この記事では、オンラインストアの変化の実際のストーリーと、それがどのような効果をもたらしたかを説明します。 2012-2013のすべての物語。
長年にわたり、私はオンラインストアの現状とその後のコンバージョンの増加を分析することを専門としています。 この間、私はいくつかのヒントを得ましたが、その導入により常に売上を大幅に増やすことができました。 （もちろん、重要なのは500％ではなく、1％-5％です）。 言い換えれば、これらのものが存在しないと、ストアの有効性が低下します。 そのうち6つ以上がありましたが、実装にそれほど時間やリソースを必要としないものについて書きました。
私はリンクを与えません。 これが広告やSEOであると思わないでください。 詳細については、いつでもプライベートメッセージで私を書くことができます。
この記事の主なアイデアは、「私たち全員がコメントで同様のヒントを共有し、それらについて話し合う」ことです。
記事はどのように作成されますか？
前の段落に基づいて、この記事は「オンラインストアのコンバージョンを増やすための6つの推奨事項」と呼ぶことができます。 なんで名前をつけなかったの？ 半年間にわたって、私のプロジェクトの1つで、「[製品]を選択する際の推奨事項N」と「[製品]を選択する際の重大な誤りN」の2種類の記事を投稿しました。
2番目のオプションは17％より効果的であることが判明しました-これは事実です。 私は人々がアドバイスを聞くよりも他の人の間違いや問題について喜んで読むと思います（エラーの一部は誰かの経験です）-これは私の意見であり、間違っているかもしれません。
ちなみに、6という数字は単なるものではありません。 7と5-それはすでに打ち負かされ、誰もがほとんど常に広告テキストであることを理解しています。
この記事では、統計の結果と統計の比較（「研究」という言葉を書きたいのですが、2つの数値を比較することはまだ完全な研究ではありません）と私の意見を書きます。 第一に、真実を見つけるためにあなたの意見を聞きたいです。第二に、考え、測定し、分析することをお勧めします。
数字はどこから来ましたか？
結果は、A \ Bテストを使用して作成されます。 一部のユーザーにサイトの古いバージョン（変更なし）を示し、他のユーザーに変更を加えました。 出力は効率を測定します。 ほとんどの場合Google Analyticsを使用しますが、多くの場合と同じようにYandex.Metricaを使用していましたが、「Web Analytics 2.0：The Art of Online Accountabilit」の本の後、Avinasha Koshikaは気が変わりました。
エラー番号1。 店舗の住所と最寄りの地下鉄駅は、サイトのヘッダーに示されていません（「メトロ」は地下鉄のある都市に関連します）
メーターの住所と駅に関するデータを追加することで、2013年の3つのプロジェクトの売上を2％から7％に増やすことができました。 このようなデータを追加すると、顧客のロイヤルティが向上すると思います。 彼は取引にもっと自信を持っていると感じています。 問題が発生した場合は、解決策を要求する人がいます。 明日はあなたのサイトで失われることはなく、真面目なオフィスを持ち、手で取引することはありません。 さらに、彼はすぐにあなたがどこにいるかを判断できます。
地下鉄のない都市については、地区の名前を書きます。
これは本当に重要です。中国のことでアパートのトレーダーの間で際立つことができます。
間違い＃2。 女性と男性の行動の違いは考慮されていません
私の好きな物語の一つ。 私の仕事は、宝石店の小さなチェーンのサイトを更新することでした。 これを行うために、私はこの製品がどのように購入されているかを内部から理解するために、実際の売り手として店舗の1つで2日間働きました。
男性はより簡単かつ迅速に購入します。 彼らは、自分がどれだけ使いたいか、どのリングが必要かを正確に知っています。 彼らは買いに来ます。 明確で理解可能な選択の可能性を持つ男性向けのオンラインストアが必要です。 価格は500ドルから600ドル、婚約、ダイヤモンド付き-ラップ。 （そして、彼らは指のサイズを決して知りません）。 一般的に、男性はより短い時間でより効率的な購入を行うためにインターネットを発明したように思われます。
男性が必要とするもの：
- 事実
- 比較
- 特徴
女性は同じものを購入しますが、これはイベント全体のほんの一部であり、氷山の一角です。 女性が試着し、その瞬間の特徴を感じることが重要であり、賛辞を聞くことが重要です。 女性向けのオンラインストアは、各ジュエリーのストーリーを伝える美しい雑誌です。
女性のニーズ：
- 写真
- 写真
- 彼女への注意
- 想像してみてください、しかし購入の言い訳としての割引
男性用と女性用（より正確には、男性タイプの購入者と女性用）の2つの店舗を作りました-全体のコンバージョンはほぼ15％増加しました。
顧客が誰であるかを常に考慮してください。 彼の購入ロジックと彼が購入で解決しようとしている問題を理解するようにしてください。 私たちは物やサービスを買うのではなく、特定の問題を解決します。
