अगर आप कोई ईकॉमर्स ब्रांड चलाते हैं, तो कन्वर्ज़न के बारे में पॉपअप, डिस्काउंट, रिव्यू और कार्ट अपसेल्स के संदर्भ में सोचना आसान है। ये तरीके ज़रूरी हैं। लेकिन कोई शॉपिंग करने वाला कार्ट तक पहुँचे, उससे पहले ही आपका कैटलॉग तय कर चुका होता है कि वह कितना खर्च करने की संभावना रखता है।
हमने किचन, बेडिंग, क्लीनिंग, फ्रेगरेंस, बाथ और होम गुड्स श्रेणियों में 27 डीटीसी होम ब्रांड्स की 503 प्रोडक्ट पंक्तियों का विश्लेषण किया। सबसे साफ़ पैटर्न सिर्फ़ यह नहीं था कि “ब्रांड्स प्रोडक्ट्स पर छूट देते हैं” या “ब्रांड्स बंडल पेश करते हैं।” इससे भी मज़बूत पैटर्न यह था:
डीटीसी होम ब्रांड्स प्राइस लैडर्स बनाकर पहले ऑर्डर का AOV बढ़ाते हैं।
एक अच्छी प्राइस लैडर शॉपर्स को एंट्री और ऊपर जाने के कई रास्ते देती है:
- कम जोखिम वाला एंट्री आइटम
- मध्यम कीमत वाला हीरो प्रोडक्ट
- अधिक मूल्य वाला सेट या किट
- प्रीमियम बंडल या सिस्टम
- दोबारा खरीद के लिए रीफिल या ऐड-ऑन पाथ
ईकॉमर्स ऑपरेटरों के लिए असली सवाल यह है: क्या आपका प्रोडक्ट कैटलॉग पहली बार खरीदने वालों को ट्रायल से कमिटमेंट तक ले जाता है?
ईकॉमर्स कैटलॉग रिसर्च के लिए Thunderbit आज़माएँ
मुख्य डेटा बिंदु
| मेट्रिक | परिणाम |
|---|---|
| विश्लेषित प्रोडक्ट पंक्तियाँ | 503 |
| पहचाने गए ब्रांड्स | 27 |
| पार्स की जा सकने वाली कीमतों वाली पंक्तियाँ | 295 |
| मध्यक पार्स की गई प्रोडक्ट कीमत | $135 |
| बंडल/सेट/किट-टाइप प्रोडक्ट पंक्तियाँ | 97 |
| मध्यक बंडल/सेट कीमत | $219.30 |
| मध्यक नॉन-बंडल कीमत | $104.50 |
| औसत दिखाई देने वाली सेल छूट | 36.5% |
हमने क्या विश्लेषण किया
डेटासेट प्रोडक्ट लिस्टिंग पेजों से आया था, न कि पूरे प्रोडक्ट पेजों या चेकआउट फ़्लो से। इसका मतलब है कि यह विश्लेषण साइट पर मौजूद कन्वर्ज़न मॉड्यूल्स से ज़्यादा कैटलॉग रणनीति पर केंद्रित है।
हमने देखा:
- प्रोडक्ट कीमतें
- कीमत की रेंज
- सेल-प्राइस संकेत
- प्रोडक्ट नामों के पैटर्न जैसे
set,bundle,kit,starterऔरrefill - ब्रांड-स्तर पर कीमत का फैलाव
- दोहराए गए प्रोडक्ट नामों को प्रॉक्सी मानते हुए वैरिएंट घनत्व
- ब्रांड्स के बीच प्रोडक्ट आर्किटेक्चर मॉडल
यह डेटा हमें यह नहीं बता सकता कि कोई पॉपअप कन्वर्ट हुआ या नहीं, या किसी प्रोडक्ट पेज के FAQ से कन्वर्ज़न बेहतर हुआ या नहीं। लेकिन यह दिखा सकता है कि ब्रांड्स ऑर्डर वैल्यू को प्रभावित करने के लिए अपने कैटलॉग कैसे संरचित करते हैं।
1. प्राइस लैडर्स, एकल प्राइस पॉइंट्स से बेहतर होती हैं
295 पार्स की जा सकने वाली कीमतों वाले प्रोडक्ट्स में मध्यक कीमत $135 थी। लेकिन इससे भी उपयोगी अंतर्दृष्टि फैलाव है।
| प्राइस बैंड | प्रोडक्ट पंक्तियाँ | कीमत वाली पंक्तियों में हिस्सा | बंडल/सेट संकेत वाली पंक्तियाँ |
|---|---|---|---|
| $50 से कम | 71 | 24.1% | 5 |
| $50-$99 | 47 | 15.9% | 16 |
| $100-$199 | 80 | 27.1% | 24 |
| $200-$299 | 31 | 10.5% | 16 |
| $300-$499 | 41 | 13.9% | 21 |
| $500+ | 25 | 8.5% | 15 |
