Аналитика была настроена хорошо: воронка, тепловые карты, отказы по страницам. Но все это отвечало на вопрос «где теряются», а не «почему».

30 000 посетителей в месяц, и непонятно, почему не покупают.

Команда строила гипотезы, переделывала фильтры/подбор – конверсия почти не менялась. Упрощала карточки – тот же результат. Нужен был способ услышать пользователей прямо в момент, когда что-то идет не так.

Запустили 30-дневную диагностику с помощью микро-опросов Bravo Feedback.

Микро-опросы – это не отзывы и не NPS, а короткие вопросы ровно в момент столкновения с препятствием, а не общее впечатление о сайте.

Мы выбрали 8 точек в пользовательском пути – от главной страницы до отслеживания заказа. Для каждой настроили микро-опрос с индивидуальным триггером: по времени на странице, по действию пользователя, по достижению ключевого шага.

Каждый опрос внедрили через строку JS-кода прямо на сайт и через несколько дней пошли первые ответы.

Как проводилось исследование

• Метод: короткие микро-опросы (1–2 вопроса), встроенные в ключевые точки пользовательского пути.
• Точки сбора: 8 – главная, каталог шин, каталог дисков, популярные карточки товаров, корзина, страница кредита, статус заказа.
• Триггеры: индивидуальные для каждой точки – по времени на странице, по действию пользователя, по достижению ключевого шага.
• Выборка: все посетители соответствующих страниц за период.
• Ограничения: выводы основаны только на данных микро-опросов. Юзабилити-тестирование и экспертный аудит не проводились – мы не проверяли гипотезы вторым методом, а зафиксировали то, что пользователи назвали сами.

Это был самый неожиданный вывод. Фильтры выглядели нормально, но почти половина пользователей не могла подобрать шины с их помощью.

Что говорили пользователи:

• пустая выдача после применения фильтров – товары есть, но система их не показывает
• «В каком месте размер нужно указать? 175/65/R15» – люди не понимали логику ввода
• на мобильном фильтры «прыгают» и съезжают
• кнопка «Сбросить» не видна

Что сделали после диагностики: сразу пошли воспроизводить баг с пустой выдачей, чтобы починить логику фильтров. Параллельно запустили тест мобильной верстки.

Опрос замерял метрику CES (насколько легко подобрать диски) – 3,4 из 5. Почти треть пользователей отметила сложность.

Проблема оказалась конкретной: параметры PCD, ET, DIA понятны автолюбителям, но не большинству покупателей. Раньше в дизайне были tooltip-подсказки с пояснениями, но в какой-то момент их убрали.

Команда взяла в работу: вернуть tooltip-подсказки по ключевым параметрам (текст + поясняющие картинки), сделать кнопку «Сбросить фильтры» заметнее.

Опрос в популярных карточках товаров замерял CES – насколько легко принять решение о покупке. Средний балл – 3,1 из 5: 40% пользователей оценили принятие решения как сложное. Это самая низкая оценка среди всех точек диагностики.
Причина оказалась не в дизайне карточки, а в отсутствии конкретных данных.

Что говорили пользователи:

• «Вес одного диска не указан»
• «Год выпуска»
• не хватает фотографий

Отсутствие этих данных не рождает вопрос в чат – оно рождает вкладку с конкурентом, у которого они есть.

Команда взяла в работу: указывать год выпуска каждой шины на практике невозможно – партии приходят разных лет, и обещать конкретный год значит обманывать часть покупателей. Решение: показывать в карточке диапазон производства – честно и без обещаний, которые не выполнить. Отдельно – добавить вес диска в характеристики.

77% пользователей в корзине планировали оформить заказ. Но часть останавливалась из-за неуверенности: а подойдут ли эти шины к моей машине.

Полное распределение ответов к уточняющему вопросу: «Чего не хватает перед оформлением?»:

Сейчас пользователь может указать авто в комментарии к заказу (но не в корзине), но даже там это поле опциональное и неочевидное.

Еще один инсайт из корзины: пользователи не видели акции, которые уже распространяются на шины в корзине. Например, бесплатный шиномонтаж при покупке комплекта. Акции в корзине уже были, но отображались в виде мелких иконок с тултипами, которые пользователи просто не замечали.

Команда взяла в работу: доработку про совместимость авто и показ актуальных акции в явном, хорошо читаемом виде и только когда условия акции выполнены (например, бесплатный шиномонтаж – от комплекта шин от 4 штук).

