Jak opravit děravý prodejní funnel (2027)

Děravý prodejní funnel znamená, že vaši zákazníci odcházejí ještě před dokončením nákupu. To jasně poukazuje na problém někde v průběhu nákupního procesu nebo přímo u pokladny. K úniku zákazníků dochází z mnoha důvodů. Návštěvníci z placené kampaně například přistanou na nesprávné produktové stránce, registrační formulář vyžaduje příliš mnoho údajů nebo se skryté poplatky u pokladny objeví zbytečně pozdě. Někdy za tím stojí jen chybějící návazné e-maily k opuštěnému košíku.

V prvním čtvrtletí roku 2026 skončilo úspěšným nákupem průměrně 1,4 % návštěv e-shopů po celém světě. V USA se tento konverzní poměr pohyboval na úrovni 1,6 %. Při takto nízkých číslech jste závislí na tom, aby nákupním procesem prošel naprosto každý návštěvník s reálným zájmem nakoupit.

Tento průvodce vám ukáže, jak pomocí analytiky identifikovat přesná místa odchodu zákazníků. Zjistíte, jak díky cílenému průzkumu pochopit důvody jejich chování a jak efektivně opravit vstupní stránky, formuláře nebo přímo kroky u pokladny. Získáte tak plnou kontrolu nad procesy a přestanete přicházet o tržby.

Co je děravý prodejní funnel?

K děravému prodejnímu funnelu dochází, když zákazníci vstoupí do prodejního trychtýře e-shopu, ale odejdou dřív, než udělají zamýšlený další krok, ať už jde o zobrazení produktové stránky, přidání zboží do košíku, přechod k pokladně, přihlášení k odběru nebo opakovaný nákup.

Díry najdete tak, že porovnáte každou fázi funnelu s následující. Zkuste například porovnat celkovou návštěvnost se zobrazením konkrétních produktů, zobrazení produktů s přidáním do košíku, košíky s přechodem k pokladně, samotnou pokladnu s reálným nákupem a nákup s následnou komunikací.

Samotná vstupní stránka může vypadat naprosto v pořádku. Přesto představuje obrovský problém, pokud na ní poměr prokliků do další fáze nečekaně klesne. Pravidelným porovnáváním dat z jednotlivých kroků odhalíte skutečná místa tření. Díky tomu můžete optimalizovat nákupní proces a získávat ještě více zákazníků.

Běžné úniky v prodejním funnelu e-shopu

Děravé prodejní funnely mohou vznikat v jakékoli fázi. Chcete-li najít úniky, které ovlivňují vaše prodeje, snažte se izolovat každou fázi nebo každou nabídku, protože jen tak zjistíte, jak a kde zasáhnout. Kampaň, která posílá návštěvníky na nesprávnou vstupní stránku, například vyžaduje úpravu cílení nebo nabídky. Naopak matoucí proces u pokladny potřebuje úpravu designu, bez ohledu na to, odkud návštěvnost pochází.

V průzkumu společnosti Shopify z roku 2025* uvedlo 37 % majitelů e-shopů marketing jako svou největší výzvu v prvním roce podnikání. Získávání návštěvnosti a její přeměna v nákupy jsou dva odlišné problémy a pohled na prodejní funnel po jednotlivých fázích ukáže, který z nich může váš e-shop ovlivňovat. Tuto mapu fází použijte k rozhodnutí, kde se podívat nejdřív:

V prvním čtvrtletí roku 2026 byla průměrná míra konverze napříč vybranými e-commerce obory po celém světě 1,4 %, přičemž potraviny a nápoje i péče o pleť dosahovaly shodně 2,4 % a luxusní oděvy a doplňky 0,3 %. Podobné benchmarky použijte jako kontext a poté je porovnejte s daty vlastního e-shopu po jednotlivých fázích.

