数日前にシドニーで書かれた記事見て-電子商取引（B2C）サイトの放棄率の詳細はB2Cウェブサイトのショッピングカートと決済処理、取引の中断を引き起こす可能性があり、お客様は、本製品の購入を断念。つまり、放棄率です。 記事の放棄率に影響を与える要因で述べたように関与することができ、放棄率の一部を削減する方法を、感覚は電子商取引のウェブサイトの商品の販売コンバージョン率を向上させるために非常に効果的です。 どのリンクの話はそのようなリンクが存在するかどうか、我々は放棄率に影響を与える要因のいくつかの定量分析の一部を使用できることを確認するために、放棄率と商品または商品の販売ミックスの価格の間に存在するかもしれない。

どのような要因は、放棄率に影響を与える

次のように一般的なB2C電子商取引サイトは、商品の分類に基づいてされます。

例えば物品の優れた販売、電子商品によって補わオーディオブック、への商品の優れた販売は、その製品は、オーディオブック、コンシューマ·エレクトロニクス、消費財のカテゴリに分かれています、除算のカテゴリの下に子が存在し、このような本Web解析、2.0、時計などのブランドとして商品の販売の下部には、次のように物品のリストを整理することができます。

上記の表に従って、我々は横相関と垂直方向のコントラストによって放棄率に影響を与える要因を分析することができます。 財別のカテゴリは商品のブランドの評判の違いかもしれないが、有意差があるかどうかをプレゼンテーション、ショッピングカート、プロセス、等の本質的な機能を使用するには、比較グッズカテゴリの放棄率によってそのような要因を決定することができます。同じカテゴリーの商品の長手方向の比較は、あなたがショッピングカートのプロセス条件に似て商品のブランドの評判、本質的な特徴、商品のプレゼンテーションを制御することができ、コモディティ注目を比較し、価格、プロモーションや他の多くの要因を購入してください。

異なる商品カテゴリ間の比較

サンプルデータの選択：別の原因で発生の違いを説明するためには、商品カテゴリを述べ、我々は懸念の程度によって影響を受けた物品を選択する必要があり、平均価格、販売、プロモーションの頻度は、財の2つの主要なカテゴリ（例えば、マウスや帽子など）に近いです。これらの要因の影響を除外することができます。 適切な期間を選択すると、月、四半期、またはこの期間のサンプルデータの特性を分析するため、任意の時間間隔を選択することができます。 のような：

^{一定時間内に統計情報の数のサンプルデータの周波数なので、両群間に差は試料がχ2のテスト結果=} 16.84、P <0.01、統計学的有意差度の高い有意水準メソッドの4分表のカイ二乗検定を選択することができます比較した2つのデータセットが有意差があったことを帰無仮説を棄却することの意義。

同じカテゴリの長手方向の比較で異なる商品

サンプルデータの選択：同じ注意、価格、販売数量、販売促進周波数が比較分析を実施する物品の同じカテゴリ（例えば、時計の様々なブランド、価格やスタイルなど）のいくつかの違いがあります。 また、このような統計として、次のデータを適切なデータの期間を選択します。

Excelデータの分析、我々は列間の相関係数rを得ることができ、rの値の正と負の第一は、正の相関か負の相関関係である場合、相関テーブルを持つ次の相関係数は、相関関係を決定するの強さ：

その結果に基づいて次の結論：放棄率と価格は非常に積極的に中等度の負の相関、低負の売上高を懸念し、中等度の負のプロモーション頻度と相関している。

放棄率を低減する方法

今、私たちはどのように我々は放棄率を低減するためにWebサイトの最適化を介しているので、B2Cの放棄率のこれらの要因を知っている？ 実際には、シドニーは既に彼の記事で述べたように、解決策は簡単に我々は何ができるの下に手の込んだするには、上記の影響を与える要因の分析結果によれば、以下の各要因に非常に効果的ですか？

商品カテゴリの違い

有意な差がある二つ以上の商品カテゴリー間の比較分析を通して描かれ、その後、我々は最初の商品の本質的な特徴のいくつかが時々人為的に制御することができませんので、この違いは、につながる商品の本質的な特性によるものではないことを決定する必要がありますなど：

• 商品のブランドの評判：オンラインショッピングのユーザーはブランド製品に偏ってもよい。
• 仕様の結合性：電子製品の仕様は、衣類やその他の生活必需品の不確かさよりも高くなります、マウスの放棄率は、帽子よりも低くなりますが驚くべきことではありません。
• アフターサービス：ベンダーによって提供される一般的な商品販売サービスは、この要因は、一般的に電子商取引のウェブサイトのコントロールを超えています。

違いは次の要因によって引き起こされている場合は、低い商品カテゴリの上記の原因の放棄率は、サイトでは不十分かもしれないが、しかし、そのサイトは独自の理由を探してしなければならない。

• 製品の違い：レイアウト、画像、商品説明、いくつかの誤解を招くような情報...これらも高い放棄率を引き起こす可能性があります。
• ショッピングカートのプロセスの差別化：ユーザーがいるため、この状況を表示されない場合がありますサイズ、色、およびその他の情報を直接残すため、ブラウザを閉じたが、本を買うに記入する必要の靴を購入することがあります。
• 購入経験：サイトは、ユーザーの通信プラットフォームを提供している場合は、顧客サービス担当者が製品や焦りのタイプに慣れていないにも、この製品は高すぎるの放棄率を引き起こす可能性があります。

商品個々の要因

個々の商品、注意、価格、販売、これらの要因のプロモーション周波数の放棄率を決定するかもしれませんが、トラブルが来たために、これらの要因の1つ以上が継続的な改善を行うことは難しいかもしれませんし、我々は、相補的に取ることができます 、それは負の要因のいくつかを減らすために有利な要因のいくつかを上げることによって、です。

例えば、我々は製品の価格は財の放棄率の低いクラスのためのプロモーションの有効性を証明するために、類似製品の放棄率が高い、と分析と比べて高すぎることが判明し、我々は、製品プロモーションの頻度を増やすことができます。または関心の度合いは、放棄率の製品を軽減するのに有効である増やすには、サイトより目立つ位置に置くことができます...

もちろん、e-コマースサイトのビジネスモデルの違いにより、要因の放棄率の影響は異なる場合がありますが、上記だけの要因の一部を示しています。 したがって、可能な限り最高の影響を与える要因を分析した選択して自分のサイトの特性に応じて、メソッドを使用して、よりよい持っている場合、分析の方法は私と一緒に共有することが歓迎され、上記の2つから学ぶことができます。

»この論文では、 BY-NC-SAの ：契約、ソースを指定してください再現サイトデータ » 放棄率に影響を与える要因

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