電子商務(wù)商城網(wǎng)站建設(shè)融合“大數(shù)據(jù)” 虛擬購物不再遙遠(yuǎn)

發(fā)布時(shí)間：2016-10-14 文章來源：瀏覽次數(shù)：2888

　　比擬網(wǎng)站其他環(huán)節(jié)的分析與優(yōu)化，對網(wǎng)上支付流程的分析和優(yōu)化所帶來的收益要多良多。
　　對于在線零售的電子商務(wù)網(wǎng)站而言，在需要優(yōu)化的各個(gè)環(huán)節(jié)中支付流程是最重要的。幸運(yùn)的是它很輕易分析，而且通過具體的分析后進(jìn)行優(yōu)化也長短�？尚械�。按照下面這個(gè)簡樸的步驟，從第一天開始實(shí)施后，就能讓你熟悉到一些優(yōu)化措施帶來的變化，從而能讓零售商追加他們的投資。
　　第一步：建立基線
　　首先第一步是要建立一個(gè)分析的基線，周期性的有效監(jiān)控支付流程。這里有兩個(gè)基礎(chǔ)的指標(biāo)需要跟蹤趨勢，它們提供了一個(gè)很好的分析基線：
　　● 統(tǒng)一訪問分析期間內(nèi)(例如一個(gè)財(cái)政月)，在一次訪問內(nèi)完成支付的比率：
　　包含支付完成感謝頁面的訪問次數(shù) / 包含支付流程中第一個(gè)頁面的訪問次數(shù)
　　● 跨訪問分析期間內(nèi)(購物者完成購買商品的均勻時(shí)間周期)，跨訪問完成支付的比率：
　　到達(dá)支付完成感謝頁面的訪問者數(shù) / 到達(dá)支付流程中第一個(gè)頁面的訪問者數(shù)
　　在支付流程漏斗分析中，你應(yīng)該深入的了解每一個(gè)步驟，并觀察每一步都發(fā)生了什么。在支付流程的每一步驟中你都應(yīng)該留意以下指標(biāo)：
　　● 到達(dá)此步數(shù)：到達(dá)每個(gè)步驟的訪問次數(shù)
　　● 潛伏銷售額：每步的潛伏銷售合計(jì)(基于留在購物車中的商品數(shù)和遺棄購物車的商品數(shù))
　　● 到達(dá)下步數(shù)：進(jìn)入到下一購買步驟的訪問次數(shù)
　　● 完成率：通常表示為繼承購買商品的訪問百分比，或者依然還在進(jìn)行該購買過程的訪問百分比
　　● 離開漏斗率：離開支付流程，但依然還訪問網(wǎng)站的訪問百分比。
　　● 離開網(wǎng)站率：離開支付流程，并且同時(shí)離開網(wǎng)站的訪問百分比。
　　● 潛伏流失額：離開結(jié)帳流程的銷售額。
　　需要記住的是，監(jiān)測支付流程僅僅是“監(jiān)測多步驟流程”的一種特殊情況。網(wǎng)站分析講演中通常會在一個(gè)報(bào)表列出支付流程中的每一步及上述對應(yīng)指標(biāo)值。
　　支付流程漏斗分析報(bào)表
　　對于上面的每一步驟，你可以了解到客戶進(jìn)行購買商品、或者不再支付、甚至直接離開網(wǎng)站的情況。此外，關(guān)于失去這些客戶的財(cái)務(wù)影響也一目了然�？赐晟厦娴木W(wǎng)站分析講演，你很可能會說：“這個(gè)講演其實(shí)是太好了，但是我怎樣才能防止大量的客戶從支付流程中流失呢?”
　　第二步：診斷題目
　　接下來你需要診斷都是哪些題目導(dǎo)致了上面描述的損失。診斷分析的樞紐在于，發(fā)現(xiàn)用戶在哪些地方休止前進(jìn)，又去向了哪里。在多數(shù)場合下，圍繞發(fā)生這些動作的根源你能做出一些假設(shè)。
