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用数据分析优化客户体验

2018年05月08日 | 作者: adminlin | 分类: 企业顾客满意度 | 

 Litte.com是一家韩国的网上购物商城,有1300万名客户,网站的日访问量接近100万人次。管理者发现,网站每次做活动促销的预期结果远远低于用户的响应,产生销售的商品比例不高,这一点让工作人员很困惑。

  在意识到数据分析的重要性之后,Lotte.com建立了客户行为分析数据库,用来测评每位访问者、访问的网页、访问者在网站上的浏览方式以及采取的行动。此外,数据库还捕获用户人口信息、购物车大小和转化率、订单数量及意向数量。


  与单纯分析访问者数量不同的是,网站所采用的数据分析系统可通过对比每类促销活动的实际访问者(电子邮件、广告、关键词等)分析转化率(购物车、立即采购、意向清单、采购完成),因此可以详细分析渠道效率。同时,可以确认每类促销活动访问者搜索使用最多的关键词、位置和采购的商品。页面覆盖功能可以测量页面中每一项的点击率和访问者数量,测量页面中每个位置的价值,找出热点和非热点区域。利用这种功能,网站可以立即更换流量低的货品,优化页面,并且开展有针对性的营销。更进一步,网站将数据分析的重点从下订单的过程延伸至购物车,以期找到阻碍客户购物的环节,提高转化率。通过分析访问者购物前的运动模式以及退出点,预测客户的购物模式,洞察每位客户的行为、需求和兴趣,以此来更加有效地促进客户采购,提高客户满意度。


  在实践中,Lotte仅通过用数据识别分析放弃购物车的原因,第一年网站的销售额便增加了1000万美元。


  这正是数据分析所发挥的作用,它将人为的感性判断转化为定量分析,在提升客户体验上发挥着重要的作用。


  在互联网行业,数据对客户行为的分析很有意义。比如将行为相似的客户聚成相同的类。有些网民是职业女性,其网络浏览行为模式,如时间段、关注的网页内容、访问的频道与家庭主妇不太一样。



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