возможности сегментирования резко возрастают :)

Персонализируем содержимое pop-up. Предложение, которое вы покажете пользователю при попытке уйти, должно быть максимально связано с его сеансом посещения. И из всех параметров, которые вы можете собрать, самые важные связаны со стоимостью товаров. В этом состоит наше ключевое решение по персонализации. Даже если пользователь не добавлял товары в корзину, мы в режиме реального времени снимаем стоимость товаров, которые он смотрел, и высчитываем размер скидки и минимального чека в индивидуальном порядке. Вы такое видели у кого-нибудь?Пользователь получает предложение о скидке или подарке с учетом его товарных интересов и ценового сегмента просчитанное в режиме онлайн! О том, что мы добавляем к показу товары, которые смотрел пользователь, или товары, которые он добавил в корзину, думаю не стоит. Это и так понятно, что необходимо . С одной стороны пользователь видит то, что конкретно ему интересно на этом сайте, с другой стороны скидку. Эффективность я уже доказывал в этой статье.

Добавляем работу с email. Скидки и подарки на выходе с сайта охотно берут, но используют их в итоге всегда меньшее количество посетителей. Чем в это время занимается посетитель — неизвестно, но напомнить ему о скидке надо, тем более, что если он взял скидку, то скорее всего он не думает навсегда забыть про ваш сайт. И мы стали просто отсылать скидку по email. Это значит, что он не получает ее прямо на сайте, а мы просим у него email чтобы прислать скидку, а заодно сохраненные товары