B2C数据分析全流程.docx
《B2C数据分析全流程.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《B2C数据分析全流程.docx(6页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
B2C数据分析全流程
B2C数据分析全流程(干货)
“请举手!
如果你的用户转化率每天达到了5%。
”如果这样问中国所有的B2C。
结果是,一个举手的人都没有。
目前,绝大多数B2C的转化率都在1%以下,做的最好的也只能到3.5%左右(比如以卖图书为主的当当)我想,所有的B2C都会关心三个问题:
究竟那97%去了哪里?
自己的在什么环节变成了漏斗,让进来的客户像沙子一样一点点地流失?
以及怎么检修隐藏的漏斗,减少漏水的速度?
数据,这个时候可以是一双眼睛,可以让我们看得一些蛛丝马迹。
一、分解B2C漏水的过程
大家只知道B2C的转化率不高,但是却不知道客户是怎么流失的。
一群用户进来,他们经过首页、中间页、产品页、购物车以及结算等几个步骤,通常他们在这几个环节是怎么分批离开的呢?
其实,这不是没有数据可查。
先给大家看一图。
这个数据图,是我根据十几年的工作经验总结得到的,一般与实际情况相差不多。
图一意思就是说,假定400个客户到了你的,会到中间页(包括搜索頁、分类頁、促销頁)的只有320(60%~80%)个用户,点击进产品页的只有190个用户,最后辛辛苦苦走到购物车只有9%~13%的用户,这个时候还不能开心,因为并不代表用这些户会掏钱,留到最后会付钱的用户仅仅只有3%~5%。
更叫人难以接受的是,在这最终购买的3%~5%中(未包括支付成功),最后回头再次购买的,又要打一个大折扣。
在吐舌头惊讶B2C生意难做之后,大家可以检查一下自己的漏水数据。
只有清楚了哪个环节漏水,才能补洞。
二、排查每个环节的漏洞在哪里
以下,我们按照漏水的顺序,一个环节一个环节摸下去。
1、三问首页
大部分B2C首页有20%以上的弹出率,可能许多人对这个数字都习以为常,认为非常正常。
如果做得很细致的分析的话,可能就意外的收获。
先问第一个问题:
每天来的新客户占多少?
老客户占多少?
新老客户的弹出率分别是多少?
我看了一下麦包包的数据,麦包包用了很多流量来支持首页,如果他们的弹出率很高,那也是很正常的。
但是注意要问一句,新老用户的弹出率分别多少?
这个是比较容易考验的基础能力,新客户的弹出率可以检验一个抢客户的能力。
对于老客户来说,流程上的用户体验相对不是最讲究,这个就很考验OnsiteMerchandising的能力,比如产品的质量和价格是否吸引人。
一般的来说,如果是一个新,拓展新用户比经营老客户更为重要的话,新老客户的比例最好是在6比4(甚至7比3),那么首页就要有一些手段偏向抓住新客户。
如果,新用户的弹出率非常高,或者是老用户的弹出率非常高,那么运营者就该反思,是不是首页的设计没有照顾到新客户或者老客户。
做了三年的B2C,建议分新老用户两个首页,已经在购买过的用户,没有必要再向它介绍,而是直接刺激他消费。
再问第二个问题,流量分几个大渠道进来,每个渠道的弹出率情况如何?
问完了之后,接下来可能发现从XX和谷歌进来的用户,弹出率可能差异非常大。
而且今天主流B2C,都在费尽心思引进流量,比如凡客今天做很多促销,许多不是从“正门”(官网首页)进来,是“旁门”(LP促销页)进来,所以今天注意首页之外,还要看一下旁门。
针对自己的主要流量渠道排查下去,很容易发现,哪条渠道在漏水。
找到了痛处之后,再找到相应的解决方法就不难了。
接着再问第三个问题,首页被点击最多、最少的地方是否有异常情况?
在首页,点击次数异常的高、或者异常的低的地方,应该引起注意。
这里,在特别给大家分享一个好用的“规律”,一般来说,首页的“E”(以E字中间的“一”为界,上部是首页第一屏)部份是最抓用户眼球的地方,在这个“E”上如果出现点击次数较低的情况,就属于异常情况,应当注意,或者干脆移到“E”外面去;同理,如果在“E”的空白处出现了点击次数较高的情况,也可分析原因,可考虑要不要移到“E”上面来。
国的B2C首页非常长,可能许多用户不会浏览到首页底部,所以“E”最下面的“一”就往往可去掉,变成了“F”规律。
2、中间页留客的三个技巧
先说一下美国用调查出来的现成数据,在B2C上的准买家,有18%的用户有找不到需要的产品的困难,有11%的用户找到了产品但是不自己想要的,这29%的用户基本会漏掉。
大部分用户进入首页之后开始找产品,第一是看促销,第二个看目录,第三是用搜索工具。
其中,大概有60%~70%的用户是通过搜索+目录的方式走到产品页面。
同上,这三个渠道都要按照新老客户分开去看一下离开率,这里不做赘述。
这里和大家分享一下三个技巧。
技巧一:
怎么判断促销、目录和搜索是否成功,就看一下走到产品页的用户百分比是多少,哪一个渠道走得不好,就要改善。
到底是怎么改进?
