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转化路径优化:从登录页到产品转化

时间:2023-05-21 理论教育 版权反馈
【摘要】:登录页关注的指标是跳失率和点击率或收藏率。如果登录页是首页,跳失率在50%左右属于正常水平。产品运营分析人员需要根据转化路径,整理出各个环节的漏斗模型数据,考量有可能造成客户流失的因素,进行针对性的优化。需要提醒的是,整个客户行为是以最终的产品转化为评价标准的,与各环节的转化率息息相关。营运人员不能简单地只对某个环节的转化率进行提升,这样有可能会造成负面的客户体验,得不偿失。

转化路径优化:从登录页到产品转化

以某个网店为例,一般的客户购物路径如图4-4所示。

图4-4 一般的客户购物路径

1.进入页面

第一步,进入页面。客户访问的每一步,都有可能产生客户流失,尤其是客户触达的登录页(即客户浏览的第一个页面,但不一定是网店首页)的流失率往往过高,这里的因素有很多,如进入者被广告诱导进入后,发现与预期严重不符,从而造成流失。登录页关注的指标是跳失率和点击率收藏率。

如果登录页是首页,跳失率在50%左右属于正常水平。如果跳失率太高,则说明首页的装修设计存在问题,导致很多客户进入首页后就失去访问店铺宝贝的兴趣而离开;客户进入首页后,如果没有离开,就会进一步选择宝贝点击,那么从首页到店铺各个宝贝页的点击率就十分值得关注了,因为只有宝贝页点击量增加,才能促进店铺整体业绩的提高。

如果登录页是宝贝页,就要看跳失率和收藏率这两个指标了。跳失率高,说明宝贝页存在问题,需要从宝贝页的图片、描述和定价等方面进行考虑;客户进入宝贝页未购买,但进行了收藏,则说明客户对这个宝贝感兴趣,日后回头购买的可能性会比较大,所以提高宝贝收藏率可以促成日后的交易

2.商品目录页面

第二步,接下来到商品目录页面,如果客户在网店首页采用店内搜索的方式搜索商品,客户就会进入搜索结果页。搜索结果页面包含了一个搜索结果的列表,即商品目录。如果搜索结果页的展示不能符合搜索者的要求,搜索者找不到他想找的预期商品,那么访客就会流失。如果访客在搜索结果页找到了他想要找的商品,他就会点击该商品,访问该商品的详情页面。

3.商品详情页面

第三步,客户到达详情页面,如果店铺装修不美观、定价过高、销量过少、客户评价过低、详情页设计不合理、店铺客服不给力,客户就难以进行下单决策,也会造成客户流失。(www.xing528.com)

4.放入购物车

第四步,客户将商品放入购物车。据淘宝的经验数据,从访问到购物车,平均来讲,100个人进来,只有4~5个人会把东西放到购物车;即便是放入了购物车,依然会有较大流失,因此一般的购物网站都设有立刻购买的按钮

5.生成订单

第五步,生成订单。如果客户下了订单,则表示其有强烈的购买欲望,但这还不等于成交,因为还有一个支付环节。如果一家店铺在订单与支付之间存在很大的客户流失现象,则会严重影响销售额的增长,因此需要做深入地分析,注意每一个细节。

6.付款

第六步,客户支付货款,买卖双方达成交易,但这并不意味着交易完成,因为从成交到交易完成还有物流配送与客户收货签收环节。如果客户在付款后取消交易,说明客户对达成的交易产生疑虑或后悔,一些平台的应对策略是加快物流速度,尽量减少客户因后悔而取消交易的机会。

7.收货

第七步,客户收货并签收,买卖双方交易完成。不过网购消费者有七天犹豫期,客户可以发起七天无理由退货。客户退货的理由包括质量问题、尺寸问题、描述不符问题,以及假冒品牌、发错货、商品破损等问题,这就需要卖家做好诚信服务、售后服务、物流配送,并减少工作上的失误。

8.评价

第八步,客户评价。一般情况下,客户主动评价比较少,客户只有对商品和服务在使用过程中出现不满意且卖家不予理会时才会发起评价,且这种情况下的负面评价会比较多。一些卖家为了改变这一状况,常常利用优惠或返现等手段吸引客户做出正面评价,但这样的评价又显得不够公正。现在淘宝推出新的会员评级制度,生意参谋基于客户过去12个月在淘宝的“购买、互动、信誉”等行为,综合计算出一个分值为淘气值,即客户不仅要买得多,还要参与互动,才能获得更高的分值,从而促进客户更多地参与评价,提高评价的真实性。所以卖家更要重视产品质量,做到货物与描述相符,加强客户服务质量,让客户满意。

产品运营分析人员需要根据转化路径,整理出各个环节的漏斗模型数据,考量有可能造成客户流失的因素,进行针对性的优化。需要提醒的是,整个客户行为是以最终的产品转化为评价标准的,与各环节的转化率息息相关。营运人员不能简单地只对某个环节的转化率进行提升,这样有可能会造成负面的客户体验,得不偿失。例如,某产品为了拉新,进行有诱导性的Tips弹窗,诱导客户进入,虽然在第一阶段,这种方式可以带来大流量,但却对后面环节的转化率提升无益。再提醒一点,不同客户类别在漏斗模型中的转化率往往有较大差异,因此运营人员除了要进行整体客户的转化分析之外,还可以进行客户细分的漏斗模型分析,如针对不同进入渠道、不同注册来源、不同产品使用年限、不同性别、不同年龄等多种因素进行分析。

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