며칠 전 시드니가 작성한 문서를 참조하기 - 전자 상거래 (B2C) 사이트의 포기율 세부 B2C 웹사이트의 쇼핑 카트와 결제 프로세스가 거래 중단의 원인이 될 수 있습니다, 고객이 제품의 구입을 포기. 즉, 포기율입니다. 기사 포기율 영향 요인에 언급된 관련되어있을 수도 있으며 포기율의 일부를 줄이기 위해 어떻게 감정은 전자 상거래 웹사이트 상품의 판매 전환율을 향상시키기 위해 매우 효과적입니다. 그러한 링크가 존재하는지 확인하기 위해 어느, 포기율 및 상품이나 상품 판매 믹스의 가격 사이에 존재할 수있는 링크에 대해 얘기, 우리는 포기율에 영향을 미칠 수있는 요인 중 일부의 정량 분석의 일부를 사용할 수 .
어떤 요인 포기율에 영향을
다음과 같이 일반 B2C 전자 상거래 사이트는, 상품 분류를 기반으로합니다 :
제품의 우수 영업, 예를 들어, 전자 상품으로 보충 오디오 도서에 상품의 우수한 판매가 자사 제품이 오디오 책, 가전 제품, 소비재의 범주로 구분됩니다, 자녀는 분열의 범주에있다 다음과 같은 책을 웹 분석, 2.0, 시계 브랜드 등 상품의 매출의 하단, 당신은 상품의 목록을 구성할 수 있습니다 :
| 상품 카테고리 | 상품 카테고리 | 상품 카테고리 | ...... |
| 물품 | 상품 세 | 상품 4 | |
| 상품이 | 5 개 중 5 | ||
| ...... | ...... |
위의 표에 따르면, 우리는 측면 상관 관계 및 수직 대비를 통해 포기율 영향 요인을 분석할 수 있습니다. 상품의 다른 카테고리 제품의 브랜드 명성의 차이있을 수 있습니다, 상당한 차이가 있는지 프레 젠 테이션, 쇼핑 바구니, 프로세스 등의 필수 기능, 당신은 비교 상품 카테고리 포기율하여 이러한 요인을 결정할 수있다; 같은 카테고리에있는 상품의 종방향 비교, 당신은 쇼핑 카트 공정 조건과 유사한 제품의 브랜드 명성, 필수 특성, 상품 프레 젠 테이션을 제어할 수 있습니다, 물품 주목을 비교, 가격, 프로모션 및 기타 요인의 개수를 구입할 수 있습니다.
다양한 상품 카테고리 간의 비교
샘플 데이터의 선택 : 다른 의한 차이를 설명하기 위해서는, 상품 카테고리를 말했다, 우리, 홍보 주파수는 상품의 두 가지 주요 범주 (예 : 마우스와 모자 등)에 가까운 관심의 정도, 평균 가격, 판매에 영향을 제품을 선택해야합니다 이러한 요소의 영향을 제외할 수 있습니다. 해당 기간을 선택하고, 당신은 달, 사분의 일 또는이 기간 샘플 데이터의 특성을 분석할 수있는 시간 간격을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 :
특정 시간에 통계의 숫자의 예제 데이터 주파수, 그래서 두 그룹 간의 차이를 비교했다 샘플 메서드의 사중의 테이블 치 평방 테스트를 선택할 수있는 χ 2 테스트 결과 P <0.01, 통계적 차이 높은 수준의 = 16.84, 상당한 수준의 데이터의 두 세트가 상당한 차이를 가지고있다는 것을 나타내는 null 가설을 거부하는 의미.
