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<b>網(wǎng)站分析:電子商務(wù)關(guān)鍵數(shù)字優(yōu)化線上部分(下)</b>

作者: 來源:未知 2012-07-03 20:00:43 閱讀 我要評(píng)論 直達(dá)商品

  【每期一句】

  沒有對(duì)創(chuàng)新的有效保護(hù),就沒有創(chuàng)新。我們沒有喬布斯,沒有扎克伯格,不是國(guó)民素質(zhì),而是制度使然。

  【前言】

  在這個(gè)系列的前面兩回文章中(上篇點(diǎn)此,中篇點(diǎn)此),我們談到了如何優(yōu)化電子商務(wù)關(guān)鍵績(jī)效數(shù)字的兩個(gè)方面:識(shí)別關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素、著手分析和嘗試提升關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。在這個(gè)部分中,我們將向大家展示,如何通過一些特定的方法,讓我們提升關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的努力能夠最終落地獲得成效。

  【正文】

  還記得我們前文談到的優(yōu)化路徑嗎?在這個(gè)路徑中,我們強(qiáng)調(diào)從定義KBR開始,然后分解影響KBR績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素,然后再確定這些驅(qū)動(dòng)因素中哪些是基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素,哪些是非基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素,再嘗試分析基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素并著手改進(jìn),同樣,嘗試分析非基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素并著手改進(jìn),這之后測(cè)試你的這些改進(jìn)是否有效并固定有效的改進(jìn)(優(yōu)化)。由于優(yōu)化不可能是針對(duì)所有人群和興趣的,所以最后你要在優(yōu)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理(定制化)。

  

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  圖1

  今天我們來看看測(cè)試和定制化,以及它們二者是如何讓我們優(yōu)化的努力最終落地的。

  分析不是全部

  網(wǎng)站分析(Web Analytics)也好,數(shù)字營(yíng)銷分析(Digital Marketing Analytics)也罷,都在無意中為我們強(qiáng)調(diào)“分析”的重要性。

  分析當(dāng)然重要,尤其在我們所處的這個(gè)國(guó)家和如此復(fù)雜真假難辨的亂象之中,沒有認(rèn)真獨(dú)立尊重事實(shí)的分析,我們就無從發(fā)現(xiàn)各種馬腳得知諸多真相,就會(huì)更被某種我們不得不敬畏崇拜的力量忽悠的團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)。但對(duì)于我們想要優(yōu)化的網(wǎng)站商業(yè)目的而言,分析卻完全不是全部。

  本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國(guó)CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請(qǐng)聯(lián)系作者

  我曾經(jīng)說過(http://www.chinawebanalytics.cn/10rules-for-using-wa-tools-1/,原則五),大多數(shù)情況下,網(wǎng)站分析工具能夠告訴你發(fā)生了什么樣的情況(what),但不能直接幫你回答發(fā)生這些情況的原因(why)。為了盡可能找到原因,我們于是用一個(gè)最基本的方法——細(xì)分,試圖通過抽絲剝繭的方法還原真相。但很多情況下,我們很難確信地?cái)嘌跃褪沁@樣造成的,我們只是說,可能是這個(gè)原因。下面這個(gè)例子說明了這種情況:

  我想要知道為什么

  很多年來我一直試圖了解很多奇怪現(xiàn)象的發(fā)生原因,但有些解決了,有些卻不能如愿,我只能懷疑是由于某種可能的原因,但卻完全不敢確切。

  在2010年6月的某個(gè)悶熱的夏天,我被一個(gè)問題困擾,這個(gè)問題是關(guān)于什么樣的網(wǎng)站元素能夠更有效的促進(jìn)訂單。這個(gè)網(wǎng)站是一個(gè)旅行類的網(wǎng)站,為用戶提供在線酒店預(yù)定業(yè)務(wù)。這個(gè)網(wǎng)站有如下幾種類型的頁面,我的第一步工作是找到哪個(gè)頁面對(duì)轉(zhuǎn)化率的影響最大。

