Уровень отказа - Abandonment rate

В маркетинг, процент отказа это термин, связанный с использованием виртуальных тележки для покупок. Также известен как «брошенная корзина покупок». Хотя покупатели в кирпича и раствора магазины редко отказываются от своих тележек, отказ от виртуальных тележек для покупок - обычное дело. Маркетологи могут подсчитать, сколько тележек для покупок, использованных за определенный период, привело к завершенным продажам, по сравнению с количеством брошенных. Коэффициент отказа - это отношение количества брошенных корзин покупок к количеству инициированных транзакций.[1] или к количеству завершенных транзакций.[2]

Причины

Высокий уровень отказа от корзины объясняется различными причинами. В целом, эти причины можно разделить на различные риски, влияющие на решение пользователя о завершении покупки. Ниже приведены причины, выявленные в ходе эмпирического исследования.[3]

  • Сложный процесс оформления заказа.
  • Скрытые цены, которые появляются во время оформления заказа, например, налоги или высокая стоимость доставки.
  • Сложный или длительный процесс регистрации. Нет возможности оформить заказ без регистрации.
  • Ограниченные возможности оплаты.
  • Решение о покупке в наземном магазине (а не в Интернете)
  • Развлекательная ценность (например, размещение предметов для развлечения или от скуки)
  • Использование как инструмент исследования и организации
  • Желание дождаться более низкой / продажной цены
  • Проблемы конфиденциальности / безопасности
  • Страх непоставки (например, товар теряется при доставке)
  • Разница в описании продукта и фактическом продукте

Другая проблема в том, что у людей слишком много пароли. А MasterCard и Оксфордский университет Исследование 2017 года показало, что около трети покупок не совершались из-за того, что человек не мог вспомнить пароль.[4] Одна из основных причин также включает альтернативную функцию тележек для покупок для пользователей. Он может служить инструментом для определения общей цены или выявления скрытых затрат, а также может служить альтернативным вариантом для хранения Списки желаний.[5]

Подразумеваемое

В результате есть некоторые последствия, которые могут быть применены к розничным онлайн-продажам.

  • Организационное использование тележки
    • Пользователи часто отказываются от своей корзины не из-за неудовлетворенности, а в качестве организационного метода. Даже брошенные тележки служат источником полезной информации как для потребителей, так и для розничных торговцев. Розничные продавцы могут собирать информацию об интересах покупателей и использовать эту информацию для лучшего представления покупок и увеличения пропускной способности в будущем.
  • Развлекательная ценность
    • Потребители, которые используют тележку для развлечения или для облегчения скуки, могут по-прежнему рассказывать положительные отзывы об интернет-магазине и своем опыте, даже если они не совершили покупку.
  • Опасения по поводу цены и общей стоимости
    • Опасения по поводу стоимости не обязательно приравниваются к потерянной продаже, а скорее к возможности совершить продажу в будущем, предлагая напоминание о скидке, когда это возможно. Фиксированная ставка доставки также может положительно повлиять на пропускную способность по сравнению с переменной ставкой. Пользователи будут более склонны покупать больше за один присест, поскольку они больше не опасаются необходимости оплачивать чрезмерную доставку.

Цель

Показатель прерывания - это маркетинговый показатель, который помогает маркетологам понять поведение пользователей веб-сайта. В частности, коэффициент отказа определяется как «процент брошенных тележек для покупок» до завершения покупки.[1] Эта информация обычно не используется в отчете о бронировании объекта.

Типичный процент отказа от корзины покупок для интернет-магазинов колеблется от 60% до 80%, в среднем 67,91%.[6] Утверждается, что у наиболее оптимизированного процесса оформления заказа показатель отказа составляет 20%.[7] Для достижения такой оптимизации веб-сайты используют такие инструменты, как служба восстановления корзины покупок, или применяют стратегии, разработанные для повышения коэффициента конверсии.[8] Об этом свидетельствуют так называемые оптимизация коэффициента конверсии подход, который убеждает посетителей совершить покупку через убедительные копирайтинг, основанный на доверии веб-дизайн, а также ценностные предложения, такие как предложение сделать пожертвование или совершить какое-то позитивное действие в будущем.[9]

Строительство

Например, продавец онлайн-комиксов обнаружил, что из 25 000 покупателей, загружающих товары в свои электронные корзины, только 5000 фактически купили:

  • Незавершенные покупки = начатые покупки за вычетом завершенных покупок = 25 000 - 5 000 = 20 000.
  • Уровень отказа = Незавершенное / Инициирование клиента = 20 000/25 000 = 80% процент отказа.[1]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c Фаррис, Пол В .; Нил Т. Бендл; Филип Э. Пфайфер; Дэвид Дж. Рейбштейн (2010). Маркетинговые метрики: полное руководство по измерению эффективности маркетинга. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Pearson Education, Inc. ISBN  0-13-705829-2. В Совет по стандартам маркетинговой отчетности (MASB) поддерживает определения, цели и конструкции классов мер, которые появляются в Маркетинговые показатели в рамках продолжающегося Общий язык в маркетинговом проекте.
  2. ^ Американская маркетинговая ассоциация Словарь. «Архивная копия». Архивировано из оригинал на 2012-11-21. Получено 2012-11-29.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь). Проверено 29 ноября 2012. В Совет по стандартам маркетинговой отчетности (MASB) одобряет это определение как часть своего постоянного Общий язык в маркетинговом проекте.
  3. ^ Кукар-Кинней, Моника; Клоуз, Анджелина Г. (01.04.2010). «Детерминанты того, что потребители бросают корзину покупок в Интернете». Журнал Академии маркетинговых наук. 38 (2): 240–250. Дои:10.1007 / s11747-009-0141-5. ISSN  0092-0703.
  4. ^ Джонсон, Тим (16 июня 2017 г.). «Забыли пароль? У вас их слишком много, и магазины теряют из-за этого бизнес». Канзас-Сити Стар. Получено 13 июля, 2017.
  5. ^ Хлюпко, Виктор (2016). Magento 1 Сделай сам. Нью-Йорк: Апресс. п. 155. ISBN  9781484224564.
  6. ^ Институт Баймарда. http://baymard.com/lists/cart-abandonment-rate Проверено 11 марта 2014.
  7. ^ Салех, Халид; Шукайры, Аят (2010). Оптимизация конверсии: искусство и наука превращения потенциальных клиентов в клиентов. Севастополь, Калифорния: O'Reilly Media, Inc. стр. 25. ISBN  9781449377564.
  8. ^ Blozis, Дана (2009). Доход Yahoo: как любой человек любого возраста, местоположения и / или образования может построить высокодоходный онлайн-бизнес с Yahoo. Окала, Флорида: Атлантическая издательская компания. стр.305. ISBN  9781601382542.
  9. ^ Король, Эндрю (2008). Оптимизация веб-сайта: скорость, поисковая система и секреты коэффициента конверсии. Севастополь, Калифорния: O'Reilly Media, Inc. стр. 111. ISBN  9780596515089.