Как быстро находить причины просадки и повышать конверсию HPP

«Одно слово на кнопке» — и цифры поехали вверх

У Google есть знаменитый пример из hotel search: кнопку “Book a room” заменили на “Check availability” — и получили рост вовлечения на 17%. Причина простая: “Book” звучит как обязательство, а “Check” — как безопасный следующий шаг. ([Smashing Magazine][1])

Платёжная форма — место ещё более нервное. Тут не просто “выбор отеля”, а “деньги сейчас”. Поэтому любое микротрение (слово на кнопке, непонятная ошибка, лишний шаг, редирект) легко превращается в потерянную конверсию.

Именно поэтому мы сделали Payment Form Analytics: не как “красивые чарты”, а как радар, который за минуты показывает, где именно вы теряете пользователей.

Зачем бизнесу этот раздел

Аналитика платёжной формы отвечает на главный вопрос: почему пользователи не доходят до успешной оплаты и в каком сегменте это происходит.

Что вы получаете:

Быструю диагностику “где болит”: устройство, браузер, домен формы, язык, таймзона.

Понимание поведения: сколько раз возвращались и сколько времени проводили на форме.

Операционный инструмент для поддержки: открыть сегмент → найти конкретные платежи → посмотреть лог событий формы.

Контроль white-label: на какой домен реально попадает трафик.

Источник данных: все графики строятся на базе лога поведения пользователя на платёжной форме (events). Тот же лог доступен в деталях каждого платежа.

Почему мы запускаем это именно сейчас

Потому что это первый шаг к следующему уровню: управляемой платёжной форме.

Дальше Вы сможете сам управлять контентом платёжных страниц (тексты, подсказки, CTA-кнопки) через простой интерфейс, без релизов “поправьте фразу”. А следующий логичный шаг — A/B-тестирование: менять текст/порядок/подсказки и измерять эффект.

Чтобы A/B был осмысленным, нужна база: понимать, где трение и у кого. Эту базу и даёт Payment Form Analytics.

Как читать графики (чтобы это было расследование, а не отчёт)

Представьте, что вы детектив. У вас есть 4 ключевых вопроса:

Пользователь ушёл сразу или пытался оплатить?

Он вернулся 3+ раза (спотыкается) или шёл линейно?

Это проблема для всех или для конкретного сегмента (браузер/устройство/домен)?

Это проблема аудитории (язык/таймзона) или тех.ограничений (JS)?

Ниже — “бублики”, которые отвечают на эти вопросы.

1) Распределение длительности сессии

Главный индикатор фрикшена: “мгновенные уходы” vs “осознанная попытка оплатить”.

Что обычно сигналит проблему:

рост 0–5 sec → ошибка загрузки / непонятный первый экран / лишний редирект / мисклик

рост Unknown → выход не фиксируется (часто вопрос к трекингу событий)

Эмоционально, но честно: всплеск 0–5 sec — это как дверь в магазин, которая вдруг перестала открываться. Люди даже не заходят внутрь.

2) Распределение сессии (0 / 1 / 2 / 3+)

Показывает, насколько часто пользователь возвращается на форму.

Сигналы:

рост 3+ → пользователь “спотыкается” (ошибка, отказ, повторная попытка, непонимание)

много 0 → форма PayStar может не открываться (например, прямой редирект на банк/внешнюю страницу)

3) Domain / Device / Browser / Screen size

Это “где болит”: на каком домене/устройстве/браузере/разрешении чаще не конвертится.

4) Язык / Таймзона / Локальное время

Помогает увидеть “не ту аудиторию”, изменения гео и прайм-тайм.

5) JavaScript / Java / Color depth

Технические сигналы. Для конверсии чаще всего важен JavaScript.

Истории, которые вдохновят вас на исследования

История 1. “Get Started” как ловушка

Нильсен Норман Групп разбирали типичную ошибку: CTA “Get Started” часто собирает клики, но… тормозит людей, которым пока нужны детали. Человек ещё не готов “начинать” — он хочет понять условия, цены, шаги. В итоге кнопка работает как дорогой шлагбаум: она вроде зовёт, но психологически давит и путает. ([Nielsen Norman Group][2])

Как это выглядит на платёжной форме:
кнопка или текст звучат как обязательство (“Оплатить сейчас”, “Подтвердить оплату”), а пользователь на этом шаге ещё хочет “проверить”, “понять”, “увидеть детали”. Результат — рост 0–5 sec или рост 3+ (возвраты и сомнения).

Что делает Payment Form Analytics:
показывает, что проблема не в “платежах вообще”, а именно в “моменте решения” — и вы идёте менять слова и подсказки, а не перестраивать всю систему.

История клиента 2: «трафик ушёл не туда — и конверсия исчезла» (анонимизировано)

Понедельник, 09:12. У одного из наших клиентов (iGaming) в чате начинается паника: «Конверсия на оплате упала в разы. Мы ничего не меняли. Провайдеры? Банк? PayStar?»

Маркетинг говорит: клики по рекламе на месте. Саппорт получает сообщения: «форма не открывается / не понимаю куда попал». Финансы видят факт: денег меньше.

Шаг 1 — открыли Payment Form Analytics и посмотрели не “всё подряд”, а один вопрос: куда ведём людей?

Первым делом клиент открыл Payment form domains — и увидел странное:
вместо привычного white-label домена львиная доля трафика внезапно ушла на другой домен (старый/тестовый).

Шаг 2 — подтвердили гипотезу через поведение

Дальше — два быстрых “симптома”:

в Session duration выросли 0–5 sec (люди разворачиваются почти сразу);

в Session count стало больше 0 и 3+ (часть вообще не открывает HPP, часть пытается несколько раз).

