电子商务如何做数据分析

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消费者网上购物的平均时间,拿去年的6月跟今年的6月比较,从20分钟减少到了17分钟。另一方面,客户停留在网站上的时间减少的同时,多数电商的转化率只有0.5%左右。

在注意力越来越分散的今天,99.5%的客户是流失掉的,电商要如何去了解这群客户的购物行为特征,并且使之转化为订单量。

困境:客户停留时间在减少。

时间是一个很稀缺的资源。

对于电商来讲,人均浏览网页的时间,就是正在变得稀缺的竞争资源。
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从图二可以发现,每天覆盖的人数,购物网站(包括淘宝)的流量增长是68%,但是人均当天在线浏览的时间(在电商这边)减少了16%。网上购物的时间,拿上一年的6月跟今年的6月比较,则从20分钟减少到了17分钟。fenxi2

我们细致地看一下各家网站(见图三)会发现同样的情况:京东、卓越、当当、凡客、梦芭莎,这几家代表性的B2C中,我们发现大部分流量是增长的,但是如果 我们看一下这些网站人均的当日浏览时间,京东上一年是10分钟左右,今年则只有8分钟左右。那么,这是由于现在的网站找东西更有效,所以浏览网站的时间更 少一点,还是其他原因?

其实,我们可以用其他的数据挖掘一下,到底是网站的有效性小了,还是总的时间少了?我觉得其中一个很重要的东西是每个网站在争取一个顾客进来以后,它在8分钟里做了哪些事情。

电商的眼球经济只有17分钟,这是总的平均数,也即平均每个网民在电子商务网站会停留17分钟。淘宝商城、京东商城,如果我们真的把它们浏览的时间拿走的话,你会发现其他的网站所拿到的流量就会很小。
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而用户停留在网站上的有效购物时间减少的同时,电商的转化率却普遍不是很高。

从访问到购物车,平均来讲,100个人进来,只有4.5个人把东西放到购物车,有96个人不会把东西放到购物车,那这96个人干吗呢?

另外,我们可以看到,京东商城下单到在线支付的百分比是29.4%,凡客诚品是29%,一号店是8.3%。

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追寻流失客户购物行为特征

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先让我们看一下图五的数据。

图五这个数据蓝色部分显示的35%,是指只有35%的人是今天来、今天买的;65%的人是以前来、今天才买的。这里的65%说的是新客户,不是老客户,新 客户今天来到这个网站,今天就买了。从下往上第二格红色,是昨天来、今天买的客户;绿色的是2-6天前来的、今天才买的客户;最高的那个橙色是21天之前 来的、今天买的顾客。当然,这个数据,每个行业都有差别,不完全一样。

从数据我们可以发现,客户从访问页面到最终付款,所用的时间是不一样的。有的用户是第一天下单,隔了一个星期才付款。尤其是一些非标准、无品牌的产品,消费者比价情况普遍,导致从访问到下单购买时间更长。(我为此访谈过部分国内电商,数据基本一致但百分比不一样。)

所以,电商业者会发现,当天来到网站的人不能完全用漏斗(图六)来看,因为他来之前压根就没想买你的东西,他只是过来看一下这个产品便宜还是贵。面对这样的顾客,你就更需要知道他们到了网站之后做了什么事情。

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首先,网站可以问,客户在下单之前浏览过哪些页面和产品,他的浏览历史非常重要。

其次,要了解清楚,正在网站上浏览的客户,哪些是明确要来买东西的,哪些只是随便来逛逛的,以及他们从什么入口进入;

第三,没有购买的用户,到底看了多少产品页,多少放进购物车没有付款,多少是一个产品页都没有看的;

第四,多少客户把产品放进购物车隔天才付款的。

此外,非常重要的是,客户登录网站首页之后,除了有40%的弹出率之外,剩下60%的用户分别是从搜索、分类购物和引导购物等渠道进入,作为电商来讲,应该了解他们从哪个渠道进入到产品页面、三个渠道进入之后付款的比例分别是多少,从中找出问题所在。

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这一思路与网站整体的架构相关,目前国内关注还比较少,但是先可以尝试用这个思路去看存在的问题。

最后,最想告诉读者的是,用这些简单的方法,就能知道没有付款的消费者的购物行为,只有了解他们的购物行为特征,才可以让这溜走的99.5%的用户产生付款,从而提升网站转化率。

来源:中国统计网

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