
大数据分析,详情页重点不仅仅是设计
在网上购物时看不到实物,促使客户下单的除了品牌的知名度,最关键的就是详情页的制作了。详情页对于转化率的影响力,做淘宝的应该都非常清楚,因此大量的淘宝卖家花钱找设计方设计,力求详情页高端大气上档次。但是,设计公司设计的详情页真的专业吗,不懂客户心理和卖点,单单依靠很强设觉冲击力的详情页,就真的是让转化率提高的法宝吗?答案肯定是否定的。
大多数卖家都会研究别人的爆款详情页,然后模仿,这样做实质上是对自己产品的不负责。再好的形象设计的背后,如果没有好的内容作支撑,都是虚的。好的内容是什么,是完全掌握客户痛点和需求,深知产品卖点。洞察买家心理,知道卖点是什么,才是一切的核心。
下面,我就用海尔空调的例子来给大家展示。
这是海尔一款家用中央空调的淘宝详情页面
由于详情页太长,我就不一一展开给大家看了,截了前面几屏。大品牌的设计美观性肯定是不会太糟的,可是仔细看过内容,我的第一反应是内容太杂,没有任何引起我兴趣的内容。
究竟问题出在哪儿,究竟客户需求和卖点是什么,太多网上的经验和意见都是主观的个人经验主义。在数据时代,个人经验主义已经慢慢受到质疑,用数据说话才是真正客观公正、值得信赖的。
在对海尔详情页的做具体判断之前,我们先通过大数据进行了客户的需求分析,得到了一个卖点关注度占比数据图。如图:
这个图很清楚的揭示了买家的需求,服务是买家对家用中央空调的需求中最为看重的,其次是质量和功能。
通过这个图再去对比海尔空调之前的详情页,问题就来了:
海尔的详情页出现了以下这些问题:1.宣传重点不清楚,详情页前几屏是客户关心的重点,应该放客户最关心的内容。2.产品卖点把握出现问题,现有详情页展示的产品卖点并不是客户的核心诉求点。3.版块内容分散,海尔的详情页吧对服务介绍的内容分成了3块,放在不同的位置介绍,这就出现了内容太乱的问题。
针对以上问题,我们进行了进一步挖掘,并利用丰富的电商运营经验给出了优化意见。
首先,我们将买家重点关注的几个卖点进一步细化分析,从细化的卖点关注里面找到文案和设计的具体建议。
针对服务,客户最关注的是装机服务、售前售后服务、物流体系;针对质量,客户对空调的质量、材质、做工也有一定关注;针对功能,空调制冷制热、静音以及耗电少的功能最符合客户核心诉求。
综合以上的分析结果,我们给出具体的详情页调整意见,如下图。这里插一句,正式的详情页卖点分析建议,是会给出每一屏的设计要素的,包括每个版块占几屏。
我们提出把“服务体系及物流体系介绍”、“产品质量详细介绍”、“产品功能详细介绍”放在靠前的位置,并且详细写出了具体宣传点。
在首页,海尔将原先杂乱的内容改成了用户最关心的服务体系和品牌。
在功能方面,海尔一改过去展示没有重点,内容安排不合理的问题,牢牢抓住客户在产品功能上对静音、空调制冷制热效果、耗电省电的核心诉求,内容明了,重点非常突出。
通过大数据的挖掘和分析,我们知道了空调市场的客户需求。通过大数据完成对某一产品的前期分析,对后期的产品定位、受众分析、市场推广和营销策划是十分有帮助的。
1) 或许我们无法直观的判断详情页好或不好,但是让客户在页面停留的时间平均超过100秒,仍然没有下单的详情页,一定不够好。
2) 详情页模仿抄袭可以让你卖货,但真正好的详情页,是对产品负责,可以让你以更快的速度卖更多的货。
3) 不管是详情页也好,还是选品以及搭售,找到客户的痛点才是根本。
4) 如果你没有数据分析挖掘能力,找专业的服务商咨询合作是最优的解决方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15