当前位置:首页  >  数据可视化专题  > 

用户反馈数据分析:以电商取消单为例深入探索!

作者:FineBI

发布时间:2023.12.27

浏览次数:1,121 次浏览

电商行业在当今社会扮演着日益重要的角色,然而,用户取消订单却是一个不可避免的现象。本文将深入探讨用户取消订单的原因和行为规律,以及如何通过对用户反馈数据的分析来提高用户满意度,保持品牌形象。通过这篇文章,我们将揭示用户取消订单背后的深层原因,并分享应对策略,帮助企业更好地理解电商消费行为并提升经营效率。

一、用户反馈数据概述

1.定义

用户反馈数据分析是指通过收集、整理和分析用户对产品或服务的反馈信息,以获取有关用户需求、满意度、问题和建议的洞察。这些反馈可以来自多种渠道,例如用户调查、用户评价、社交媒体评论或客户支持对话。

2.企业进行用户反馈数据分析的目标

1)从大量的反馈数据中提取有用的信息

通过收集来自多个渠道的用户反馈,如用户调查、用户评价、社交媒体评论或客户支持对话,企业可以获得丰富的数据资源。然后,通过对这些数据进行整理和分析,可以识别出产品或服务的优点和不足之处。例如,用户可能会提及产品的易用性、功能完备性、性能表现等方面的意见,从而帮助企业了解产品的优势和改进的空间。

2)帮助企业发现问题和痛点

通过对用户反馈进行分类和量化分析,可以发现用户普遍关注的问题和痛点。这些问题可能是产品设计上的缺陷、功能不完善、操作流程复杂等。通过及时发现和解决这些问题,企业可以提升产品的质量和用户体验,增强用户的满意度和忠诚度。

3)了解用户的偏好和需求变化

通过分析用户对产品或服务的评价和建议,企业可以得知用户的喜好、期望和需求。这有助于企业进行市场定位和产品调整,以更好地满足用户的需求。当用户需求发生变化时,及时调整产品策略和市场营销方案将使企业保持竞争优势。

4)为产品开发和市场营销提供指导

通过深入了解用户的反馈和意见,企业可以根据用户需求做出有针对性的产品改进和创新。这有助于提高产品的市场竞争力和用户接受度。同时,在市场营销活动中,通过挖掘用户反馈数据,企业可以了解用户对不同营销策略的反应和反馈,从而优化市场推广计划,提高宣传效果和销售转化率。

总之,用户反馈数据分析是企业了解用户看法和体验、改进产品或服务的重要手段。通过分析用户反馈数据,企业可以识别问题和痛点,发现产品优势和改进空间,并根据用户需求进行产品调整和市场营销策略优化。这将有助于提升企业的竞争力、用户满意度和市场份额。

二、用户反馈数据分析案例介绍

下面,我将利用FineBI中的具体案例为大家进行,如何进行用户反馈数据分析的讲解:

1.业务背景

随着各电商品牌之间竞争加剧,企业销售所在的主要城市市场趋于饱和,2018年上半年企业销售业绩与同期相比表现出明显滞涨,利用消费数据研究消费者行为做精细化运营势在必行,本报表通过展现客户取消单的统计信息分析消费者购买后取消行为和趋势,挖掘背后取消的原因给出改进运营建议。

2.企业目标设定

  • 每月月度取消单占比从12%降低到6%以下或者实际取消(扣除掉重新下单的部分)占比降低到6%以下;
  • 单月销售额同比提升6%或者以上。

3.分析思路

利用5W2H分析法:        

  • What:通过趋势对比发现订单量和取消量最近销售发什么了什么?整体趋势是怎么样的?
  • Why:取消单单量相对快速上升了为什么会产生这样的趋势?是内部因素还是外部因素呢?
  • Who:取消单的客户主体是谁?有何特点。
  • When:客户何时购买又在何时取消了订单?
  • Where:用户在哪些城市渠道购买的
  • How:用户的支付方式是怎么样的?重新下单后的支付方式又是如何?
  • How much:对于发现取消订单的会员,大概有多大比例会重新下单,扣除掉这部分最终丢失的订单比例如何?       

