电子商务网站可以这样优化

这是最近被问过最多的一个问题,很有必要整理成一篇文章来分享。本文讨论的是新接手一个电商网站,不是接手一个新电商网站。因此,网站默认为已运营一段时间,有历史数据可供参考。

我一直主张基于数据分析的网站优化,特别是电商网站。同时,做事的时候,可以再加上一点点直觉。直觉是什么?直觉是一个人的学识再加上经验累积出来的判断力。所以有时要敢于相信直觉!(这是《读心神探》里的姚sir(林保怡)对直觉的总结,很有道理。)

既然是优化电商网站,我们第一个就要从电商网站最基本的流程和功能入手:下单付款。

电商网站的下单付款流程必须遵循2个基本原则:简单、灵活。

简单指:从进入购物车->确认商品->填写收货地址->付款,内容填写要从简,几个步骤要最简化,能3个步骤实现就不要做成4步,因为每多一步,将会流失一部分用户。

灵活指:是2点:其1要灵活对用户,对于非注册也可直接购物;其2要付款方式灵活,可支持多种付款方式,如支付宝、网银、财务通等。多一份选择,可能就少流失一些订单。

对于下单付款这一基本流程,可以通过数据有效监测效果,并完成优化。最典型的数据模型就是漏斗。

电商网站可以这样优化1

购物下单付款流程是我们开始优化一个电商网站前,需要观察的第一个数据项和流程功能。

第二个要观察的是什么功能和数据呢?是站内搜索功能。

用户都是喜欢偷懒的,如果你的网站操作效率很低,就会令用户烦躁,进而导致不好的体验,甚至出现坏口碑。站内搜索功能就是用户偷懒的首选工具。

对于进入电商网站的用户,我们粗略的将其分为两类:目的明确型和盲目闲逛型。

站内搜索模块就是为第一类用户而生。搜索结果是否准确、是否全面,直接决定了用户是否停留及选购下单。因此,你需要仔细测试站内搜索功能是否好用,比如搜索“LV”,是否搜索结果中显示了全部的LV商品,如果同时也显示了Calvin等等的商品,你就要尽快优化了。

除此之外,通过分析站内搜索数据,观察关键词搜索榜单,也将有助于你对用户心理有明确的把握,从而完成对网站结构、促销活动、以及商品等内容的优化。

完成了对站内搜索功能的数据监测和测试优化,接下来要进行第三项优化:网站导航。

网站导航主要面向的用户群是第二类盲目闲逛型。这类用户一般来说没有太明确的购物意向,最多有个大概方向,比如想买个背包或者靴子。这类用户的浏览轨迹一般是这样的:逛逛网站上的促销活动,看是否有中意的商品,如果有,下单,如果没有,则会转向网站导航,进入各个感兴趣的分类频道页面(比如箱包频道),耐心浏览。通过对同事、朋友和家人的观察,我发现女性的购物耐心是无与伦比的,不仅仅体现在商场中,网购时也是一样的。

通过观察网站的历史数据,可以发现用户最关注的商品分类哪些,这些就是需要重点加强的。

第四个关注点,我们转移到电子商务最核心的问题:商品。

通过分析网站流量数据和商品销售数据,我们能够知道本来或许没有察觉到的商品的一些特别属性。具体的做法是,把商品按照两个维度——商品被关注量(通过网站分析工具就能轻松获得)和商品的销售转化情况(即销量和关注量的比值,通过电子商务后台和网站分析工具能算出)进行细分。简单的计算之后,我们就可以得到一个下面的图:

电商网站可以这样优化2

对于右上象限——高销售转化和高关注度的商品,当然,保持现状即可,甚至适当给它们来点儿促销,以进一步刺激销售。

对于右下象限——关注度不足,但是销售转化却好的商品,显然是一些潜在的盈利增长点。有了这个情况,你可以立即着手做两件事情:1. 立即研究它们为什么能有如此好的转化,是不是因为一些没有关注到的因素起到了作用——大家都知道这种情况是经常发生的;2. 立即给这些低关注度的商品更多的曝光机会,使他们能够升高关注度,进入明星产品(右上象限)之列。

对于左上象限——关注度高但销售转化不佳的商品,显然说明存在交易促成动力不足的问题,产品经理应该立即着手研究如何促成销售的转化——是购物车的问题,还是支付不方便,还是竞争对手的价格更具吸引力,还是促销优惠不够?等等等等。这个象限和前面那个象限(右下象限)一样,都是能大有作为的地方。

最后的这个左下角象限——是大家都不喜欢的,既没有人关注,销售情况也不理想。那么,看看有没有机会增加曝光,或者来点儿促销?要么,少进点儿货吧。如果是撇脂型的商品,就让它呆哪儿也无妨。

说了用户体验、购物流程,以及商品优化,再说最后一项:促销活动。

亚马逊基于数据分析的智能化推荐,咱们做不了,在中国做电商,还是要倚赖促销活动的刺激。所以,就要细心分析以往促销活动的各项数据,如活动页面浏览量、成单量、对整站的间接促进等,可以做一个详细的对比分析表,相信数据,一定能反映出一个趋势,告诉你什么样的活动最吸引人,效果最佳。得出结论,放手去做就好了。

赞 (0)

评论 0

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址