通过速度与UX改善助力服装EC业务的营收增长

【支持内容详情】
采用了既能保持服装EC核心竞争力——“商品图像吸引力”——又能最大化性能的技术方案，并引入了数据驱动的决策流程。

• LCP加速与PDP优化： 针对因大量使用高画质商品图像而容易变重的网站，应用新一代图像格式并控制加载优先级。将LCP从2.7秒提速至1.3秒。同时在PDP上，优化了尺码确认与颜色款式选择等UI路径，减轻了购买决策过程中的摩擦。
• 测量基础的重构（GA4 / BigQuery）： 摆脱以往简易的访问分析，建立了将Google Analytics 4（GA4）与BigQuery联动的高级分析基础。由此能够详尽地追踪各项举措对营收增长或防止流失所产生的“因果关系”。
• 通过PdM陪伴式支持制定路线图： 并非单纯的外包开发，而是与客户企业的产品经理以陪伴式支持的方式共同推进项目。基于可视化的数据，对下一步应实施的举措进行优先级排序，并共同制定了中期增长路线图。

【课题】

• 网站性能与画质的权衡： 希望通过图像传达商品魅力，却导致显示速度下降与跳出率上升。
• 加购率偏低： 用户虽然能够到达商品详情页，但因尺码选择、信息不足等UX缺陷，未能进一步完成加入购物车操作的情况较多。
• 数据应用滞后： 举措的效果验证不充分，反复进行基于经验主义的改造，难以描绘出可靠的增长路径。

【成果】

• 用户参与指标提升： 通过加速与UX改善，跳出率与加购率提升了120〜150%。建立了让用户充分评估商品并顺利进入购买流程的路径。
• 对营收与广告效率的贡献： 加购率的提升直接贡献于营收增长，并改善了CPA/ROAS。
• 决策水平的高级化： 通过数据基础与路线图的建立，组织体制进化为能够基于证据快速运转产品改进周期的形态。