电子商务规模空前庞大，专家预测该行业未来几年将实现39%的增长，到2027年消费者在线总支出预计达8万亿美元。
迅猛增长带来了触达新顾客并创造收入的机会，但这建立在了解行业走向、顾客期望及购买习惯演变的基础上。保持竞争优势需密切关注趋势，而在自身业务中识别有价值的洞察对提升在线销售额同样关键。
许多企业主拥有Google Analytics却低估了其数据价值，易陷入资金流失或无效“改进”的陷阱。秘诀在于将指标转化为可操作的洞察。
以下是发掘有价值电商洞察并将分析数据转化为实际行动的方法——无需昂贵软件或数据科学学位。同时分享塑造行业的七大电商趋势及测试建议。
什么是电商洞察？
电商洞察是基于数据分析得出的结论，可为网站、业务、产品或营销渠道的直接变更提供依据。例如，若销售数据显示带有评论的产品页面转化率比无评论的高出34%，则洞察为“社会认同对转化有积极影响”。
将这些洞察规模化，可成为行业范围的趋势，展示电商企业面临的转变、颠覆、增长和挑战。
为什么跟踪电商洞察很重要？
通过提出有助于未来业务增长的具体问题，可将数据转化为可执行的电商洞察。若市场展望显示社交商务兴起，不妨自问：在使用的社交媒体渠道上，销售额、转化率或覆盖面是否增加？若是，应在目标市场购买渠道上加强布局。
电商洞察还能帮助评估为提高业务所做决策的有效性。
假设您改造了网站，加入引导顾客参与直播购物的弹窗。在引导更多顾客后，加入率是否提高？参与过直播购物的顾客退货率是否低于平均水平？若对上述任一问题的回答是肯定的，则表明基于这些洞察采取行动是明智的。
2024年塑造行业的7大电商洞察
- 新兴社交商务平台
- 人工智能辅助购买决策
- 通胀令消费者担忧
- 先买后付成为新常态
- 消费者希望拥有多样化的履约选项
- 注重环保的消费主义正在兴起
- 直播电商日益普及
1. 新兴社交电商平台涌现
社交商务指顾客通过社交网络购买产品。尽管概念不新，但消费者形成购买决策的渠道正在变化。
Instagram仍是领头羊，但在TikTok和Twitch等新应用上的品牌正将粉丝转化为销量。其中TikTok拥有3330万买家，39%的人购买了在该平台上发现的商品。
推动社交流量的责任不仅在于品牌方。粉丝较少但擅长制作短视频的创作者正为电商品牌提供用户生成内容（UGC），品牌方可将其重新发布到自己的动态中。这种来自熟悉面孔的内容比无品牌标识的形象更具可信度。
可通过按流量来源监控商店会话、客户获取成本（CAC）和客户终身价值（CLV）来确认此情况是否适用于您的店铺，重点关注表现领先的渠道，将社交商务转化为盈利增长点。
2. 人工智能辅助购买决策
人工智能（AI）是今年的热词，机器学习技术正渗透生活方方面面，45%的美国成年人对此表示“既担忧又兴奋”。
个性化是渗透进电商的一个方面。约73%的消费者期望获得个性化购物体验，许多人在未获此类体验时会离开。借助AI可在大规模基础上实现高度定向体验，它能分析顾客浏览历史并推荐感兴趣的产品。
可通过尝试再营销广告验证这一假设。例如，若客户在Facebook上，可使用Meta Pixel开展活动，针对以下人群：
- 访问过特定网址（如产品页面）
- 访问过某些特定网址但未访问其他网址（如分类页面而非产品页面）
- 将产品加入购物车但未完成结账
为每个细分群体创建两个广告组进行测试：一个使用动态广告展示之前浏览过的产品；另一个展示认为他们可能感兴趣的商品。比较两者转化率，很可能会发现由AI驱动的广告活动投资回报率（ROI）更高。
3. 通胀是购物者关心的问题
顾客总是货比三家寻求最佳交易，现代购物者寻求的折扣比以往更大。通胀率处于多年高位，超半数购物者正削减日常开支以节省资金。
结合此洞察与自有数据开展精准促销。与其向所有人提供无差别优惠，不如将最佳优惠保留给：
- 滞销产品，以便更快清库存
- 放弃购物车的用户
- 长期未购买的旧客户
若促销不可行但仍想吸引因通胀削减成本的购物者，可考虑捆绑销售畅销商品或提供礼品卡。这两种选择既能减少对利润率的冲击，又能提高平均订单价值（AOV）。
