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    怎么減少購物車棄車率

    靈靈1個月前75瀏覽量

    你為什么放棄下單?原因有很多。有的人干脆不買,是因為實在沒有精力搞清楚復雜的優惠規則;有些人在最后一刻對自己的沖動消費三思而后行,所以猶豫不決;有些人甚至因為時差而錯過了訂單時間。

    你為什么放棄下單?原因有很多。有的人干脆不買,是因為實在沒有精力搞清楚復雜的優惠規則;有些人在最后一刻對自己的沖動消費三思而后行,所以猶豫不決;有些人甚至因為時差而錯過了訂單時間。

    這些“放棄購物車”的行為,顯然是不愿意被電商平臺看到的,因為這意味著在此之前,所有促進你轉型的努力都是徒勞的。于是,一個專門的指標誕生了,用來衡量這些“放棄購物車”的行為,這個指標被稱為“購物車的放棄率”。

    購物車放棄率是指被丟棄的購物車數量與購物車總數或完成的交易數量之比。放棄率專指網的虛擬購物車。雖然消費者很少放棄自己想在實體店買的東西,但是放棄虛擬購物車里的商品是很常見的。典型的網上零售商的購物車廢棄率高達60%到80%。

    如何降低「購物車棄車率」?如何識別哪些因素和鏈接導致用戶放棄購物車,從而改善這些鏈接?

    有一種在電子商務行業廣泛使用的實用有效的方法,通過數據分析,即—— 點擊流分析,幫助公司降低棄用率。

    點擊流反應的是用戶行為和體驗

    提高用戶體驗和滿意度是實現在線業務成功的重要環節。有許多分析方法和專業受眾研究旨在幫助改善電子商務企業和消費者之間的相關性。希望網上展示的商品和信息能吸引消費者下單。相關性越高,越容易導致用戶的最終轉化。

    電子商務網站的訪問者經常沉浸在我們所說的“虛擬櫥窗購物”模式中,這個過程包括對商品的進一步廣泛探索,通過點擊產品進行詳細查看,以及比較不同的產品和價格。在許多情況下,雖然用戶可能花30分鐘瀏覽網站上的產品,但實際上只有少數用戶進行購買轉換。

    人們通常習慣于將瀏覽過的產品添加到購物車中,但最終他們什么也沒買就離開了網站。表格分析平臺Formisimo的報告顯示,周六和周日通常是一周內購物車遺棄率最高的兩天。這兩天購物車的廢棄率幾乎高達90%。

    視覺網站優化平臺VWO在2014年對美國1000名消費者進行的一項電子商務調查揭示了消費者放棄購物車的幾個原因。第二個原因是用戶在結賬前必須在網站上創建一個在線賬戶。這被很多用戶認為是一種捆綁強迫行為,導致他們選擇放棄購買。

    根據Baymard研究所進行的一項關于結賬難易程度的研究統計,復雜的結賬流程占用戶放棄結賬原因的12%。因此,為了給客戶提供便捷、無障礙、省心的電子商務體驗,電子商務平臺必須保證用戶在結賬過程中有順暢、便捷的體驗。此外,一些個性化的優惠和相關產品推薦也是鼓勵游客完成購買的重要因素。

    點擊流分析具體可以分析什么?

    為了保證電商網站在轉化率和銷量上有穩定的增長,電商品牌可以利用點擊流分析來實現這個目標。點擊流分析的解決方案可以廣泛應用于不同規模的電子商務業務,運營成本不高。營銷專家和數據分析師只需查看網站的點擊流數據、客戶的歷史購買數據和產品數據。

    點擊流分析可以為電子商務公司提供許多有價值的見解,比如花在不同產品頁面上的時間、頁面跳轉率等重要指標。通過這個,電商可以知道“客戶瀏覽什么不同的產品”和“客戶最常搜索的產品類別”。

    通過查看客戶的歷史購買數據,電子商務分析師還可以評估客戶的購買偏好、可接受的價格范圍和不感興趣的購買動機。這些數據可以為電子商務公司提供關于客戶偏好的重要見解,具體的產品數據也可以告訴分析師哪些產品受歡迎,哪些受歡迎。

    點擊流分析還可以探索價格和產品評級的變化趨勢將如何影響網站訪問者的購買決策。一個簡單的甲乙測試方案可以幫助電子商務公司從點擊流分析中獲得有價值的見解。

    點擊流數據還可以結合其他電子商務分析因素(如開頭提到的放棄購物車)進行更全面有效的深入分析,找出用戶流失的原因。

    個性化推薦助力電商銷售

    在深入分析客戶的網購數據和產品數據后,推廣電商銷售策略的下一步是分析點擊流如前所述,分析師可以找到訪問者所訪問的產品以及這些產品所處的價格區間。例如,數據可能顯示,一名游客搜索價格在90美元至130美元之間的高級定制服裝。對比歷史數據可以發現,這個客戶經常在100美元左右購買高級時裝。

    借助市場上的一些分析工具,電子商務分析師可以基于客戶ID將客戶行為數據與產品數據庫關聯起來,然后根據客戶訪問的行為特征構建定制的客戶細分。由于分析角度不同,可以根據各種規則對客戶進行分類,如流失用戶和保留用戶、新用戶和舊用戶、單次購買用戶和二次購買用戶。分析不同客戶對產品的不同偏好,識別哪些產品更符合用戶的期望,然后為他們做出個性化的推薦。

    因此,當客戶訪問電子商務網站時,電子商務分析師可以根據對方的客戶標識進行實時點擊流分析,并基于歷史購買數據和以前的點擊數據向客戶顯示其他相關產品的列表。需要注意的是,細分是用來比較的,比較是反映差異,然后進行調整和優化。細分的最終目的是指導運營決策,這是數據分析的價值體現。因此,在做客戶細分之前,有必要明確業務需求,確定點擊流分析的目的。

    實時點擊率和歷史數據的戰略結合,可以幫助電商網站進行二次營銷或交叉銷售,快速提高轉化率。零售商店結合點擊流分析和歷史數據,可以了解現有客戶如何相互購買產品,從而了解客戶的各種需求。所以電商可以交叉銷售,把B產品賣給正在瀏覽或者已經購買了A產品的客戶,幫助電商網站為客戶做個性化推薦,減少購物車的廢棄,從而促進銷售。

    綜上所述,深入分析點擊流數據和客戶瀏覽習慣,不僅可以通過交叉銷售和向上銷售提高轉化率,還可以實現其他業務成果。電子商務可以利用這些見解來優化數字營銷支出和消費者旅程的每一個環節,提升整體網上購物體驗。

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