Špatné vyhledávání na webu může způsobit, že zákazník s jasným úmyslem nakoupit odpadne, protože nemůže najít, co hledá. Taylor Straley, viceprezident pro e-commerce ve společnosti DECKED, říká: „Léta jsme se snažili zavést funkci vyhledávání a zjistili jsme, že pro zákazníka to nebylo intuitivní ani přirozené. Něco do vyhledávání zadali a my je poslali na výpis produktů, což byl prostě příšerný nákupní zážitek. A tak jsme měli pocit, že žádné vyhledávání není lepší než toto.“ Případovou studii si můžete přečíst v angličtině.

Tým to vyřešil tak, že přehodnotil, jak spolu fungovaly vyhledávání v e-shopu a objevování produktů. Zavedení aplikace Shopify Search and Discovery pomohlo firmě DECKED zvýšit tržby o 4 %, a to jen díky lepší dostupnosti vyhledávání.

Opuštění košíku a opuštění pokladny jsou další dvě velké oblasti, kde prodejní funnel netěsní. Zde je několik čísel, která se k tomu vztahují:

• Podle statistik o opuštění košíku za rok 2026 od Baymard činí průměrná míra opuštění e-commerce nákupního košíku 70,22 %.
• Studie benchmarku UX pokladny za rok 2025 od Baymard rovněž zjistila, že 64 % stolních webů a 63 % mobilních webů mělo „průměrný“ nebo horší výkon UX pokladny a 62 % webů nedokázalo z nákupu bez registrace udělat nejvýraznější možnost.
• Průvodce digitálním maloobchodním zážitkem za rok 2026 od Contentsquare uvádí, že návštěvnost maloobchodních webů klesla mezi lety 2024 a 2025 o 2,6 %, zatímco konverze poklesly o 5,5 %. Stejná zpráva uvádí, že v roce 2025 tvořilo 77 % návštěvnosti maloobchodních webů mobilní zařízení.

Pracujte na zlepšení vlastního pokladního procesu, zejména na mobilních zařízeních, abyste ve svém e-shopu snížili míru odchodů. To vám umožní udržet zákazníky ve funnelu a zacelit netěsnosti.

Jak najít úniky v prodejním funnelu

Abyste našli úniky v prodejním funnelu, musíte nejprve pomocí analytiky zjistit, kde přesně uživatelé odpadají. Poté se můžete opřít o kvalitativní výzkum a odhalit hlavní důvod jejich odchodu.

Nástroj Google Analytics 4 vám pomůže sestavit detailní přehledy nákupní cesty. Využijte sekci Prozkoumání trychtýře pro vizualizaci kroků vedoucích k dokončení nákupu a zjistěte přesné místo odchodu uživatelů. Pomocí Průzkumu trasy s koncovým bodem si snadno projdete stránky navštívené těsně před konverzí. Získáte tak klíčové e-commerce metriky pro další rozhodování.

Provozovatelé e-shopů na platformě Shopify mohou navíc využít interní přehledy chování. Zjistíte z nich vývoj konverzí v čase, celkový výkon webu i chování zákazníků při vyhledávání. Pomocí vestavěné analytiky nejprve odhalíte samotné místo odchodu a následně prozkoumáte nákupní cestu podrobněji prostřednictvím GA4 nebo jiného podobného nástroje.

K nalezení úniku použijte tento krátký postup:

1. Definujte fáze funnelu.
2. Sestavte funnel v GA4 nebo Shopify Analytics.
3. Rozdělte odchody podle zařízení, zdroje a stránky.
4. Prozkoumejte největší odchod.
5. Otestujte pravděpodobnou příčinu.

Jakmile víte, kde k odchodům dochází, je snazší určit správnou opravu. Únik níže ve funnelu se obvykle vyplatí opravit jako první. Malé zvýšení míry konverze má na dně funnelu mnohem větší dopad než na jeho vrcholu, protože návštěvníci, kteří jsou v procesu tak daleko, už prokázali nákupní úmysl.

Jak provést kvantitativní výzkum

Kvantitativní výzkum exaktně ukazuje, co přesně se děje v prodejním funnelu. Při efektivní optimalizaci konverzního poměru (CRO) využijete tento výzkum k nalezení problematických stránek, konkrétních zařízení, zdrojů návštěvnosti nebo složitých formulářů. Identifikujte i kroky u pokladny s měřitelným únikem, a to ještě předtím, než začnete cokoli upravovat.

