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電子商務關鍵數據優化(線上部分,上)

【每期一句】

沒有數位和分析,沒有電子商務。

【前言】

從事電子商務的工作一段時間,發現自己對於數據的想法有了很多變化。過去,我們拿著國外的理論,然後站在河邊的岸上,對河中游泳的人們指指點點。

今天,當你也跳入河中,就是全然不同的感受。一方面河水冰冷刺骨,另一方面,也開始理解為什麼曾經河中的人們用各種「怪異的姿勢」奮力搏擊。這一篇文章,是我在杭州參加車品覺老師《智論商道,西湖秋學》活動的演講整理,也記錄了我的「河中感受」。

這是一個很大很難但也是每一個電商人都會問的問題——我該如何優化我業務中的關鍵數據。

我也面臨這個問題——這個有數百種,不數萬種各不同相同答案的問題。

優化關鍵業務數據,沒有固定的策略,因此也就沒有固定的答案,但卻並非無跡可循,而是有章有法的。甚至,這些方法事實上並不需要你去從頭摸索,前人早已準備了眾多滋養,只需你有心跟隨即可。

既如此,就讓我們先看看前人給我們這些滋養是什麼。

關鍵的第一步

優化電子商務關鍵數據的第一步是什麼?

說來好笑,這個問題的答案是——什麼電子商務關鍵數據?不過這可是個很嚴肅的答案,當然,也是一個很嚴肅的問題。

分析不是為了分析而分析,沒有明確目的的分析,是「無病呻吟」。分析是需要消耗資源的,而且消耗的全部是「沉沒資源」-—時間,你不能把分析投入到本來不需要分析的領域去。因此,電子商務關鍵數據優化的第一步恰恰是識別關鍵數字是什麼。

對於電子商務關鍵數據的識別,是起始於「KBR」的。KBR是我在Adobe Omniture 的時候被洗腦的一個詞,意思是Key Business Requirement。當然,這不過是人頭馬酒瓶裝二鍋頭罷了。KBR沒什麼新意,不過點明了你的分析要從組織的關鍵業務需求開始。

但這個思想很重要,本質上,這個思維方法就是我們熟悉的「金字塔思維方法」——事情有一個根本的基點,一切最終要回到這個基點。我們在分析的時候,很多時候是被興趣所指引,發現了麻雀去追麻雀,發現了兔子又去攆兔子,這是分析工作最初吸引新來者的很重要的原因——看起來一切都是非常新奇有趣的。

可是商業分析,你不能浪費你的「沉沒成本」,我們不為興趣所指引,我們所做的一切都需要不斷反問自己,是否是圍繞著 KBR 進行的。

KBR

KBR 意味著組織的「當務之急」。對於電子商務,尤其是國內的電子商務,業務上的當務之急是清晰而明確的— —增加銷售,降低成本。不過這不能算 KBR,因為它太過於粗放,而且不夠具體。但沿著這個方向,我們會發現大部分電子商務公司在增加銷售和降低成本方面都根本上將聚焦於下面兩個事情——量和率

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量,當然,歸根結底是銷售量,不過銷售量顯然決定於流量註冊量,以及轉換率回頭率。因此,我們的思維是,要提升銷售,我們需要提升流量和註冊,並且提升轉換回頭的機會。這和做一個線下商店的關鍵數據指標是類似的——人流量多少,多少人進店買了東西,又有多少人還回來。

說一點題外話。我認為國內的電子商務公司,因為它們本身所具有的「股票公司」的特性,利潤率什麼的,反而不是真正他們關心的。

區分什麼樣的電子商務公司更在乎利潤率的一個有趣指標是——他們是否獲得了外部投資。當這些公司沒有外部投資,維持在一個較小規模的時候,利潤率是非常重要的;

但當投資進入,擴大規模、擠死競爭對手成為主線的時候,利潤率是一個可以犧牲甚至是必須犧牲的指標了。這很有趣,對消費者而言,當一家電商公司剛剛獲得投資的時候,促銷一定是很給力的,這時的商品值得購買。:)

當然,電子商務是否還有什麼其他的關鍵數據,取決於這個公司自身的經營特點和業務特性,這裡不再贅述。強調一點,我們關注方法本身,電子商務關鍵數據優化的第一步是真正識別你的業務的關鍵數據KBR 不建議是最大的那個放之四海而皆準的目標(例如 Revenue),而應該是這個大目標之下,跟你的大目標達成真正關聯的那幾個可以清晰定量的目標(例如電子商務中的量和率)。你值得花一些時間找到真正的KBR

建立優化路徑

現在,你通過自己的思考或是「老闆的指示」知道了KBR是什麼。現在你該怎麼辦呢?

