История Hotjar и Contentsquare: почему маркетологам стало недостаточно графиков

В сентябре 2021 года Contentsquare объявила о покупке Hotjar. Обе компании помогали разбираться в поведении посетителей сайта: где люди нажимают, что пролистывают, на каком месте застревают. На первый взгляд крупный игрок просто покупал ещё один похожий сервис. Но в объявлении о сделке было другое важное объяснение: Contentsquare получала выход к небольшим командам и опыт Hotjar в развитии продукта, который клиенты начинали использовать самостоятельно.

К этому моменту наблюдение за посетителями уже стало отдельным большим рынком. У маркетологов были отчёты об источниках трафика, конверсии и выручке. Чего им не хватало, так это материала для следующего решения: что именно изменить на сайте, когда цифры показывают проблему?

#График показывал потерю. Причину приходилось искать

Падение конверсии на шаге оплаты — довольно точное описание места, где теряется результат. Но у него много возможных объяснений. Стоимость доставки оказалась неожиданной. Форма неудобна на телефоне. Платёжный сервис отвечает с задержкой. В рекламе пообещали условия, которых посетитель здесь не нашёл.

Изменение каждого из этих обстоятельств требует разной работы. Добавить ещё один график бывает полезно: можно заметить, что падение затронуло только мобильные устройства. Однако даже такой срез оставляет выбор между несколькими объяснениями.

Команде хотелось увидеть саму попытку покупки. Как человек возвращается к предыдущему экрану, нажимает на неработающий элемент, несколько раз исправляет поле. И спросить его о том, чего в событиях сайта вообще нет: что он пытался сделать и почему решил остановиться.

Так возникла практическая задача для поведенческой аналитики. Она добавляла к статистике событий подробности взаимодействия с интерфейсом и слова самого пользователя. Для рекламного специалиста это означало возможность заниматься потерями после клика, когда посетитель уже пришёл на сайт, а деньги за привлечение уже потрачены.

#Hotjar: исследование сайта, к которому можно приступить самому

Hotjar появилась на Мальте в 2014 году. Один из её основателей, Дэвид Дарманин, пришёл к продукту через работу над конверсией. В интервью 2019 года он рассказывал: сначала в софтверной компании, затем в консалтинге снова и снова встречался с одной трудностью. Для исследования сайта требовалось несколько дорогих и сложных инструментов. Hotjar задумывалась как доступное объединение таких возможностей. Бета-тестирование началось в конце 2014-го и продолжалось до середины 2015 года.

В той же беседе Дарманин подчёркивал простую особенность: потенциальному клиенту не требовалось сначала разговаривать с продавцом. Он мог зарегистрироваться и попробовать сервис. Для небольшой команды это меняло сам порядок работы. Возник вопрос о странице — появлялась возможность начать исследование, не превращая его в отдельный проект закупки.

За этим стоял осознанный выбор способа продажи. Позже, в разговоре с Робом Уоллингом, Дарманин объяснял, что команда выросла из потребительского софта и переносила знакомый подход в B2B. До полноценного запуска Hotjar собирала аудиторию беты, использовала рекомендации участников и поощрения за приглашения. По словам основателя, список ожидания дошёл до 60 тысяч адресов.

Такая модель хорошо сочеталась с самим продуктом. Первую пользу от исследования можно было показать на знакомой клиенту странице: вот здесь посетители пытаются нажать на картинку, а здесь перестают прокручивать. Результат легко обсудить с дизайнером или руководителем. Постепенно наблюдение становилось обычным рабочим действием для людей, у которых прежде не было отдельного бюджета и команды на UX-исследования.

#Три способа приблизиться к пользователю

У набора Hotjar было понятное внутреннее устройство. Каждый инструмент давал материал, которого не хватало остальным.

Тепловые карты собирали множество действий на одной странице. Карта кликов показывала, куда нажимают; карта прокрутки — до каких участков доходят. Можно было заметить, что посетители пытаются взаимодействовать с декоративным элементом или редко достигают важного блока. Это уже конкретный повод изучить устройство страницы. В руководстве по методам исследования компания рассматривает такие карты рядом с другими способами изучения пользователей.

Записи сессий возвращали последовательность. На общей карте несколько нажатий лежат рядом. В воспроизведении видно, что произошло до них и после: пользователь заполнил поле, получил ошибку, вернулся назад и повторил попытку. Название «запись» немного обманчиво: подобные системы могут восстанавливать происходящее из структуры страницы и событий браузера. Это воспроизведение взаимодействия с сайтом, с ограничениями сбора и маскирования данных, а не камера, наблюдающая за человеком. Как устроен такой сбор, можно увидеть в технической документации Contentsquare.

Опросы и обратная связь добавляли намерение. Повторное открытие страницы с условиями может означать и интерес, и недоверие, и попытку найти конкретную цифру. Вопрос посетителю помогает выбрать объяснение. Ещё в раннем интервью marketgoo Дарманин говорил о необходимости понимать, что приводит людей, заставляет уходить и побуждает возвращаться.

