Atea case - Deep Vision

Atea kan nu automatisk identificere den online kundeadfærd baseret på realtids data.
quote-posa
Med Deep Vision fra Solteq kan vi nu forstå den fulde kundeoplevelse i det online set up. Dette gør os i stand til at investere i at give den bedste online kundeoplevelse. Vi bruger Deep Vision som et rapporteringsværktøj til at indsamle præcis data om den online kundeadfærd og samtidig benytte data til at træffe data-dreven beslutninger i forhold til at udvikle vores webshops.
Søren Bartels, Program Director Atea

Atea case

Hvad var udgangspunktet

Atea, markedsleder inden for it-infrastruktur for virksomheder og den offentlige sektor i de nordiske og baltiske lande, ønskede at give den bedst mulige online kundeoplevelse på tværs af lande og web-domæner. Ydermere ville Atea gerne forbedre den online konvertering og få indblik i, hvordan webshoppen performer f.eks. når nye funktionaliteter launches. Atea brugte traditionelle værktøjer som Google Analytics til at få udarbejdet kundestatistik, men ønskede en bedre forståelse for, hvad kunderne gør online.

 

Hvad gjorde vi?

Analyse af søgefunktionen

Atea vidste på baggrund af kundefeedback, at mange kunder ikke kunne finde det de søgte efter i webshoppen. Med Deep Vision leveret af Solteq var Atea i stand til at kvantificere brugen af søgefunktionen, hvilket viste, at 87 % af brugere på den danske, norske og svenske webshop hovedsageligt anvendte søgefunktionen i stedet for menuen til at finde det, de ledte efter. Desuden identificerede Deep Vision på et af Ateas nordiske web-domains, at kunderne klikkede på søgefunktionen over 20.000 gange på én uge – hvilket viser vigtigheden af søgefunktionens funktionalitet.

 

Deep Vision Heatmap

 

I de fleste situationer endte fejlslåede søgninger med, at kunderne foretog en ny søgning. Dette medførte en dårlig online kundeoplevelse. At søgefunktionen ikke fungerede optimalt påvirkede også SEO på en negativ måde. Ved at forbedre søgefunktionen kunne Atea ikke kun give en bedre online kundeoplevelse, men samtidig også optimere Bot Index og øge placeringen i Google. Med afsæt i data fra kundeinterviews genererede Deep Vision analyseresultater, om at søgefunktionen ikke fungerede optimalt, hvilket understøttede beslutningen om at erstatte Ateas søgemaskine.

 

Analyse af web performance

Atea brugte Deep Vision Surveillance-modulet til at måle, hvordan Ateas online forretning performer. Selvom responstiden på forskellige nordiske web-domains var gode, var der stadig peaks i responstiden, der skulle undersøges nærmere. Ved at analysere den online performance på samtlige processer i webshoppen, kunne Deep Vision identificere, at performancen på webshoppen var langsommere på nogle sider inden for specifikke tidspunkter. Primært opstod der problemer med webshoppens performance, som påvirkede kunderne på produktsider og i check out-processen, hvilket i visse tilfælde resulterede i 3-8 sekunders forsinkelse i pageloads. Siden Deep Vision identificerede den dårlige webshop-performance, der påvirkede omsætningen negativt, har Atea nu valgt at fokusere på at optimere web-performance og derved forbedre den online kundeoplevelse.

 

Analyse af check-out flow

Solteq udførte analyser på alle Ateas webdomæner og identificerede fejl i check out. Da check out er en naturlig del af orderflowet, havde det en direkte indvirkning på omsætningen og konverteringen. Den online form, som bliver brugt til at udfylde shipping/billing informationer, indeholder obligatoriske feltet, som kunderne skal udfylde, før de kan afslutte ordren. Med hjælp fra Deep Vision blev der indentificeret, at der var 383 sessioner inden for en uge, hvor brugerne ikke forstod hvilke obligatoriske felter, de skulle udfylde. Selvom 383 sessions per uge er lavt, havde det en stor indflydelse på den online omsætning, eftersom kunderne ikke havde muligheden for at foretage et køb. Dette skabte frustration blandt kunderne, der måtte gennemgå de indtastede oplysninger og gentage det andet trin under check out. Deep Vision fandt, at fejlene i check out-flowet havde stor indflydelse på omsætningen – Atea tabte omkring 0,5 millioner EURO hver måned. Nu har Atea ændret de obligatoriske felter i check out-flowet, hvilket har ført til en mere brugervenlig købsproces og dermed en bedre online kundeoplevelse.

 

Deep Vision Heatmap

Fordele ved Deep Vision for Atea

  • Automatisk identifikation af den online kundeadfærd
  • Muligheden for at foretage data-drevne beslutninger i forhold til at udvikle webshoppen
  • En mere brugervenlig online kundeoplevelse
  • Korrektion af tekniske fejl baseret på bevis fra reel kundedata
  • Hurtigere webshop-performance
  • Forbedret placering i Google

Kontakt

Charlotte Borg

Marketing Director

+45 30587457