我們都知道,任何複雜的問題都可以遵循一定的方法解決,若沒有解決,是因為沒有找到方法。例如哥德巴赫猜想,人們並非是在尋找答案,而是在尋找方法。同樣,KBR不能優化,並非是它不能優化,而是我們可能沒有找到正確的方法,或是沒有去正確執行這些方法。

下面是我的方法,你當然也可以建立你自己的方法。有效果的方法就是好方法,這裡沒有標準答案。

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上圖是我總結的 KBR 的優化路徑。這個路徑看起來文字眾多,步驟繁瑣,實際上思想非常簡單。你也可以看我下面的文字描述,可能更容易理解:

定義 KBR——分解影響 KBR 績效的驅動因素——確定這些驅動因素中哪些是基礎驅動因素,哪些是非基礎驅動因素——嘗試分析基礎驅動因素並著手改進——同樣,嘗試分析非基礎驅動因素並著手改進——測試你的這些改進是否有效並固定有效的改進(優化)——優化不可能是針對所有人群和興趣的,所以最後你要在優化的基礎上進行動態處理(客製化)。

還是夠複雜的,再簡單點 ,用白話!

定義 KBR——分解影響 KBR 的那些因素——哪些因素更具全域影響力?哪些是局部的?——想辦法搞定這些因素——真的搞定了嗎?測試看看——靠譜的辦法固定下來——不能用一種辦法搞定,多幾個辦法針對不同情況!

我覺得 KBR 就是被這麼搞定的。只是每個破折號後面的每一步體現了水準。網站分析甚至不是一個技術活,畢竟我們沒搞什麼高深的數學模型,但確實需要縝密的心思,豐富的經驗,敏感的嗅覺,和不斷嘗試的勇氣。

當然,你可能還是覺得,上面的這個模型(姑且厚顏無恥點把它稱為模型),畢竟是一個非常抽象的東西,您可能還是沒有太理解,什麼是驅動因素?為什麼有基礎和非基礎?測試如何做?又如何動態化定制化?一連串的問題,待我慢慢道來。

基礎驅動因素和非基礎驅動因素

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驅動因素真 TMD是一個拗口的詞。驅動因素是一個西方詞,不是老祖宗漢語,但我們不得不用它是因為現代科學和管理學都是人家西方人樹立的,咱們中國人也只有成了西方人(加入了別人國家),才似乎有點建樹。不過我們國家蓋樓修路放衛星辦運動會火車比速度行,也不算一無是處。

驅動因素是 initiative 的翻譯,這個詞是形容詞,也可以作為名詞。找不到更好的翻譯,於是我們國人就把它翻譯成驅動因素了。

廢話不多說,你理解它為影響因數也行(kao…,因數這個詞也是人家,是 factor 的翻譯,唉…),就是會影響 KBR 績效的那些因素。例如,影響流量這個 KBR 的因素的驅動因素是資源多少(例如花錢多少)、行銷活動的水準、SEO 水準等等。這麼說應該很好理解。

那麼,什麼是基礎驅動因素和非基礎驅動因素呢?這是我自己琢磨的,沒理論根據,但我覺得好用。

  • 所謂基礎驅動因素,就是那些當你改變了它(優化了它)就會全面性長時間改變(優化)KBR 的那些影響因數;
  • 非基礎驅動因素,就是那些當你改變了它(優化了它)就會局部性一定時間內改變(優化)KBR 的那些影響因數。

用咱們漢語說,基礎驅動因素就是內功,非基礎驅動因素則是招式。內功常在,招式則要過招時才發生。

現在可能你明白了一點我想說什麼。不過,最好的方法是,我們舉一個真正的 KBR 優化的例子,讓我們看看上面的路徑和驅動因素如何説明我們優化 KBR

案例:如何優化 KBR 之轉換率(1)——驅動因素的細分

轉換率是我最喜歡談的,因為對它的研究業界已經很多,但我們似乎總未破解它的迷局。

按照我們前面提到的 KBR 優化路徑,我們要找到轉換率這個 KBR 的驅動因素,並且要把基礎驅動因素和非基礎驅動因素區分開來。然後分別加以分析和優化

我是這麼分解的,如下圖所示:

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我影響轉換率的基礎驅動因素確定為:

  • 關鍵轉換過程
  • 導航(分類)
  • 搜索
  • 信任
  • ……

非基礎驅動因素確定為:

