A checkout-módosítási feljegyzés: Hogyan rangsorolják a kis csapatok a fizetési, szállítási és csalás elleni javításokat

Összefoglaló

Egyetlen vásárlói panasz is kapkodó sprintet indíthat a fizetési módok hozzáadására, az ingyenes szállításra és a szigorúbb csalásszűrőkre – és pontosan így törik el a kis csapatok checkoutja. Mielőtt bármit megváltoztatnál, válassz ki egy számot, amit mozgatni szeretnél, és szerezz egy alapértéket. Használd a Baymard, NN/g, McKinsey és mások publikált kutatásait, hogy a legerősebb bizonyítékkal érvelj a változtatás mellett. Pontozd az összes javasolt változtatást bizonyíték, költség és sebesség alapján, majd egyszerre egy változtatást tesztelj. Fordítsd át az eredményt dollárra, hogy a nem technikai főnököd meg tudja védeni a döntést. Ez a cikk egy egyoldalas feljegyzéssablont ad, ami a pánikkéréseket racionális, tesztelhető tervvé alakítja.

Pénteken délután fél hatkor kezdődik. Egy vásárló tweetel, hogy nem tudta használni a preferált digitális pénztárcáját. Valaki továbbítja a tweetet a főnöködnek. A főnököd továbbítja neked ezzel: „Adjunk hozzá Apple Payt. És még: elveszítjük az embereket, mert a szállítási költségek csak az utolsó lépésnél jelennek meg? És a csalásszűrőnk ma három rendelést is elutasított. Tudnál rá nézni?” Hétfőre azt várják, hogy mindhármat megoldd – költségvetés, adatok és türelem nélkül.

Így törik el a kis csapatok checkoutja. Három olyan integrációt dobnak össze, amit senki sem kért, a feldolgozói díjaik emelkednek, és a csalásszűrőjük elkezdi elutasítani a saját hűséges vásárlóikat. A megoldás nem az, hogy többet csinálsz. Hanem az, hogy egy változtatást hajtasz végre, számot rendelsz hozzá, és írásban hagyod jóvá a főnököddel az áldozatvállalást.

Itt egy keretrendszer, ami tizenöt percet vesz igénybe, és egy hónapnyi káoszt spórol meg.

Állj meg. Nevezd meg a számot, amit mozgatni szeretnél.

Nyisd meg az analitikádat, mielőtt kinyitnád a postaládádat. Menj a vásárlási viselkedés jelentéshez. Nézd meg a kosarak és a checkoutek arányát. Ha ez a szám romlik, az a célpontod. Ezután nyisd meg a fizetésfeldolgozó irányítópultját. Nézd meg a jóváhagyási arányt. Ha a legitimnek tűnő rendeléseket elutasítják, az egy másik célpont. Írd le a számot. Szerezz alapértéket legalább az elmúlt 30 napból. Ha nincs alapértéked, húzz elő bármilyen történelmi jelentést, amit találsz. Új üzletnél használd a legjobb tippeledet, és címkézd fel tippként. Aztán lépj tovább.

A főnököd azt mondta: „javítsd meg a checkoutot.” Ez nem egy mérőszám. Döntsd el, melyik szám rossz valójában. Kosárelhagyás? Rendelés-jóváhagyási arány? Átlagos rendelési érték? Visszatérítési arány? Válassz egyet. Ha nem tudsz választani, nem állsz készen a változtatásra.

Ha a főnököd fizetési módot akar hozzáadni, a kérdés nem az, hogy „a vásárlók akarnak-e PayPalt?” Hanem az, hogy „hány kosarat hagynak el azért, mert csak egy fizetési módunk van?” Ez megválaszolható a saját adataiddal. A Baymard Institute azt találta, hogy az e-kereskedelmi oldalak 21%-a csak egy fizetési módot kínál, ami kosárelhagyásra kényszeríti azokat, akik nem tudják vagy nem akarják használni. Ha te is ebben a 21%-ban vagy, egy második mód hozzáadása bizonyítékokkal alátámasztott. Ha már hármat kínálsz, egy negyedik ritkán mozdít a mutatón.

A több fizetési mód díjakat, integrációs munkát és csalási felületet ad hozzá. Nem a modernség jelvénye. A szám alapján dönts, ne a tömeg alapján.

Hadd érveljen helyetted a kutatás.

A főnököd nem bízik a véleményedben. Megnevezett kutatócégekben bízik. Gyűjtsd össze a bizonyítékokat előre, és idézd őket. Tedd a hivatkozásokat a feljegyzésedbe.

Szállítás esetén: a Nielsen Norman Group azt találta, hogy a váratlan szállítási díjak a checkout késői szakaszában kosárelhagyást okoznak, és aláássák a bizalmat. Tehát ha arra kérnek, hogy „javítsd a szállítást”, a legjobb első változtatás az, hogy korábban mutasd meg a költségeket – nem az, hogy mindent ingyenessé teszel. Az ingyenes szállítás működhet, de ez árrésdöntés, nem alapértelmezés. Ha a főnököd ingyenes szállítást szeretne, először az NN/g segítségével tereld az átláthatóság felé, majd később teszteld az ingyenes szállítást.

