網(wǎng)站分析Hacks之優(yōu)化網(wǎng)上在線支付流程

相比網(wǎng)站其他環(huán)節(jié)的分析與優(yōu)化，對網(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?？尚械?。按照下面這個(gè)簡單的步驟，從第一天開始實(shí)施后，就能讓你認(rèn)識到一些優(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，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面的訪問次數(shù)/ 包含支付流程中第一個(gè)頁面的訪問次數(shù)

跨訪問 分析期間內(nèi)(購物者完成購買商品的平均時(shí)間周期)，跨訪問完成支付的比率：

到達(dá)支付完成感謝頁面的訪問者數(shù) /到達(dá)支付流程中第一個(gè)頁面的訪問者數(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)(基于留在購物車中的商品數(shù)和遺棄購物車的商品數(shù))

到達(dá)下步數(shù)： 進(jìn)入到下一購買步驟的訪問次數(shù)

完成率：通常表示為繼續(xù)購買商品的訪問百分比，或者依然還在進(jìn)行該購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)測支付流程僅僅是監(jiān)測多步驟流程的一種特殊情況。網(wǎng)站分析報(bào)告中通常會在一個(gè)報(bào)表列出支付流程中的每一步及上述對應(yīng)指標(biāo)值。(參照下表)支付流程漏斗分析報(bào)表對于上面的每一步驟，你可以了解到客戶進(jìn)行購買商品、或者不再支付、甚至直接離開網(wǎng)站的情況。此外，關(guān)于失去這些客戶的財(cái)務(wù)影響也一目了然?？赐晟厦娴木W(wǎng)站分析報(bào)告，你很可能會說：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)場合下，圍繞發(fā)生這些動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面。基于單次會話(訪問)的維析頁面點(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。對于這種將信息可視化的能力，你會對它的價(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物車頁面;返回首頁也有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)誤頁面有4436次，到忘記密碼頁面的979次。

總的來說，監(jiān)控并優(yōu)化支付流程的方法非常簡單明了：

1、 制定好測量基準(zhǔn)后監(jiān)控大的趨勢。

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)將會去哪，以及假想一下為什么他們會出現(xiàn)這些行為，從而界定這些損失有多大。

4、大多數(shù)的場合，對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比的新訪客與再訪客、大多數(shù)最有價(jià)值的客戶、通過營銷活動進(jìn)入的客戶、對分類能夠產(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。

文章名稱：網(wǎng)站分析Hacks之優(yōu)化網(wǎng)上在線支付流程
本文地址：http://www.muchs.cn/news7/123507.html

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