What factors influence shoppers to abandon their online shopping carts?

What factors influence shoppers to abandon their online shopping carts?

Jessica goes onto Amazon’s online store to shop. It is Friday and she needs to get the orders done so that she can gain use of the needed items. After hours of search, she finally decides on the three items that she needs. She has them all laid out in the checkout cart and all she needs now is to hit that pay button. Suddenly, her face is creased with obvious consideration; her fingers move slowly up and down over the mouse pad for a few agonizing seconds, then it a moment of rapid movement her righthand slams down on her laptop, closed. The checkout has been left incomplete. Just another one of the thousands of abandoned online shopping carts.

Why is this phenomenon important?

Many online companies see this issue daily and would love to understand the underlying causes behind such actions in order that they may make the requisite changes to get these customers completing the checkout process. Thus, a part of my master’s degree in data mining, I along with a colleague decided to investigate this issue that sees online businesses losing millions each year. Perhaps we might be the ones to lead online businesses to understand the reason for the abandoned shopping carts, and help steer them in the way to get those thousands of customers to complete their checkout and spend their money.

Of course, the complexity of the subject is hinged on the fact that it deals with human behavior. Thus, there could be varied reasons for the practice of cart abandonment.

Mind you, the idea for this research is not new, why should it be? Many before have sought to solve this issue, but alas it continues. Maybe, we’ll be the ones to shed some new light and help out our online businesses.

I’ll now take a look at what the researchers have found according to three articles which I will summarize. After all, one cannot go forward without delving into the past. Following this, we intend to develop a statistics-based prediction model that looks at the practice of cart abandonment from the scientific perspective.

Therefore, I will briefly summarize three articles and attach links to the sources according to which we decided (in the course) to analyze the topic and later we will also create a mathematical prediction model that predicts the topic of the article in a computational way.

In our research certain questions were prominent in our minds:

• How accurate are these purchasing conversion prediction models that many of our e-commerce sites like Amazon and Etsy utilize.
• What motivated customers to visit these e-commerce sites? Did they get there through a Google search or were they lured there through some effective advertising campaign?
• What variables will be included in our calculation?

Having examined the three articles, we have managed to extract some salient points that gives us much insight into the issue of abandoned carts.

Article #1 examines the variables that results in surfers abandoning their online shopping cart, thus discontinuing their purchases. It was discovered that the variables that led to the abandonment of carts included lengthy time surfing the site, fears over security risks, convenience, poor user experience, search engine, pricing, and non-existence of physical inspection of product.

The study investigated the regression in four models using the above-mentioned variables. The results were inconclusive as with each model a different variable was selected. Then for each variable chosen on one model, that same variable performed poorly on another model.

 Article  #2 discusses what characteristics influence customers' decision to go on to make the purchase on an online e-commerce site after clicking.

The results showed that the number 1 reason for making the purchase was a sense that they were purchasing from a well-secured e-commerce site. Secondly, surfers who had made a previous purchase or had previous knowledge of the store were less likely to abandon their cart. Thirdly, longer periods of browsing led to the surfer becoming more comfortable and familiar with the store, thus positively impacted their completion of purchases.

Another noticeable discovery was that different demographic groups irrespective of age, gender, income level, level of education, ethnic origin, residence, cultural background, lifestyle, income level, accessibility, communication and distribution, convenience, experiential knowledge and knowledge channels were of the view that the perceived quality of the site had a direct correlation to the level of security offered by the site.

The writers of this article also examined the extent to which it can be predicted who will abandon their cart and who will complete the purchase on an e-commerce site using a prediction model. A learning machine approach based on two Logistic regression & Extreme Gradient Boosting models for predicting analysis and models was used.

Below is the formula that the model utilized:

Prediction in the rules: standard deviation = 1 mean = 0 Z = (X-µ) / σ

The article examined the following variable and its effect on on-site purchase / success factors:

• Personalized Search -- combining Personalized recommendation and Catalog search.

Having read the above articles, I immediately applied the matter of the sense of security on a site and the search facility as areas for review on my sister's ecommerce site.

 Finally, we get to article  # 3.

According to the writers of this article, the variables that influence buyers' decision to buy on the site include the issue of freshness, perceived security risk, attitude, subjective norm and perceived ease of use.

Other mentioned factors were convenience, whether the site offered free shipping and other promotions, whether there were other barriers like logistics and payments through online banking.

Having examined these three articles, one variable was noticeably repeatedly popping up, the perceived security of the site. It was also noticeable that buyers correlated the look of the site to its level of security. I believe this point is a good one to consider by those operating e-commerce sites.

