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數據分析提升電子商務轉化率

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-04-10 07:27:54  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:22

消費者網上購物的平均時間,拿去年的6月跟今年的6月比較,從20分鐘減少到了17分鐘。另一方面,客戶停留在網站上的時間減少的同時,多數電商的轉化率只有0.5%左右。

在注意力越來越分散的今天,99.5%的客戶是流失掉的,電商要如何去了解這群客戶的購物行為特征,并且使之轉化為訂單量。

困境:客戶停留時間在減少

時間是一個很稀缺的資源

對于電商來講,人均瀏覽網頁的時間,就是正在變得稀缺的競爭資源。

數據分析提升電商轉化率

從圖二可以發現,每天覆蓋的人數,購物網站(包括淘寶)的流量增長是68%,但是人均當天在線瀏覽的時間(在電商這邊)減少了16%。網上購物的時間,拿上一年的6月跟今年的6月比較,則從20分鐘減少到了17分鐘。

數據分析提升電商轉化率

我們細致地看一下各家網站(見圖三)會發現同樣的情況:京東、卓越、當當、凡客、夢芭莎,這幾家代表性的B2C中,我們發現大部分流量是增長的,但 是如果我們看一下這些網站人均的當日瀏覽時間,京東上一年是10分鐘左右,今年則只有8分鐘左右。那么,這是由于現在的網站找東西更有效,所以瀏覽網站的 時間更少一點,還是其他原因?

其實,我們可以用其他的數據挖掘一下,到底是網站的有效性小了,還是總的時間少了?我覺得其中一個很重要的東西是每個網站在爭取一個顧客進來以后,它在8分鐘里做了哪些事情。

電商的眼球經濟只有17分鐘,這是總的平均數,也即平均每個網民在電子商務網站會停留17分鐘。淘寶商城、京東商城,如果我們真的把它們瀏覽的時間拿走的話,你會發現其他的網站所拿到的流量就會很小。

數據分析提升電商轉化率

而用戶停留在網站上的有效購物時間減少的同時,電商的轉化率卻普遍不是很高。

從訪問到購物車,平均來講,100個人進來,只有4.5個人把東西放到購物車,有96個人不會把東西放到購物車,那這96個人干嗎呢?

另外,我們可以看到,京東商城下單到在線支付的百分比是29.4%,凡客誠品是29%,一號店是8.3%。

數據分析提升電商轉化率

追尋流失客戶購物行為特征

數據分析提升電商轉化率

先讓我們看一下圖五的數據。

圖五這個數據藍色部分顯示的35%,是指只有35%的人是今天來、今天買的;65%的人是以前來、今天才買的。這里的65%說的是新客戶,不是老客 戶,新客戶今天來到這個網站,今天就買了。從下往上第二格紅色,是昨天來、今天買的客戶;綠色的是2-6天前來的、今天才買的客戶;最高的那個橙色是21 天之前來的、今天買的顧客。當然,這個數據,每個行業都有差別,不完全一樣。

從數據我們可以發現,客戶從訪問頁面到最終付款,所用的時間是不一樣的。有的用戶是第一天下單,隔了一個星期才付款。尤其是一些非標準、無品牌的產品,消費者比價情況普遍,導致從訪問到下單購買時間更長。(我為此訪談過部分國內電商,數據基本一致但百分比不一樣。)

所以,電商業者會發現,當天來到網站的人不能完全用漏斗(圖六)來看,因為他來之前壓根就沒想買你的東西,他只是過來看一下這個產品便宜還是貴。面對這樣的顧客,你就更需要知道他們到了網站之后做了什么事情。

數據分析提升電商轉化率

首先,網站可以問,客戶在下單之前瀏覽過哪些頁面和產品,他的瀏覽歷史非常重要。

其次,要了解清楚,正在網站上瀏覽的客戶,哪些是明確要來買東西的,哪些只是隨便來逛逛的,以及他們從什么入口進入;

第三,沒有購買的用戶,到底看了多少產品頁,多少放進購物車沒有付款,多少是一個產品頁都沒有看的;

第四,多少客戶把產品放進購物車隔天才付款的。

此外,非常重要的是,客戶登錄網站首頁之后,除了有40%的彈出率之外,剩下60%的用戶分別是從搜索、分類購物和引導購物等渠道進入,作為電商來講,應該了解他們從哪個渠道進入到產品頁面、三個渠道進入之后付款的比例分別是多少,從中找出問題所在。

數據分析提升電商轉化率

這一思路與網站整體的架構相關,目前國內關注還比較少,但是先可以嘗試用這個思路去看存在的問題。

最后,最想告訴讀者的是,用這些簡單的方法,就能知道沒有付款的消費者的購物行為,只有了解他們的購物行為特征,才可以讓這溜走的99.5%的用戶產生付款,從而提升網站轉化率。

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