电子商务如何做数据分析_数据分析师考试
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。
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。
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。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14