Как рассчитать коэффициент брошенных корзин и использовать его в своих интересах

Как бы не мечтали продавцы о магазинах с толпами покупателей, сметающими все на своем пути, заинтересованность клиентов в товарах, оставленных в корзине, стремится к нулю. Особенно это актуально для сферы e-commerce. В интернет-магазинах пользователи остаются без присмотра, поэтому каждое разочарование, непонимание или отсутствие важной информации может привести к уходу с сайта, даже если у них уже что-то было в корзине.

Многие компании предпочитают игнорировать такое поведение. Тем не менее при правильном подходе брошенная корзина может стать источником вдохновения для привлечения клиентов. Научиться рассчитывать коэффициент брошенных корзин и правильно его интерпретировать в зависимости от специализации вашей компании и прочих показателей — важный шаг на пути к возмещению упущенной выгоды.

Содержание

Понятие коэффициента брошенных корзин
Простая инструкция по расчету
Руководство по вычислению: 3 простых шага
Какую оценочную шкалу применять при интерпретации коэффициента
Вывод

Понятие коэффициента брошенных корзин

Каждый день на ваш веб-сайт заходят посетители. Некоторые ищут его целенаправленно, а некоторые натыкаются случайно. Ваша основная цель — сделать так, чтобы как можно больше посетителей уходили с новым приобретением. Но несмотря на то, что потребительство является характерной чертой современного общества, люди сомневаются или меняют мнение во время шопинга.

Вот почему в процессе исследования статистических данных вы видите цифры, разделенные по разным группам: заходили на сайт, кликали на страницы товаров, добавляли что-то в корзину, начинали оформление заказа, разместили заказ. Каждая из этих категорий имеет свою ценность. Однако, именно количество потенциальных клиентов, которые собирались что-то приобрести, но вместо этого покинули сайт, может сыграть решающую роль в понимании ваших недостатков и их устранении.

Несмотря на общий дефицит внимания к этому явлению, аналитики изучают эту тему. Они придумали термин для описания ситуации, когда посетители ищут товар на сайте и добавляют его в корзину, но затем нажимают кнопку выхода, прощаясь со всеми предметами в корзине.

Брошенная корзина

Действие клиента, когда он добавляет товары или услуги в корзину, но в конечном итоге не размещает заказ.

Безусловно, брошенная корзина — многостороннее понятие, которое заслуживает отдельного изучения. Ознакомиться с ним детальнее можно по ссылке, если вы интересуетесь этой темой.

Отдельное определение необходимо для индекса, который показывает, сколько открытых корзин так и не было преобразовано в фактические транзакции.

Коэффициент брошенных корзин

Процент брошенных корзин от общего количества инициированных покупок.

Если этот коэффициент превышает среднее значение, которое, по данным института Baymard, составляет 69,82%, это тревожный знак. Несмотря на то, что ваши покупатели хотели бы что-либо у вас приобрести, их что-то беспокоит и не дает им этого сделать. Если показатель ниже, вы заслуживаете похвалы за хорошую работу. Однако, успешный предприниматель никогда не упустит шанс воспользоваться возможностью для дальнейшего развития.

В целом, это важный показатель, поскольку он позволяет вам реалистично оценить ситуацию и определить правильные пути ее решения. Это первый шаг на пути к созданию плана действий по возврату упущенной выгоды и мотивации клиентов совершать покупки чаще.

Восстановление брошенной корзины

Стратегия компании, в которую входит набор конкретных мер, направленных на то, чтобы пользователи не отказывались от корзины или возвращались для завершения начатой покупки, если они уже покинули интернет-магазин.

Этот маршрут представляет собой сложное путешествие на пути к совершенствованию, которое включает несколько этапов и множество техник. Узнать больше об этом сложном процессе можно по ссылке.

Коэффициент брошенных корзин не только сигнализирует о том, что что-то работает со сбоями, но и определяет степень вашего успеха в решении проблем. Если доля совершенных покупок растет, значит ваша тактика эффективна.

Простая инструкция по расчету

Расчет коэффициента брошенных корзин может выполняться как вручную, так и с помощью специального аналитического ПО, такого как Google Analytics.