У каждого способа оставалась собственная слепая зона. Карта движений мыши показывает движения мыши; взгляд она непосредственно не измеряет. Компания и сама сопоставляет этот метод с отслеживанием взгляда. Сессия показывает действия конкретного посетителя, но мысль за ними приходится восстанавливать. В опросе отвечают те, кто согласился ответить, а объяснение задним числом может оказаться неполным.

Совместное использование методов помогало сузить круг догадок. При этом особенно выразительная запись создавала новое искушение: раз история стала понятной, считать её уже доказанной.

#Contentsquare: сколько людей вообще увидели этот блок?

Contentsquare шла к той же проблеме со стороны подробного анализа цифрового опыта крупных компаний. Её основал Джонатан Шерки во Франции в 2012 году. В 2019-м компания приобрела Clicktale, объединив команды разработки и продукта. В объявлении Шерки отдельно писал о соединении анализа поведения, обнаружения ошибок и возможностей воспроизвести проблему.

Возможности Contentsquare хорошо объясняет анализ зон страницы: кнопок, изображений, текстовых блоков. Для каждой зоны можно смотреть несколько показателей. Среди них — как часто элемент попадал в видимую область и насколько часто по нему нажимали после этого. Так устроены описанные в документации Exposure Rate и Attractiveness Rate.

На простом условном примере видно, зачем нужна эта подробность. Страницу открыли 10 000 раз. Верхний блок попал в видимую область в 8 000 просмотрах; в 400 из них по нему нажали. Нижний показался в 1 000 просмотрах; в 100 из них получил нажатие.

По общему числу нажатий верхний блок явно впереди. Но при показе нижнего нажатие происходит чаще. Возникает более содержательный вопрос: стоит ли сделать нижний блок доступнее, сохранив его содержание?

Все числа в примере условные. В таблице и на схеме считаются просмотры страницы, а не уникальные посетители.

Даже здесь вывод требует осторожности. До нижнего блока могли доходить самые заинтересованные посетители. После переноса наверх его увидит гораздо более широкая аудитория — с другим намерением и другой вероятностью нажатия. Кроме того, появление элемента в видимой области ещё не означает, что человек его прочитал.

Зато исследование уже изменило постановку задачи. Вместо расплывчатого «этот блок не работает» появилась проверяемая идея: повысить его доступность и оценить, изменится ли результат всей страницы.

#Сделка 2021 года объединяла способы работы с рынком

После Clicktale следующая заметная покупка расширяла прежде всего круг пользователей. В релизе от 1 сентября 2021 года Contentsquare прямо разделяла аудитории: её собственная платформа работала с крупными компаниями, Hotjar была сильна среди небольших и средних команд. Вместе они, по данным этого объявления, обслуживали около миллиона сайтов в более чем 180 странах.

Для Contentsquare ценность Hotjar включала её охват и модель развития через сам продукт. Hotjar получала доступ к технологиям и ресурсам покупателя. При этом на момент объявления компании собирались продолжать самостоятельную работу в обозримом будущем.

Это объясняет, почему покупка похожего набора инструментов имела смысл. Крупная организация и небольшая команда могут исследовать одну и ту же проблему — например, незавершённое оформление заказа, — но по-разному покупают и внедряют софт. Первой могут понадобиться согласование доступа, работа нескольких отделов и включение данных в существующие процессы. Второй важно быстро поставить код и увидеть первые полезные наблюдения.

Один удачный интерфейс не решает обе задачи продажи автоматически. Приобретение давало Contentsquare готовый путь к другой аудитории. Для рынка это означало, что поведенческая аналитика становилась нужна компаниям очень разного масштаба.

Но дальше возникал вопрос, общий для обеих аудиторий. Если записей тысячи или миллионы, с какой начинать просмотр?

#Heap добавила контекст за пределами одной сессии

Внутри отдельной сессии можно разобраться в конкретном затруднении. Чтобы выбрать, какое затруднение исследовать первым, нужны сведения о масштабе и последствиях: кого оно затронуло, как связано с покупкой, возвращаются ли эти люди позже.

Здесь начинается продуктовая аналитика. Она связывает действия в последовательности, сравнивает группы пользователей, помогает исследовать использование функций и возвращаемость. Для неё один человек может быть интересен на протяжении нескольких визитов. У анализа конкретной страницы другой масштаб: что произошло между показом поля и уходом с формы.

28 сентября 2023 года Contentsquare объявила о соглашении по приобретению Heap. Закрытие сделки состоялось 7 декабря. Покупатель описывал объединение двух взаимодополняющих категорий: аналитики цифрового опыта и продуктовой аналитики. Со стороны Heap объяснение звучало сходно: вместе компании собирались давать представление о пути от привлечения до конверсии и удержания.

Одной из существенных особенностей Heap был автоматический сбор взаимодействий — autocapture. Сначала система собирает поддерживаемые действия, затем аналитик определяет нужное событие на уже накопленных данных. Если команда позже заинтересовалась открытием определённого меню, ей не обязательно ждать новую разметку и несколько недель истории. Она может обратиться к тому, что система успела собрать с момента установки. Механизм подробно разобран в материале Heap об autocapture.