Podle průzkumu Shopify z roku 2025 sleduje méně než polovina majitelů e-shopů metriky, jako jsou ziskové marže, návštěvnost, AOV (průměrná hodnota objednávky) nebo samotná míra konverze. Bez stabilního přehledu o těchto číslech těžko poznáte, zda konkrétní úprava funnelu opravdu vylepšila, nebo šlo jen o nesouvisející výkyv v návštěvnosti.

Existují čtyři hlavní metody kvantitativního výzkumu, které vám pomohou pochopit chování vašich zákazníků. Patří mezi ně:

1. Technická analýza

Různé technické problémy dokážou způsobit měřitelné úniky v jakékoli fázi funnelu. Zvláště nebezpečné jsou chyby ovlivňující vyhledávání, dobu načítání e-shopu nebo přímo pokladnu. Vždy testujte na základě reálných dat z vlastního e-shopu namísto namátkového zkoušení všech prohlížečů a zařízení.

Optimalizace rychlosti stránky

Pokud testujete rychlost načítání stránek, použijte data z nástroje PageSpeed Insights a Core Web Vitals k nalezení a diagnostice pomalých stránek. Poté pomocí dat o zapojení a konverzích v GA4 určete, které stránky opravit přednostně.

Testování napříč prohlížeči a zařízeními

Pro optimalizaci podle zařízení použijte nástroj jako BrowserStack, který otestuje e-shop napříč prohlížeči a zařízeními, a spárujte jej s přehledem technických údajů v GA4 (Přehledy > Technologie > Technické údaje) k porovnání výkonu podle prohlížeče, kategorie zařízení, modelu zařízení a operačního systému. Porovnávejte v rámci stejné rodiny, například Android s Androidem nebo Chrome s Chromem, aby bylo porovnání spravedlivé.

K prosinci 2024 činily míry konverze e-shopů po celém světě 2,9 % na tabletech, 2,6 % na stolních počítačích, 2,3 % na mobilních telefonech a celkově 2,4 %. Porovnejte míru konverze svého e-shopu podle zařízení s těmito benchmarky, abyste získali představu o tom, jak si váš e-shop vede.

Optimalizace pro mobil

Nakupování přes telefon přináší zcela jiný uživatelský zážitek a vážou se na něj odlišné motivace. Web na mobilu zmenšený pouze přes responzivní design má obvykle mnohem horší výsledky než rozhraní primárně vytvořené pro komfortní ovládání palcem. Případová studie z portálu web.dev (2025) potvrzuje, že míra konverze na mobilní produktové stránce značky Ray-Ban vyskočila o neuvěřitelných 101,47 % a na počítači o 156,16 % hned po nasazení předběžného vykreslování s využitím Speculation Rules API. Současně se míra opuštění propadla o 13,25 % na mobilu a o 13,18 % na počítači. Mobilní nakupování a optimalizace tedy jednoznačně fungují.

2. Hloubkový pohled do analytiky

Pokud používáte Shopify Analytics, vestavěné přehledy a dashboardy máte k dispozici ve svém administračním rozhraní Shopify. Než se na data plně spolehnete při rozhodování, zkontrolujte případné nesrovnalosti a chyby ve sledování. Ten samý postup zopakujte u GA4, čímž si zajistíte maximální přesnost čísel.

Vaše analytika může být klíčovou součástí při zkoumání běžných míst úniku. Pomocí těchto tipů proveďte hloubkový pohled do analytiky a odhalte potenciální úniky ve funnelu.

Začněte otázkou nebo problémem

Nezačínejte svou analýzu se závěrem, kterému už věříte, ještě než budete mít šanci svou hypotézu potvrdit nebo vyvrátit. Když do analýzy dat vstupujete s předem vytvořenými domněnkami, snadno najdete něco, co je bezpečně podpoří.

