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电商购物车产品在做什么?

勿忘初心2018-12-12 15:43
本文由网易跨境电商部产品经理曹宏授权发表。


作为电商交易链路的产品,很多人会问,你们都在做什么?

关于电商产品的工作分类,从流量角度我简单分为以下几类(下图),从流量的角度,交易链路在做的事情就是流量变现,把流量转变为GMV。所以我们工作的核心就是如何通过各种手段提升GMV。





根据交易链路的环节,分工可以进一步简单细化为商详页产品(导购页产品),购物车产品,订单产品,支付产品。

那么购物车的产品都在做什么?为了避免假大空,就以购物车改版这个项目介绍一下电商购物车产品的工作。

介绍购物车改版项目之前,先给大家看一下改版前后的效果图,你发现了哪些变化?如果是你,会如何思考购物车改版?





接下来我们详细说明如何确认并实施购物车改版项目:


一、确认需求背景
1)确认购物车的重要性:大部分订单来自app购物车下单,且该占比还在不断提升。购物车去结算率提升1%将带来高额的GMV提升。(此处由于信息保密不展示对于GMV提升数据)
2)确认改版目标:围绕如何通过购物车改版提升GMV。
3)进行目标拆分:GMV=购物车UV*去结算率*后续转化率*客单价
核心目标:提升去结算率;提升购物车UV;提升购物车客单价(客件数)
4)进行目标落地
-提升购物车去结算率,确认当前结算率,竞品结算率,影响结算率指标——需要数据:当前购物车去结算率,需要用户调研
-提升购物车UV,增加进入购物车入口(即增加加车入口);增加购物车召回手段——需要数据:当前购物车UV,购物车UV来源
-提升客件数,强化凑单,凑券心智——需要数据:当前购物车去凑单,去包邮点击率,客件数,客单数


二、需求调研
1.竞品调研——重点关注结算/凑单引导(此处由于信息安全问题不展示具体竞品)
从以下几个角度进行竞品调研
1)竞品展示信息要素内容与数量
2)竞品信息流的展示/信息模块的划分/信息层级——信息结构,比如如下:
3)竞品基本功能&交互


结论:购物车信息分区方案如下:不同颜色代表不同信息区块。


2.数据
1)基本数据:购物车商品数/店铺数
2)商品特征(BU,类型:限时购等)
3)购物车停留时间,当前去结算率,转化率,客单价,客件数


3.用户调研
1)用户将加入购物车原因调研——分析如何促结算
2)阻碍用户结算原因调研——分析如何促结算


4.客服处客诉需求等其他外部需求收集,整理优化
主要集中在凑单表达不明确(已省价格,库存不足等)


三、需求整理与讨论
1.购物车埋点确认(以便于BI取数已经后期数据监控)
2.购物车基本功能/交互整理确认(包括所有细节文案)
3.对于当前购物车展示信息要素,与竞品对比后,和各业务方沟通信息展示优先级。





4.根据用户行为路线/视觉热区/眼动进行信息重排,分区,删减强化(主要由视觉和交互进行)




5.产品整理功能点,确认所有需求优先级,预估功能对于购物车各数据的影响——考验产品对于数据的敏感性,预估需要此前对数据长期跟进了解数据变化才可预估,切不可随意拍脑袋。
6.撰写立项说明书,说明立项背景,收益,考核目标等等。


四、需求确认
1.明确每个需求为什么要做(从竞品,用户,数据角度出发),做了之后如何观察效果(与BI沟通数据跟踪)
2.与用研,交互,视觉同步确认,组内确认并与高层确认(购物车为核心页面,改动需要慎重)
3.灰度设计,购物车重大变化需要两周以上的灰度确认数据,至少不使去结算和转化率下降才可全面放开。
注意点:注意开关打开和关闭分别是什么样的展现,何时打开开关与关闭开关需要再三强调,上线前一定要检查开关是否关闭状态。
数据一定要确认可以获取,否则将导致灰度质量下降。数据跟踪要确保尽可能跟踪到GMV影响维度,才可以确认需求收益。


