电子商务关键数字优化:如何优化电商业务中的关键数字(5)

案例：如何优化KBR之转化率（5）——站内搜索

　　如果我们继续探寻优化转化率的足迹，我们在基础驱动因素的道路上将必然碰到站内搜索。站内搜索与导航对用户体验的影响本质上是相似的，对于部分电子商务网站，这种影响甚至是决定性的。

引申阅读：电子商务网站的用户体验不一致性

　　电子商务网站的类型不同，造成了电子商务必然对用户体验具有不同的作用。同样一个电子商务网站，对某一类用户有很好的用户体验，对另外一部分则不尽然。

　　进一步说，这是人类购物天性使然。

　　我们购物有两种情况，一种情况是带着某种明确的目的进行购买活动，另外一种则是随便逛逛之后的应激性购买。相对而言，男性更倾向于第一种情况，而女性则后者居多。

　　电子商务网站往往都是两者兼顾，但相对而言还是有所偏向。由于网站定位、品类和商品特点、面向的人群不同，电子商务网站仍可以区分为偏向于服务于明确目的的购买，和偏向于服务于兴趣激发的购买。

　　前者，例如改良前的京东商城，或者淘宝（你会发现在淘宝上随便逛逛真的很困难，你的购买欲不会提升）。后者例如走秀网。这两类电子商务网站，用户目的的不同，用户体验优化的要点也不一样。第一种情况，很显然搜索功能必须非常强大；第二种情况，导航和商品陈设则需要非常考究。当然，并不是说对第一种情况导航不重要或是第二种情况搜索不重要，但侧重确实是有不同的。

　　站内搜索的优化同样有固定的套路，在Avinash的第二本书《Web Analytics 2.0》中有详细阐述。我好像已经忘记了一些他的原文，所以我就讲我在实践中用到的。

　　我在很久之前那次拥挤的分享中专门做了如何通过站内搜索优化网站的内容，当时，我的观点很明确，没有任何用户行为比用户直接搜索关键词透露的信息更有价值。今天，这个观点仍然没有过时，尤其是在你资源有限无法跟用户直接对话的情况下。

　　对搜索的关注如我左图所示。

　　搜索利用率跟导航点击密度是相似的，公式也很简单：。搜索利用率高的网站，更偏向于目的购买型，搜索利用率低的网站，则可能属于兴趣应激购买型，或是——搜索实在做的太差了。

　　除了搜索利用率需要我们自己计算外，其他的几个关键点都可以通过网站分析工具直接获得。例如，对于高search bounce和refinement的搜索词，Google Analytics提供很不错的报告，如下所示：

　　而0搜索结果页面则更是非常重要的报告（这个报告Google Analytics似乎没有），在Omniture的SiteCatalyst工具中，有专门的报告提供：

　　在上面的报告中，搜索词“handicom”是返回0结果最多的，如果你是SONY，你一定会知道该怎么办了。如果我们挽救了这些搜索handicom的用户，而且满足了他们想要了解handycam的本意，那么我们的转化率一定会受益菲浅。

　　高搜索结果返回页面是那些承载着搜索结果期望的页面，这些页面是否能满足（或者至少是部分满足）搜索者的预期，也同样影响转化率。

　　例如，上面的报表中，对于handycam这个搜索词而言，用户更多会点击搜索结果中的首页。这意味着，首页最好要满足这些人的需求，否则他们可能认为，这个网站并不能让他们更多了解这个产品，更不用说让他们购买这个产品了。

　　上面的这些案例，只是想要说明如何在辨识出基础驱动因素之后，通过研究基础驱动因素的绩效来为改进和优化创造可能。我相信这些行动是意义的。不过，上面的这些案例都是分析，并不是优化建议本身，更不是带来的优化结果。在我们上面的KBR优化路径中，你还需要做其他一些重要的事情以保证你所采取的行动是卓有成效的。这些，我将在这个系列的最后一篇文章中阐述，包括如何通过测试寻找真正的优化方法，以及如何更高级的满足用户的转化预期。