На сайте нет личного кабинета пользователя – проверить заказ можно только через отдельную страницу «Мои заказы», введя номер заказа вручную. Почти половина пользователей не понимала, что делать: откуда брать этот номер и что вообще вводить.

Типичные ответы: «Не знаю, где взять номер заказа», «Не понимаю, что вводить».

Это не влияет на первичную конверсию – но напрямую влияет на тревожность после покупки и на вероятность вернуться снова (LTV).

Команда взяла в работу быстрые доработки: добавить подсказку «Где взять номер заказа?» (он всегда приходит на e-mail после оформления), и реализовать сохранение номера через куки, чтобы при следующем визите он подставлялся в поле автоматически.

Опрос на главной странице показал: 87% из 1 781 начавших отвечать пришли целенаправленно за шинами или дисками – трафик целевой. Конверсия в ответ составила 10,9% при 16 356 показах – очень высокий показатель для микро-опросов.

Но внутри этой группы важный нюанс: покупателей «прямо сейчас» примерно столько же, сколько тех, кто изучает и выбирает на будущее – например, к следующей сезонной смене резины.

То есть почти половина целевой аудитории уходит с сайта без покупки – не потому что не хотят, а потому что пока не готовы. Проблема в том, что сайт не давал им никакого инструмента сохранить просмотренные товары и вернуться к ним позже. Они уходили и, скорее всего, не возвращались.

Поскольку на сайте нет регистрации и личного кабинета, классическое «Избранное» с привязкой к аккаунту сделать нельзя.

Команда нашла временное решение: сохранять подборку товаров через куки прямо в браузере – без регистрации, просто и быстро. Пользователь сможет отложить понравившиеся позиции и вернуться к ним, когда придет время менять резину. Это прямой инструмент роста LTV.

Что оказалось неожиданным

• Уходящие ≠ потерянные. Половина «отказов» на главной – это отложенный спрос, который можно сохранить и вернуть. В аналитике эти люди неотличимы от случайного трафика.
• Проблема была не там, где ее искали. Команда переделывала карточки и подбор, а главная точка потерь – баг в фильтрах, который выглядел в аналитике как обычные отказы со страницы каталога.
• Корзину используют как избранное. Пользователи сами изобретают недостающую функцию – и это готовое ТЗ на продукт, а не догадка команды.
• Люди охотно отвечают. Конверсия в ответ 10–13% на отдельных точках. Если спрашивать коротко, в нужный момент и по делу, пользователи рассказывают о проблемах сами.

Диагностика закончилась – но не работа с фидбэком. Убедившись, что микро-опросы дают эффект, клиент перешел на формат подписки.

Теперь опросы работают постоянно в ключевых точках сайта, создавая непрерывный цикл сбора обратной связи.

Команда клиента сейчас внедряет изменения по всем приоритетным направлениям: от точечных быстрых правок до более крупных задач.

Через несколько месяцев будет понятно, как изменения повлияли на конверсию. Но уже сейчас ясно главное: команда наконец знает, что именно мешало пользователям и чинит именно это, а не то, что казалось проблемой.

Все данные выше – проблемы одного конкретного магазина. У вас список будет другим: возможно, фильтры в порядке, но теряете в корзине; или карточки идеальные, а плохо с удержанием тех, кто выбирает «на будущее».

Часть проблем можно найти самому – пройти сайт с популярным размером на десктопе и на телефоне, проверить, понятно ли человеку «не в теме», куда вводить размер, видна ли кнопка «Сбросить фильтры».

Но настоящие точки потерь обычно так не находятся. Баг с пустой выдачей не видно в аналитике – там это обычный отказ со страницы каталога. Его не видно и экспертным взглядом – фильтры выглядели нормально, команда смотрела на них месяцами. Такие вещи называют только сами пользователи, и только если спросить в нужный момент.

Вы знаете, где пользователи уходят. А знаете ли, почему?

• запускаем микро-опросы в ключевых точках вашего сайта (до 8 точек);
• сами настраиваем сценарии и триггеры показа – вам не нужно в этом разбираться;
• подключаем одной строкой JS-кода, без нагрузки на вашу разработку;
• анализируем качественные и количественные данные из опросов;
• готовим отчет и формируем список решений с приоритетами.

Результат – понятная картина того, почему пользователи не покупают, а не только где они уходят.