Místo toho si položte otázku, která vám pomůže najít odpověď, kterou hledáte. Pokud si například myslíte, že je proces u pokladny příliš dlouhý a zbytečně brzdí tržby, zeptejte se jednoduše: „Kolik reálných kroků musí zákazník udělat, aby dokončil nákup?“

Uspořádejte si stránky, abyste věděli, kterou opravit jako první

Stránky s vysokou návštěvností a nízkou konverzí (například starý blogový příspěvek) nebo stránky s nízkou návštěvností a vysokou konverzí (stránka online pokladny) nabízejí nejvyšší návratnost vynaloženého času, protože malé zlepšení tam posune více návštěvníků.

Řešte nefunkční odkazy a chybné stránky

Nefunkční odkazy v podobě erroru 404 jsou špatné jak pro uživatelský zážitek, tak pro optimalizaci pro vyhledávače (SEO). V GA4 použijte Přehledy > Zapojení > Stránky a obrazovky k procházení cest a názvů stránek a sestavte Průzkum trasy nebo filtrujte podle názvu či cesty stránky 404, abyste prozkoumali návštěvnost nefunkčních stránek. Adresy smazaného zboží nahraďte přesměrováním (status 301) na novější alternativy a u ostatních najděte příčinu jejich selhání.

Věnujte pozornost datům z interního vyhledávání

Data z interního vyhledávání vám prozradí, co se zákazníci snaží najít, takže si můžete ověřit, zda na vašem webu funguje objevování produktů. Existují dva způsoby, jak je zjistit:

• V GA4 použijte sledování vyhledávání na webu v rámci vylepšeného měření a dimenzi vyhledávaného výrazu.
• Analytika e-shopu na Shopify naproti tomu nabízí kompletní reporty míry prokliku, konverzí i procenta přidání zboží do košíku přímo přes vyhledávací pole.

Zákazníci e-shopů logicky očekávají rychlé a pohodlné objevování zboží bez ohledu na velikost katalogu. Stan Dabic, generální ředitel společnosti Russell Hendrix, komentuje přechod na platformu Shopify (případovou studii si můžete přečíst v angličtině): „Zpětná vazba je naprosto pozitivní. Naši zákazníci jsou zvyklí na weby, které odpovídají tomu, co jako spotřebitelé dostávají, pokud jde o pohodlí, snadnost a rychlost, a přesně to nabízíme.“

Využívejte zákaznická data

Segmentujte posbíraná zákaznická data podle zařízení, zdroje návštěvnosti nebo typu uživatele a odhalte skryté vzorce. Odcházejí vám lidé z konkrétní reklamní kampaně rovnou u napůl vyplněného formuláře? Možná je reklama prostě zavádějící, případně daný dotazník zbytečně složitý. Pro absolutní spolehlivost udržujte veškeré zákaznické štítky, záznamy i stavy navazujících e-mailů trvale přesné.

3. Analytika formulářů

Tření u registračních či objednávkových formulářů se projevuje celou řadou nepříjemných problémů. Zákazníci opouštějí nevyplněná pole, narážejí na opakované chyby při ověřování, zdlouhavě váhají nebo je odradí zbytečně povinné kolonky. Výsledkem je logicky rapidní pokles odeslaných dat. Přehled analytiky formulářů by vám měl jasně ukázat, ve kterém bodě uživatelé proces vzdávají a která konkrétní pole generují nejvíce chyb.

Nástroj Shopify Forms pokrývá registrační formuláře i prvky pro sběr kontaktů vytvořené přímo v systému Shopify. Poskytne vám přesná čísla o počtu zobrazení, odeslání i celkové míře dokončení. Sledování míry dokončení využijete zejména k včasné identifikaci úniků ještě předtím, než na web přidáte další pole nebo rušivá vyskakovací okna.

Pokud nativní metriky Shopify nestačí, mohou majitelé e-shopů sáhnout po externím nástroji Zuko. Ten umožňuje detailně zkoumat chování na úrovni jednotlivých polí, opuštění podle konkrétních kroků a hloubkově analyzovat vzniklé chyby.