4. “先买后付”成为新常态
先买后付（BNPL）近年受欢迎程度不断增长。四分之一购物者使用过BNPL服务，Z世代中这一数字将急剧增加——到2025年，其中47%将使用该服务。
这对黑色星期五网络星期一（BFCM）等高销售时期尤为重要。应分析去年在线购物者中最流行的支付方式，若像大多数企业一样BNPL名列前茅，则需做好准备。仅在2023年BFCM周末期间，消费者就为BNPL产品花费了总计83亿美元。
若发现购物者遵循BNPL趋势，请将其作为支付选项。Shop Pay Installments允许人们将成本分摊到四期分期付款中，商家仍可提前获得全额订单价值，由Shopify负责在客户分块支付时收回收入。
5. 客户希望拥有多样化的履约选项
线下购物已逐渐回归。研究估计到2026年店内销售额将达7.9万亿美元，这可能会影响购物车弃单率等电商指标。
按设备基准测试购物车弃单率与70.19%的平均值。若发现更多购物者在移动设备上放弃购物车，可按位置将他们细分在店铺10英里半径内，并检查销售点（POS）仪表板：那些放弃购物车的人中是否有人最终在店内购买？
这说明仅看第一个数据点不足以形成准确洞察。购物车放弃率下降并不意味着失去所有购物者，他们可能只是转向了实体店购物。
6. 环保意识消费日益兴起
30%的购物者希望从帮助改善环境的品牌购买，十分之六甚至愿意为具有可持续包装的产品支付更多费用。
若企业有可持续实践，可通过A/B测试“可持续性”、“环保”或“环境友好”等词汇对产品页面的影响来确认此见解。需注意：仅仅说出这些词不够，超半数时尚购物者不信任品牌的可持续性声明，因此需兑现承诺并提供证据。
还可监控Planet这类应用的效果。该Shopify工具通过从每笔订单中捐款给致力于保护地球的慈善机构，提供碳中和运输服务。若看到转化率上升和购物车放弃率下降（且未做其他更改），将支持消费者希望支持环保品牌的假设。
7. 直播商务日益流行
直播商务是一种实时发生的电子商务形式。自从中国顶级网红李佳琦在单场直播中售出价值20亿美元的库存以来，品牌纷纷转向这一渠道以建立受众联系并将其转化为顾客。
时尚品牌Luxe Collective通过个性化虚拟购物服务将直播商务推向新高度。它在线销售昂贵的包袋、珠宝和鞋履——这些单品素以高退货率著称。然而，当在线购物者能看到产品360度视图并从销售代表处实时获取信息时，促成交易更容易。
如何分析电商洞察
好奇这些行业洞察是否适用于您的业务？以下是将数据转化为自己店铺洞察的方法。
提出假设
想了解关于网站、营销、客户或产品的哪些信息？更重要的是，如何利用这些信息做出决策？
电子商务食品品牌Bull & Cleaver拥有者Daniel Patricio表示：“对所有答案而言并不存在唯一的真相来源。对数据分析的不同视角会回答不同问题。因此最重要的起始问题是：‘你实际上想要回答什么问题？’”
良好问题可引导出答案，进而引发更多问题和答案。深入挖掘电商分析时，“兔子洞”自然会浮现。若无问题作为起点，就会在无方向的情况下摸索而浪费时间。
值得询问的良好问题示例包括：
- 落地页流量随时间发生了怎样的变化？
- 有多少访客将商品加入购物车但未结账？
- 在结账流程中，在哪里流失了最多客户？
- 与电子邮件活动带来的访客相比，社交媒体活动带来的访客购买可能性如何？
- 两个月前在网站添加弹出窗口是促进了还是阻碍了转化？
- 访客在商店页面表现如何？
- 可以从产品页面中学到什么？
- 上个月Google Ads活动的投资回报率是多少？
收集数据
明确调查方向后，下一步是从所有影响店铺的数据渠道收集数据，以分析客户行为、衡量网站流量并获取产品洞察。
商家可从Shopify管理后台内置的Analytics Dashboard开始，该功能适用于任何计划。其指标卡片涵盖按渠道划分的净销售额和按设备类型划分的会话等，每个卡片都链接到更深入报告以供探索。
最新版本的Google Analytics——一个流行的免费分析平台——可快速轻松访问基本数据，比较受众不同细分群体的行为，并自定义报告和可操作的数据探索。
