上周末和Hetbert在零售电子商务年会上聊电子商务的数据和用户体验，稀里糊涂聊了不少很具体的东西，聊的比较投机也比较随意。回来看媒体整理出来的资料，偏差不少。故自己整理了一份回顾如下：(现场并非这么说的，但我肚子里要表达的东西就是这些)

1，用户体验的阶段性

        前面两年有一些网商的会议邀请我分享用户体验，基本上我都没参加。原因挺简单，我认为这两年分享也没什么用，因为大家都不是很关心;再过一两年，不分享大家都抢着到处找着问，因为到了不得不关注的时候。

        这次来分享，一是因为陪Herbert讨论网商在用户体验上的数据布局，二是可以在网商们正式关注用户体验之前先做个铺垫。

        网商们现在普遍对用户体验不是很关注。这很正常，因为在现在这个野蛮生长期最应该关注的本就不能是窄意的“用户体验”。我们把用户体验体验分成“有用 》 能用 》好用 》 爱用 》 品牌”几个层次，往往大家嘴里说的用户体验比较窄，仅仅是“好用”。而，现在网商们大部分都只发展到“有用 》 能用”的阶段。

        现在还有很多很多的电子商务网站，服务没别人好、产品没别人好，价格没别人便宜，只是拥有很好的营销资源不断的到处打广告做推广，拉一万个人总有一个上当的，其实对于消费者来说他的企业根本就是“没用”的，体验更无从谈起;还有很多电子商务网站打开速度奇慢，服务响应不稳定，物流有问题… 连基本的“能有”都不能保证。

        这个时候确实无需花主要精力去考虑“好用”的问题。当然也不能是完全不考虑，只是不需要作为重点。对于眼前的状况，在用户体验方面，我想给大家两个建议：

        第一，逐渐开始关注“好用”，不用花太大精力，但当个事情来对待。比如，找两个对这方面很有兴趣、有激情的完美主义者，让他们放开手去做，别对他们置之不理也别指手划脚。每个月花一点的时间看看他们的成果，和他们进行“学习”式的交流，想办法表扬他们，从市场预算中抠点钱给他们发发奖金。就这样，成本不高精力不多，但慢慢的先做起来。这笔帐绝对划算。

        第二，开始关注体验相关的数据，并且在系统上做一些布局，对于关键数据要提前尝试一些深度的挖掘。仅仅看结果数据是不够的，一定要把数据挖到第二第三甚至第十层，才能真正把这些数据用到体验的改进上。往往第一层数据只能给我们一个片面的现象，内在问题是什么，无从知晓。

2，未来是在拼用户影响力

        在具体分析深挖哪些数据之前，我想再表达一个观点：零售电子商务的未来一定是在拼用户影响力。这个影响力并不是简单的营销能力。

        从消费者影响力来看，国内电子商务的格局目前是个倒三角形：总共1.5亿左右的网购者，TOP20的B2C们可以直接Touch到的不足5000万，中小 B2C们能够直接Touch到的估计不足1000万;大部分网商去Touch消费者的方式都是通过淘宝而获得。淘宝是绝大部分网商所依靠的营销阵地。

        因为这个市场是淘宝点爆的，所以目前这个局势也应该算是理所当然的。但，未来的增量市场还有无限的空间，我相信这个消费者影响力的三角形有可能会倒个个头。我相信长尾的力量。

        前几天老邢在围脖上说未来独立B2C的总量一定大于淘宝。我相信。不过这得看时间，说不定搞个102年呢~ 因为消费者永远都不会管你是那个平台，他只知道自己需要最好的服务、质量、价格、… 要想真的让这个行业做起来，我们的一切思维必须回到消费者身上去考虑，看他们需要的是什么。

3，四个数据

        从用户使用过程来看，电子商务网站跟用户体验最相关的数据有四个：单UV的营销成本 》 订单转化率 》 付款成功率 》 回头率

“营销成本”：

        目前大多数网商们最关注的是前头的数据，每天看看自己有多少PV、UV、IP，每天挖空心思的去想如何可以更便宜的搞到PV、UV、IP。在这个野蛮阶段，这很正常，因为没人来体验再好也是不行嘛～

        不过，好好看看账本：一年前每个成本大概是4毛钱，今天已经到了4毛到8毛，超出1块的也大有所在;明年也许还得翻一番，我们离两块五的日子并不会很远。满互联网都已经挂满了网商们的广告，谁都知道我们是冤大头。互联网整体流量的增长趋势并没有市场需求快，而且越来越多的土财主进来，营销成本一定越来越贵。

        我们在营销成本上不断的翻翻投入。每天1000个包裹中有900个是帮广告商打的，100名员工有90名是在给广告商打工，包括做CEO的你。

        我想，这个趋势还会继续下去。不停的纠缠于“营销成本”，只会让营销成本越来越贵。也许我们该分散一下注意力。

        PS，关于营销成本数据，有一个提醒：在关注流量来源的时候，如果发现某个广告点来源过大，可以尝试暂停几天，观察一下效果。如果一暂停就出现大幅度下滑，这个情况很恶劣，需要尽快想办法弥补。

“订单转化率”：

        目前整个电子商务领域的平均订单转化率是3%。平台的转化率的最高(具体不便说);绝大多数B2C的转化率都在1%以下，做促销的时候偶尔可以超过1%;当当这种好的时候能到3%，Amazon可以到4.5%。

        而传统商场的转化率一般都在40%到50%。虽然有互联网极度扁平化的原因，我想这样的数据也应该让我们集体感到惭愧。至少他可以说明，我们挖空心思花钱做营销的时候，忘记了我们拉来的是不是我们的客户，我们的网站/服务对我们拉来的人是不是有用的?