Csalás esetén: a McKinsey jelentése szerint a hamis elutasítások – a legitim rendelések visszautasítása – jelentős bevételkiesést okoznak. Ez az ellenérved a „kapcsold be az összes csalásszabályt” kérésre. A vezető kereskedők gépi tanulást és automatizált vitarendezési folyamatokat használnak, hogy több rendelést hagynak jóvá biztonságosan, nem kevesebbet. A Digital Commerce 360 hozzáteszi, hogy a modern szabványok, mint a 3DS 2.0, jelentősen javítják a mobil hitelesítést és csökkentik a hamis elutasításokat. Ha a csalásszűrőd megöli a mobil rendeléseket, a hitelesítés fejlesztése jobb, mint a szabályok szigorítása.

Visszatérítési díjak esetén: a Modern Retail megállapította, hogy a nagyvállalati kiskereskedők több mint 60%-a már visszatérítési vagy újrakészletezési díjat számít fel, ami átlagosan 166 millió dollárt jelent minden 1 milliárd dollárnyi eladás után. A kisebb márkák kihagyják a díjakat, hogy megvédjék az ügyféltartást és a hosszú távú értéket. Ha a főnököd visszatérítési díjak bevezetését javasolja a költségcsökkentés érdekében, kutatással alátámasztott érv áll rendelkezésedre az óvatosság mellett.

Futárszolgálati költségek esetén: a Supply Chain Dive arról számol be, hogy az UPS és a FedEx mennyiségi kedvezményeket kínál a kis- és középvállalkozásoknak. Ha a főnököd csökkenteni akarja a szállítási költségeket, a tárgyalás jobb, mint az ingyenes szállításra váltás.

Ezek a hivatkozások az „azt hiszem”-et „a Nielsen Norman Group megállapította”-ra cserélik. A főnök megáll és figyel.

Készíts egyoldalas döntési feljegyzést.

Most tedd az összes javasolt változtatást egy oldalra. Négy oszlop: a változtatás, az érintett mérőszám, az azt alátámasztó kutatás, és az, hogy mit mondana egy egyhetes teszt. Íme egy sablon:

Javasolt változtatás	Milyen mérőszámot kell mozgatnia	Milyen kutatásra hivatkozhatsz	Mit mond egy 1 hetes teszt
Második fizetési mód hozzáadása	Kosárelhagyás / checkout befejezése	Baymard: az oldalak 21%-a csak egy módot kínál	Az új módot használó rendelések %-a
Szállítási költségek korábbi megjelenítése	Kosárból checkoutba való átmenet	NN/g: a meglepetés díjak kosárelhagyást okoznak	Kosárelhagyási arány előtte vs utána
Csalási szabályok szigorítása	Rendelés-jóváhagyási arány	McKinsey: a hamis elutasítások bevételt szivárogtatnak	Jóváhagyási arány előtte vs utána
Visszatérítési díjak hozzáadása	Nettó árrés / ismételt vásárlási arány	Modern Retail: a kisebb márkák elkerülik a díjakat a megtartásért	Ismételt vásárlási arány 60 nap alatt

Töltsd ki a saját számaiddal. A leírás aktusa világosságra kényszerít. Ha egy javasolt változtatásnak nincs hihető mérőszáma, nem kap pénzt.

Ellenőrizd az átfedéseket is. A Digital Commerce 360 szerint az átlagos kereskedő öt átjárót és négy elfogadó bankot kezel. Ha a főnököd újabb átjáró hozzáadását javasolja, kérdezd meg, hogy lefedettséget bővítesz, vagy csak díjakat sokszorozol meg. Sokszor a megoldás a meglévő harmadik féltől származó gombok frissítése, amely a Baymard szerint csökkentheti a fizetési megszakításokat új módszerek hozzáadása nélkül.

És a jövőre nézve: a Federal Reserve kutatása azt mutatja, hogy a banki alapú fizetési rendszerek csökkenthetik az interchange- és chargeback-díjakat – de csak akkor, ha a vásárlók megbíznak a csalásvédelmi intézkedésekben. Ne üldözd ezt szilárd terv nélkül. Ez nem az első lépés.

Pontozd az egyes változtatásokat bizonyíték, költség és sebesség alapján.

Vidd tovább a feljegyzést egy lépéssel. Minden sorhoz adj pontszámot 1-től 5-ig három tényezőre: mennyire erős a bizonyíték, mennyire olcsó megvalósítani, és milyen gyorsan látszanak az eredmények. Add össze a pontszámokat. A legmagasabb összpontszámú változtatás lesz az első teszted.

