競品分析報告|案例:購物車如何支撐戰略

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購物車作為拍單支付環節第一個節點,將擁有矛盾屬性的商品,基于倉儲、物流、活動和促銷等規則維度合并分拆,打造易用的購物車,支撐平臺快速、高效、有效引導用戶拍單的戰略。本文將對唯品會、考拉和淘寶的購物車功能,進行較淺的縱向延伸與橫向對比分析。

一、橫向分析

常規的購物車擁有以下功能:價格提醒、活動促銷、湊單、商品收藏與刪除、失效商品管理、合并結算。但平臺不同的定位,在功能的處理上存在差異。通過橫向對比與功能重要性分析進入第一個分析環節。

重要(轉化率):5分

頻率(曝光率):5分

1、價格的提醒功能

場景分析:在用戶進入購物車查看入袋商品場景下,會出現商品降價提示

因素分析:已入袋的商品是用戶感興趣的商品,已經過選購的過濾,但往往基于價格與比貨的因素產生猶豫,導致訂單轉化失敗。通過當前價格和加入購物車價格產生對比差異,讓用戶產生驚喜引導完成購物車轉化。

細節分析:淘寶的降價,格式精確至分;而考拉的降價,精確至元;從業務側面推測淘寶主要考慮后端商品單價較低,精確至分更適應淘寶后端的商品業務。而考拉主打海淘商品的單價較高,所以采用精確至元的方式。

綜述:通過降價提醒,能將用戶加入購物車的商品引導完成購物,支撐平臺降低購物車的棄置率戰略,提升平臺銷售額

重要程度:☆☆☆☆☆☆☆

2、活動促銷的功能

場景分析: 當商品擁有促銷優惠元素的場景下,展示商品特價、限時購、滿減、包郵標簽

因素分析:促銷優惠信息是引導用戶購物轉化的重要因素,但用戶進入購物車時會出現不知道的情況,而商品的標簽將促銷優惠更清晰傳達給用戶,用戶根據促銷優惠信息完成購物車轉化,提升購物車促銷轉化的戰略。

細節分析:購物車促銷標簽,會與促銷規則一同展示,如:考拉的限時購與限購數結合,將促銷規則在購物車充分展示給用戶,避免在已付款后差生誤會。

重要程度:☆☆☆☆

3、湊單

場景分析:用戶在購物車了解促銷優惠信息的場景下,需快速的達到促銷的條件(滿郵、滿減…)

因素分析:對于精打細算的女性用戶而言,更樂于多買一件心儀的商品可以享受平臺的福利,當用戶購買很多商品時,但卻不清楚自己是否滿足促銷條件,影響促銷優惠對用戶的滲透,而湊單無限的縮短用戶與促銷規則的距離。

細節分析:唯品會的湊單功能,是歸類至供應商的維度,放在頁面底部。而考拉的湊單是關聯至商品的維度,采用下一級頁面的展示方式。推測:

  • 發貨方式的差異,唯品會主要有唯品會發貨,作為平臺的供應商。
  • 考拉的滿減與促銷優惠,根據商品本身觸發。

綜述:湊單是一個建立在滿減、滿郵,甚至其它的促銷方式?;谟脩舻馁I的更多享受更多優惠的心理,實現擴展入袋商品數的戰略??祭馁徫镘嚤闶呛艿湫偷睦?。

重要分析:☆☆☆☆☆☆☆☆☆

4、商品收藏與刪除

場景分析:當用戶購物車商品非常多的時候,用戶進入購物車很找到自己的準備下單的商品,造成用戶選擇困惑。這時候可利用刪除功能,將繁雜的購物車商品刪除。但是,直接刪除心儀商品會可惜,導致刪除與心儀之間產生矛盾,所以在這個基礎上提供了收藏功能,用戶可以將心儀的商品移至收藏夾。

因素分析:對于平臺而言,入袋的商品是非常重要,如果用戶直接刪除會造成本來快要實現銷售轉化的商品發生丟失,而移入收藏夾會減少用戶意向商品流失。所以刪除與移入收藏都作為一個組合功能放在了一起,部署至編輯這條線上。

