В маркетинге , ставка оставления это термин , связанный с использованием виртуальных тележек . Также известен как «брошенная корзина покупок». Хотя покупатели в несетевых магазинах редко отказываются от своих повозок, оставление виртуальных тележек является довольно распространенным явлением. 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 тележек для покупок к количеству инициированных транзакций [1] или к количеству завершенных транзакций. [2]
При покупке в Интернете используется около 10 источников информации. (например, веб-магазины, просмотр веб-сайтов, социальные сети и т. д.) перед принятием решения [3]
В этом процессе покупатель сравнивает по крайней мере 5 различных веб-сайтов на предмет продукта, который его интересует, и тратит до 20 часов на поиск в Интернете [4] . Это означает, что делать покупки в Интернете не так просто, как некоторые предсказывали 20 лет назад. [5]
Как с деловой, так и с научной точки зрения, исследователи и практики исследовали проблему отказа от покупок в Интернете, пытаясь понять и устранить причины таких низких коэффициентов конверсии [6] ; [7] ; [8] ; [9] ; [10] ; [11] ; [12] ). Они согласились в основном по следующим факторам: самые большие проблемы при отказе от онлайн-корзины заключались в отсутствии прозрачности, не полностью раскрытых транзакционных издержках и стоимости доставки, а также в отсутствии доверия к онлайн-продавцу. Также было обнаружено, что плохо работающий веб-сайт покидает быстрее. еще несколько вещей заключались в том, что не было достаточно альтернатив, что процесс заказа был слишком сложным.
Причины
Высокий процент отказа от корзины объясняется различными причинами. Необходимо изучить страницу корзины, провести качественное исследование и построить теорию того, почему это происходит, так что есть различные причины, вызывающие высокий уровень отказа от корзины. В целом эти причины можно отнести к разным рискам, влияющим на решение пользователя о завершении покупки. Ниже приведены причины, выявленные в ходе эмпирического исследования. [13]
- 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 невозможности доставки (например, товар теряется при доставке)
- Разница в описании продукта и фактическом продукте
- Разница в описании продукта и фактическом продукте
- Плохой дизайн страницы корзины
- Высокая стоимость доставки
- Длительные сроки доставки
- Поиск кодов купонов
Другая проблема в том, что у людей слишком много паролей . Исследование MasterCard и Оксфордского университета в 2017 году показало, что около трети покупок не были совершены из-за того, что человек не мог вспомнить пароль. [14] Одной из основных причин также является альтернативная функция 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 списков пожеланий . [15]
Подразумеваемое
В результате есть некоторые последствия, которые могут быть применены к розничным онлайн-продажам.
- Организационное использование тележки
- Пользователи часто бросают свою корзину 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 того, чтобы избавиться от скуки, могут по-прежнему распространять положительные отзывы об интернет-магазине и своем опыте, несмотря на то, что 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
Уровень 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 резервировании помещений. Важно отметить, что процент отказов сильно различается на разных сайтах. Для них сложно установить рыночные нормы. Каждый сайт со своей собственной потребительской базой и целевой аудиторией требует собственной оценки и решений.
Типичный процент отказа от корзины покупок для интернет-магазинов колеблется от 60% до 80%, в среднем 71,4%. [16] Утверждается, что у наиболее оптимизированного процесса оформления заказа уровень отказа составляет 20%. [17] Для достижения такой оптимизации веб-сайты используют такие инструменты, как сервис восстановления корзины покупок, или применяют стратегии, разработанные для повышения коэффициента конверсии. [18] Это демонстрируется так называемым подходом к оптимизации коэффициента конверсии , который убеждает посетителей совершать покупки с помощью убедительного копирайтинга , веб-дизайна , основанного на доверии , и ценностных предложений, таких как предложение пожертвовать или совершить какое-либо позитивное действие в будущем. [19]
Но почему имеет значение (диаграмма) процент отказов? Фактически, к показателям отказа от корзины связаны два сегмента посетителей: посетители веб-сайта со скромным уровнем интереса и посетители с сильным желанием узнать о веб-сайте больше. Посетители, у которых средний уровень интереса, добавляют продукты в свою корзину, но никогда не смотрят на страницу корзины, - это те, у кого средний уровень интереса. С другой стороны, посетители, которые проявляют высокий уровень интереса к сайту, добавляют вещи на страницу корзины, просматривают корзину, но никогда не завершают процесс оформления заказа, считаются посетителями с высоким уровнем интереса. Оба сегмента посетителей являются жизнеспособными кандидатами на конверсию на веб-сайте, хотя и с разной степенью приверженности. Выберите одно из двух определений отказа от корзины для своего веб-сайта и используйте его последовательно.
