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关于网络营销漏斗,我们之前谈了很多理论性的东西,今天我们来分享一篇关于电商行业的特别实战而且细致的网络营销漏斗分析方法。

网络营销漏斗相关定义:
对于一个需求不太专业的电子商务网站客户来说,他们关注的东西并不多,但是“转化”倒是一个重要内容。

面对这种转换分析,常用的方法是使用“目标”。以 Google Analytics 为例,即设置特定的页面为目标(Goals),从而知道转换的变化与好坏。对于封闭的、单一的转换,这种方法是完全没有问题的,但是对于非封闭的,而且是动态的页面,方法论就会有一些瑕疵。

网站主问我:“我的访问者,有多少人会去我的商品页?”;“我的访问者,有多少人会去下单?”

于是使用定义“目标”方法的话,需要定义所有的商品页为 Goal 1,购物车页为 Goal 2,……

电商行业的网络营销漏斗1

E-Commerce Site Simple Structure

Goals 的定义是以Page Views为单位的。也就是举例说:

2次 Visits,其中1次,从促销页去查看了3个产品页,另外一次从页面去看了2个产品页,共实现了5个 Goals,转化率为 5/2 = 2.5。
2次 Visits,其中1次,从促销页去查看了6个产品页,另外一次直接从首页跳出(Bounce)。这样共有6个 Goals,转化率为 6/2 = 3。
结论是后者的转换率高?可是前者2个访问者皆实现了到产品页的转化哦!如果数据放大,这种疑问就值得沉思了。
所以我就觉得有点奇怪,用 Page Views 作分子,Visits 作分母,它们的比值似乎不太对劲。因为个别狂热的的访问,会造成多次的目标实现,就会拉高整站的转换率。

于是我们调整算法,抛弃Goals的设定方法:

2次 Visits,其中1次,从促销页去查看了3个产品页,另外一次从页面去看了2个产品页。2次Visits 都成功转化到了产品页,转化率为 2/2 = 100%。
2次 Visits,其中1次,从促销页去查看了6个产品页,另外一次直接从首页跳出(Bounce)。2次 Visits 只有1次转化到了产品页,转化率为 1 / 2 = 50%。
这样看起来是否更合乎逻辑了。因为是 Visits 与 Visits 之间的比,而且分子除以分母的比值永远小于100%。
网络营销漏斗实践:
基于前面的内容,我们需要知道数据:

1、有多少次访问来到了我们的网站 
2、其中有多少的访问造成了转化去了我们的任意产品页 
3、再其中有多少的访问会进去购物车 
4、然后是下单 – 物流 – 支付
这样才是一个完全的网络营销分析漏斗,而且这个漏斗的确是越来越小。

首先,查看我们网站的Visits,这样可以知道有多少次访问来到了我们的网站。

然后,定义多个 Advanced Segements:

电商行业的网络营销漏斗2

Create Segements in Google Analytics

Segement 1(去看过产品页的Visits) 的条件是:Page Contain “ProductID=”;
Segement 2(去购物车的Visits)的条件是:Page Contain “Flow.php”;
Segement 3 (去下单的Visits)的条件是:Page ……(忽略掉请自由发挥)。
不同的电子商务网站的产品页的共性不同,你只需要找出共性,找到他们即可。有的是“/goods.php?id=888”,有的是“/Product/3333.html”,有的是“/StyleDetail_9384/”……

最后,我们开始跑报告,把定义好的 Segements都应用到报告中去:

电商行业的网络营销漏斗3

Apply Segements into Report

网络营销漏斗分析结论:
于是得到按周来看,这三个 Segements 的数据(声明:演示数据,数字已人工调整)。

电商行业的网络营销漏斗4

Raw Data

从下面的图表,我们就很容易回答刚才的问题:

电商行业的网络营销漏斗6

本电子商务网站会有 61% 的访问会转化到产品页,从上线第一周开始,随着网站的优化,以及各种促销活动的开展,这个转换率一直在提升。特别是在11周,由于季末大甩卖的促销的有力推动,转化率一度拔高到 67% 的历史最高水平。
从产品到下单的的转化率平均为 3%,低于行业平均水平(行业平均水平为 XX%)。令人关注的是,最近的产品到下单的转化率一路下滑。

尽管有较高比例的用户会访问产品页,但下单的用户转化率偏低,可能存在的问题有:
价格优势不够明显。
页面购买下单的按钮都不明显。
页面设计不够合理。

以上内容由九枝兰编辑整理。原文出自:http://www.chinawebanalytics.cn/advanced-segments-ec/
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