  • 產品頁面
  • 登陸頁面
  • 活動和流量匹配程度
  • 外部流量本身品質
  • ……

先來看看基礎驅動因素的確定。

關鍵轉換過程,是老生常談的了,就是在轉換路徑中各個關鍵環節。這些環節的某一個或多個做不好,對整體銷售轉換的影響都會非常大,也就是我們常說的木桶短板效應。

導航和分類,本質上是對使用者遍歷或尋找商品邏輯的有效組織或再組織,不好的導航和分類,讓用戶沒有在合適的位置找到合適的商品,敗興而歸,轉換率受損。

搜索,跟導航和分類是類似的,只是人們更容易對它產生更高期待,並更容易在期待落空後放棄。

這幾個因素,都全面性的影響到轉換率這一 KBR。無論流量品質(人群價值)如何,無論你的活動頁面有多麼吸引人,這些因素做不好,轉換率都會下滑。因為這些因素是基礎性的影響。

而活動頁面的吸引力則非基礎性的,A 活動的頁面不好,那麼在下一次 B活動中加以改進,仍有機會,但關鍵轉換路徑中埋有驚人敗筆,卻不是活動設計本身能夠挽救。

所以,我把它們作為基礎性驅動因素。基礎性驅動因素還有很多,限於篇幅不再冗舉,朋友們不妨留言列舉。

【閑來無事多讀一點】

轉換率一樣,回頭率也有基礎驅動因素和非基礎驅動因素。在會場有朋友問起這個問題,引發了較長時間的討論。

回頭率的基礎驅動因素往往是:

  • 區隔受眾屬性
  • 區隔受眾消費行為
  • 競爭商品
  • 競爭價格
  • 第一次消費體驗
  • 轉換率(更高的轉換率會促進回頭率)
  • ……

非基礎驅動因素是:

  • 市場及促銷活動
  • 精準化再行銷
  • 外部市場環境(動態變化)
  • ……

相對於轉換率回頭率的衡量更具有難度,所受的影響因數也更多。優化它的基本方法必須經過受眾的區隔,按照消費行為、受眾屬性的區分,挖掘哪些屬性、行為的受眾的不同流失情況。以辨別流失傾向和受眾的關係。

另一種細分維度則是按商品品類細分的受眾流失情況。哪類商品的購買者更容易發生流失。以辨別競爭商品和價格可能存在的問題。

轉換率的非基礎驅動因素則比較明顯,它們都是局部性的,而且時限性相對較短。

例如產品頁面,產品頁面的介紹對該產品的轉換率影響很大,但並不影響其他產品,而且產品有明顯的生命週期。

登陸頁面同樣,它們會影響活動的轉換效果,但只限於影響自己的活動。流量本身也是動態的,儘管流量永遠存在,但卻並不能保證每天的流量都能匹配 landing page,或是保持持續的較高品質。

現在,你應該能夠明白基礎驅動因素和非基礎驅動因素了。那麼,我們這麼劃分的意義何在呢?

案例:如何優化 KBR 之轉換率(2)——驅動因素細分意義何在

區分基礎和非基礎驅動因素的意義在於,你能夠知道應該先從哪裡下手。前文說過,分析是需要資源的,最重要的資源是時間,是沉沒成本,你不太能夠分析所有的因素,所以分析的藝術是抓住重點直切主題的藝術。kbr05

基礎驅動和非基礎驅動二者,在轉換率這個電子商務KBR 上,體現出非常明顯的沒有抓住重點的趨勢。原因無它,我們往往更重視非基礎驅動因素而不願直面基礎驅動因素。招式易學,內功難練。

電子商務非常明顯顯現出對活動的重視,對流量本身的重視,但往往卻疏忽關鍵的轉換過程中是否存在明顯短路,是否有更好的用戶導引,並忽略建立初次和長時間的信任。這些都比不上修正產品頁面,給使用者促銷,以及產品頁面的說服誘導成效快,所以理所應當的被放到次重要的位置上。

這是迷思。內功練成,無招勝有招;招式搞定,卻不過是空有花架子。基礎驅動應該放到更高優先順序上,至少它應該跟非基礎驅動一併被關注和優化

好了,這些都是淺顯的道理,我就不多囉嗦了。限於時間的關係,我很難找到大段的時間跟大家分享。就先停筆到這裡。未來也許某一天,我不會那麼忙了,我停下來,能夠跟朋友們更多分享。更多的內容,請期待這個文章的後半部分!

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「网站分析在中国——从基础到前沿」是一个关于网站分析(WA,即Web Analytics)的博客,这个博客旨在做3件事:1. 把国外最有价值的,最符合中国互联网实情的Web Analytics资源介绍给中国的互联网营销从业者们。 2. 扩大中国Web Analytics从业者的圈子,希望跟所有对网站分析和互联网营销感兴趣的朋友们建立联系和友谊。 3. 发表个人关于Web Analytics方面的一些心得,以及把自己的一些经验与大家分享。

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