電子商務網站應關注的四數據

　　1，用戶體驗的階段性

　　前面兩年有一些網商的會議邀請我分享用戶體驗，基本上我都沒參加。原因挺簡單，我認為這兩年分享也沒什么用，因為大家都不是很關心;再過一兩年，不分享大家都搶著到處找著問，因為到了不得不關注的時候。

　　這次來分享，一是因為陪Herbert討論網商在用戶體驗上的數據布局，二是可以在網商們正式關注用戶體驗之前先做個鋪墊。

　　網商們現在普遍對用戶體驗不是很關注。這很正常，因為在現在這個野蠻生長期最應該關注的本就不能是窄意的“用戶體驗”。我們把用戶體驗體驗分成“有用 》 能用 》好用 》 愛用 》 品牌”幾個層次，往往大家嘴里說的用戶體驗比較窄，僅僅是“好用”。而，現在網商們大部分都只發展到“有用 》 能用”的階段。

　　現在還有很多很多的電子商務網站，服務沒別人好、產品沒別人好，價格沒別人便宜，只是擁有很好的營銷資源不斷的到處打廣告做推廣，拉一萬個人總有一個上當的，其實對于消費者來說他的企業根本就是“沒用”的，體驗更無從談起;還有很多電子商務網站打開速度奇慢，服務響應不穩定，物流有問題… 連基本的“能有”都不能保證。

　　這個時候確實無需花主要精力去考慮“好用”的問題。當然也不能是完全不考慮，只是不需要作為重點。對于眼前的狀況，在用戶體驗方面，我想給大家兩個建議：

　　第一，逐漸開始關注“好用”，不用花太大精力，但當個事情來對待。比如，找兩個對這方面很有興趣、有激情的完美主義者，讓他們放開手去做，別對他們置之不理也別指手劃腳。每個月花一點的時間看看他們的成果，和他們進行“學習”式的交流，想辦法表揚他們，從市場預算中摳點錢給他們發發獎金。就這樣，成本不高精力不多，但慢慢的先做起來。這筆帳絕對劃算。

　　第二，開始關注體驗相關的數據，并且在系統上做一些布局，對于關鍵數據要提前嘗試一些深度的挖掘。僅僅看結果數據是不夠的，一定要把數據挖到第二第三甚至第十層，才能真正把這些數據用到體驗的改進上。往往第一層數據只能給我們一個片面的現象，內在問題是什么，無從知曉。

　　2，未來是在拼用戶影響力

　　在具體分析深挖哪些數據之前，我想再表達一個觀點：零售電子商務的未來一定是在拼用戶影響力。這個影響力并不是簡單的營銷能力。

　　從消費者影響力來看，國內電子商務的格局目前是個倒三角形：總共1.5億左右的網購者，TOP20的B2C們可以直接Touch到的不足5000萬，中小 B2C們能夠直接Touch到的估計不足1000萬;大部分網商去Touch消費者的方式都是通過淘寶而獲得。淘寶是絕大部分網商所依靠的營銷陣地。

　　因為這個市場是淘寶點爆的，所以目前這個局勢也應該算是理所當然的。但，未來的增量市場還有無限的空間，我相信這個消費者影響力的三角形有可能會倒個個頭。我相信長尾的力量。

　　前幾天老邢在圍脖上說未來獨立B2C的總量一定大于淘寶。我相信。不過這得看時間，說不定搞個102年呢~ 因為消費者永遠都不會管你是那個平臺，他只知道自己需要最好的服務、質量、價格、… 要想真的讓這個行業做起來，我們的一切思維必須回到消費者身上去考慮，看他們需要的是什么。

　　3，四個數據

　　從用戶使用過程來看，電子商務網站跟用戶體驗最相關的數據有四個：單UV的營銷成本 》 訂單轉化率 》 付款成功率 》 回頭率

　　“營銷成本”：

　　目前大多數網商們最關注的是前頭的數據，每天看看自己有多少PV、UV、IP，每天挖空心思的去想如何可以更便宜的搞到PV、UV、IP。在這個野蠻階段，這很正常，因為沒人來體驗再好也是不行嘛～

　　不過，好好看看賬本：一年前每個成本大概是4毛錢，今天已經到了4毛到8毛，超出1塊的也大有所在;明年也許還得翻一番，我們離兩塊五的日子并不會很遠。滿互聯網都已經掛滿了網商們的廣告，誰都知道我們是冤大頭。互聯網整體流量的增長趨勢并沒有市場需求快，而且越來越多的土財主進來，營銷成本一定越來越貴。

　　我們在營銷成本上不斷的翻翻投入。每天1000個包裹中有900個是幫廣告商打的，100名員工有90名是在給廣告商打工，包括做CEO的你。

　　我想，這個趨勢還會繼續下去。不停的糾纏于“營銷成本”，只會讓營銷成本越來越貴。也許我們該分散一下注意力。

　　PS，關于營銷成本數據，有一個提醒：在關注流量來源的時候，如果發現某個廣告點來源過大，可以嘗試暫停幾天，觀察一下效果。如果一暫停就出現大幅度下滑，這個情況很惡劣，需要盡快想辦法彌補。

　　“訂單轉化率”：

　　目前整個電子商務領域的平均訂單轉化率是3%。平臺的轉化率的最高(具體不便說);絕大多數B2C的轉化率都在1%以下，做促銷的時候偶爾可以超過1%;當當這種好的時候能到3%，Amazon可以到4.5%。

　　而傳統商場的轉化率一般都在40%到50%。雖然有互聯網極度扁平化的原因，我想這樣的數據也應該讓我們集體感到慚愧。至少他可以說明，我們挖空心思花錢做營銷的時候，忘記了我們拉來的是不是我們的客戶，我們的網站/服務對我們拉來的人是不是有用的?