        甚至有不少网站50%用户在页面没有完全加载之前就流失了。 拉了一堆人来堵塞自己的服务器，让真正的客户一起忍受网站的拥堵。

        但是，要想改善订单转化率我们还需要把这里的数据细挖下去。比如：用户的跳出时间、页面加载时间;首页、活动页、列表页、商品详情页的跳出比例;查看的商品数。这些第二层数据才能帮我们发现具体的问题，越挖的深入，数据的价值会越大。

        比如，我们发现列表页的流失主要在第三页、第二页，那么在第二页的结尾、第三页的头部直接给他推荐相关产品，效果一般都会不错。

“付款成功率”：

        目前独立B2C的支付成功率普遍不足60%(广告：支付宝余额和卡通的支付成功率大部分都在80%以上，而网银却在55%以下)。

        付款成功率的问题，第三方支付要承担一些责任，银行端的问题更多，B2C自己也可以在此有所改进。根据我们的调研，用户不付款的主要原因是：没有付款渠道、付款意愿改变、对于交易的安全不放心、付款渠道不通(安全和限额相关问题导致)、付款方式太难用(事实上这个骂的最多，比例却最小)

        B2C们至少可以着重关注几个数据：新老用户的付款时间、大额和小额的成功率对比、用户尝试多次付款的比例、使用积分等促销方式后的效果、强调安全保障后的效果。

“回头率”：

        前面说“零售电子商务的未来一定是在拼用户影响力”。现在落回到数据上，就上面提到的四个数据而言，我认为“回头率”将一定会成为所有电子商务网站的“核心竞争力”。

        虽然淘宝和整个B2C业态有所不同，但有很多规律一定是值得参考和借鉴的。这两年来，逐渐退出历史舞台的淘宝大卖家，基本上都是那批回头率过低的，依靠低价和免费流量的。而活的越来越好的淘宝大卖家，也都是那些回头率极高的。10年初，不少大卖家都有库存，压力很大，年中回暖的时候，回头率好的卖家库存成了优势，回头率可怜的卖家库存成本毒药。

        比如，某些化妆品卖家的回头率65%，某些服装卖家的回头率也能达到在50%以上，新品中老用户购买甚至可以超过65%。有了这样的回头率，营销成本、转化率同样会跟着上去，生意没有做不好的理由。

        拿京东商城来说，其实他的营销成本并不低，订单转化率很难看，支付成功率更丑陋。但人家的回头率高，一次营销当作几次用。凡客的回头率也很高(不过跟他疯狂的邮件营销也很大关系)。

        (有人问：京东商城为什么高? 我答：京东商城的回头率高是他应该的，是刘强东的本份。在品牌还没有那么大影响度的是后，那么高的客单价做下来，转化用户是很辛苦的，如果用户还不回头，他就没活路了。他的一次营销必须挡多次用。)

“回头率”应该是B2C们最应该关注的数据，而且这个数据一定要挖深了看。对于帮助回头率的产品行为，可以尽量多的尝试。我分享几个可能对此比较有帮助的小数据点：收藏转化率、邮件和短信的打开率、用户记录和习惯的保存率。

        特别建议大家一定要去关注一下“客户满意度”，也可以关注一下“用户推荐度”。客户满意度很难通过数据来表现，建议用电话回访的方式去做，招几个实习生成本不高这个问题就能解决了;“用户推荐度”可以用问卷的方法去做。这两个数据对于目前的B2C来说，测量客户体验和预测“回头率”都是很有作用的。

4，两个总结性建议

        一、从现在开始，站在用户行为的角度关注数据。同时，记录自己所做的每件事。 因为，数据不对比着自己所在的事情去看，回头只能是雾里看花，没什么价值。

        二、只有定性，以偏概全;只有定量，以标带本。不用局限于定量的数据，定性数据往往一样可以有很大的用处，更容易帮助快速的找到原因。

        最后：

        建议所有的网商朋友回去算算帐，看看我们在每个环节每年花了多少冤枉钱。我们每年都拿出大笔大笔的钱浪费在广告营销上，但人来了其实我们并没有把他留住。抠出市场预算的1%，足够提升后续整体转化率的100%。

        少投一次冤枉的广告，省下来的钱买带宽，可以让一半的客户至少等网站打开后再离开;少做一次赔本活动，省下来的钱请两个热心做易用性改进的人，获得的收益一定是几倍甚至是几十倍的。

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