2022-06-09 分類: 網站建設
我一直主張基于數據分析的網站優化,特別是電商網站。同時,做事的時候,可以再加上一點點直覺。直覺是什么?直覺是一個人的學識再加上經驗累積出來的判斷力。所以有時要敢于相信直覺!
既然是優化電商網站,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,將會流失一部分用戶。
靈活指的是2點:其1要靈活對用戶,對于非注冊也可直接購物;其2要付款方式靈活,可支持多種付款方式,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。
對于下單付款這一基本流程,可以通過數據有效監測效果,并完成優化。最典型的數據模型就是漏斗。
購物下單付款流程是我們開始優化一個電商網站前,需要觀察的第一個數據項和流程功能。
第二個要觀察的是什么功能和數據呢?是站內搜索功能。
用戶都是喜歡偷懶的,如果你的網站操作效率很低,就會令用戶煩躁,進而導致不好的體驗,甚至出現壞口碑。站內搜索功能就是用戶偷懶的選工具。
對于進入電商網站的用戶,我們粗略的將其分為兩類:目的明確型和盲目閑逛型。
站內搜索模塊就是為第一類用戶而生。搜索結果是否準確、是否全面,直接決定了用戶是否停留及選購下單。因此,你需要仔細測試站內搜索功能是否好用,比如搜索“LV”,是否搜索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,你就要盡快優化了。
除此之外,通過分析站內搜索數據,觀察關鍵詞搜索榜單,也將有助于你對用戶心理有明確的把握,從而完成對網站結構、促銷活動、以及商品等內容的優化。
完成了對站內搜索功能的數據監測和測試優化,接下來要進行第三項優化:網站導航。
網站導航主要面向的用戶群是第二類盲目閑逛型。這類用戶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。這類用戶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。
通過觀察網站的歷史數據,可以發現用戶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)
通過分析網站流量數據和商品銷售數據,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松獲得)和商品的銷售轉化情況(即銷量和關注量的比值,通過電子商務后臺和網站分析工具能算出)進行細分。簡單的計算之后,我們就可以得到一個下面的圖:
對于右上象限——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。
對于右下象限——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. 立即研究它們為什么能有如此好的轉化,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。
對于左上象限——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,還是競爭對手的價格更具吸引力,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。
最后的這個左下角象限——是大家都不喜歡的,既沒有人關注,銷售情況也不理想。那么,看看有沒有機會增加曝光,或者來點兒促銷?要么,少進點兒貨吧。如果是撇脂型的商品,就讓它呆哪兒也無妨。
說了用戶體驗、購物流程,以及商品優化,再說最后一項:促銷活動。
亞馬遜基于數據分析的智能化推薦,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數據,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,相信數據,一定能反映出一個趨勢,告訴你什么樣的活動最吸引人,效果好。得出結論,放手去做就好。
網站題目:電商類網站優化從哪方面著手比較好?
當前路徑:http://m.newbst.com/news2/165502.html
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