細節分析:唯品會的購物車只有刪除功能,而沒有收藏功能,本質在于強調檔期的戰略,錯過了就沒了。而對于考拉、淘寶而言,就沒有檔期的概念,所以這刪除與收藏都存在,路徑較深。

綜述:通過刪除與收藏的矛盾結合,能有效挽回沉淀在購物車的商品,縮短了商品二次購物車的距離。

重要程度:☆☆☆☆☆

5、失效管理

場景分析:在商品已經下架的場景下,平臺會提供失效商品功能,方便用戶管理已失效的商品

因素分析:已入袋的商品往往由于下架、缺貨、促銷…等因素導致無法購買。但當商品符合這些場景下,如果不將失效商品從已入袋的商品拆開區分,容易產生歧義:

  • 失效商品不能打勾,直接不讓用戶選
  • 失效商品可以打勾,但結算頁面拆開

上述兩個結果,都不是好的結果,所以在購物車,直接將上架商品與下架商品拆開,獨立去管。不但不影響結算,而且減少歧義。

細節分析:考拉對于失效商品,提供清除功能。而淘寶在這個基礎上,提供挖掘相似商品的路徑。但路徑來回需要跳躍6次,非常深,環節出問題提升了跳出購物車的概率。

為什么考拉沒有呢?筆者推測:

  • 增加購物車的復雜難度,被干掉
  • 轉化率較低,并且考慮較低概率出現這種矛盾情況,被干掉
  • 不確定性提高,對購物車核心數據幫助不大

但根據本人商品在購物車的現狀,A、B兩項可以排除,更多的原因推測是C

綜述:購物車失效商品管理,雖然不直接影響轉化率,但讓購物車路徑更通暢,提高購物車轉化。但淘寶這種處理交互的樣式,充滿較多的不確定性。而考拉在失效商品流量挽回處理存在不足。

重要程度:☆☆☆☆☆☆☆

6、合并結算

場景分析:用戶將進入購物車的商品,多個進行結算

因素分析:當用戶購物車商品很多時,特別是男性的用戶由于懶惰的天性,習慣于將購物車的商品多個一起結算,減少結算的次數。

細節分析:在結算業務上,海淘與非海淘平臺在結算上擁有差異:

  • 菠蘿蜜:多個結算按鈕,將分拆的訂單單獨結算
  • 唯品會:只有一個結算按鈕,必須對購物車所以商品一起結算
  • 京東:一個結算按鈕,可分開對拆單進行結算支持合并結算

在跨境電商平臺,購物車會將不同發貨倉的訂單拆開,單獨結算,核心原因在于需一個訂單對應一個等同的支付流失號,利于清關。

而京東在將結算時,支持不同維度的商品合并結算,但跨境與國內倉商品統一結算也會有分開結算的提示,并且不同倉的結算流程是獨立的。

唯品會只有一個按鈕,推測所有的訂單必須走唯品會的倉庫出貨。

綜述:合并結算,提高用戶訂單結算效率,更加符合用戶逛完貨進行結算的習慣。

重要程度:☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

7、總結分析

圍繞這些功能模塊,我們生成GE模型圖,通過矩陣我們便發現:

  1. 合并結算是頻率最高,且是最重要的功能
  2. 活動促銷、價格提示,輔助性功能,處理極致可以往上升一級
  3. 湊單功能作為頻率一般,但重要性很強,如果能引導用戶使用,提高湊單功能的數據精準°,可以升級為最核心的功能
  4. 失效管理,作為排在中間的模塊,價值空間等待挖掘
  5. 移入收藏與刪除作為放在編輯功能下方,使用頻率一般,重要程度也一般

二、縱向分析

上述對購物車常用的功能,進行了橫向的對比分析?,F在通過縱向對購物車在選購拍單環節的定位,與競品賦予購物車的賦能進行分析

1、路徑分析

通過平臺角度分解去看,購物車在購物車-支付環節第一個入口,梳理來自處理選購環節加入購物車的商品。通過業務梳理與訂單分拆,打造通暢的支付體驗,直接影響:

