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数据如何驱动网站页面设计和优化

摘要:电商行业已经进入红海阶段,机会主义不在,技术洼地被填平,精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。 电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪,甚至可预见是否养痈成患。

随着互联网业态不断深入发展,如今在互联网(含移动互联网)跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时,数据化管理与运营之道不是空心的概念,但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路,仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。

下面这一段书摘,主要从电商网站艺术设计的角度,对首页长度、结构布局、首页商品撤换原则等方面,结合数据分析进行阐述。

网站首页最优长度如何测定

网站首页长度并非随意的,尽管不需要十分精确,但是首页的大体长度还是需要拿捏好分寸:首页太长,加载速度会变慢,强烈影响到客户体验的;首页太短,固然短小精悍,但是显而易见暴露了不能盛放足量信息的弊端。因此,首页长度有一个大致的最优长度。

如图1所示是一家电商公司首页点击率示意图。其中,横坐标表示图片的从上到下的排列顺序,比如第1排、第2排、第3排……纵坐标表示点击率,单位是‰(千分比)而不是%,这点要注意。

数据如何驱动网站页面设计和优化

图1 优化之前点击率与首页位置的关系

图1表明,随着首页商品图片的位置越往下,点击率急剧衰减,我们可以很清楚地看到,在80排至120排之间,点击率贴近渐近线,趋向为0,由此而承受的点击量绝对值也是很少的。但是,从80排至120排中间有40排的商品图片,网页负荷不轻,网站打开时加载速度尤其是在共用网络环境中(如办公环境、群租胶囊公寓等)会变得更慢,势必影响客户体验。好在互联网带宽不断拓展,这方面的因素正在弱化。

不过,后面一大排商品图片堆砌在首页上,实际上点击量很少,没有功能性,从这个层面上说,后面40排无疑是一个累赘,所以去掉后面40排的商品图片,优化之后的点击率跟踪如图2所示,每一排图片都有不容忽视的点击率,且从最终销售额的结果上看,销售额没有任何减少,是完全可行的,所以我们可以放心大胆地给电商网站首页做一个“大手术”。但是需要提醒的是,这跟图片的大小、网站的结构布局、商品类目等皆有关系,需要通过实际的数据来分析合理的页面长度,尽量减少主观臆测。

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图2 优化之后点击率与首页位置的关系

经典“F型”网页结构布局

说到网页结构的布局,不能不提到经典的“F型”结构,而此项结构来源于:长期研究网站可用性的美国著名网站设计师杰柯柏·尼尔森(Jakob Nielsen),在2006年4月发表了一项《眼球轨迹的研究》报告(原题为F-Shaped Paern For Reading Web Content,有兴趣的读者可以了解下)。我们引用杰柯柏·尼尔森大师的三条基本结论,如图3所示,图中用颜色来表示浏览者眼光聚集的热度,分为最热、较热、不热和基本不关注四种,颜色最深处表示热度最大。

数据如何驱动网站页面设计和优化

图3 F型眼球浏览轨迹

对F型的浏览轨迹解读如下。

-从左往右从上往下,跟之前黑白电视电子扫描枪朝电视屏幕上发射电子的原理类似。

-浏览者目光往下移动,短范围水平移动。

-浏览完毕网站主页面之后开始系统化浏览左侧栏的信息和内容。

我们可以利用现成的经典理论去指导网页优化,且需要跟踪实际效果。不过“F型”经典理论就像牛顿定律一样,也并非放之四海而皆准,笔者就曾见到一些质疑此理论的观念并罗列了众多事实,有的学者还研究出与之对应的所谓的“E 型”结构。任何一种理论都有其使用的前提和环境,也就是外延,这一点非常重要。

站内搜索热词设置

电商网站首页除了页面长度和结构布局之外,还有导航页和搜索框可以进行相对精确的量化。不同品类的导航页,设计的风格差异极大,重点在于推送品牌形象、利润高、覆盖面广、应季性等商品,这方面知识不准备展开叙述。关于站内搜索,一直以来都是电商重点关注和研究的领域。一般来说,欧美人习惯个性化的搜索,因此喜欢用站内搜索框;而东方人偏爱固定的搜索,因此喜欢点击站内提供的热搜词。例如,一家民族风情的女装电商网站的内部搜索热词,如图4所示。

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图4 站内搜索框和搜索热词

一般站内搜索词筛选方式如下:

-热词不需要多,一般不会超过十个,多了会模糊搜索目标。

-热词要结合跳失率和搜索量两个数据指标综合决定。搜索绝对量大但是跳失率也高,说明搜索热词与产品对应关系不精准;反之,即使跳失率很低,但是搜索量很小对于引导客户亦没有价值。

-热搜词一般参考行业数据或者站内数据,如果站内数据与行业数据发生对立,以本站搜索数据为参考标准,因为行业的数据一定代表的是行业的共性,而一般电商网站在商品方面都有自己独特的个性和特质(标准品类除外)。

-热搜词需要不断更新,具体依据类目特点决定。例如化妆品类目更换频率一定会高一些,而3C数码会低一些。当然,更换频率跟产品线丰富程度也有很大关系。

首页商品撤换的“ROI”原则

商品首页需要不断地更新商品,那么更新商品的原则如果从数据分析的角度出发,则应该遵循什么样的原则呢?

假设表示最近7天某商品的销售额,表示该件商品所对应的访客数,则便是度量商品价值的指标,我们称值为“商品价值度”。

C=A/ B

显然,值越大,该商品应该排在首页最黄金的位置,增加其曝光量。任何按照销售量或者销售额大小的指标来排列商品在首页的“座次”都是不合理的。比如说,销量没有考虑商品单价的因素,而销售额跟其曝光量又有很直接的关系,而值则是依据同样的访客数比较产出的价值大小,跟广告学中ROI其实是一个道理。当然,“商品价值度”的排列必须建立在一定的CTR(Click Through Rate,点击率)基础之上,CTR很小,值排列就没什么意义了。

这里需要特别强调一点,不是一切商品排序皆以值大小为唯一标准。我们结合实际,还需要考量以下因子来进行综合评判:

-1、 同一个版块或者同一排商品,品类和风格是否统一,比如围巾和内裤是不适合放在同一排的。

-2、是否是好评、口碑不错的商品,恶评商品坚决不能置于首页。

-3、是否是广告顶起来的商品,广告推起来的商品显然溢价过高。

-4、首页各个版块之间的商品不能重复,尽量覆盖面广一点,让更多商品有机会展现。

-5、相近位置,点击率高的商品可以优先往左侧挪,前面的F型眼球轨迹已经告诉我们为什么这样安排了。

商品在首页或者在整个电商网站上需要不断地汰换,例如上面介绍的按照“商品价值度”来汰换商品,还可以按照”毛利润/访客数”的比值来撤换商品,撤换商品的目的有三点:

-1、最大化利润。

-2、优化库存结构(前端销售顺畅对库存起到间接优化的作用)。

-3、避免同类商品或者SKU数量过多,否则不符合客户“懒得找,懒得比较”的基本消费心理,客户幸福感下降,且增加后悔的机会。

来源:大数据文摘

作者: 雪鹰传奇(真名李必文)

摘自:《 电商 大数据–数据化管理与运营之道》(第二版)电子工业出版社

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