सबसे सस्ते प्रोडक्ट्स घर्षण कम करते हैं। लैडर का बीच वाला हिस्सा मुख्यधारा की माँग को पकड़ता है। लैडर का ऊपर वाला हिस्सा वह जगह है जहाँ सेट्स, बंडल्स और प्रीमियम सिस्टम्स ज़्यादा आम हो जाते हैं।
यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि कई ईकॉमर्स ब्रांड एक “आदर्श” प्रोडक्ट कीमत के पीछे लग जाते हैं। परिपक्व डीटीसी ब्रांड अक्सर कुछ अलग करते हैं: वे ऐसी लैडर बनाते हैं जो अलग-अलग खरीदार इरादों का समर्थन करे।
उदाहरण के लिए:
- सतर्क खरीदार रीफिल, ऐक्सेसरी या छोटे आइटम से शुरुआत कर सकता है।
- खरीदने के लिए तैयार खरीदार हीरो प्रोडक्ट चुन सकता है।
- उच्च-इरादे वाला खरीदार पूरा सेट खरीद सकता है।
- वापस आने वाला खरीदार रीफिल या ऐड-ऑन के लिए लौट सकता है।
यह सिर्फ़ प्राइसिंग नहीं, बल्कि कैटलॉग डिज़ाइन है।
2. बंडल सिर्फ़ अपसेल नहीं हैं। वे AOV प्रोडक्ट्स हैं।
डेटा में AOV का सबसे स्पष्ट संकेत बंडल/सेट प्रोडक्ट्स और नॉन-बंडल प्रोडक्ट्स के बीच का अंतर है।
| प्रोडक्ट समूह | पंक्तियाँ | मध्यक कीमत | औसत कीमत |
|---|---|---|---|
| बंडल, सेट, किट, स्टार्टर, डुओ, पैक, या कंप्लीट संकेत | 97 | $219.30 | $290.93 |
| कोई बंडल संकेत नहीं | 198 | $104.50 | $160.66 |
बंडल या सेट संकेत वाले प्रोडक्ट्स की मध्यक कीमत उन प्रोडक्ट्स की तुलना में लगभग 2.1x अधिक थी जिनमें ऐसा संकेत नहीं था।
ईकॉमर्स टीमों के लिए निष्कर्ष सीधा है: बंडल केवल कार्ट अपसेल या अस्थायी प्रमोशन नहीं होना चाहिए। कई श्रेणियों में बंडल को मुख्य प्रोडक्ट की तरह देखना चाहिए।
इसका मतलब है:
- इसके लिए एक असली प्रोडक्ट पेज दें।
- इसे श्रेणी खरीदने का सबसे आसान तरीका बनाकर पेश करें।
- बताइए कि यह सेट कौन-सी समस्या हल करता है।
- अलग-अलग खरीदने की तुलना में इसका मूल्य दिखाइए।
- इसे चेकआउट से पहले दिखाई दीजिए, सिर्फ़ ऐड-टू-कार्ट के बाद नहीं।
अगर बंडल सिर्फ़ कार्ट में दिखता है, तो आप ग्राहकों से ऐसा अपग्रेड माँग रहे हैं जिसका निर्णय वे पहले ही कर चुके होते हैं। अगर बंडल कैटलॉग का हिस्सा है, तो आप निर्णय को पहले ही आकार दे सकते हैं।
3. “सेट” अक्सर “बंडल” से ज़्यादा मज़बूत होता है
एक छोटा लेकिन उपयोगी विवरण: set शब्द bundle की तुलना में कहीं अधिक बार दिखाई दिया।
| कीवर्ड संकेत | प्रोडक्ट पंक्तियाँ | कीमत वाली पंक्तियाँ | मध्यक कीमत |
|---|---|---|---|
| set | 70 | 57 | $429.00 |
| kit | 24 | 13 | $85.00 |
| bundle | 18 | 13 | $164.48 |
| starter | 12 | 8 | $115.00 |
| refill | 11 | 10 | $27.99 |
यह शब्दावली मायने रखती है।
“बंडल” एक डील जैसा लग सकता है। “सेट” प्रोडक्ट खरीदने का स्वाभाविक तरीका लग सकता है। होम, किचन, बेडिंग और बाथ श्रेणियों में यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि शॉपर्स अक्सर किसी उपयोग-परिदृश्य के लिए खरीदते हैं, न कि सिर्फ़ एक अलग SKU के लिए।
उदाहरण:
- कुकवेयर सेट
- स्मॉल स्पेसेज़ सेट
- बैंबू शीट सेट
- अल्टीमेट स्टार्टर किट
- सेंट रीफिल
ईकॉमर्स ऑपरेटरों के लिए यह एक मर्चेंडाइजिंग सबक है: सिर्फ़ यह मत पूछिए, “क्या हमें इन प्रोडक्ट्स को बंडल करना चाहिए?” यह भी पूछिए, “खरीद की डिफ़ॉल्ट इकाई क्या होनी चाहिए?”
