前几天看到了Sidney写的一篇文章——电子商务(B2C)网站的Abandonment Rate，里面详细介绍的B2C网站中购物车及付款流程可能造成交易的中断，客户放弃购买该商品的情况，也就是Abandonment Rate。文章中提到了Abandonment Rate可能涉及的影响因素，及如何降低Abandonment Rate的一些方法，感觉对提高电子商务网站商品的销售转化率十分有效。其中谈到Abandonment Rate与商品的价格或商品的销售组合之间可能存在某种联系，为了求证这类联系是否存在，我们可以使用一些定量分析的方法对可能影响Abandonment Rate的某些因素进行了分析。

哪些因素影响了Abandonment Rate

　　一般B2C电子商务网站都会基于商品进行分类，如下图：

　　以卓越销售的商品为例，卓越销售商品以图书音像为主、电子日用品为辅，其下的产品分为图书音像、消费电子、日用消费品等类目，之下还有子类目的划分，最底层就是其销售的商品，如图书Web Analytics 2.0、某品牌的手表等，那么可以整理得到如下的商品列表：

商品类目1	商品类目2	商品类目3	……
商品1	商品3	商品4
商品2		商品5
……		……

　　根据上面的表格，我们可以通过横向对比和纵向对比的方法对Abandonment Rate影响因素进行分析。因为不同的商品类目可能在商品的品牌口碑、本质特征、展示方式、购物车流程等方面存在差异，通过横向比较商品类目的Abandonment Rate是否存在显著性差异，可以确定这么因素的影响情况；而同一类目中商品的纵向对比，可以在控制商品的品牌口碑、本质特征、商品展示方式、购物车流程相似的条件下，比较商品的关注度、价格、购买数量、促销等因素的影响情况。

不同商品类目间的横向比较

　　样本数据的选择：为了说明差异是有商品类目的不同说引起的，我们需要选择商品受关注程度、平均价格、销售情况、促销频率等较为相近的2个商品大类（如鼠标和帽子），以排除这些因素的影响。同时选取合适的时间跨度，你可以选择一个月、一个季度或者任意的时间区间来分析该时间段内样本数据特征。如：

　　样本数据是关于某时间发生频数的统计，所以比较两组样本间的差异可以选择四格表卡方检验的方法，这里的检验结果χ²=16.84，显著性水平p<0.01, 差异有高度统计学意义，拒绝零假设，认为两组数据存在显著性差异。

同一类目中不同商品的纵向比较

　　样本数据的选择：同样我们需要选择关注度、价格、销售数量、促销频率等存在一定差异的相同类目下的商品（如不同品牌、价格和款式的手表）来进行比较分析。同样选取合适的数据时间段，如统计得到以下数据：

商品	关注度	价格	销售数量	促销比率	Abandonment Rate
1	3258	588	251	0.16	0.4487
2	1569	998	76	0.05	0.4711
3	2965	158	206	0.20	0.2639
4	236	2568	15	0	0.5714
5	985	1128	3	0	0.3843

　　我们可以通过excel的数据分析功能获取各列间的相关系数r，首先可以根据r值的正负确定是正相关还是负相关，然后比对以下的相关系数与相关程度的对照表，确定相关性的强弱：

|r|>0.95	|r|>=0.8	0.5<=|r|<0.8	0.3<=|r|<0.5	|r|<0.3
显著性相关	高度相关	中度相关	低度相关	不相关

　　那么根据结果可以得出以下结论：Abandonment Rate与价格高度正相关，与促销频率中度负相关，与关注度中度负相关，与销售数量低度负相关。

如何降低Abandonment Rate

　　既然已经知道有这些因素影响了B2C的Abandonment Rate，那么我们如何通过网站优化来降低Abandonment Rate呢？其实Sidney在他的文章中已经提到的许多解决的方法是十分有效的，下面根据以上影响因素分析的结果分各因素来简要阐述下我们可以做些什么？

商品类目间的差异

　　如果通过比较分析得出2个或多个商品类目间存在显著的差异，那么首先要确定这个差异是不是由于商品本质特征的不同会导致，因为商品的某些本质特征有时并不是能够人为控制的，诸如：

• 商品的品牌口碑：网购的用户可能会偏向品牌型产品；
• 规格的固定性：电子商品的规格确定性会高于衣物等日用品，所以鼠标的Abandonment Rate会低于帽子也不奇怪；
• 售后服务：一般商品的售后服务由厂商提供，那么这个因素一般是电子商务网站无法控制的。

　　由于以上原因造成的Abandonment Rate偏低的商品类目，网站方面可能就力不从心了，然而如果差异是由一下因素造成的，那么网站就得找找自己的原因的：

• 商品展示方式的差异：布局、图片、商品描述、一些有误导性的信息……这些也会造成Abandonment Rate的偏高；
• 购物车流程的差异化：用户可能在购买鞋子时因为需要填写尺码、颜色等信息而直接关闭浏览器离开了，但在购买图书是可能就不会出现这种情况；
• 用户购买体验：如果网站提供了用户的交流平台，那么客服人员对某类商品的不熟悉或不耐烦也会造成该商品的Abandonment Rate过高。

商品个体因素的影响

　　对于单个商品而言，关注度、价格、销售量、促销频率这些因素可能就决定了Abandonment Rate，但是麻烦来了，以上的这些因素可能很难做持续的改进，这时我们可以采取互补的方式，即通过提高某些有利因素来降低某些不利因素的影响。

　　比如我们发现A产品由于价格过高而造成与同类商品相比Abandonment Rate偏高，而分析证明促销对于降低该类商品的Abandonment Rate有显著的有效性，那么我们可以是增加A产品的促销频率；或者提高关注度对降低Abandonment Rate有效，那么可以把A产品放到网站更加显眼的位置……

　　当然，由于电子商务网站商业模式上的差异，对Abandonment Rate的影响因素可能各不相同，上面也只是举例说明了一部分因素。所以，最好根据自己网站的特点来选取可能的影响因素进行分析，方法可以借鉴上面的两种，如果你有更好地分析方法，欢迎跟我分享。