如何分析您網站上的購物行為：5 個簡單步驟
已發表: 2019-06-21有時，電子商務企業主忽略了購物行為分析，只檢查轉換率或跳出率等單獨的指標。 但是，了解您的客戶如何在購買渠道的每個階段之間轉移可能會幫助您提供審慎的解決方案、改善用戶體驗並提高網站性能，而無需額外費用。
我們應該承認，購物行為分析並不是要為忠誠的客戶行為畫像建模。 反之亦然，這種方法可以讓您識別很少訪問您網站的用戶遇到的障礙，以及他們什麼都不買的原因。 消費者購物行為分析的主要目標是通過提高購買漏斗各個階段的網站性能來降低總會話數和交易會話數的比率。
注意：這些見解對於任何規模的電子商務業務都很有用，但對於每月交易超過 10,000 筆的網站來說，這是必須的。 如果您對 Google Analytics（分析）的工作方式沒有足夠的了解，那麼最好讓專家參與或聯繫我們的Promodo 分析專家，這些專家在檢查此類統計數據方面擁有豐富的經驗。
分析客戶行為的典型方法是使用您的 Google Analytics（分析）帳戶。 但是，某些數據在此處不可用，您需要從其他服務中受益。
第 1 步：檢查通過您的購買渠道獲勝的用戶百分比
在您的 Google Analytics（分析）帳戶中選擇轉化 > 電子商務 > 購物行為，您將找到有關有多少用戶通過您的購買渠道的整個消費者路徑移動的統計信息。 有五個圖表，其中包含完成特定操作的訪問者數量。 所有這些顯然是按降序排列的：
- 所有會話
- 具有產品視圖的會話
- 添加到購物籃的會話
- 帶退房的會話
- 有交易的會話
英國電子商務市場的平均交易會話百分比為4.31% 。 如果您的轉化率低於 1% ，您必須深入分析您的客戶行為。
例如，您注意到有大量用戶查看了您的產品頁面。 這些用戶中有 70%將商品添加到他們的購物車中，但只有 0.5% 完成了購買。 在這種情況下，您需要分析結帳時需要執行的操作，例如註冊、電話號碼確認或帳單地址。 根據最近的Baymard報告，這些是客戶在結賬時放棄網站的常見原因。
您可以在 Google 分析帳戶的結帳行為選項卡中檢查您的假設，以定義要放在顯微鏡下的頁面。
步驟 2. 根據您的渠道細分檢查每個營銷渠道
查看整體情況後，您可以創建額外的電子商務細分來檢查每個細分中的消費者購物行為。 細分將幫助您進行選擇性研究，揭示痛點並跟踪 A/B 測試後情況將如何變化。
這個怎麼做？ 在同一個選項卡轉化 > 電子商務 > 購物行為中，單擊圖表並創建要分析的認知細分。 例如，它可能是放棄購物籃的會話。
現在，除了一些放棄之外，您還可以查看以下數據：
- 這些用戶使用什麼瀏覽器以及通過什麼設備訪問了您的網站；
- 他們來自什麼廣告活動；
- 他們的位置；
- 來源和媒體：
- 這些用戶是否登錄？
- 他們使用什麼關鍵字來查找您的網站。
創建的細分顯示在整個分析帳戶中，從而可以檢查細分中的各種見解。 因此，在“渠道概覽”中，您可以跟踪引導這些用戶的數字營銷渠道或查看完整的受眾報告。
請記住，此功能在購買漏斗的每個階段都可用，您可以同時分析無購物籃添加、退房放棄和交易會話的買家會話。
第 3 步：探索特定細分市場中的登陸和退出頁面
根據您根據自己的薄弱領域創建的上述電子商務細分，檢查您網站上的哪些頁面正在登陸，哪些頁面在每組會話中退出。 此步驟將幫助您了解需要改進和更詳細分析的確切頁面。
在下面的示例中，我們可以看到 44% 的會話在支付和信息頁面上被中斷，這揭示了支付方式可能存在的問題。 可能該頁面還包含指向條款和條件不充分且不符合消費者期望的信息頁面的鏈接。
4. 用熱圖掃描問題頁面
電子商務熱圖是跟踪特定網頁上的購物行為的絕佳額外解決方案。 總的來說，有四種類型的熱圖：
- 懸停地圖點擊地圖；
- 注意力熱圖（展示用戶在您的網站頁面上停留的時間以及他們在哪些區塊上花費的時間最多）；
- 滾動地圖（顯示您的用戶向下滾動特定頁面的距離）
該報告看起來像您的網站頁面，以不同顏色區域突出顯示，其中橙色和紅色在訪問者中最活躍。 不幸的是，谷歌分析沒有這些數據，但是，您可以使用其他免費的流行的電子商務熱圖工具，例如Crazy Egg 、 Hotjar或Smartlook 。
4. 檢查用戶在您的網站上搜索的內容
對於企業來說，一個更常見的問題是用戶如何瀏覽 Google。 相反，一些喜歡您的網站設計/有吸引力的價格/方便的交貨條款/有用的內容等的訪問者會嘗試直接在您的網站上找到他們需要的產品。
您可以在特定細分中檢查此數據或查看一般統計數據。 消費者購物行為分析中的站點搜索將幫助您了解受眾的需求、改進分類並可能發現新的焦點。 也許它會幫助您針對在您的在線商店中搜索流行的特定產品的用戶設置成功的再營銷活動。
5.檢查交互順序和時間滯後
要匯總在線購物行為的全貌，特別是如果您的數字營銷策略是全渠道的，請在 Google Analytics（分析）帳戶中按照“轉化”>“多渠道漏斗”>“熱門轉化路徑”檢查哪些操作以及有多少操作導致用戶發生轉化。
在“時間滯後”選項卡中，您可以找到有關買家從與您的網站首次互動到轉化所需的天數的信息。 了解這個平均數字後，您可以改進，例如，您可以為每天訪問您網站 3 次的用戶觸發電子郵件或啟動限時優惠。
最後，在“路徑長度”選項卡中檢查將訪問者轉換為客戶所需的交互次數。
最後的想法
分析您的電子商務網站上的在線購物行為就像馬斯洛需求層次中的自我實現，這是金字塔的頂端。 要解決這個問題，您首先需要滿足基本需求。 然而，對購物行為的洞察使我們能夠退後一步，通過客戶的眼睛看待我們的業務。 並且解決本地問題，而不是每次都投入越來越多的預算來通過每次點擊費用廣告吸引用戶。 在電子商務世界中，所有吸引客戶的渠道都很好，這是真的。 但是整個系統需要和諧平衡地工作。
當然，分析您網站上的消費者購物行為，使用漏斗細分來分別檢查每個細分。 這將使您能夠識別問題區域並應用最有效的解決方案來改進它們。
不要猶豫，使用熱圖。 首先，因為它們看起來很棒，其次，它們對於增強客戶體驗非常有用。
檢查假設的一種方法是進行 A/B 測試。 我們不建議您完全更改問題頁面。 嘗試進行細微的更改並跟踪結果。
如果您在電子商務分析方面需要任何幫助，請聯繫我們的 Promodo 數字營銷專家。