4. कुछ ब्रांड बंडल्स से खरीदारों को काफ़ी ऊपर ले जाते हैं
बंडल प्रीमियम का आकार ब्रांड के हिसाब से बहुत बदलता है।
| ब्रांड | बंडल/सेट मध्यक कीमत | नॉन-बंडल मध्यक कीमत | बंडल प्रीमियम |
|---|---|---|---|
| Vitruvi | $131.59 | $20.14 | 6.53x |
| Misen | $394.00 | $74.00 | 5.32x |
| Weezie | $282.20 | $71.00 | 3.97x |
| Branch Basics | $87.00 | $22.00 | 3.95x |
| Our Place | $499.95 | $182.00 | 2.75x |
| Fellow | $110.45 | $44.08 | 2.51x |
यह सिर्फ़ बंडल्स गिनने से कहीं अधिक उपयोगी है। असली सवाल यह है: बंडल ग्राहक को लैडर में कितना ऊपर ले जाता है?
Vitruvi के लिए, अलग-अलग प्रोडक्ट्स और रीफिल कम कीमत वाले सिरे पर रहते हैं, जबकि डिफ़्यूज़र किट्स खरीदारों को ऊँची कीमत वाली श्रेणी में ले जाते हैं। Our Place के लिए, अलग-अलग कुकवेयर कम कीमत पर होते हैं, जबकि कुकवेयर सेट्स ग्राहकों को बहुत अधिक ऑर्डर वैल्यू की ओर ले जाते हैं।
अगर आप कोई ईकॉमर्स स्टोर चलाते हैं, तो अपने कैटलॉग के लिए यह गणना करें:
बंडल प्रीमियम = बंडल की मध्यक कीमत / नॉन-बंडल प्रोडक्ट की मध्यक कीमत
अगर परिणाम 1.0x के क़रीब है, तो आपके बंडल्स शायद AOV के लिए पर्याप्त काम नहीं कर रहे हैं। अगर यह बहुत ज़्यादा है, तो गैप भरने के लिए आपको एक मध्यम-स्तरीय किट की ज़रूरत हो सकती है।
5. स्टार्टर किट्स ट्रायल और कमिटमेंट के बीच सेतु होती हैं
स्टार्टर प्रोडक्ट्स की मध्यक कीमत $115 थी। रीफिल्स और कंज़्यूमेबल्स की मध्यक कीमत $27.99 थी।
| प्रोडक्ट स्तर | पंक्तियाँ | मध्यक कीमत | व्यावसायिक भूमिका |
|---|---|---|---|
| स्टार्टर संकेत | 8 | $115.00 | ट्रायल को पूर्ण पहले खरीद में बदलता है |
| रीफिल या कंज़्यूमेबल संकेत | 24 | $27.99 | दोबारा खरीद का समर्थन करता है |
| सिंगल या अस्पष्ट प्रोडक्ट भूमिका | 177 | $129.00 | स्टैंडअलोन प्रोडक्ट्स का मिश्रण |
यह क्लीनिंग, फ्रेगरेंस, कॉफ़ी, स्किनकेयर, किचन टूल्स और कुछ बाथ प्रोडक्ट्स जैसी श्रेणियों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है।
अगर ग्राहकों को आपके प्रोडक्ट का पूरा मूल्य महसूस करने के लिए कई घटकों की ज़रूरत है, तो एक सिंगल आइटम को आगे बढ़ाने की बजाय स्टार्टर किट अक्सर बेहतर होती है। इससे ग्राहकों को सिस्टम समझने में मदद मिलती है।
एक मज़बूत स्टार्टर किट को इन सवालों का जवाब देना चाहिए:
- शुरुआत के लिए मुझे क्या चाहिए?
