Примеры кода для Shopping Cart Abandonment

Примеры программного кода для работы с покинутыми корзинами покупок в интернет-торговле.

Ключевые слова: интернет-реклама, покинутая корзина, маркетинговые стратегии, e-commerce, интернет-реклама, покинутая корзина, ретаргетинг, ремаркетинг, аналитика, Python модули, библиотека Python, аналитика, машинное обучение, интернет-реклама, программный код, примеры

Определение и суть проблемы

Покинутая корзина - это ситуация, когда пользователь добавляет товары или услуги в корзину интернет-магазина, но не завершает покупку, покидая сайт до завершения оформления заказа.

Цели анализа покинутых корзин

• Выявление причин отказа от покупки;
• Повышение конверсии сайта за счет минимизации числа отказов;
• Улучшение пользовательского опыта и доверия к бренду;
• Снижение оттока клиентов и увеличение среднего чека.

Важность и назначение анализа покинутых корзин

Изучение поведения пользователей на этапе добавления товаров в корзину позволяет выявить слабые места в процессе оформления заказа. Это помогает маркетологам оптимизировать воронку продаж, улучшить юзабилити сайта и повысить эффективность рекламных кампаний.

Методы анализа покинутых корзин

1. Аналитика данных о брошенных корзинах :

<!-- Пример   кода аналитики -->
googleAnalyticsCode = 'UA-XXXXX-Y';
ga('send', 'pageview');
ga('set', 'dimension1', 
  'shoppingCartAbandonment');
//   отслеживание шагов   пользователя перед   уходом из  корзины
ga('require',   'ecommerce');
ga('ecommerce:  addTransaction', 
 {
'orderId' :  
  'ORDER_12345', 
'total':
 100, 
'tax':  10,
'shipping' :  
  5, 

'coupon':     'DISCOUNT_CODE'
});
ga('ecommerce: 
addItem',   {
'itemName':   'Product  A', 

'category':
 'Electronics',
'price' :  50,
'qty' :   1
});

2. Использование тепловых карт и трекинга кликов для понимания поведения пользователей;
3. Проведение опросов и анкетирования посетителей сайта после ухода с этапа оформления заказа.

Рекомендации по снижению процента покинутых корзин

Рекомендация	Описание
Предложение скидок и акций	Привлечение внимания клиента скидками и специальными предложениями при уходе с страницы оформления заказа.
Автоматическое сохранение корзины	Обеспечение возможности продолжить оформление заказа позже.
Упрощение процесса оформления	Минимизация количества полей для заполнения и упрощение интерфейса.
Поддержание доверия	Четкое изложение условий доставки, возврата товара и гарантий.

Что такое Shopping Cart Abandonment?

Shopping Cart Abandonment (покинутая корзина) - это стратегия интернет-маркетинга, направленная на возвращение пользователей, завершивших процесс выбора товаров или услуг, но прекративших оформление заказа непосредственно перед финальным шагом.

Задачи, решаемые через Shopping Cart Abandonment

• Восстановление потенциальных покупателей, которые покинули сайт незавершенной покупкой;
• Повышение коэффициента конверсии путем снижения доли потерянных заказов;
• Оптимизация расходов на рекламу за счет фокусировки на целевой аудитории;
• Увеличение среднего чека и лояльности клиентов.

Технологии, применяемые в Shopping Cart Abandonment

1. Ретаргетинг (ретаргетинговые кампании) :

<!-- Пример кода пикселя   Facebook для ретаргетинга -->

2. Поведенческая аналитика и персонализация контента:

<!--  Пример  использования  поведенческой   аналитики -->
ga('create',  'UA-XXXXX-Y', 'auto');
ga('send', 
 'pageview');
ga('set',    'dimension1', 'shoppingCartAbandonment');
//  отслеживание   шагов  пользователя перед   уходом из  корзины
ga('require',
 'ecommerce');
ga('ecommerce:  addTransaction',
   {
'orderId':    'ORDER_12345',
'total':    100,  

'tax' : 
 10,
'shipping':     5,  

'coupon':   'DISCOUNT_CODE'
});
ga('ecommerce:  addItem',  {
'itemName' :  
   'Product   A',  

'category' :  
   'Electronics',
'price'  :    50,
'qty' :  
  1
});

Рекомендации по эффективному использованию Shopping Cart Abandonment

1. Создание триггерных писем с напоминанием о брошенной корзине;
2. Разработка специальных предложений и скидок для возвращающихся пользователей;
3. Оперативное реагирование на поведение пользователей, анализируя данные о брошенных корзинах;
4. Использование геймификации и интерактивного контента для удержания интереса;
5. Тестирование различных подходов и постоянное улучшение стратегий.