Шаг 3 — “доказательство в суд”: один конкретный платёж

Открыли несколько неуспешных платежей из этого сегмента и посмотрели:

Events log — видно, что пользователь попал на ссылку с “не тем” доменом;

Player — пользователь буквально “озирается”, кликает 1–2 раза и уходит.

Что оказалось на самом деле

Не провайдер. Не банк. Не “упал PayStar”.
После обновления на платформе мерчанта оставили тестовый поток со старым ссылкой и трафик пошёл на домен, где сценарий был не актуален. Люди попадали “не туда” — и просто уходили.

Что сделали

обновили пайплайн и настройка;

на всякий случай проверили все потоки и проработали сценарий обнвоеления;

Результат

Конверсия вернулась к норме сразу после исправления ссылки.
Самое важное — расследование заняло минуты, потому что аналитика показала не “абстрактное падение”, а конкретный ответ: сломалась не оплата, а вход на правильную платёжную страницу.

Вывод, который клиент вынес

Когда падает конверсия, проблема часто не “в платежах вообще”, а в одной маленькой детали: домен, устройство, браузер, текст, лишний шаг.
Payment Form Analytics помогает найти именно эту деталь — и чинить точечно, без хаоса.

История 3 (кейс клиента). «Safari + 0–5 секунд: люди даже не успевают увидеть форму» (анонимизировано)

Всё выглядело странно: жалоб немного, интеграции “зелёные”, провайдеры отвечают, но конверсия на форме начала проседать. Не обвал, но достаточно, чтобы это стало заметно по выручке.

Самое неприятное — симптом “плавающий”: у одних всё работает, у других — “как будто ничего не происходит”.

Как нашли причину за 10 минут

Клиент открыл Payment Form Analytics и сделал простое действие: выбрал Browser = Safari.

И сразу увидел картину, которая объясняет почти всё:

в Session duration резко вырос сегмент 0–5 sec — люди уходят “мгновенно”, не успев начать оплату.

Это тот самый момент, когда становится понятно:
пользователь не “передумал платить” — он, скорее всего, даже не дошёл до нормального состояния формы.

Что сделали дальше: “доказательства” в конкретных платежах

Дальше — правильный шаг: открыли 3–5 платежей из этого сегмента и посмотрели:

Events log — что реально происходило по шагам на форме.

Player — как пользователь это видел и что пытался сделать.

И там всплыла классика iOS/Safari-сценариев:

редирект открывался “не так” (в новой вкладке/внутри webview),

пользователь возвращался назад и попадал в тот же цикл,

или видел экран, который выглядел как “ничего не происходит”, и закрывал страницу.

Как починили (без магии)

Исправление оказалось не “переписать весь фронт”, а точечное:

поправили сценарий редиректа/возврата именно для Safari/iOS,

добавили понятное состояние на форме: «Переходим в приложение банка… Если переход не открылся — нажмите ещё раз»,

а также аккуратную запасную механику (для случаев webview/ограничений).

Что стало после фикса

После релиза клиент проверил то же самое место в аналитике:

доля 0–5 sec в Safari начала возвращаться к норме,

количество повторных заходов снизилось,

конверсия стабилизировалась.

Вывод, который стоит забрать себе

Если вы видите всплеск 0–5 sec — это почти всегда “ломается вход”: загрузка, первый экран, редирект, webview, блокировка.
Payment Form Analytics помогает не спорить “у кого сломалось”, а сразу показать: у кого (Safari), где (0–5 sec) и что делать дальше (открыть events + player и найти точку разрыва).

Глубже, чем графики: расследование конкретного платежа

Графики показывают, где болит в среднем. Но когда нужно понять “почему именно этот платёж не прошёл”, у вас есть два инструмента:

Events log — последовательность событий на форме в деталях каждого депозита.

Player (как Webvisor) — воспроизведение поведения пользователя на форме по конкретному платежу.

Это превращает поддержку и продуктовую работу в понятный процесс:
сегмент → конкретные платежи → события → player → гипотеза → правка → рост конверсии.

Что будет дальше: от отчёта к улучшениям и Heatmap

Сегодня Payment Form Analytics агрегирует поведение в понятные срезы. Дальше:

управление контентом формы через кабинет администратора (без релизов),

A/B-тестирование (меняем тексты/подсказки/CTA и меряем),

Heatmap — агрегированные клики и внимание пользователей по форме (следующий уровень над Player).

Аналитика платёжной формы

«Одно слово на кнопке» — и цифры поехали вверх#

Зачем бизнесу этот раздел#

Почему мы запускаем это именно сейчас#

Как читать графики (чтобы это было расследование, а не отчёт)#

1) Распределение длительности сессии#

2) Распределение сессии (0 / 1 / 2 / 3+)#

3) Domain / Device / Browser / Screen size#

4) Язык / Таймзона / Локальное время#

5) JavaScript / Java / Color depth#

Истории, которые вдохновят вас на исследования#

История 1. “Get Started” как ловушка#

История клиента 2: «трафик ушёл не туда — и конверсия исчезла» (анонимизировано)#

Шаг 1 — открыли Payment Form Analytics и посмотрели не “всё подряд”, а один вопрос: куда ведём людей?#

Шаг 2 — подтвердили гипотезу через поведение#

Шаг 3 — “доказательство в суд”: один конкретный платёж#

Что оказалось на самом деле#

Что сделали#

Результат#

Вывод, который клиент вынес#

История 3 (кейс клиента). «Safari + 0–5 секунд: люди даже не успевают увидеть форму» (анонимизировано)#

Как нашли причину за 10 минут#

Что сделали дальше: “доказательства” в конкретных платежах#

Как починили (без магии)#

Что стало после фикса#

Вывод, который стоит забрать себе#

Глубже, чем графики: расследование конкретного платежа#

Что будет дальше: от отчёта к улучшениям и Heatmap#