- ये प्रोडक्ट्स एक साथ क्यों रखे गए हैं?
- यह कितने समय तक चलेगा?
- आगे मुझे क्या खरीदना होगा?
- क्या यह अलग-अलग खरीदने से सस्ता या आसान है?
इसके बाद रीफिल स्तर आपको रिटेंशन का रास्ता देता है। स्टार्टर किट अधिग्रहण संभालती है; रीफिल दोबारा खरीद व्यवहार को संभालता है।
6. कुछ ब्रांड बहुत चौड़ी प्राइस लैडर्स बनाते हैं
एक चौड़ी प्राइस लैडर ब्रांड को अलग-अलग स्तर के इरादों को पूरा करने देती है, बिना सभी को एक ही प्रोडक्ट में धकेले।
| ब्रांड | सबसे कम पार्स की गई कीमत | मध्यक कीमत | सबसे अधिक पार्स की गई कीमत | कीमत का फैलाव |
|---|---|---|---|---|
| Branch Basics | $4.00 | $67.00 | $190.00 | 47.50x |
| Vitruvi | $7.99 | $27.99 | $335.97 | 42.05x |
| Parachute | $14.00 | $94.50 | $350.00 | 25.00x |
| Great Jones | $35.00 | $105.00 | $565.00 | 16.14x |
| Fellow | $21.20 | $49.95 | $339.95 | 16.04x |
Branch Basics और Vitruvi चौड़ी लैडर्स के अच्छे उदाहरण हैं। वे कम कीमत वाले एंट्री आइटम्स देते हैं, लेकिन उनके पास ऊँची कीमत वाले किट्स या सिस्टम्स भी हैं। इससे वे सतर्क पहली बार खरीदने वालों और अधिक इरादे वाले शॉपर्स, दोनों की सेवा कर पाते हैं।
यह ईकॉमर्स टीमों के लिए एक व्यावहारिक ऑडिट है:
- आपका सबसे कम जोखिम वाला एंट्री प्रोडक्ट क्या है?
- आपका मुख्य हीरो प्रोडक्ट क्या है?
- आपका सबसे अच्छा AOV-बिल्डिंग सेट कौन-सा है?
- आपका प्रीमियम वर्ज़न क्या है?
- ग्राहक आगे क्या खरीदता है?
अगर ये स्तर गायब हैं, तो आपका स्टोर शायद डिस्काउंट्स या कार्ट अपसेल्स पर बहुत अधिक निर्भर हो रहा है।
7. वैरिएंट्स कैटलॉग को फैलाए बिना विकल्प बना सकते हैं
प्रोडक्ट पंक्तियों की संख्या हमेशा वास्तविक SKU-विविधता का मतलब नहीं होती। कुछ ब्रांड्स की कई पंक्तियाँ इसलिए होती हैं क्योंकि वही प्रोडक्ट अलग-अलग रंगों, मटेरियल्स, आकारों या कॉन्फ़िगरेशन्स में दिखता है।
| ब्रांड | प्रोडक्ट पंक्तियाँ | अद्वितीय प्रोडक्ट नाम | वैरिएंट या डुप्लिकेट पंक्तियाँ | वैरिएंट घनत्व |
|---|---|---|---|---|
| Our Place | 47 | 10 | 37 | 78.7% |
| Misen | 6 | 3 | 3 | 50.0% |
| Fellow | 48 | 31 | 17 | 35.4% |
| Branch Basics | 36 | 25 | 11 | 30.6% |
| Cozy Earth | 46 | 36 | 10 | 21.7% |
Our Place सबसे स्पष्ट उदाहरण है। इसके 47 प्रोडक्ट पंक्तियाँ थीं, लेकिन सिर्फ़ 10 अद्वितीय प्रोडक्ट नाम। यह एक ऐसी रणनीति का संकेत देता है जो कम संख्या में पहचाने जाने योग्य प्रोडक्ट्स और बहुत सारे वैरिएंट्स पर आधारित है।
डिज़ाइन-आधारित होम ब्रांड्स के लिए यह बहुत प्रभावी हो सकता है। वैरिएंट्स ब्रांड को लगातार असंबंधित प्रोडक्ट्स लॉन्च करने की ज़रूरत के बिना विकल्प देते हैं।
लेकिन इसमें एक समझौता है:
- बहुत कम वैरिएंट्स प्रोडक्ट को कम व्यक्तिगत महसूस करा सकते हैं।
- बहुत अधिक वैरिएंट्स निर्णय लेने में घर्षण बढ़ा सकते हैं।
- सबसे अच्छी वैरिएंट रणनीति के लिए स्पष्ट डिफ़ॉल्ट, मज़बूत विज़ुअल्स और सरल तुलना ज़रूरी है।
अगर वैरिएंट्स आपकी AOV रणनीति का हिस्सा हैं, तो सबसे ज़्यादा बिकने वाले विकल्प को छिपाइए मत। ग्राहकों को एक डिफ़ॉल्ट रास्ता दीजिए।