Основные задачи, решаемые с помощью Python

• Сбор и обработка данных о поведении пользователей;
• Анализ и выявление закономерностей покидания корзины покупателями;
• Прогнозирование вероятности повторного посещения и совершения покупки;
• Персонализация сообщений и предложений для возвращения пользователей.

Популярные модули и библиотеки Python

1. pandas - мощный инструмент для обработки и анализа табличных данных:

import  pandas as pd

#   Загрузка   данных о   брошенных корзинах
df   = pd.read_csv('abandoned_carts. csv')
#  Анализ распределения  времени  между добавлением  товара  и  уходом
df['time_diff'] =  df['exit_time'] -   df['add_to_cart_time']
print(df['time_diff'].describe())
      

2. scikit-learn - библиотека для машинного обучения:

from  sklearn.cluster import  KMeans
from sklearn. 
preprocessing import StandardScaler

#   Кластеризация пользователей по  поведению
features  = ['session_length', 'items_in_cart', 
  'total_spent']
scaled_features  = StandardScaler(). fit_transform(features)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans. fit(scaled_features)
labels = kmeans.labels_
     

3. numpy - библиотека для численных вычислений:

import numpy as  np

#  Вычисление   корреляции между   временем  пребывания  и  числом   добавленных   товаров
correlation_matrix = np. corrcoef([df['session_length'],  df['items_in_cart']])
print(correlation_matrix)
      

4. BeautifulSoup - парсер HTML-документов:

from  bs4  import   BeautifulSoup

soup   =  BeautifulSoup('
. 
..
',
  'html.parser')
cart_items =   soup. 
find_all('div',  class_='cart_item')
for item  in  cart_items:  
         print(item.text)
        

Рекомендации по применению Python-модулей и библиотек

1. Используйте pandas для предварительной обработки и очистки данных;
2. Применяйте scikit-learn для выявления паттернов и кластеризации пользователей;
3. Для визуализации результатов используйте matplotlib или seaborn;
4. Интегрируйте полученные модели в существующую инфраструктуру магазина для отправки персонализированных уведомлений.

Пример 1: Использование JavaScript для отслеживания брошенной корзины

Этот скрипт позволяет отслеживать ситуацию, когда пользователь закрывает браузер или сессию без завершения покупки.

Пример 2 : Аналитика брошенных корзин с использованием Google Analytics

ga('create', 
 'UA-XXXXX-Y', 'auto');
ga('send',  'pageview');
ga('set',   'dimension1',   'shoppingCartAbandonment');
// отслеживание   шагов   пользователя перед уходом   из  корзины
ga('require', 'ecommerce');
ga('ecommerce:  addTransaction', {
'orderId'  :   'ORDER_12345',
'total' :  
 100, 
'tax'  :   10,
'shipping' :  
   5,  

'coupon'  :  'DISCOUNT_CODE'
});
ga('ecommerce  : addItem', {
'itemName' :  'Product   A',
'category' :  
 'Electronics',

'price' :  
  50,
'qty'  :   1
});

Данный фрагмент кода используется для отслеживания шагов пользователя и передачи информации о брошенной корзине в Google Analytics.

Пример 3: Ретаргетинговая кампания через Facebook Pixel

Таймер обратного отсчета, мотивирующий пользователя завершить покупку до окончания акции или срока действия скидки.

Пример 10 : Улучшение UX с помощью прогрессивного улучшения корзины

cart.addProgressiveImprovementFeature(cartItems);

Функция улучшает пользовательский опыт, предлагая постепенное улучшение функциональности корзины, например, автоматическое сохранение прогресса.