Если вы отказываетесь от платформ для анализа данных из-за их высокой стоимости, неудобства или простого недовольства, берите ручку и лист бумаги/откройте программу для выполнения математических операций (например, Microsoft Excel), и следуйте алгоритму:

Узнайте, сколько корзин было открыто за определенный период.
Определите сколько из них превратилось в заказы.
Разделите вторую переменную на первую.
Полученное число вычтите из единицы.
Умножьте результат на сто.

Рассмотрим данный алгоритм на примере для лучшего понимания, визуализации и практики. Допустим, статистика вашего интернет-магазина выглядит так:

73000 посетителей;
61000 пользователей с открытыми корзинами;
16000 покупателей оформили заказ.

Используйте эти цифры для выполнения следующих действий:

16 000/61 000=0,26
1-0,26=0,74
0,74*100=74.

Цифры показывают, что ваши покупатели отказались от 74% корзин.

Если вам нужен более детальный подход, у вас плотный график или вы предпочитаете, чтобы специальное ПО делало работу за вас, воспользуйтесь Google Analytics. Однако, базовая версия не отображает отчеты с этим показателем, поэтому вам необходимо включить функцию “Расширенная электронная торговля”.

Откройте отчеты “Анализ поведения покупателей” и “Анализ поведения при оформлении покупки”. Первый покажет общее количество и процент брошенных корзин, конкретно указав на ту часть, которая произошла в процессе оформления заказа. Если вы хотите получить более глубокое представление об отказах при оформлении покупки, то следует изучить второй отчет.

Для доступа к этим отчетам выполните следующие действия:

Войдите в свой аккаунт.
Перейдите на панель администратора.
Выберите раздел “Просмотр”.
Откройте раздел “Отчеты”.
Перейдите в “Конверсии”, а затем в “Электронная коммерция”.

Отчет об анализе поведения покупателей. Источник — руководство по расширенной электронной торговли Google Analytics.

Если вы не хотите включать функцию “Расширенная электронная торговля”, вы можете создать вычисляемую метрику для нее в Universal Analytics (Администрирование>Просмотр>Вычисляемые метрики>Новая вычисляемая метрика). Выполните следующие шаги:

Дайте название KPI.
Выберите тип форматирования (проценты).
Введите последовательность операций.
Заполните поля переменными и константами.

Руководство по вычислению: 3 простых шага

Теперь, когда у вас есть понимание, как рассчитывать коэффициент брошенных корзин, самое время вывести его формулу. По сути, последовательность выполняемых операций можно сузить до такого определения:

Формула расчета коэффициента брошенных корзин

В результате деления общего количества транзакций на количество открытых корзин, вычитания полученного результата из единицы и умножения его на 100, вы получите процент покупок, которые были начаты, но не завершены.

Эта формула позволяет получить два основных показателя, необходимых для формирования полного представления о вашем веб-сайте. Совместный анализ коэффициента брошенных корзин и коэффициента конверсии позволит вам осознать серьезность вашего положения, понять причины, стоящие за этим, и прогнозировать возможные последствия.

Коэффициент конверсии корзины покупок

Данная метрика отражает процент сделок, которые вы фактически заключили за определенный период. Этот показатель представляет собой соотношение количества полученных заказов к количеству созданных корзин.

Эта цифра имеет крайне важное значение, потому что она показывает, насколько успешно вы стимулируете клиентов покупать товары именно у вас. Она также отражает ваш прогресс в отношении достижения целей.

Если взять данные из нашего вымышленного интернет-магазина, который мы анализировали ранее, вы заметите, что коэффициент конверсии корзины равен 26%, поскольку:

16 000/61 000=0,26
0,26*100=26.

Коэффициент брошенных корзин

Итак, вы знаете долю открытых корзин, получивших статус “успешный заказ”. Логично, что вы можете посчитать процент покупок, которые остались незаконченными.

Пример:

1-0,26=0,74
0,74*100=74.

Следовательно, коэффициент брошенных корзин нашего выдуманного интернет-магазина — 74%.

