這是最近被問過最多的一個問題,很有必要整理成一篇文章來分享。本文討論的是新接手一個電商網站,不是接手一個新電商網站。因此,網站預設為已運營一段時間,有曆史資料可供參考。
我一直主張基於資料分析的網站最佳化,特別是電商網站。同時,做事的時候,可以再加上一點點直覺。直覺是什嗎?直覺是一個人的學識再加上經驗累積出來的判斷力。所以有時要敢於相信直覺!(這是《讀心神探》裡的姚sir(林保怡)對直覺的總結,很有道理。)
既然是最佳化電商網站,我們第一個就要從電商網站最基本的流程和功能入手:下單付款。
電商網站的下單付款流程必須遵循2個基本原則:簡單、靈活。
簡單指的是從進入購物車->確認商品->填寫收貨地址->付款,內容填寫要從簡,幾個步驟要最簡化,能3個步驟實現就不要做成4步,因為每多一步,將會流失一部分使用者。
靈活指的是2點:其1要靈活對使用者,對於非註冊也可直接購物;其2要付款條件靈活,可支援多種付款條件,如支付寶、網銀、財務通等。多一份選擇,可能就少流失一些訂單。
對於下單付款這一基本流程,可以通過資料有效監測效果,並完成最佳化。最典型的資料模型就是漏鬥。
購物下單付款流程是我們開始最佳化一個電商網站前,需要觀察的第一個資料項目和流程功能。
第二個要觀察的是什麼功能和資料呢?是站內搜尋功能。
使用者都是喜歡偷懶的,如果你的網站操作效率很低,就會令使用者煩躁,進而導致不好的體驗,甚至出現壞口碑。站內搜尋功能就是使用者偷懶的首選工具。
對於進入電商網站的使用者,我們粗略的將其分為兩類:目的明確型和盲目閑逛型。
站內搜尋模組就是為第一類使用者而生。搜尋結果是否準確、是否全面,直接決定了使用者是否停留及選購下單。因此,你需要仔細測試站內搜尋功能是否好用,比如搜尋“LV”,是否搜尋結果中顯示了全部的LV商品,如果同時也顯示了Calvin等等的商品,你就要儘快最佳化了。
除此之外,通過分析站內搜尋資料,觀察關鍵詞搜尋榜單,也將有助於你對使用者心理有明確的把握,從而完成對網站結構、促銷活動、以及商品等內容的最佳化。
完成了對站內搜尋功能的資料監測和測試最佳化,接下來要進行第三項最佳化:網站導航。
網站導航主要面向的使用者群是第二類盲目閑逛型。這類使用者一般來說沒有太明確的購物意向,最多有個大概方向,比如想買個背包或者靴子。這類使用者的瀏覽軌跡一般是這樣的:逛逛網站上的促銷活動,看是否有中意的商品,如果有,下單,如果沒有,則會轉向網站導航,進入各個感興趣的分類頻道頁面(比如箱包頻道),耐心瀏覽。通過對同事、朋友和家人的觀察,我發現女性的購物耐心是無與倫比的,不僅僅體現在商場中,網購時也是一樣的。
通過觀察網站的曆史資料,可以發現使用者最關注的商品分類哪些,這些就是需要重點加強的。
第四個關注點,我們轉移到電子商務最核心的問題:商品。
(以下部分內容來自宋星的網站分析在中國,借用一下,呵呵)
通過分析網站流量資料和商品銷售資料,我們能夠知道本來或許沒有察覺到的商品的一些特別屬性。具體的做法是,把商品按照兩個維度——商品被關注量(通過網站分析工具就能輕鬆獲得)和商品的銷售轉化情況(即銷量和關注量的比值,通過電子商務後台和網站分析工具能算出)進行細分。簡單的計算之後,我們就可以得到一個下面的圖:
對於右上象限——高銷售轉化和高關注度的商品,當然,保持現狀即可,甚至適當給它們來點兒促銷,以進一步刺激銷售。
對於右下象限——關注度不足,但是銷售轉化卻好的商品,顯然是一些潛在的盈利增長點。有了這個情況,你可以立即著手做兩件事情:1. 立即研究它們為什麼能有如此好的轉化,是不是因為一些沒有關注到的因素起到了作用——大家都知道這種情況是經常發生的;2. 立即給這些低關注度的商品更多的曝光機會,使他們能夠升高關注度,進入明星產品(右上象限)之列。
對於左上象限——關注度高但銷售轉化不佳的商品,顯然說明存在交易促成動力不足的問題,產品經理應該立即著手研究如何促成銷售的轉化——是購物車的問題,還是支付不方便,還是競爭者的價格更具吸引力,還是促銷優惠不夠?等等等等。這個象限和前面那個象限(右下象限)一樣,都是能大有作為的地方。
最後的這個左下角象限——是大家都不喜歡的,既沒有人關注,銷售情況也不理想。那麼,看看有沒有機會增加曝光,或者來點兒促銷?要麼,少進點兒貨吧。如果是撇脂型的商品,就讓它呆哪兒也無妨。
說了使用者體驗、購物流程,以及商品最佳化,再說最後一項:促銷活動。
亞馬遜基於資料分析的智能化推薦,咱們做不了,在中國做電商,還是要倚賴促銷活動的刺激。所以,就要細心分析以往促銷活動的各項資料,如活動頁面瀏覽量、成單量、對整站的間接促進等,可以做一個詳細的對比分析表,相信資料,一定能反映出一個趨勢,告訴你什麼樣的活動最吸引人,效果最佳。得出結論,放手去做就好了。
來源:張光明投稿,原文連結。