根据设置，开箱即用的分析工具可能不足以挖掘更细粒度的洞察。可能需要自定义GA仪表板、查看Shopify商店数据，甚至添加新的分析工具。最不希望看到的情况是基于不完整画面做出商业决策。
扩展电子商务分析以获取洞察的常见场景包括：
- 在Google Analytics中启用增强型电商跟踪，以便跟踪特定产品在购买过程各阶段（如产品浏览、加入购物车等）的表现
- 在Google Analytics中创建自定义事件，以跟踪新闻订阅注册等微转化
- 在Facebook Ads Manager中自定义列，以便衡量受众看到广告的频率或每次页面展示的成本
- 在Shopify中生成自定义报告，以分析客户最常退回哪些产品
- 通过Hotjar或Lucky Orange（Shopify应用）等工具实施热力图分析，研究顾客在产品页面上的浏览行为，了解哪些部分最能吸引好奇心
形成您的电子商务洞察
此时是时候评估假设是否准确了。使用从各种来源收集的数据进行切片处理，深入探究业务中正在发生的事情。
不要陷入确认偏误——即倾向于寻找支持性证据证明自己假设正确而忽视相悖证据。要保持客观：按数据呈现的样子看待数据，并遵循任何可能证明假设错误的线索。
Chummy Tees创始人Josh Neuman表示：“每个数字工具和数据集背后都是做出深思熟虑选择的真实人物。虽然我们以数据为导向，但仍需要大量传统直觉判断！理解数字背后的真正含义需要经验。”
如何将电子商务洞察转化为行动
利用购买数据优化社交媒体策略
当业务涉及众多环节时，监控一个领域的优化如何影响其他领域变得日益重要。当营销洞察显示出Bull & Cleaver的尝鲜装对转化首次购买者具有强大威力时，Daniel Patricio决定尝试向该页面导入更多流量。
若能监控重新分配流量等决策带来的权衡和下游影响，自信实验会更容易。若产生负面影响，分析工具可充当预警机制。
利用转化率优先处理弹窗优惠
由于产品口味众多，购买路径上自然存在的摩擦点在于决定首先尝试哪一种。Daniel的解决方案是为首次客户提供尝鲜装，让他们试用最受欢迎的产品。
该策略在转化顾客方面如此有效，以至于他决定将此洞察推广到整个业务中，优先在店铺页面顶部展示捆绑销售产品。
Google Analytics显示该页面流量正常但转化率下降。于是他使用热力图工具观察访客注意力和点击流向，发现人们跳过了捆绑包并向下滚动。数据表明：购物者在购买捆绑包前希望了解更多单个产品信息。
得益于这一反馈循环，他得以纠正方向，将尝鲜捆绑包移至更下方，使商店页面转化率提高了近20%。
Bull & Cleaver分类页面的热力图。
利用客单价（AOV）补货畅销产品
健康指标随机下降可能有多种原因。例如Bull & Cleaver案例中回头客平均订单价值下滑，这究竟是营销策略变化、网站调整还是季节性需求所致？事实证明，他们因计划扩展产品线并在重新推出前售罄了关键产品而导致缺货。
仅凭单一指标表现轻易下结论很容易，重要的是要问：还有哪些相关指标也在影响它？以AOV为例，那就是单个产品的销售额。
Daniel最终创建了简单电子表格追溯根本原因，注意到某款产品销量已降至几乎为零。
以下是各产品对总销售额贡献度的变化（从上一个月到下一个月）：
- 散装：45.88% → 34.57%
- 组合装：32.61% → 44.57%
- 整板：9.45% → 0.69%
- 零食装：12.06% → 20.18%
该产品是导致客单价下降的原因。
这款缺货产品拉低了许多平均值，但回头客的客单价受冲击最大。
此洞察表明该产品需求旺盛，尤其来自现有客户，因此应致力于扩大产品类别。这让Daniel对即将重新推出该产品充满期待；与此同时，他在没有该产品的情况下成功让销售重回正轨，并预计重新推出时将带来销售和顾客留存率的提升。
你会向数据分析提出哪些问题？
电商洞察起初可能令人不知所措，没有人能一夜之间具备数据素养。但随着时间推移，通过不断提问和寻找答案，可以学会对不同业务领域保持好奇心，并知道去哪里寻找答案。