Какую оценочную шкалу применять при интерпретации коэффициента

Коэффициент отказа от корзин может быть информативным критерием, когда речь идет об анализе поведения клиентов или мозговом штурме по вопросу разработки эффективных стратегий для изменения производительности вашего веб-сайта. Однако, без правильной интерпретации этот показатель не поможет вам оценить сложившуюся ситуацию.

Превратите ваш трафик в продажи уже сегодня!

Начать

Получить навык расчета коэффициента брошенных корзин будет недостаточно, пока вы не научитесь анализировать этот показатель в совокупности с множеством факторов и другими важными KPI.

Сравнивайте со средним коэффициентом брошенных корзин

Естественно, наилучший способ оценить собственную работу — сравнить ее с результатами конкурентов. Вы уже знаете, что средний показатель отказа от корзин в сфере электронной коммерции — 69,82%, согласно подробному исследованию, проведенному институтом Baymard, объединившим в себе 46 отдельных научных работ по этой теме.

Если ваш коэффициент ниже среднего, это означает, что, возможно, у вас есть небольшие проблемы, которые надо бы исправить, но в целом вы успешно мотивируете покупателей совершать покупки. Когда показатель выше среднего, это тревожный сигнал о том, что пора начинать разрабатывать план по восстановлению.

Но все было бы слишком просто, если бы не было других условий, которые нужно брать во внимание, не так ли? Так, вам необходимо учитывать, что средний процент отказа от корзин может сильно отличаться для разных сфер, поскольку приобретение дорогих товаров обычно требует более обдуманного процесса принятия решений, чем покупка предметов первой необходимости, таких как еда или товары домашнего обихода.

Поэтому давайте применим на практике данные, собранные Statista, и более детально посмотрим на статистику нашего выдуманного магазина.

Коэффициент брошенных корзин по сферам деятельности в Марте 2021 года. Источник — Statista.

Вариант 1.

Если: наш магазин помогает искать и приобретать авиабилеты. Средний процент отказа от корзины для авиационного сектора составляет примерно 80%.

Тогда: вердикт — “хорошо”.

Вариант 2.

Если: у нас продовольственный интернет-магазин. Средний коэффициент брошенных корзин в этой сфере около 60%.

Тогда: судебный вердикт — “плохо”.

Если вы хотите узнать больше о том, как брошенные корзины могут повлиять на конкретную отрасль, вы можете прочитать нашу статью о брошенных корзинах в розничной торговле.

Важное примечание:

Людей можно мотивировать или побудить купить что-то у вас, но ими нельзя управлять или заставлять их. Поэтому не стоит ожидать, что процент отказа от корзин когда-либо достигнет нуля. Отбросьте эту нереалистичную цель и сосредоточьтесь на чем-то достижимом.

Добавьте прочие факторы в уравнение

Согласно отчету Econsultancy, опубликованному Marketing Charts, только 26% компаний прилагают усилия, чтобы вернуть пользователей, которые покинули сайт. И это ошибка. Они могли бы достичь коэффициента восстановления 18%-53%, если бы попытались перенаправить эту категорию посетителей.

Какие же стимулы могут использовать владельцы бизнеса для возвращения клиентов обратно? Это напрямую зависит от мотивов, по которым люди покинули сайт.

Коэффициент брошенных корзин после процесса восстановления. Источник — Marketing Charts.

Институт Baymard проанализировал более десятка причин отказа от корзины. Они пришли к выводу, что несмотря на расплывчатые мотивы по типу «я просто просматривал/не готов купить», которые сложно устранить, существует множество причин, с которыми можно справиться без времязатратных или дорогостоящих мер. Например, неоптимизированный процесс оформления заказа, недостаточное количество способов доставки или оплаты, программные сбои и неудобный дизайн.

Самые популярные причины отказа от корзин в 2021 году. Источник — институт Baymard.

Если вы комплексно подойдете к интерпретации показателя брошенных корзин, вы сможете выявить причины ухода клиентов. Вот некоторые из наиболее ценных показателей, помимо коэффициента конверсии, если речь идет об анализе брошенных корзин.