本文主要想说的是，基于对于b2c而言在不可避免的购物车遗弃（shopping cart abandonment）现象下，对于这些被遗弃的购物车中的商品我们可以加以怎样的利用？
在零售领域中有句定律：想要多赚钱最简单的办法就是卖更多的东西给现有的顾客群。因此有人建议，只要有顾客拿着 超过3件或3件以上的东西的时候店员就应该递给他一个购物篮。
而购物篮（车）的出现解决了销售中一个很核心的问题：帮助并刺激消费者继续他们的“即兴购物”行为。因为消费者 并不会按照我们设想的那样是列着单子到商店取货的，他们总是在选购了第一本书的时候往往会对第二本书感兴趣，或者碰到其他值得他们购物的商品，这种行为被 称作即兴购物。
所以，在零售领域里很重要的一个问题就是解决购物蓝（车）的摆放位置、提供形式、提供时间。比如，购物篮应该散在购物者可能需要它的任何地方而不是 只放在商店的进门处（进门处其实并不是个好地方）；是浅口带把手的硬塑料篮子还是像宜家那样的提供手提袋子；冬天时衣服的存放如何与购物篮结合起来？
当电子商务在互联网上兴起的时候，购物篮这个概念被映射到了web上，我们把它统一称为“购物车”。如下图，简单模拟的电子商务网站购物漏斗（via），在巨大的推广成本的 推动下顾客最终浏览了网站，但是却在购物车环节上有很大的流失。
paypal 在2009年第八次年度商户调研中发现，有大概45%的购物车遗弃率。其中占据前几位的分别是：运费太贵，46%；想做购物对比，37%；钱不 够，36%；想找优惠券27%；找不到偏好的付款方式24%；结帐时发现商品缺货或其他原因无法购买23%；找不到客服支持22%；安全的顾虑21%。 via：emarketer
当然，关于购物车的流失率挽回问题是很多b2c产品经理非常重视的问题，基于常规的非注册用户是否可以直接购买；对付款流程的修改；客服的支持；提 高网站可信度等这样的问题不在这里讨论。
那么，基于已经被遗弃的购物车该如何利用？我觉得可以有以下几个方面：
1、在一个只有注册用户才能购物的平台上，如果新注册用户发生了购物车遗弃。可以考虑在一定时间内如15天向 该用户投递edm。内容包括：他们放入购物车中的产品的降价优惠等信息；和被他遗弃的购物车中商品相类似的商品的推荐营销；礼貌的询问 是什么原因遗弃了购物车，要求填写调查问卷并发放奖励。对于新用户而言这种做法既能提现客户关怀同时伴随着降价信息的提醒常常会让用户觉得你确实把他当作 上帝来对待了，当然，你也可以把这个叫做用户体验….
2、可以利用用户上次被遗弃的购物车中的商品来做关联推荐。一旦用户将一个商品加入购物车，在99%的情况下他 是有潜在的购买欲望的，最后迫于各种原因没有结账，而这些原因并不在于商品本身，而在于平台。当该用户第二次再来的时候，如果能把他上次选中但未付款的商 品以另外的形式推送给他，这个效果相信是很好的。
3、替代品推荐。这个需要跟第2条关联使用，并借助整个平台会员的ugc力量，最终形成一个独到的“推荐系统” 或者说是“需求挖掘”系统。在用户遗弃的购物车中的商品是否有同类可替代商品？这些商品的价格与运费是否可以被其他用户接受，这些商品是否可以推荐给该用 户？
4、被遗弃的购物车中的商品如何处理？当坏人在微博上提出这个问题的时候我们在群里曾有过一个争论。坏人认为， 在购物车中的商品是用户购物欲望的体现，被用户遗弃后应该转入到收藏夹；而大熊认为，既然用户遗弃了购物车就说明用户此次购物终止，购物车应该被清空。
我的看法是，被遗弃的购物车中商品的转化需要根据不同的平台来进行判断。很多用户其实是想利用购物车来做比较购物的， 保留他们所选的商品在购物车中，方便他们在不同的b2c上比较完成之后来下单应该更合适。
5、其实这些被遗弃的购物车数据也可以被比较购物网站所利用。采用openid的形式将是比较购物网站的一个发展方向。就比较购物而言，单纯的机器 进行数据挖掘是欠准确的，最精准的最好还是基于用户ugc行为的推荐系统数据挖掘。
当然，这里会引发另外几个问题：比较购物网站是否需要购物车，比较购物网站的购物车该如何设计？下回再扯