三、用户反馈数据分析案例详解

1.整体下单取消趋势

用户反馈数据分析的整体下单取消趋势

分析结论:

  • 整体趋势显示,2018年订单数量与过去同期相比,月度平均涨幅都在10%以上。1-4月单月订单数量有明显的行业周期性,每年1月份业综绩较好,4月份业绩处在谷底;
  • 突出问题在于2018年的取消单量与同期相比数量明显增多取消单数量增加对业绩明显产生负影响。

2.客户取消行为分析

用户反馈数据分析的客户取消行为分析

用户反馈数据分析的客户取消行为分析

分析结论:

  • 取消行为中约有50%取消单是由于客户更改需求主动的取消了订单,约有35%的取消单由于某些原因客户未在24小时内完成支付被系统强制取消,约有15%的取消单是客服人员根据要求客户电话要求取消了订单。少量取消单是由于客户参与团购未成团而被迫退出订单;
  • 客服取消订单的存续时间(从下单到取消的时长)订单量分布比较均匀;客户更改需求取消的订单存续时间主要集中在5分钟内;而团购未成成团取消的订单存续时间集中在30-120分钟之间。由于系统规定支付不能超过24小时,超时未支付的取消单量都分布在24小时以上;
  • 客户取消订单的主要原因有修改订单商品、修改配送地址、无法使用现金卡代金券、修改生日牌、不想买了等;客服取消订单的原因类似(注主:取消原因描述这部分数据并不全,很多取消订单缺少具体描述);
  • 客户取消订单修改支付方式的情况下可以看到主要是初次下单时没有使用现金卡或者优惠券积分等而改单;
  • 异常取消单监测包含两个指标:取消单的连带率极端最大值1.2并且多集中分布在1附近说明没有单个会员多次刷单又取消的情况;对比重新下单占比的指标发现客户取消的重新下单率普遍高于客服帮助取消单的重新下单率,应该是不太正常的现象。另外存续时间越久,重新下单的可能会越低。

3.策略与建议

  • 在客户撤单后的最佳时间挽留争取。假设取消单的存续时间越长,客户更可能"深思熟虑的",尤其是非更改需求选择其它原因取消订单时,客服人员应主动联系积极耐心与之沟通,询问客户取消订单的具体原因,询问是否有支付或者其他方面的问题,有效的沟通更可能挽回该客户;
  • 针对客户更改支付方式的需求比较多,建议对新会员登录初断线或者微信进行有效提示,其绑定的会员账号与现金卡卡号。提升客户支付便利性;
  • 在年度美食团购活动中针对时间接近30分钟团购仍未成团人员考虑智能降低组团人数。

四、结语

本文以电商取消单为例,深入分析了用户反馈数据。通过对数据的细致研究,我们揭示了取消单现象背后的一些原因和趋势。通过深入分析和挖掘数据,电商平台可以更好地理解用户需求,优化产品和服务,提升用户体验,从而实现可持续发展和长期竞争优势。希望本文的研究能够对电商行业相关从业者提供一些有益的启示和借鉴,促进行业的健康发展。

帆软软件专注于数字行业发展超过十年,凭借卓越的产品实力,致力于为企业平台提供快速搭建报表系统和数据分析平台的解决方案。旗下的明星产品FineBI是最受欢迎的BI数据分析软件之一,旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用数据,加速数字化转型并提升市场竞争力。FineBI基于强大的大数据分析功能,用户只需简单拖拽即可创建丰富多样的数据可视化信息,轻松进行深入数据分析。我们相信FineBI能够有效帮助企业把握市场趋势,取得更大的商业成功。

若需了解更多用户反馈数据分析相关方法及工具,您可以点击下方图片,免费试用FineBI,让数据释放出更多未知潜能!

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

商务咨询

在线咨询
专业顾问帮您解答问题

电话咨询

技术问题

投诉入口

微信咨询