一般来说,促销的原因与marketing的关系大一些,目录与采购组关联度大一些。
例如,拿产品目录来说,手机应该是按照品牌来分、功能分、还是按照价格来分?
目录经理需要和采购经理密切沟通,了解市场情况。
曾经,我去京东,京东有个做目录的经理问我,怎样做好一个产品目录?
当时我说我也没答案,这个我研究了10多年,没有特别好的标准答案,只能是与凭借多年的市场经验。
如果一个前端的东西做不好,是营销的责任多一些。
到中间页面,可以按照目录的转化率查一遍,转化率差的目录就要注意一下。
再说搜索,一般B2C是由目录经理+技术来做的。
通过搜索工具找产品的用户,自己有精确的需求,那么除了搜索技术之外(此环节与产品经理的关系非常大),还要提供符合用户需要的产品。
假想一下,如果一个用户搜索出来的页面只有3个产品,他肯定会判断这个的东西非常少,如果还不那么符合自己要求的话,离开率几乎是100%。
而多年做数据的经验告诉我,一般来说,在搜索页的第三页至第四页,用户还没有找到想要的产品,离开率就会很大。
针对搜索页离开率比较大的页面,也有两个分享的技巧。
技巧二:
在离开率高的页末尾,推荐给用户另外一个搜索路径,让用户换一条路找产品。
技巧三:
对于那些找不到自己想要的东西的用户,乘他们脑子是空的时候,弹出一个菜单,告诉他们10个人就有9个人买了某某产品,可能就会把他整个思维重新激活,又可能留下。
技巧三比技巧二对用户的刺激大,但是也更冒险,如果对推荐的产品没有足够大的把握,用户可能转头就离开了。
3、产品页要特别留意用户停留时间
到了产品页,用户留不留,与产品描述、质量有非常大的关系。
所以,要特别留心客户停留在产品页的时间,如果许多用户打开产品页不到1秒钟就走了,就要留意分析原因了。
是不是这个产品没有吸引力?
是不是产品描述不准确?
要多问一些问题。
另外,和传统零售业喜欢提到的“碰撞率”相似,运营者应该了解哪些产品是被看了最终页,哪些没有被用户点看。
4、购物车里多少产品没有付款?
许多用户把产品放进购物车,但是并不付款。
找产品部负责人,为什么这么多用户放在购物车里却不付款?
这对于一个B2C来说,是一个很严重的事情。
这里有三个点值得一提。
一是,许多B2C,等用户要下单,提醒“请先注册”,30%的人可能会选择离开。
这真的非常狠的一刀,从站外把用户引进来好不容易跋山涉水到了这一步,竟然还要给用户一刀送他离开,多少B2C思考过是否必要设立这一“提醒”?
二是,如果找不到用户不付款的原因,可以直接给几个用户访问。
三是,分析同时被放在购物车的产品之间关联性。
总之,到了购物车,是自己和自己比,定性的多,定量的少。
三、B2C的顾客也有生命周期
传统零售企业,很难知道,客户在一段时间购买了多少次产品、买的是什么价位,但是电子商务公司可以很清楚知道用户的购买行为。
对于用户规模很大的B2C来说,很有必要把用户分为三个阶段:
以3个月为限(有些垂直要6个月至一年),只购买够一次的用户、一个月购买过2到8次的用户、购买过8次以上的用户(每个可以根据自己的情况定次数,这里的数据是一般的规律)。
B2C从0到1,可以说明拉客能力。
当一个客户进来,如何做1到x(X的具体数字,垂直和综合有区别,企业在不同阶段,X也会变)也十分重要,不同阶段的用户的维护方法是不一样的。
今天看很多,从1次到3次,会有50%以上用户就不回头流失了,而到了5-8次以上流失率便放慢了。
如何从1做到X,还有许多可讨论,只是这篇文章集中介绍的是从0到1的转化,所以在这里就不展开了。
但是有一定是非常肯定的是,大部分用户只有第一次购物体验非常好才会回来重复购买。
所以说,做好了从0到1,从1到X就已经成功了一半了.