首頁 找知識 用戶體驗. 電商須知:如何優化購物車放棄率(下) 作者:薛閔如

電商須知:如何優化購物車放棄率(下) 作者:薛閔如

承接上一篇 電商須知:如何優化購物車放棄率(上),我們可以發現消費者不買的原因,分為五大項:

  1. 價格是否優惠?
  2. 產品說明是否詳實?
  3. 網站使用體驗是否順暢良好?
  4. 購物流程是否複雜難用?
  5. 購物付款是否安全安心?

這五大考量因素,正是行銷人員可以優化購物車放棄率、提升轉換率的切入點:如何讓每個路過、經過、逛過的線上消費者,在其消費旅程中,重新發現他們曾經看過、心動過但還沒買過的產品,不經意地發現很想要的那件商品就曾經逛過的網站販售,驀然回首還是覺得這個網站最好呢?關鍵思維就是:

專注消費者的消費旅程,優化各階段的行銷體驗,滿足他們的疑慮與需求,讓他們非買不可!

了解消費者線上旅程,並且透過媒體、網站數據、測試與分析,在不同的階段給予不同的溝通,一步一步優化購物車放棄率,提升轉換率;其中分為兩大階段,根據不同營銷目標,進行不同項目的優化步驟:

  1. 尚未放棄購物車前:目標在於給予消費者無法不買的理由(產品、價格),並且降低消費者結帳的疑慮與猶疑感受
  2. 放棄購物車後:(1)透過再行銷的廣告與電子郵件,掌握消費者離開後的黃金時間,增進回訪轉換;(2)累積顧客購買訊息,提供進站前後的個人化推薦

SaleCycle:在客戶離開後的20分鐘發出提醒,有機會提升轉換率5.2%

購物車放棄率不可怕,可怕的是,行銷人員還沒有關注它,並且挖掘回訪的轉換價值—請記住:經營新客人要靠廣告,但是經營來過的回頭客,就是網站營銷真本事!

abandonment to conversion

 

 

 

after cart abandonment

【筆者碎碎念】

電子商務對於回頭客跟老顧客的營銷真的很重要。

筆者其實是這時代少數"喜舊厭新"的人,然而每次我要買東西,都會感嘆:"為什麼我永遠看到購物車有購物金選項,但是我從來沒有拿到呢?"每次打開訊息跟信箱,我的EDM跟簡訊都是一些我逛過但沒買過的品牌,但是因為後端追蹤失聯的關係,推薦的都是我不會想要的品項,就算零元我也買不下手啊…

文章作者:MMdc 關鍵數位行銷副總監 – 薛閔如

關於 薛閔如

薛閔如
合和國際Hohoad – 薛閔如,擁有 10 年整合行銷業界經驗,經手多個大型品牌數位整合行銷規劃與顧問輔導案,擅長切入並導引品牌運營模式,以吸睛的內容策略為本,以精準的媒體策略為王,規劃高成效之數位行銷整合實戰,協助企業注入數位新元素。產業經驗橫跨食品、美妝保養、汽車、3C電商、醫療、出版等。 更多講師介紹:http://dcplus.com.tw/consultant/10281

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9 討論

  1. Cindy Ho

    我去年在瑞典當交換學生的時候,看過http://www.pricelizer.com/
    針對這個問題提出很棒的解決方法:替各種電商網站的顧客做價格追蹤,一旦購物車內的商品價格有下降,便會email通知顧客,而且他們的服務好像是等你有賺到錢他們才抽一點點佣金,有在經營購物網站的朋友可以參考看看喔~

    • 您指的是?

    • Cindy Ho

      喔 我的意思是PriceLizer替電子商務網站幫它的客戶做價格追蹤,這樣確實提升客戶回流購買的機率,因根據Baymard Institute的分析,有40%的顧客因為價格而放棄購買中意的商品,那這間公司強調他們所做的產品,是針對購物車棄置率的問題做解決,為電商網站及顧客雙方創造雙贏~

    • 喔~了解了!
      真的非常感謝您的分享這項訊息!
      如果能夠針對棄置購物車的原因,提供他們有效的折扣資訊,促成交易。
      如此一來,真的是創造三贏的局面!

    • Cindy Ho

      您好,我為此寫了一篇延伸文章,不知道有沒有辦法投稿到網站上呢?或是我直接寄到你們信箱讓你們參閱?謝謝~

    • 十分歡迎唷!可以麻煩您將文章以附件方式寄送至dcplus@minmaxdc.com嗎?

      編輯審核覺得合適後,發表後會將頁面以連結方式回覆您唷!

  2. Sean Hsu

    Thanks for sharing this article~
    it brings many insights and must have works to my working list.

  3. Sean Hsu

    Thanks for sharing this article~
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    • You’re welcome.
      Wish those articles can give you a hand on your work.

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