  1. 訂單的數量與客單
  2. 結算轉化與結算金額
  3. 減少促銷信息歧義
  4. 有效商品訂單轉化

而在平臺選購拍單中,只有首頁也稟賦于這樣的重任。梳理與分拆來自不同渠道的千萬級的流量,分配到各個類目實現流量高效轉化。根據購物車針對電商業務分拆的任務,購物車是僅次于首頁的模塊

它的處理結果直接影響支付環節的轉化率

2、斌能分析

雖然平臺不同,對購物車的定位是一致的,但在賦能方面,卻存在非常大的差異。

(1)唯品會購物車

唯品會

唯品會作為國內主打女性市場的特賣平臺,平臺戰略定位:

  • 品牌折扣零售商的的尾貨清理
  • 特賣商品限時限量

所以唯品會在購物車賦予“緊迫感”,通過倒計時+檔期將特賣電商三個維度表現淋漓盡致

  • 快:20分鐘倒計時
  • 少:庫存限量
  • 搶:庫存回滾

快速基于感性的思維沖動,引導女性客戶在特賣搶購氛圍促使你快速下單。強制規定要么買買買or 拒絕拍單。這種可疑制造出來的商品稀缺性的假象使多少女性用戶在最后關頭毫無理由的拍單支付。如果你不買,購物車將商品自動清空,這些商品不抓緊就是別人的。

基于唯購物車頂部會一直強調時間概念,制造緊迫感,打造購物籃的概念,支撐特賣電商的戰略。

效果分析:按照2016年9月對外公開的數據來看,唯品會注冊會員2億,累計購買用戶7566萬,其中81%會員為女性,87%的銷售來自移動端。復購率高達73%,唯品會的復購率一直居各大電商平臺之冠。

(2)網易考拉購物車

網易考拉購物車

對于唯品會購物籃的概念,考拉賦予購物車更像一個“快捷通道”,這與唯品會形成巨大的差別:

  • 品牌商的商品賣品質商品
  • 商品在品牌知名度

所以在購物車,考拉賦予了“直觀感”,通過“減少路徑+減少信息”兩個維度,打造知名品質商品與用戶快速對接的通路:

  • 少路徑:直接砍掉了跳轉結算頁面、支付頁面
  • 少信息:將所有的信息縮減到一個彈層

基于這兩個維度,女性用戶在充分理解產品的條件下,只需要2步操作與不需要花費過多頁面加載的時間。這樣的購物車流程,讓用戶很輕松、不用思考便能完成商品購物。

效果分析:艾媒咨詢《2017H1中國跨境電商平臺市場份額分布》數據,2017年8月3日,國內知名第三方數據機構iiMedia Research(艾媒咨詢)發布了《2017上半年中國跨境電商市場研究報告》,報告顯示:網易考拉海購以24.2%的占比占據2017年上半年跨境電商平臺市場份額分布首位,并在正品信任度、市場滿意度兩項排行中再獲得第一,成為34.1%新海淘用戶的首選購物平臺。

(題圖由作者提供)

 

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評論
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  1. 分析的不錯。

    來自新疆 回復
  2. 漏斗倒過來了

    來自北京 回復
  3. 想請教下復購率等數據可以從哪里提???

    來自上海 回復
    1. 行業數據:艾瑞、易觀、talkingdata、trustdata、CNNIC、DCCI……
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      來自廣東 回復
  4. 漏斗分析好像有點問題

    來自江蘇 回復
  5. 感謝分享

    來自上海 回復
  6. 分析的很細,道爺厲害了! ??

    來自廣東 回復
  7. 寫的很好,但是個別字眼不是很理解。貌似有錯別字。

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    1. 不夠細心啊…

      回復
    2. ?? 杰哥牛逼

      來自廣東 回復
  8. 抱大腿

    回復
    1. 哈哈哈哈,大佬大佬

      來自廣東 回復
  9. ?? 倒爺在這里~關注我關注我

    來自廣東 回復