実際には、「購入者の男性」と「購入者の女性」はなく、「男性の購入タイプ」と「女性の購入タイプ」があります。 一人では、原則として、両方に存在しますが、それぞれに固有の割合があります。
間違い＃3。 eコマーストラッキングは使用されていません
「追跡目標」が何であるかを理解している読み書きのできる人がもっといることがわかります。 しかし、多くの場合、データが不足しているため、統計分析の誤った結論を導き出します。 最もよくある間違いは、購入数だけでトラフィックの品質を測定することです。 これは、取引の追跡を設定するのが簡単であり、取引金額の追跡を設定するのがより難しいという事実によるものです。
これは、すべてのチャネルがほぼ同じコンバージョンを示している場合に特に当てはまります。
ソリューションは簡単です-少なくとも購入の価値の追跡を開始します。 たとえば、Googleアナリティクスを使用すると、購入が行われたかどうかだけでなく、購入したものと金額を追跡できます。 最も単純なバージョンでは、どの広告会社があなたに金額をもたらしたかを見ることができます。
私の場合、オンラインフラワーショップの場合、これはオドノクラスニキとVKontakteからのトラフィックが購入数でほぼ一致していることを示していますが、オドノクラスニキの方が「平均チェック」が大きくなっています。 これを知って、さまざまな商品グループの広告メディアプランをより適切に作成することができました。 彼らはVKontakteに高価な花束の広告を表示することをやめ、解放された資金はオドノクラスニキの高価な花束の追加広告に送られました。 来月の店舗の総収益は約10％増加しました。
間違い番号4。 サイト検索の追跡は使用されていません
どの店舗も、常に変化する義務があります。 それは、外部の世界が買い手とともに変化しているという事実と関連しています。
大規模な品揃えを持つ店舗の流通問題-品揃えから削除するもの、および新規に追加するもの 2つのアプローチがあります。需要に合わせて調整し、需要を作成することです。 2番目のオプションはほとんどの場合適切ではありません。信じられないほどのリソースが必要です。
主な質問は、需要の傾向をどのように追跡するかです。 いくつかの方法で、最も明示的な方法を説明します。
スポーツ栄養店のサイト検索追跡を追加しました。 これにより、店舗の特別プロモーションの参加者の価格と商品を変更し、購入者が本当に興味を持っているものに合わせて調整することができました。 多くの人気商品は、命名法に単に存在しないことが判明しました。 特に気分を害する訪問者は、タンパク質のチョコレート風味の欠如でした。
これにより、新しいニーズと傾向を特定できるようになることが重要です。 ストアは静的であってはなりません。 変化の準備をするために、常に動き、発展することが必要です。
売上の4％増加
ちなみに、多くの人が営業時間を探していることもわかり、この情報をヘッダーに追加しました。
エラー番号5。 モバイルサイトバージョンなし
携帯電話とタブレットはインターネットを引き継ぎます。 自分のサイトの統計を追跡している人なら誰でもこの傾向を見ると確信しています。 サイトにモバイル版がないことは、実際にはそのような購入者の完全な拒否です。 アダプティブデザインはほとんどの場合、首の周りのループであるとすぐに言います。 時間が経つにつれて、サポートと開発に夢中になります。 さらに、店舗を既存の設計に固定するのではなく、最初から店舗を設計するときに実装することが実際に可能です。
不完全な機能ではありますが、個別のテンプレートはより簡単で高速です。この場合、一般に、製品を見るだけで、サイトのフルバージョンでのみ購入できます。
その結果、購入が追加されましたが、「BUT」が1つあります。 私たちの場合、これらが同じ買い手であるかどうかを追跡することは不可能でした。 おそらく購入の増加はそれ自体で発生しましたが、これはモバイル版のサイトを持つことの重要性を否定するものではありません。 このため、私はまだ数字をあげません。
間違い番号6。 「購入後」の欠如
このエラーは大規模な店舗にも当てはまります。近い将来、データマイニングアルゴリズムの自動化と複雑化というこの方向の発展が見られると確信しています。
購入後、どうなりますか？ 店は私たちの郵便と電話を集め、定期的に私たちに手紙を送ります。 これさえ持っていなければ、すべてが悪いですが、すでに「戻り」作業システムが整っているなら、それを改善する方法が常にあります。
建材店向けに、潜在的なニーズとこのニーズの発生を計算する簡単なアルゴリズムを開発しました。
ショッピングシナリオを作成しました。 簡単な例を説明します。強化材と混合物を購入した場合、おそらくあなたは基礎を作っています：
- これで、必要な型枠を提供できます
- 数か月後（または次のシーズンの初め）に、ごみ処理とレンガを提供することができます。
このアプローチにより、特定の人々が今すぐ興味を持っている可能性が最も高い特定のオファーを送信できるようになりました。 店は部分的に販売を停止し、買い手の問題を解決し始めました。
「収益の売上」はほぼ25％増加しました。 （しかし、アルゴリズムのコンパイルとデータマイニングの実装に関しては、本当に大きな作業が行われました。