網(wǎng)站分析Hacks之優(yōu)化在線支付流程
來源:網(wǎng)站推廣 2012-11-19
此外,關(guān)于失去這些客戶的財(cái)務(wù)影響也一目了然
本文節(jié)選譯自網(wǎng)站分析大師Eric T.Peterson的《Web Site Measurement Hacks》
– HACK#83 “Measure the Checkout Process”
相比網(wǎng)站其他環(huán)節(jié)的分析與優(yōu)化,對(duì)網(wǎng)上支付流程的分析和優(yōu)化所帶來的收益要多很多
對(duì)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)的是它很容易分析,而且通過詳細(xì)的分析后進(jìn)行優(yōu)化也是非常可行的按照下面這個(gè)簡(jiǎn)單的步驟,從第一天開始實(shí)施后,就能讓你認(rèn)識(shí)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(shì),它們提供了一個(gè)很好的分析基線:
● 同一訪問 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(yè)面的訪問次數(shù) / 包含支付流程中第一個(gè)頁(yè)面的訪問次數(shù)
● 跨訪問 分析期間內(nèi)(購(gòu)物者完成購(gòu)買商品的平均時(shí)間周期),跨訪問完成支付的比率:
到達(dá)支付完成感謝頁(yè)面的訪問者數(shù) / 到達(dá)支付流程中第一個(gè)頁(yè)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)該注意以下指標(biāo):
● 到達(dá)此步數(shù):到達(dá)每個(gè)步驟的訪問次數(shù)
● 潛在銷售額:每步的潛在銷售合計(jì)(基于留在購(gòu)物車中的商品數(shù)和遺棄購(gòu)物車的商品數(shù))
● 到達(dá)下步數(shù): 進(jìn)入到下一購(gòu)買步驟的訪問次數(shù)
● 完成率:通常表示為繼續(xù)購(gòu)買商品的訪問百分比,或者依然還在進(jìn)行該購(gòu)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
● 潛在流失額:離開結(jié)帳流程的銷售額
需要記住的是,監(jiān)測(cè)支付流程僅僅是“監(jiān)測(cè)多步驟流程”的一種特殊情況網(wǎng)站分析報(bào)告中通常會(huì)在一個(gè)報(bào)表列出支付流程中的每一步及上述對(duì)應(yīng)指標(biāo)值(參照下表)
支付流程漏斗分析報(bào)表
對(duì)于上面的每一步驟,你可以了解到客戶進(jìn)行購(gòu)買商品、或者不再支付、甚至直接離開網(wǎng)站的情況看完上面的網(wǎng)站分析報(bào)告,你很可能會(huì)說:“這個(gè)報(bào)告實(shí)在是太好了,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:診斷問題
接下來你需要診斷都是哪些問題導(dǎo)致了上面描述的損失診斷分析的關(guān)鍵在于,發(fā)現(xiàn)用戶在哪些地方停止前進(jìn),又去向了哪里在多數(shù)場(chǎng)合下,圍繞發(fā)生這些動(dòng)作的根源你能做出一些假設(shè)
診斷支付流程的終極數(shù)據(jù)就是點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)了,通過對(duì)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準(zhǔn)確路徑將這些動(dòng)作劃分成以下幾個(gè)情況是非常有用的:
● 直接從網(wǎng)站退出
● 前進(jìn)到流程的某個(gè)后續(xù)步驟如果該步驟沒有多個(gè)可選后續(xù)步驟,只會(huì)進(jìn)入下一步
● 后退到前面某個(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(yè)面路徑圖雖然你可能已經(jīng)知道大的問題點(diǎn)所在,但是現(xiàn)在你應(yīng)該更詳細(xì)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)問題下一個(gè)問題或許你會(huì)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報(bào)告(參照下圖),為你提供了可視化的全面診斷支付流程的數(shù)據(jù)這些報(bào)告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(yè)面的問題,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(yè)面
基于單次會(huì)話(訪問)的頁(yè)面點(diǎn)擊流報(bào)告
類似于這樣的報(bào)告和可視化信息能夠幫助你更好地診斷例如在上表中凸顯的問題對(duì)于這種將信息可視化的能力,你會(huì)對(duì)它的價(jià)值而感到驚訝,例如在上面的支付流程路徑分析報(bào)告中你可以發(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(gòu)物車”頁(yè)面;返回首頁(yè)也有162次訪問
● 發(fā)生錯(cuò)誤的環(huán)節(jié)例如,跳轉(zhuǎn)到密碼錯(cuò)誤頁(yè)面有4436次,到忘記密碼頁(yè)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(jiǎn)單明了:
1、 制定好測(cè)量基準(zhǔn)后監(jiān)控大的趨勢(shì)
2、 監(jiān)控用戶在流程的每一步的行為來找到問題關(guān)鍵點(diǎn)
3、 更深入的挖掘和確定如果客戶不繼續(xù)前進(jìn)將會(huì)去哪,以及假想一下為什么他們會(huì)出現(xiàn)這些行為,從而界定這些損失有多大
4、 大多數(shù)的場(chǎng)合,對(duì)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(duì)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(duì)比的新訪客與再訪客、大多數(shù)最有價(jià)值的客戶、通過營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)入的客戶、對(duì)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,如果你已經(jīng)熟練掌握持續(xù)優(yōu)化流程,你應(yīng)該很快能夠在支付流程中作出雖然細(xì)微但是很重要的優(yōu)化
- Brett Hurt and Eric T. Peterson
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