　　甚至有不少網站50%用戶在頁面沒有完全加載之前就流失了。 拉了一堆人來堵塞自己的服務器，讓真正的客戶一起忍受網站的擁堵。

　　但是，要想改善訂單轉化率我們還需要把這里的數據細挖下去。比如：用戶的跳出時間、頁面加載時間;首頁、活動頁、列表頁、商品詳情頁的跳出比例;查看的商品數。這些第二層數據才能幫我們發現具體的問題，越挖的深入，數據的價值會越大。

　　比如，我們發現列表頁的流失主要在第三頁、第二頁，那么在第二頁的結尾、第三頁的頭部直接給他推薦相關產品，效果一般都會不錯。

　　“付款成功率”：

　　目前獨立B2C的支付成功率普遍不足60%(廣告：支付寶余額和卡通的支付成功率大部分都在80%以上，而網銀卻在55%以下)。

　　付款成功率的問題，第三方支付要承擔一些責任，銀行端的問題更多，B2C自己也可以在此有所改進。根據我們的調研，用戶不付款的主要原因是：沒有付款渠道、付款意愿改變、對于交易的安全不放心、付款渠道不通(安全和限額相關問題導致)、付款方式太難用(事實上這個罵的最多，比例卻最小)

　　B2C們至少可以著重關注幾個數據：新老用戶的付款時間、大額和小額的成功率對比、用戶嘗試多次付款的比例、使用積分等促銷方式后的效果、強調安全保障后的效果。

　　“回頭率”：

　　前面說“零售電子商務的未來一定是在拼用戶影響力”。現在落回到數據上，就上面提到的四個數據而言，我認為“回頭率”將一定會成為所有電子商務網站的“核心競爭力”。

　　雖然淘寶和整個B2C業態有所不同，但有很多規律一定是值得參考和借鑒的。這兩年來，逐漸退出歷史舞臺的淘寶大賣家，基本上都是那批回頭率過低的，依靠低價和免費流量的。而活的越來越好的淘寶大賣家，也都是那些回頭率極高的。10年初，不少大賣家都有庫存，壓力很大，年中回暖的時候，回頭率好的賣家庫存成了優勢，回頭率可憐的賣家庫存成本毒藥。

　　比如，某些化妝品賣家的回頭率65%，某些服裝賣家的回頭率也能達到在50%以上，新品中老用戶購買甚至可以超過65%。有了這樣的回頭率，營銷成本、轉化率同樣會跟著上去，生意沒有做不好的理由。

　　拿京東商城來說，其實他的營銷成本并不低，訂單轉化率很難看，支付成功率更丑陋。但人家的回頭率高，一次營銷當作幾次用。凡客的回頭率也很高(不過跟他瘋狂的郵件營銷也很大關系)。

　　(有人問：京東商城為什么高? 我答：京東商城的回頭率高是他應該的，是劉強東的本份。在品牌還沒有那么大影響度的是后，那么高的客單價做下來，轉化用戶是很辛苦的，如果用戶還不回頭，他就沒活路了。他的一次營銷必須擋多次用。

　　“回頭率”應該是B2C們最應該關注的數據，而且這個數據一定要挖深了看。對于幫助回頭率的產品行為，可以盡量多的嘗試。我分享幾個可能對此比較有幫助的小數據點：收藏轉化率、郵件和短信的打開率、用戶記錄和習慣的保存率。

　　特別建議大家一定要去關注一下“客戶滿意度”，也可以關注一下“用戶推薦度”�？蛻魸M意度很難通過數據來表現，建議用電話回訪的方式去做，招幾個實習生成本不高這個問題就能解決了;“用戶推薦度”可以用問卷的方法去做。這兩個數據對于目前的B2C來說，測量客戶體驗和預測“回頭率”都是很有作用的。

　　4，兩個總結性建議

　　一、從現在開始，站在用戶行為的角度關注數據。同時，記錄自己所做的每件事。 因為，數據不對比著自己所在的事情去看，回頭只能是霧里看花，沒什么價值。

　　二、只有定性，以偏概全;只有定量，以標帶本。不用局限于定量的數據，定性數據往往一樣可以有很大的用處，更容易幫助快速的找到原因。

　　最后：

　　建議所有的網商朋友回去算算帳，看看我們在每個環節每年花了多少冤枉錢。我們每年都拿出大筆大筆的錢浪費在廣告營銷上，但人來了其實我們并沒有把他留住。摳出市場預算的1%，足夠提升后續整體轉化率的100%。

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