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电子商务如何做数据分析

7月23日 夜如影投稿
  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。
  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。
  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。
  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。
  追寻流失客户购物行为特征
  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26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。
  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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