כחלק מתואר שני באוניברסיטת בר אילן בקורס הנקרא "כריית נתונים", קבוצת מחקרנו בחנה את נושא נטישת יוזרים מעגלת הקניות ואלו מאפיינים יכולים לסייע להמרתו ללקוח, בזמן הרכישה מאתר האינטרנט שבו גולש.

הנושא כמובן מורכב ונדרשת הבנה ברורה של שאלות רבות ובהתאם תתקבל התשובה.

לפי כך אסכם בקצרה שלושה מאמרים בצירוף לינקים למקורות אשר לפיהם החלטנו לבחון את הנושא ובהמשך אף ניצור מודל חיזוי מתמטי אשר מנבא מבחינת חישובית האם יהיה ניתן לחזות האם היוזרים ינטשו את האתר

כשדנים בנושא זה השאלות המתבקשות הם: באיזו מידת דיוק נוכל לחזות את ההמרות הרכישה באתר מסחר אלקטרוני? מהיכן היוזר הגיע לאתר? האם הגיע מפרסום מקדים או מחיפוש במנועי החיפוש ברשת? מהו טווח הנתונים (המשתנים) שנכלול בחישובנו?

כפי שציינתי, המאמר הנל הינו סיכום כללי ועל מנת לבחון לעומק את הסיבות ניתן לקרוא את כלל המאמרים בתחתית העמוד.

 What factors influence people to abandon their online shopping carts? By Central Connecticut State University 2019 -

המאמר בודק את המשתנים המשפיעים על הגולשים אשר נוטשים את עגלת הקניות באתר האינטרנט ואינם מסיימים את התהליך הרכישה באתר.

המאמר בוחן את המשתנים הבאים כמשפיעים על הנטישה: זמן שהות באתר עד רכישה, תחושת ביטחון באתר כגון סיכוני אבטחה ופרטיות, נוחות, תצוגת חווית המשתמש, מנוע חיפוש, מחיר, חיסרון בדיקה פיזית קיימת.

המחקר חקר את מודל הריגרסיה (נלקחו המשתנים וכל פעם נוספו עוד משתנה חיצוני לבדוק כיצד הושפעה התוצאה) בארבעה מודלים שונים עם המשתנים המצויינים מעלה ומתוכם בדק איזהו המודל האפקטיבי ביותר. בכל פעם הופחת משתנה אחד מתוך המשתנים ובוצע עליהם עמום (הוספת נתון נוסף שונה)

לפי:Post-click Conversion Rate Predictive Model on E-Commerce Recommender System By Yuhe Din 2018

מאמר זה דן אילו מאפיינים משפיעים על החלטת היוזרים לרכוש באתר אונליין לאחר שלחצו

1. תחושת ביטחון הגולשים באתר אונליין - במידה והיוזר ביצע רכישה בעבר או/ו בידו מידע אודות החנות/ המוצרים, נתונים אלו ישפיעו על נטישתו

זמן גלישה ממושך באתר משפיע על הרגשת נוחות והיכרות עם האתר .2

3. קבוצות דמוגרפיות שונות עם טוח גילאים ,מין, רמת הכנסה, רמת השכלה, מוצא אתני, מיקומים שונים ורקע תרבותי, אורח חיים והכנסה, נגישות, תקשורת והפצה, נוחות, ידע חווייתי וערוצי ידע, איכות נתפסת משפיעה על .ביטחון באתר

המאמר משתמש בגישת מכונה לומדת על בסיס שני מודלים Logistic regression & Extreme Gradient Boosting לניבוי ניתוח ומודלים. 

ניבוי בתקנון: סטיית תקן =1 ממוצע =0 Z=(X-µ)/σ

המאמר בוחן את המשתנים הבאים כמשפיעים על רכישה באתר/גורמי הצלחה:

Personalized Search - combining Personalized recommendation and Catalog search

להלן רשימת מאמרים שבחנו את נושא נטישת היוזרים מהאתר

To Buy or Not to Buy: Factors that Influence Consumers’ Intention to Purchase Grocery Online  Dec 2020 - Sook Fern Yeoa, Cheng Ling Tan Kah Boon Lima and Jia Hui Wana

לפי מאמר זה:

המשתנים המשפיעים על החלטת הרוכשים לקנות באתר מגיע מנושא הטריות: הסיכון הנתפס, גישה, נורמה סובייקטיבית וקלות שימוש נתפסת.

גורמים נוספים כגון: נוחות, משלוח חינם ומבצעים המוצעים על ידי חנויות מקוונות וחסמים הם לוגיסטיים ותשלומים באמצעות בנקאות מקוונת.

מאמרים נוספים בנושא:

Strategic Data Driven Approach to Improve Conversion Rates and Sales Performance of E-Commerce Websites 

Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Site