如何通过数据驱动增加电子商务购物车价值？

数据驱动的电子商务策略

• 如果你在电子商务行业工作，你可能会问自己，如何让我们的顾客增加他们的平均订单量？别再寻找了。这里有一个数据驱动的策略，可以最大限度地提升你的顾客价值。这个策略可以通过Amplitude进行，从漏斗分析图表开始。在这里，我们可以看到一个典型的电子商务转化漏斗。我可以了解我的顾客是如何从浏览商品到将这些商品添加到购物车，最终完成购买的。我注意到在浏览商品和将其添加到购物车之间存在明显的流失。这是一个改进的重要机会。实线蓝条代表

数据驱动的电子商务策略

探索用户行为：转化驱动因素

• 每个从第一步转化的人员代表着一部分。然而，灰色部分代表了放弃的人群。我将探索这些转化客户的行为，看看是什么促使他们采取这一行动。首先，我点击了实心蓝色部分。这是第一次点击。然后我选择“探索转化驱动因素”。这会打开一个名为转化驱动因素的面板。这是一个非常酷的功能，能够直观地显示与成功转化相关的事件。因此，这个视图正在查看所有在第二步转化的客户，并展示了他们在第一步后（查看物品）和第二步之前（将物品添加到购物车）所做的事情。

探索用户行为：转化驱动因素

挖掘使用者行为数据的深层洞察

• 换句话说，幅度在表达，``嘿，我看了超过十万名成功转化的客户的行为，他们通常有一个共同点。''在这里，我发现与推动转化最相关的动作是一个名为``选择推荐商品''的事件。这是一个巨大的发现。我的客户可能更倾向于将商品添加到购物车中，如果他们看到并选择了一个被推荐给他们的商品。现在，我可以在这里停下来。我们已经找到了增加销量的一种方式。这意味着，如果我们推荐更多的商品，更多的客户将购买这些商品。但使用像幅度这样的工具，我始终可以继续对我的数据提出问题。

挖掘使用者行为数据的深层洞察

深入了解用户喜爱的推荐商品

• 总是有更多东西可以学习。所以让我们深入了解一下。现在，我肯定想知道哪些推荐商品帮助用户以更高的转化率完成交易。所以我会点击“按属性展开”。这将显示我可以选择的多个选项，但现在我会选择品牌。我现在可以看到，当被列为推荐商品时，哪些品牌与成功转化率最相关。看起来我们的用户真的很喜欢Michael Kors、Levi's、Nike和Coach，因为它们是推动顶级转化率的品牌。这是我们手中拥有的强大信息。我们现在知道这些品牌是最主要的转化推动因素。所以我们知道我们可以开展更多促销活动并更经常地推荐它们。但我们还有两次点击的机会。

深入了解用户喜爱的推荐商品

解读用户行为数据

• 让我们看看还能发现什么。我会再次点击“选择属性”。这次我将添加部门到分析中。现在我可以看到哪些品牌推动了不同类别的转化：男装、女装和儿童装。显然，我们的客户喜爱Michael Kors！仅仅通过六次点击，我得到了这个惊人的见解，了解了用户行为是如何推动转化，从而增加了平均购物车价值。我将确保这些具体的建议更频繁地呈现给我的客户。我甚至可以为那些未转化的用户思考一场战略营销活动，并向他们推荐那些推荐的品牌和部门。但这将留到另一个视频中。希望您喜欢这段视频。要了解更多策略，请访问amplitude.com/6clicks。

解读用户行为数据

Conclusion:

通过深入了解用户行为数据，探索转化驱动因素，并挖掘用户喜爱的推荐商品，可以有效增加电子商务购物车价值。利用数据驱动的策略，您可以实现更成功的电子商务业务。

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