　　診斷支付流程的最終數(shù)據(jù)就是點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)了，通過對點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的分析，來展示用戶在這一過程中每一步的正確路徑。將這些動作劃分成以下幾個(gè)情況長短常有用的：
　　● 直接從網(wǎng)站退出
　　● 前進(jìn)到流程的某個(gè)后續(xù)步驟。假如該步驟沒有多個(gè)可選后續(xù)步驟，只會進(jìn)入下一步。
　　● 撤退退卻到前面某個(gè)步驟
　　我們建議你作成一個(gè)帶有指標(biāo)并涵蓋支付流程每一步的頁面路徑圖。固然你可能已經(jīng)知道大的題目點(diǎn)所在，但是現(xiàn)在你應(yīng)該更具體了解到是什么導(dǎo)致了這些損失，以及是否是相反的或者是流程以外的行為導(dǎo)致了這個(gè)題目。下一個(gè)題目或許你會問“糟糕的是什么?”
　　大多數(shù)網(wǎng)站分析工具提供商都能提供一些路徑分析講演，為你提供了可視化的全面診斷支付流程的數(shù)據(jù)。這些講演是前面支付流程漏斗分析報(bào)表展示的信息的變通，用來凸顯支付流程中某個(gè)頁面的題目，在這個(gè)例子中，可以發(fā)現(xiàn)用戶進(jìn)入“支付步驟一:登錄”后是不是都進(jìn)入到“支付步驟二”中;離開支付流程的用戶又都流向了哪些頁面。
　　
　　基于單次會話(訪問)的頁面點(diǎn)擊流講演
　　類似于這樣的講演和可視化信息能夠匡助你更好地診斷例如在上表中凸顯的題目。對于這種將信息可視化的能力，你會對它的價(jià)值而感到驚奇，例如在上面的支付流程路徑分析講演中你可以發(fā)現(xiàn)：
　　● 沒有按照預(yù)期的方式跳轉(zhuǎn)。比方說，用戶進(jìn)入支付環(huán)節(jié)后，有9.2%的用戶又回到“查看購物車”頁面;返回顧回頭頁也有162次訪問。
　　● 發(fā)生錯誤的環(huán)節(jié)。例如，跳轉(zhuǎn)到密碼錯誤頁面有4436次，到健忘密碼頁面的979次。
　　總結(jié)
　　總的來說，監(jiān)控并優(yōu)化支付流程的方法非常簡樸明了：
　　1、制定好丈量基準(zhǔn)后監(jiān)控大的趨勢。
　　2、監(jiān)控用戶在流程的每一步的行為來找到題目樞紐點(diǎn)。
　　3、更深入的挖掘和確定假如客戶不繼承前進(jìn)將會去哪，以及假想一下為什么他們會泛起這些行為，從而界定這些損失有多大。
　　4、大多數(shù)的場合，對特定用戶組的行為提供一個(gè)更深入的分析，又能確保他們所做的任何行為對另一個(gè)分組的利益產(chǎn)生影響的變化，分別分析每個(gè)客戶的分組就顯得更為有意義。典型的分組包括形成對比的新訪客與再訪客、大多數(shù)最有價(jià)值的客戶、通過營銷流動進(jìn)入的客戶、對分類能夠產(chǎn)生高額的客戶等等。
　　5、同時(shí)使用轉(zhuǎn)化率和交易金額，獲得按照既定路徑訪問的客戶的銷售情況。
　　6、根據(jù)投資回報(bào)的效果，為優(yōu)化網(wǎng)站的支出列出優(yōu)先關(guān)系。
　　7、嘗試所能做的一切來彌補(bǔ)網(wǎng)站的漏洞。
　　8、衡量這些修改所產(chǎn)生的影響，持續(xù)重復(fù)以上的這些步驟。
　　最后，假如你已經(jīng)純熟把握持續(xù)優(yōu)化流程，你應(yīng)該很快能夠在支付流程中作出固然細(xì)微但是很重要的優(yōu)化。

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