Rámec EAS od organizace Nielsen Norman Group doporučuje snížit celkovou náročnost formuláře velmi jednoduchým způsobem. Zcela odstraňte zbytečné otázky, automatizujte vše, co systém zvládne vyplnit sám bez námahy uživatele, a zjednodušte zbývající kolonky. Často se stává, že u určitého kroku potřebujete sbírat pouze jednu informaci. To platí primárně pro e-mail marketing, kde vám k úspěchu bohatě postačí samotná e-mailová adresa.
Sam Sisca, viceprezidentka pro maloobchod ve společnosti Little Words Project (případovou studii si můžete přečíst v angličtině), k tomu dodává: „Tím, že získáme e-maily do našeho ekosystému, lidé už nenakupují pouze v naší kamenné prodejně. Začnou nakupovat i online a užívají si propojený nákupní zážitek.” Získáte tak naprosto ideální prostor pro omnichannel marketing.

4. Teplotní mapy

Teplotní mapy vizuálně znázorňují, kde jsou hodnoty reprezentovány barvami. Většina nástrojů používá teplé barvy (červená, oranžová, žlutá) pro vysoké hodnoty a studené barvy (modrá, zelená) pro nízké hodnoty.

Tyto takzvané heatmapy pomáhají majitelům e-shopů a firemních webů zjistit, jak se uživatelé při návštěvě chovají. Horká místa ukazují, kam lidé nejčastěji klikají nebo kde scrollují, což majitelům firem pomáhá určit, která tlačítka nebo odkazy je potřeba zvýraznit.

Teplotní mapy mohou být také skvělým způsobem, jak zjistit, proč se někomu nedaří konvertovat na matoucím webu nebo na webu, na kterém se špatně naviguje. Při optimalizaci míry konverze se používají dva hlavní typy teplotních map:

• Mapy kliknutí: Tyto mapy ukazují, kam lidé na vašem webu klikají. Nejlépe se hodí k identifikaci míst na webu, o kterých si návštěvníci myslí, že odkazují jinam, aby se z nich mohly stát skutečné odkazy.
• Mapy scrollování: Tyto mapy ukazují, kde lidé na webu přestávají scrollovat. Mohou pomoci určit priority obsahu stránky tak, aby se nejdůležitější obsah přesunul nahoru, ještě než lidé přestanou scrollovat.

Jak provést kvalitativní výzkum

Kvalitativní výzkum vysvětluje, proč se vaše čísla změnila. Použijte jej hned poté, co analytika odhalí únik, zejména když zákazníci opouštějí produktovou stránku, formulář, košík, krok u pokladny nebo tok po nákupu.

Zpětná vazba od zákazníků, rozhovory, dotazníky, uživatelské testy a záznamy relací vám mohou pomoci zjistit, proč zákazníci odcházejí, poté co pomocí analytiky určíte, kde odcházejí.

1. Dotazníky na webu

Existují dva hlavní typy dotazníků na webu:

• Výstupní dotazníky: Ty se aktivují, když návštěvník projeví úmysl odejít, například když přesune myš mimo web do lišty prohlížeče. Tento typ dotazníku vám dává šanci získat zpětnou vazbu, než návštěvník odejde.
• Dotazníky na stránce: Ty se aktivují, když návštěvník přistane na stránce, buď okamžitě, nebo po uplynutí stanovené doby. Je to příležitost získat zpětnou vazbu od návštěvníků, kteří stále procházejí web.

Abyste získali co nejvíce informací, pokládejte v těchto dotaznících otevřené otázky, které umožňují vysvětlení místo číselného hodnocení, ze kterého toho moc nevyčtete. Počítejte ovšem s tím, že velká část návštěvníků tento dotazník pravděpodobně ignoruje a nebudete tak mít nikdy všechna data, ale to je v pořádku. Mezi otevřené otázky, které stojí za vyzkoušení, patří:

• Jaký byl účel vaší návštěvy našeho webu?
• Našli jste to, co jste hledali?
• Pokud ne, proč?
• Brání vám něco?
• Máte nezodpovězené otázky?