五、需求评审与开发
此处不赘述,主要快速响应,注意交互稿要覆盖全面场景。
基本需要考虑
1)老版本兼容
2)四端联动(PC/WAP/小程序/APP)
比如涉及商品的改动,需要考虑
1)有效/失效商品
2)编辑状态/非编辑状态
3)商品类型:普通商品,套餐商品,预售商品(标签)/不良品,换购,赠品
4)定时售卖,预付定金,仅支持商详页购买(秒杀/隐藏加车)
比如涉及价格展示的改动,需要考虑
1)促销优惠信息是否覆盖完全(新老客,会员(哪些商品类型支持会员价),直降……)
2)是否涉及下单的改动
比如合并信息(将多个信息在一行展示),需要考虑
1)字数显示
2)点击热区
3)小屏手机(iphone4S)显示问题,字号自适应


六、需求上线
注意检查开关,埋点,充分验收
灰度方案:举例如下:
分析报告希望可以根据修改点进行说明。待具体与BI沟通。
1、灰度对象:
灰度租:APP新版购物车
对照组:APP老版购物车
区分新老客帐号,进行ABtest。
2、测试数据源:
1)BI随机抽取X台活跃设备,均分成三组,一组以设备ID的方式配置为方案A(客户端配置),另外两组为对照组。
2)区分新老客进行ABtest,“新老客”定义为测试期间设备下的帐号是否为“第1次购买”。
注:“活跃设备”指测试前7天至少登录过1次;此处“新客”为“老设备老账号”,非“新设备新帐号”。
3、测试指标:
1)购物车页-结算转化率
2)订单确认页-提交订单转化率
2)各个行动点的点击比例:地址控件点击/促销行动点点击/数量控件点击/去结算点击
4、测试方案:
1)技术灰度期:灰度发布检测技术bug,每天数据监控。
灰度时间:待定
开放范围:抽取15W台设备,灰度组和对照1,2组各5w。
监控数据输出时间:待定。
监控点:
a、灰度组新老客的“购物车-结算转化率”是否比对照组降低(低于3~5个百分点就停止灰度)
b、 技术BUG问题。
2)产品灰度期:更大范围进行灰度,每天监控转化率指标。
灰度时间:待定
开放范围:抽取30W台设备,灰度组和对照1,2组各10w。。
监控数据输出时间:待定。
监控点:灰度组新老客的“购物车-结算转化率”是否比对照组降低(低于3~5个百分点就停止灰度)
3)逐步升级期:
此处不赘述。

七、数据跟踪与反馈
1、数据反馈发送项目组成员,领导以及关注此处的相关人员。
确认每个功能点使用,对于GMV等的促进
总体去结算,转化率,对于GMV等的促进
2、将功能埋点计入有数报表长期跟踪,以便于确认日后进一步的优化方案。
3、项目总结,定期发送(可每月进行),需要提前和BI/客服沟通好数据。
项目总结可从以下几个方面进行:
1)业务数据(区分大促)
2)客服数据
3)业务重点
4)上线功能/开发中/待上线功能
5)感谢所有开发,运营,测试,客服,交互,视觉同事。

通过以上对于购物车改版的介绍,大家有没有对于购物车的产品更加了解一些?


我认为购物车产品的核心素养在于对用户行为的敏感性,虽然只有一个页面,但是作为核心页面,它既不像导购页必须承载大量信息,购物车产品拥有信息的选择权(需要在了解购物车信息划分和优先级的前提下和业务方解释为什么展现或不展现信息),也不像下单页偏向信息的铺成,购物车产品拥有信息展现的自主性(需要深入和交互,视觉沟通,观察竞品和数据确认最优信息展现方案),通过数据强化对于用户行为的敏感,通过竞品强化对于行业的了解,一步步优化购物车,最终提升购物车的去结算率和转化率,提升用户的体验,这就是购物车产品的工作。


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