我分析了过去三个月的下单数据，看客户从第一次访问到最终下单之间的时间间隔，以及他们最后下单的时间分布。一百个订单的样本数据量虽然不够大，但已经足够看出一些端倪，趋势性的东西在数据样本达到一定量之后就会自然浮现出来。 第一个发现是决策周期的分布差异。有些客户从第一次访问到下单只需要几分钟，这些是已经明确知道自己要什么的客户。他们的决策周期极短、下单速度极快、几乎不需要任何外部的推动力。他们的到来通常跟搜索词的高度匹配有关，搜了什么就买了什么，不需要再花时间犹豫。这类客户只需要商品页面信息足够清晰就行了，不需要额外的催单动作。他们下单快是因为需求明确，不是因为你提供了更多的信息。 另一些客户从第一次访问到下单要三到五天，中间会反复回来查看商品页面、对比同类商品、犹豫不决。他们的决策周期较长，需要在犹豫期里获得更多的信息来推动他们做出决定。针对这类客户，我在他们访问后的第三天推送一条附加信息，补充一些商品的使用场景或细节说明，帮助他们把犹豫的时间缩短。信息越具体客户越容易做出决定，模糊的信息只会延长决策周期、让客户反复徘徊。 第二个发现是下单时间的分布。接近一半的下单集中在晚上八点到十一点之间。这意味着客户下单的高峰期是晚上，而不是白天。晚上的客户可能刚忙完一天的事情、有更多的时间来浏览和比较、也有更强的购物意愿。针对这个发现，我把商品更新的时间和促销活动的启动时间都调整到了晚上八点，让客户在决策活跃的时段里看到最新内容。晚上是客户最活跃的时段，也是他们最有购物意愿的时段。 第三个发现是周末的决策效率比工作日更高。周末客户有更充裕的时间浏览商品，下单的客单价也比工作日略高一些。周末的客户不急、有更多的时间来逛，下单的商品往往是在工作日的某次访问中就已经看好的，周末回来确认之后就下单了。周末的决策是基于前期积累的信任和兴趣，下单速度更快、客单价也更高。所以我在周末推送的内容比工作日更偏向于商品的故事和背景，而在工作日推送的内容更偏向于商品本身的规格和参数。不同类型的内容在不同的时间窗口里效果是完全不同的，用对的内容去匹配对的时段，转化率自然会比随机发送高出很多。