Nejvyšší míru dokončení mají mikrodotazníky s jednou nebo maximálně dvěma otázkami. Snažte se proto začlenit pouze jedinou otevřenou otázku nebo jednoduchou volbu ano či ne s následnou prosbou o krátké vysvětlení. Získané odpovědi následně využijte k úpravě obsahu. Váš popis produktu i texty na vstupních stránkách musí naprosto přesně odpovídat jazyku vašich zákazníků.

2. Rozhovory se zákazníky

Nábor těch správných účastníků vám zajistí vysoce relevantní odpovědi. Hledejte nedávné kupující, věrné zákazníky i lidi, kteří u vás nakupovat přestali. Jen tak pochopíte celý rozsah nákupní zkušenosti. Zeptejte se nedávných zákazníků na jejich hlavní obavy před nákupem. Zjistěte od vracejících se nakupujících, co přesně jim usnadnilo jejich druhou objednávku. U ztracených klientů naopak pátrejte po okamžiku, kdy vaše služby přestaly splňovat jejich požadavky.

Otázky udržujte krátké a otevřené. Vyhněte se kognitivním zkreslením a nepodsouvejte lidem vlastní domněnky o jejich potřebách. Ptejte se jich primárně na jejich bolesti ještě předtím, než začnete řešit přínos vašeho e-shopu. Během rozhovoru si dělejte poznámky a celou schůzku si nahrávejte pro pozdější přepis. Při nahrávání a uchovávání záznamů vždy dbejte na dodržování pravidel GDPR a předem si vyžádejte souhlas se zpracováním údajů. Při osobním setkání si přiberte kolegu na pomoc s dokumentací. Vy se tak můžete plně soustředit na plynulou konverzaci. 

3. Zákaznické dotazníky

Zákaznické dotazníky, na rozdíl od jediné otázky v dotazníku na webu, umožňují položit více otázek. Tento typ dotazníku je nejúspěšnější, když se zaměřuje na:

• Definování toho, kdo je zákazník
• Definování toho, jaké problémy může mít před nákupem a po něm
• Definování toho, jaké měl před nákupem obavy
• Identifikaci slov a frází, kterými popisuje e-shop a produkty

Dotazník rozešlete nedávným prvonakupujícím, kteří s e-shopem dříve neměli žádný vztah. Jako pravidlo platí, že počkáte, dokud nebudete mít dostatek odpovědí, abyste mohli vidět stabilní vzorce. Pomocí kalkulačky velikosti vzorku zjistíte, kolik lidí tvoří přiměřenou reprezentaci vaší zákaznické základny.

Mezi otázky, které stojí za zvážení začlenit do dotazníku, patří:

1. Kdo jste?
2. K čemu tento produkt používáte?
3. Jaký problém vám řeší?
4. Co se vám na produktu líbí nejvíce?
5. Zvažovali jste nějaké alternativy?
6. Proč jste zvolili tento produkt před konkurencí?
7. Co bylo tou jednou věcí, kvůli které jste málem nenakoupili?
8. Jaká byla vaše největší obava nebo váhání ohledně nákupu v tomto e-shopu?

Odpovědi z dotazníku použijte k porovnání vyjádřeného váhání s měřitelnými odchylkami. Pokud mnoho respondentů zmiňuje poplatky za dopravu jako překážku, porovnejte tuto zpětnou vazbu s opuštěním pokladny a odchody v kroku s dopravou.

4. Uživatelské testování

Během uživatelského testování sledujete reálné lidi, kteří se snaží plnit úkoly na webu e-shopu, přičemž nahlas komentují své pocity a myšlenky. Nielsen Norman Group tuto metodu přemýšlení nahlas definuje jako žádost, aby uživatelé plnili reprezentativní úkoly a přitom verbalizovali své myšlenky, když se pohybují rozhraním.