Ez a pontozás két dolgot csinál. Arra kényszerít, hogy tisztességesen hasonlítsd össze a változtatásokat, és átlátható döntési szabályt ad a főnöködnek. Amikor azt mondod: „először a szállítási átláthatóságot teszteljük, mert 14 pontot ért el a 15-ből”, az nem megérzés. Ez egy rendszer.

Ha nem vagy biztos abban, hogyan pontozd a „bizonyítékot”, bízz az összegyűjtött kutatásban. Egy közvetlen NN/g megállapítás felülmúl egy udvarias tippet. Egy McKinsey adatpont felülmúl egy eladói fehér könyvet.

Tesztelj egyszerre egy változtatást.

A szabály, ami megment a katasztrófától: egy változtatás, egy mérőszám, egy hét. Ha egyszerre változtatod meg a fizetést, a szállítást és a csalásbeállításokat, nem fogod tudni, melyik segített. Ezért válaszd a feljegyzésed legmagasabb pontszámú változtatását. Sok kis csapatnak ez a szállítási költségek korai megjelenítése – olcsó, és erősen alátámasztja az NN/g kutatás.

Itt a forgatókönyv. Állíts be alapértéket a választott mérőszámhoz. Végezd el a változtatást. Várj legalább egy teljes hetet, mert a forgalom naponta változik. Mérd meg újra. Mozdult a szám? Ha igen, tartsd meg. Ha nem, vond vissza.

Ha tudsz A/B tesztet futtatni, csináld. Sok platform lehetővé teszi, hogy a forgalom egy részét az új checkout élményre irányítsd. Ha nem tudod, csinálj egyszerű előtte-utána összehasonlítást. Az egyszerre egy változtatás azt jelenti, hogy tudod, mi felelős az eredményért. Nincs hibáztatás, nincs zavaros adat.

Beszélj dollárokban, ne funkciókban.

Amikor az adatok megvannak, fordítsd át az eredményt bevételre. Vedd a befejezett rendelések változását, és szorozd meg az átlagos rendelési értékkel. Ez a szám lesz a történet, amit bemutatsz.

Itt a trükk: nincs szükséged elemzőcsapatra. Megvan az előtte-utána számlálás, és megvan az átlagos rendelési értéked a feldolgozótól. Írd rá ugyanarra az egyoldalas feljegyzésre. Most a főnököd azt látja, hogy „egy fizetési mód hozzáadása X dollárt hozhat” ahelyett, hogy „egy vásárló Apple Payt kért.” Ez egy olyan beszélgetés, amit meg tud védeni egy költségvetési értekezleten.

A főnököd nem akar beszélgetni átjárókról vagy 3DS 2.0-ról. Azt akarja tudni, mennyibe kerül, mennyit hoz, és mi romolhat el. Először a lényeget mondd el. A technikai részleteket tedd lábjegyzetbe.

Amikor a főnököd úgyis felülbírál.

Néha felülbírálnak. Rendben. A feljegyzés akkor is megvéd. Szerezd meg a döntést írásban, akár egy rövid e-mailben. Mondd: „Örömmel tesztelem a három fizetési módot. Megjegyeztem, hogy a bizonyítékok szerint egynek kellene elsőként jönnie. Követni fogom a konverziós hatást, és két hét múlva tudunk váltani.”

Most van egy dokumentált alapértéked. Ha kudarcot vall, megvan az adatod a pályamódosításhoz. Ha működik, rugalmasnak tűnsz. Akárhogy is, te viseled a következményeket. Ez a feljegyzés lényege: egy pánikkérést tesztelhető tervvé alakít, és megvéd, amikor a teszt rosszul sül el.

Egy megjegyzés a csalásról és kártyatesztelésről.

A Payments Dive beszámol olyan új elfogadói és kártyahálózati programokról, mint a Visa VAMP, amelyeket a kártyatesztelés elleni küzdelemre és a 11+ milliárd dolláros éves vitarendezési teher kezelésére terveztek. Ezt nem kell neked felépítened. Működj együtt az elfogadóddal, de ne hagyd, hogy a kártyateszteléstől való félelem arra kényszerítsen, hogy elutasíts minden rendelést, ami kissé szokatlannak tűnik. Pontosan ez az a hamis elutasítási csapda, amire a McKinsey figyelmeztet. Egy jó csaláskezelő rendszer egyensúlyozza a jóváhagyási arányt a valódi csalással. Ha a jóváhagyási arányod csökken, valószínűleg túl messzire mentél rossz irányba.

A minta egyszerű.

Válassz egy számot, alapozd meg kutatással, tesztelj egy változtatást, fordítsd át az eredményt dollárokra. Ennyi. Az egyoldalas feljegyzés az eszközöd, és a főnököd nem az ellenséged. Az ellenség a gondolkodás nélküli cselekvés. Legközelebb, amikor egy „gyors javítás” érkezik a postaládádba, futtasd át a feljegyzésen, mielőtt a kódbázishoz rohansz. A checkoutod – és a józan eszed – hálás lesz.