8. डिस्काउंट-आधारित और आर्किटेक्चर-आधारित ब्रांड्स अलग तरह से व्यवहार करते हैं
295 कीमत वाली पंक्तियों में से केवल 26 में मूल कीमत + सेल कीमत का दृश्य संकेत था। ये पंक्तियाँ मुख्यतः Cozy Earth और Big Blanket Co में केंद्रित थीं।
| ब्रांड | कीमत वाली पंक्तियाँ | दिखाई देने वाली सेल-प्राइस पंक्तियाँ | सेल संकेत का हिस्सा | सेल पंक्तियों पर औसत छूट |
|---|---|---|---|---|
| Cozy Earth | 20 | 20 | 100.0% | 36.45% |
| Big Blanket Co | 19 | 6 | 31.6% | 36.82% |
इसका यह मतलब नहीं कि दूसरे ब्रांड वैल्यू रणनीति का इस्तेमाल नहीं कर रहे। इसका मतलब है कि वैल्यू एंकर अलग है।
कुछ ब्रांड्स ज़्यादा डिस्काउंट-आधारित होते हैं। वे मार्कडाउन साफ़ तौर पर दिखाते हैं।
अन्य ब्रांड्स ज़्यादा आर्किटेक्चर-आधारित होते हैं। वे सेट्स, किट्स, वैरिएंट्स, स्टार्टर पाथ्स और रीफिल पाथ्स का इस्तेमाल करके ऊँची वैल्यू वाली खरीद को स्वाभाविक बनाते हैं।
ईकॉमर्स ऑपरेटरों के लिए, दोनों तरीके काम कर सकते हैं। जोखिम यह है कि प्रोडक्ट आर्किटेक्चर के विकल्प की जगह डिस्काउंट्स का इस्तेमाल किया जाए।
अपना पहले ऑर्डर वाला डिस्काउंट बढ़ाने से पहले पूछें:
- क्या हमारे पास स्पष्ट स्टार्टर किट है?
- क्या हमारे पास मज़बूत सेट ऑफ़र है?
- क्या हमारा सबसे अच्छा AOV प्रोडक्ट जल्दी दिखाई देता है?
- क्या हमारे प्रोडक्ट नाम वैल्यू को संप्रेषित करते हैं?
- क्या पहले ऑर्डर के बाद दोबारा खरीदने का रास्ता है?
अगर जवाब नहीं है, तो डिस्काउंट शायद कमजोर कैटलॉग संरचना की भरपाई कर रहा है।
9. ईकॉमर्स टीमें इस्तेमाल कर सकने वाले पाँच कैटलॉग मॉडल
डेटा के आधार पर, डीटीसी होम ब्रांड्स आम तौर पर पाँच कैटलॉग मॉडलों में फिट होते हैं।
| कैटलॉग मॉडल | उदाहरण ब्रांड्स | मुख्य तंत्र |
|---|---|---|
| हीरो प्रोडक्ट / प्रीमियम हार्डवेयर | Ooni, Tushy, Dorai Home | कम मुख्य प्रोडक्ट्स, अधिक शिक्षा की ज़रूरत, PDP स्पष्टता की अधिक आवश्यकता |
| सेट-चालित AOV मॉडल | Our Place, Caraway, Made In, Cozy Earth, Misen, Weezie | कई आइटम्स वाली खरीद डिफ़ॉल्ट SKU जैसी लगती है |
| स्टार्टर + रीफिल मॉडल | Branch Basics, Vitruvi, Dropps, Blueland | पहला ऑर्डर एक सिस्टम की शुरुआत करता है; रीफिल दोबारा खरीद को सपोर्ट करता है |
| वैरिएंट-चालित विकल्प मॉडल | Our Place, Fellow, Branch Basics, Cozy Earth | रंग, मटेरियल, आकार या कॉन्फ़िगरेशन से विकल्प बढ़ते हैं |
| डिस्काउंट-चालित प्राइस एंकर मॉडल | Cozy Earth, Big Blanket Co | दिखाई देने वाली मूल/सेल कीमत तुरंत वैल्यू की धारणा बनाती है |
ये मॉडल एक-दूसरे को बाहर नहीं करते। कोई ब्रांड सेट-चालित और वैरिएंट-चालित दोनों हो सकता है। कोई ब्रांड स्टार्टर/रीफिल और डिस्काउंट-चालित भी हो सकता है।
बात किसी एक मॉडल की हूबहू नकल करने की नहीं है। बात यह जानने की है कि आपका कैटलॉग वास्तव में किस मॉडल का उपयोग कर रहा है।
ईकॉमर्स टीमों के लिए व्यावहारिक चेकलिस्ट
इसे एक त्वरित कैटलॉग ऑडिट की तरह इस्तेमाल करें:
- एंट्री प्रोडक्ट: क्या नए शॉपर्स के लिए हमें आज़माने का कम-जोखिम वाला तरीका है?
