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  • 【 設計理論】數據分析提升電商轉化率




    數據分析提升電商轉化率

    這一次的教學是屬於設計理論領域中的設計理論的相關教學。

    文章出處是來自未知的設計理論類文章,寫教學的作者是情非得已,感謝情非得已提供設計理論的實作教學。

    教學大綱:

    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。


    設計理論教學開始

    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徵,並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

    對於電商來講,人均瀏覽網頁的時間,就是正在變得稀缺的競爭資源。

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    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。

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    數據分析提升電商轉化率

    我們細緻地看一下各家網站(見圖三)會發現同樣的情況:京東、卓越、噹噹、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。那麼,這是由於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後,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。

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    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個人幹嗎呢?

    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%。

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    數據分析提升電商轉化率

    追尋流失客戶購物行為特徵

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    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。這裡的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後做了什麼事情。

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    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,以及他們從什麼入口進入;

    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後,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、三個渠道進入之後付款的比例分別是多少,從中找出問題所在。

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    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。

    最後,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徵,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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