У этой возможности есть существенная граница: нажатие «Оплатить» и подтверждение платежа — разные события. Сам Heap рекомендовал отдельно передавать ключевые бизнес-события, например успешную оплату. Поведение в браузере даёт много подробностей, а достоверный итог операции часто приходит с сервера или из другой системы.

Смысл такой связки проще увидеть на исследовательской задаче: сначала выделить пользователей, которые начали настройку, но не вернулись в продукт, а затем исследовать характерные затруднения внутри их сессий. Такой переход сокращает расстояние между общей потерей и конкретной попыткой пользователя.

Последующее объединение шло поэтапно. В актуальной документации Contentsquare инструменты Hotjar — карты, записи и опросы — уже представлены внутри общего предложения рядом с продуктовой аналитикой. Сама компания описывает эту эволюцию как переход к единой платформе. Самостоятельный сервис для наблюдения стал частью более широкого способа исследовать путь пользователя.

#Правдоподобное объяснение всё ещё нужно проверить

Объединение инструментов делает исследование удобнее. Но даже в одной платформе остаётся разница между наблюдаемой связью и эффектом изменения сайта.

Допустим, в записях видно, что люди долго ищут условия доставки. В опросах некоторые жалуются на их отсутствие. А отчёт показывает: те, кто открыл условия, покупают чаще. Объяснение напрашивается само собой — условия надо поднять наверх.

Это хорошая гипотеза. Только группа открывших условия уже отобрана собственным поведением. Среди неё может быть больше людей, которые почти решили купить и проверяют последние детали. Их высокая конверсия частично объясняется этим намерением. Простое размещение ссылки наверху не передаст остальным посетителям такую же готовность к покупке.

Для проверки нового расположения можно случайно разделить подходящих пользователей на две группы до показа варианта. Одна увидит прежнюю страницу, другая — страницу с более заметными условиями. При корректном проведении такого A/B-теста сравнение позволяет оценить эффект самого изменения. Именно роль случайного распределения в установлении причинной связи объясняется в работах Microsoft об онлайн-экспериментах.

В наблюдении намерение влияет и на чтение условий, и на покупку. В эксперименте вариант назначают до взаимодействия с изменённым блоком.

До запуска нужно договориться, какой результат важен. Если цель — оплаченные заказы, рост нажатий на условия доставки останется промежуточным результатом. Полезный текст иногда сокращает число кликов: человек получает ответ прямо на странице и сразу продолжает оформление. Для сложного продукта итогом может быть квалифицированная заявка, а не любая отправленная форма.

Здесь меняется и роль записей сессий. До эксперимента они помогают придумать изменение. Во время него позволяют заметить, что вариант неудобен на определённом устройстве. После — помогают разобраться, как люди пользуются победившей версией или почему ожидаемый эффект не появился. Оценивать общий эффект при этом следует по всем пользователям, назначенным в сравниваемые группы, с учётом объёма данных и неопределённости результата.

Такой порядок сохраняет пользу качественного исследования и дисциплину проверки. Яркая запись помогает задать точный вопрос. Ответ о пользе решения требует сравнения.

#Что в итоге изменили Hotjar и Contentsquare

Hotjar приблизила исследование сайта к повседневной работе небольшой команды. Contentsquare развивала подробный анализ взаимодействий для крупных организаций и через приобретения расширяла и технологии, и аудиторию. Heap добавляла возможности изучать поведение на протяжении более длинного пути пользователя.

В результате привычный отчёт о потерянных конверсиях получил продолжение. Из него можно перейти к нужной группе пользователей, рассмотреть их попытки, собрать обратную связь и подготовить изменение. Именно эта связность объясняет, зачем карты поведения, записи и продуктовая аналитика стали сближаться.

Однако у всей этой истории остаётся полезная незавершённость. Чем лучше инструменты показывают действия человека, тем убедительнее становятся наши объяснения. Проверка особенно нужна в тот момент, когда увиденное кажется совершенно очевидным.

#Как продолжить эту работу в Sales Ninja

Практическое продолжение — связать найденную проблему с измеримым результатом. В аналитике Sales Ninja можно исследовать воронки и конверсионные пути, сравнивать сегменты, смотреть конверсию и выручку. Это помогает определить, где искать причину и какую аудиторию включать в проверку.

Затем гипотезу можно проверить через A/B-тесты Sales Ninja: подготовить варианты страницы и сравнить их по выбранной цели. Для описанного выше классического эксперимента с равными долями трафика в настройках следует отключить многорукого бандита — в продукте он включён по умолчанию. Различие режимов объяснено в документации.

Например, наблюдение «посетители ищут условия доставки» превращается в конкретную проверку: помогает ли их более заметное размещение увеличить долю оплаченных заказов. Так исследование заканчивается решением, пользу которого можно оценить.