Chcete-li uživatelské testování provést sami, zadejte účastníkům alespoň tři úkoly:

• Obecný úkol: Například: „Najděte produkt, který se vám líbí a jehož koupi byste zvažovali.“
• Konkrétní úkol: Například: „Najděte konkrétní produkt v daném cenovém rozpětí a přidejte jej do košíku.“
• Dokončení trychtýře: Například: „Kupte něco, co byste si chtěli koupit.“

Při auditu prodejního funnelu chytře přiřaďte testované úkoly k podezřelému místu úniku. Může jít o obyčejné nalezení produktu podle kategorie, použití vyhledávání k objevení konkrétní položky, vložení do košíku, volbu doručení nebo úspěšné dokončení objednávky až k samotné platbě.

5. Záznamy relací

Záznamy relací odhalují skutečný pohyb návštěvníků v e-shopu bez jakéhokoli zkreslujícího komentáře. Zachycují naprosto reálné chování zákazníků v praxi. Pečlivě sledujte chvíle, kdy lidé zaváhají, zmateně se ztratí nebo nákup rovnou vzdají a odejdou.

Věnujte maximální pozornost opakujícím se vzorcům na konkrétních stránkách. Zákazníci tam zjevně o něco opakovaně zakopávají. Poznámky k záznamům si vždy označte štítky podle aktuální fáze funnelu. Mnohem snadněji tak odhalíte chyby při objevování zboží, na produktové stránce, v košíku, u pokladny, při tvorbě účtu nebo při opětovném oslovení.

Omezte úniky ve svém prodejním funnelu

Jakmile slabá místa úspěšně identifikujete, musíte jako první opravit ta nejblíže reálným tržbám. Zaměřte se proto rovnou na samotné dno vašeho prodejního funnelu. Jakýkoli problém u pokladny musíte vyřešit mnohem dříve než slabou návštěvnost na samém začátku nákupního procesu. Zákazník ve spodní fázi už totiž jasně prokázal úmysl nakoupit. Pro bezproblémový start využijte tento kontrolní seznam:

• Identifikujte největší odchod: Podívejte se, kde se potenciální zákazníci vzdávají. Tyto problémy chcete opravit jako první, protože pravděpodobně způsobují některé z největších ztrát tržeb.
• Ověřte, proč k tomu dochází: Pomocí kvalitativních metod přesně určete, co se děje a proč mají zákazníci v určitém bodě prodejního funnelu problémy.
• Upřednostněte opravy ve spodní části funnelu: Problémy ve spodní části způsobují největší ztráty. Jde o lidi, kteří prokázali nákupní úmysl. Upřednostněte tedy tyto opravy, než se posunete výše.
• Testujte vždy pouze jednu změnu: Jedině tak můžete ověřit, zda ta oprava měla rozhodující vliv, nebo zda musíte provést další úpravy.
• Sledujte výsledky: Vraťte se do své analytiky, sledujte výsledky a zjistěte, zda došlo ke zlepšení míry konverze. Pokud ne, otestujte další změnu nebo přejděte k jiné opravě.

Opravy samotné pokladny musí vždy vycházet z překážek nejčastěji zmiňovaných uživateli. V roce 2025 institut Baymard zjistil, že celých 39 % amerických spotřebitelů opustilo online nákup během platby kvůli nečekaným dodatečným nákladům v podobě skrytých poplatků či daní. Pomalé doručení odradilo 21 % lidí. Dalších 19 % odešlo kvůli nucenému vytvoření uživatelského účtu a chybějící volbě pro nákup bez registrace. Zbylých 18 % pak označilo proces pokladny za příliš dlouhý nebo zbytečně komplikovaný.

Pokud objevíte úniky ve fázi pokladny, můžete na platformě Shopify snadno zkontrolovat nedokončené objednávky a přímo v administraci nastavit automatické e-maily pro jejich obnovu. V případě ztrát po nákupu vám pomůže ucelená e-mail marketing strategie. Nástroj Shopify Messaging vám následně ukáže detailní aktivitu doručení, míru otevření, prokliky, přidání do košíku i konečné objednávky z vašich kampaní.