  

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  圖2

  這難不倒我,對(duì)于做好了Google Analytics電子商務(wù)監(jiān)測(cè)以及設(shè)置了漂亮的Goals和Steps的網(wǎng)站而言,一個(gè)工具就能解決問題——GA的$Index,這個(gè)度量(metric)用來衡量每個(gè)頁面對(duì)轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)。由于每個(gè)轉(zhuǎn)化都意味著賺到了一定數(shù)量的錢,因此假如一個(gè)visit產(chǎn)生了一個(gè)10美元的轉(zhuǎn)化,而這個(gè)visit一共瀏覽了10個(gè)頁面才產(chǎn)生了這個(gè)轉(zhuǎn)化,那么每個(gè)頁面就平均為這個(gè)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)了1美元,即對(duì)這個(gè)visit而言,頁面的$Index=1美元。因此,如果某個(gè)頁面的$Index很高,那么這個(gè)頁面就是對(duì)轉(zhuǎn)化至關(guān)重要的頁面。

  

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  圖3

  其實(shí)不用這個(gè)工具常識(shí)也能告訴我們,booking page對(duì)于轉(zhuǎn)化的影響當(dāng)時(shí)是毫無疑問的厲害。于是我們把主要的精力集中在booking page。

  確定了某個(gè)頁面對(duì)轉(zhuǎn)化的影響要比其他頁面更大,我們朝解決問題邁近了一步,下一步我們要做的事情是進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)在這個(gè)頁面中哪些元素是最可能影響轉(zhuǎn)化的。

  本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國(guó)CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請(qǐng)聯(lián)系作者

  我們的方法是制作booking page的點(diǎn)擊熱圖,點(diǎn)擊熱圖并不是完美的工具(在我chinawebanalytics.cn最近的《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中將會(huì)為大家分享點(diǎn)擊熱圖的一些可愛和缺陷的地方),但可以給我們至少一個(gè)解答,那就是在這個(gè)頁面中哪些區(qū)域激發(fā)了用戶繼續(xù)探究的興趣。

  

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  圖4

  在這個(gè)點(diǎn)擊熱圖報(bào)告中(左右兩張圖實(shí)際上是頁面的上下兩部分,因?yàn)樵撁嫣L(zhǎng),所以我們把它切割為兩張圖),我們看到了一些明顯的興趣點(diǎn)——“展開報(bào)價(jià)”、“圖片”、“鄰近酒店”還有“隱藏報(bào)價(jià)”獲得了比較多的點(diǎn)擊量。有一點(diǎn)令人吃驚的是,“評(píng)論”并沒有獲得意想中的高關(guān)注。

  “評(píng)論”關(guān)注度不高的問題顯然讓我們疑惑,網(wǎng)站分析工具很好的告訴了我們“what”,但在這里無法明確地告訴我們“why”。我們可以猜測(cè)“評(píng)論”關(guān)注度不高的原因是因?yàn)樗鼪]有獲得理想的位置,但現(xiàn)在只能是猜測(cè),只能。(在《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中,我們會(huì)向大家展示,用什么樣的工具和方法能夠進(jìn)一步驗(yàn)證這種猜測(cè))

  這一類困惑在我們進(jìn)行網(wǎng)站分析的過程中常常發(fā)生。很多時(shí)候我們不禁要感嘆,知道的更多或許不是好事,我們不得不承受更多的未知。

  這個(gè)案例并沒有到此結(jié)束,因?yàn)槲覀冃枰鉀Q什么元素對(duì)轉(zhuǎn)化率有最重大的影響這個(gè)問題。于是我們接著探究,看看這些獲得最高點(diǎn)擊和我們認(rèn)為它們?cè)局匾脑貙?duì)轉(zhuǎn)化的影響有多大。我們根據(jù)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù),做出了下面的這個(gè)表格:

  

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