- हीरो प्रोडक्ट: क्या कोई स्पष्ट मुख्य प्रोडक्ट या श्रेणी एंकर है?
- AOV प्रोडक्ट: क्या हमारे पास ऐसा सेट, किट या बंडल है जो ऑर्डर वैल्यू को सार्थक रूप से बढ़ाए?
- स्टार्टर पाथ: अगर प्रोडक्ट एक सिस्टम के रूप में काम करता है, तो क्या हम उसे सिस्टम के रूप में बेचते हैं?
- रीफिल पाथ: अगर प्रोडक्ट कंज़्यूमेबल है, तो क्या दोबारा खरीद स्पष्ट है?
- वैरिएंट रणनीति: क्या वैरिएंट्स उपयोगी विकल्प बनाते हैं या अनावश्यक घर्षण?
- वैल्यू एंकर: क्या हम डिस्काउंट्स, आर्किटेक्चर या दोनों पर निर्भर हैं?
- डिफ़ॉल्ट विकल्प: क्या सबसे अच्छी पहली खरीद आसानी से पहचानी जा सकती है?
अगर आप इन सवालों का साफ़ जवाब नहीं दे पाते, तो समस्या शायद आपका पॉपअप, ऐड क्रिएटिव या चेकआउट नहीं है। समस्या आपका कैटलॉग हो सकता है।
निष्कर्ष: AOV कार्ट से पहले ही डिज़ाइन हो जाता है
इस डेटासेट से मुख्य सीख सरल है: पहले ऑर्डर का AOV चेकआउट से पहले ही आकार ले लेता है। इसकी शुरुआत इस बात से होती है कि कैटलॉग कैसे संरचित है।
मज़बूत डीटीसी होम ब्रांड्स सतर्क खरीदारों को कम-जोखिम वाला एंट्री पॉइंट देते हैं, गंभीर खरीदारों को पूरा सेट, दोबारा खरीदने वालों को रीफिल पाथ, और डिज़ाइन-संवेदनशील खरीदारों को इतने वैरिएंट्स कि प्रोडक्ट उनके घर के लिए उपयुक्त लगे।
इसलिए सबसे अच्छा ईकॉमर्स सवाल सिर्फ़ यह नहीं है:
क्या हमें 10% छूट देनी चाहिए?
यह है:
क्या हमारा कैटलॉग पहली बार खरीदने वालों को ट्रायल से कमिटमेंट तक एक स्पष्ट रास्ता देता है?
कई ब्रांड्स के लिए, सबसे बड़ा AOV अवसर कोई और डिस्काउंट नहीं है। यह एक बेहतर प्राइस लैडर है।
डेटा नोट: यह लेख स्थानीय रिसर्च फ़ाइलों से साफ़ किए गए प्रोडक्ट लिस्टिंग डेटा पर आधारित है। इसमें सामान्यीकृत कीमत, बंडल/सेट संकेत, स्टार्टर/रीफिल संकेत, सेल-प्राइस संकेत, वैरिएंट घनत्व और कीमत के फैलाव के लिए व्युत्पन्न फ़ील्ड्स का उपयोग किया गया है। इसमें होमपेज, पॉपअप, PDP रिव्यू, FAQ या कार्ट डेटा का उपयोग नहीं किया गया क्योंकि वे फ़ील्ड्स क्रॉल में उपलब्ध नहीं थीं।
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