같은 카테고리 세로 비해 다른 상품
비교 분석을 수행하는 제품의 동일한 카테고리에 약간의 차이 (예 : 서로 다른 브랜드, 가격과 시계의 스타일 등)가 있습니다 같은 주목, 가격, 판매량, 홍보 주파수 : 샘플 데이터의 선택이다. 또한, 통계, 다음과 같은 데이터로 적절한 데이터 기간을 선택
| 상품 | 주의 | 가격 | 판매량 | 추진 비율 | 포기율 |
| 3258 | 588 | 251 | 0.16 | 0.4487 | |
| 2 | 1569 | 998 | 76 | 0.05 | 0.4711 |
| 3 | 2965 | 158 | 206 | 0.20 | 0.2639 |
| 4 | 236 | 2568 | 15 | 0 | 0.5714 |
| 5 | 985 | 1128 | 3 | 0 | 0.3843 |
엑셀 데이터 분석, 우리는 열 사이의 상관 계수 R을 얻을 수 있습니다, R의 가치의 긍정적인 최초의 부정은 긍정적인 상관 관계이거나 부정적인 상관 관계는 다음 상관 관계 테이블에 다음과 같은 상관 계수는 상관 관계를 확인하는 방법 의 강도 :
| | R |> 0.95 | | R |> = 0.8 | 0.5 <= | R | <0.8 | 0.3 <= | R | <0.5 | | R | <0.3 |
| 상당한 상관 관계 | 고도 서로 관련 | 보통 상관 관계 | 낮은 상관 관계 | 관련 않음 |
포기율과 가격이 매우 긍정적으로 적당한 부정적인 상관 관계에 대해 우려, 적당한 부정의 홍보 빈도와 서로 관련되어 있으며 낮은 부정적인 판매 : 다음 결론은 결과에 따라.
포기율을 감소하는 방법
우리가 B2C 포기율 이러한 요인을 알고 자하는, 그럼 어떻게 포기율을 줄이기 위해 웹 사이트 최적화를 통해입니까? 사실, 시드니 이미 자신의 문서에서 언급한 솔루션은 간단히 우리가 무엇을 할 수있는 아래에 자세히 설명하려면 위의 영향을 미치는 요인 분석의 결과에 따라 아래의 각 요소에 매우 효과적인가?
상품 카테고리 사이의 차이점
큰 차이가있는 두 개 이상의 상품 부문 간의 비교 분석을 통해 그려, 그럼 먼저 제품의 필수적인 특성 중 일부가 때로는 인위적으로 제어할 수 없기 때문에 이러한 차이로 이끌 제품의 필수 특성으로 인하여 없다는 것을 확인해야합니다 과 같은 :
- 상품의 브랜드 명성 : 온라인 쇼핑의 사용자는 브랜드 제품으로 편견 수 있습니다;
- 사양의 고정성 : 전자 제품의 사양은 의류 및 기타 일용품의 불확실성보다 높은 것입니다, 마우스 포기율가 모자보다 낮을 것이다는 놀라운 일이 아닙니다;
- 애프터 서비스 : 공급 업체에서 제공 잡화 판매 서비스, 다음이 요소는 일반적으로 전자 상거래 웹사이트의 통제할 수없는 것입니다.
차이는 다음과 같은 요인에 의해 발생하는 경우, 저렴한 상품 카테고리의 위 원인 포기율이 사이트가 부족있을 수 있지만, 다음 사이트에 자신만의 이유를 찾을 수 밖에 없었다 :
- 제품의 차이 : 레이아웃, 이미지, 상품 설명, 일부 오해의 소지가있는 내용은 ...이 또한 높은 포기율을 일으킬 수있다;
- 쇼핑 바구니 프로세스의 차별화 : 사용자가 있기 때문에이 상황을 게재되지 않을 수 있습니다 크기, 색상 및 기타 정보를 직접 떠날 브라우저를 닫고 있지만, 책을 구입 기입해야하는 필요성에 대해 신발을 살 수있다;
- 구매 경험 : 사이트가 사용자의 통신 플랫폼을 제공한다면, 고객 서비스 직원도이 제품이 너무 높이입니다 포기율을 일으킬 수있는 제품이나 조바심의 유형에 익숙하지 않습니다.
상품의 개별 요인
개별 상품, 주목, 가격, 판매, 이러한 요소의 판촉 주파수 포기율을 결정할 수 있지만 문제는 온의 경우 이러한 요소 중 하나 이상이 지속적인 개선을 수행하기 어려울 수 있습니다 다음, 우리는 상호 보완적인 방식으로 수 그런 부정적인 요인의 일부를 줄이기 위해 유리한 요인 중 일부를 높여입니다.