Расчет процента отказа от корзины
Для вычисления этой метрики не нужно выполнять сложные математические уравнения. Процент тележек, которые не конвертируются, дает показатель отказа от корзины. Самый простой способ определить коэффициент отказа от корзины - сначала определить коэффициент конверсии корзины. Другими словами, это вычисление результата, полученного путем деления количества совершенных покупок на количество открытых тележек для покупок.
Коэффициент конверсии корзины = (количество совершенных покупок / количество открытых тележек) X 100
Например; Допустим, у вас есть продуктовый магазин. На этом рынке зарегистрировано 200 совершенных покупок и открыто 1600 тележек для покупок. Эти цифры показывают, что на рынке 12,5% незавершенных сделок. Коэффициент отказа от корзины: коэффициент конверсии 1- корзины. Это равняется 1-12,5% = 87,5%.
Коэффициент отказа от корзины = 1 - коэффициент конверсии корзины
Например, продавец онлайн-комиксов обнаружил, что из 25 000 клиентов, загружающих товары в свои электронные корзины, только 5 000 фактически купили:
- Незавершенные покупки = начатые покупки минус завершенные покупки = 25 000 - 5 000 = 20 000.
- Уровень отказа = Незавершенное / Инициирование клиента = 20 000/25 000 = 80% процент отказа. [1]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ a b c Фаррис, Пол В .; Нил Т. Бендл; Филип Э. Пфайфер; Дэвид Дж. Рейбштейн (2010). Маркетинговые метрики: полное руководство по измерению эффективности маркетинга. Верхняя река Сэдл , Нью-Джерси: ISBN Pearson Education, Inc. 0-13-705829-2 . Совет по стандартам маркетинговой отчетности (MASB) одобряет определения, цели и конструкции классов показателей, которые появляются в маркетинговых показателях как часть его текущего проекта «Общий язык в маркетинге» .
- ^ Словарь Американской маркетинговой ассоциации . «Архивная копия» . Архивировано из оригинала на 2012-11-21 . Проверено 29 ноября 2012 .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка ). Проверено 29 ноября 2012. Совет по стандартам маркетинговой ответственности (MASB) одобряет это определение в рамках своего текущего проекта «Общий язык в маркетинге» .
- Перейти ↑ Muster, RF (2016). Отказ от покупок в Интернете оценивает с новой точки зрения: роль конфликта выбора как фактора отказа от покупок в Интернете (магистерская диссертация, Университет Твенте).
- ^ (Google и Ipsos MediaCT, 2014 г.)
- Перейти ↑ Muster, RF (2016). Отказ от покупок в Интернете оценивает с новой точки зрения: роль конфликта выбора как фактора отказа от покупок в Интернете (магистерская диссертация, Университет Твенте).
- ^ (Эгельн и Джозеф, 2012 г.
- ^ Google, 2014 г.
- Перейти ↑ Henneberry, 2012
- ^ Kukar-Кинни & Close, 2010
- ^ Moshrefjavadi, Dolatabadi, Nourbakhsh, Poursaeedi, и Asadollahi, 2012
- ^ Statista, 2015
- ^ Сюй и Хуанг, 2015
- ^ 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. DOI : 10.1007 / s11747-009-0141-5 . ISSN 0092-0703 .
- ^ Джонсон, Тим (16 июня 2017 г.). «Забыли пароль? У вас их слишком много, и магазины теряют из-за этого бизнес» . Канзас-Сити Стар . Проверено 13 июля 2017 года .
- ^ Хлюпко, Виктор (2016). Magento 1 Сделай сам . Нью-Йорк: Апресс. п. 155. ISBN 9781484224564.
- ^ Динамическая доходность. https://marketing.dynamicyield.com/benchmarks/cart-abandonment-rate/ Дата обращения 2 февраля 2021 г.
- ^ 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.
- ^ Blozis, Дана (2009). Доход Yahoo: как любой человек любого возраста, местонахождения и / или опыта может построить высокодоходный онлайн-бизнес с Yahoo . Окала, Флорида: Атлантическая издательская компания. С. 305 . ISBN 9781601382542.
- ^ Король, Эндрю (2008). Оптимизация веб-сайта: скорость, поисковая система и секреты коэффициента конверсии . Севастополь, Калифорния: O'Reilly Media, Inc. стр. 111. ISBN 9780596515089.