예를 들어, 우리는 제품의 가격이 유사 제품의 포기 높은 속도 및 용품 포기율의 하위 클래스에 대한 판촉 활동의 효과를 증명하기 위해 분석에 비해 너무 높은 것으로 나타났습니다, 그렇다면 우리가 제품 판촉의 빈도를 높일 수있다; 또는 관심의 정도가 포기율에게 제품을 줄이는 효과가 증가, 그 사이트에 더 두드러진 위치를 넣을 수 있습니다 ...
전자 상거래 웹 사이트의 비즈니스 모델의 차이로 인해 코스, 중, 요인 포기율 영향은 요소의 일부를 보여줍니다, 이상이 다를 수 있습니다. 따라서 가능한 영향을 미치는 요소를 선택하려면 자신의 사이트의 특성에 따라 최고의 당신이 분석 방법이 나랑 같이하실 수 있습니다 나은가있다면 방법은, 위에 두 배울 수있는 분석했다.
»이 종이에는 BY-NC-SA의 : 계약 소스를 지정하십시오 복제 사이트 데이터 » 포기율의 영향 요인
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아주 좋은 기사!
결론이 너무 - 포기율 및 가격 낮은 마이너스의 판매와 함께 적당한 부정적인 상관 관계의 우려 학위를, 상관 관계의 높은 수준의, 그리고 온건한 부정적인 상관 관계의 홍보 주파수이다.
우리의 경험을 확인하는 등 전문적인 통계 방법을 주셔서 감사합니다.
죄송 합니다만, 제가 배울 수있는 기회를 가질 것으로 기대하지 말라 그리하면 너희가 채팅.
또한 기사에서 영감을 말하자면, 난 교환할 수 있도록 노력하겠습니다. 또한, 문서의 데이터는 다른 사이트 특성과 데이터 분석에 의하면, 유일한 분석 방법을 제공하려면 여기를 꼭 그렇지. 의견 주셔서 감사합니다!
어느 중 다수가 아 실제 분석했다. 멋지 네요.
기사의 사이트 분석은 주문 항목에 샤시 는걸를 훨씬 더 읽어보십시오.
좋은 문서가 서로 다른 제품 차별화에 대한 포기율을 줄일 수 있습니다. 제품 평가를 모든 상품에 대해 효과가 적은 없습니다. 쇼핑몰 자체 브랜드 인지도와 신뢰도는 일정한 영향을 미칠 것이다.
상관 계수의 텍스트에서 언급된 R는 계산합니까?
그 단계를 여기 포기율 포기율?
_AT_ 레온 : 상관 계수 공식, 여기를 수식 게시된, 당신은 Excel 및 SPSS는 상관 계수를 계산을 사용하여 사실 검색할 수 있습니다 좋지 않습니다.
_AT_ 리온 : 주로 지불 포기율이 단계 변환으로 전자 상거래 웹사이트 쇼핑 카트의 과정을 말합니다.
좋은 기사. . 상관 계수의 지식은 정말 심각하게 읽어. 유용한 지식의 많은. 그리고 그 통계를 공부 결코 후회
또한, 엑셀 포기율과 가격으로 계산 결과는 0.8이며, 부정적인 0.45에 대한 부정적인 0.6의 우려와 영업 및 부정 0.37.의 승진 비율이 낮은 부정적인 상관 관계가 될겁니다. 적당한 부정적인 상관 관계 등 신문에 결론. 문제는 계산 착오 보는거나 오타가?
_AT_ 유유가 : 죄송합니다 잠시 후 엑셀, 블로그 기사, 논문의 결론의 타당성과 함께 "행사 비율 '열을 형성 값의 수치 불일치를 읽고 내 기사의 가치는 Excel의 숫자 계산에 따르면, 그것은 편견 그리고 당신은 종이 형태로 수치 계산 결과를 사용있을 수 있습니다.
나는 다음 테이블의 값을 업데이 트, 나에게 상기시켜 줘서 감사드립니다!
Blogger에 기사와 송 스타 관련 기사 우리가 배울 수있는 우리 각자는 하이 어쩔 수 없어요!