電子商務(wù)網(wǎng)站核心數(shù)據(jù)分析

時間：2023-03-24 10:00:01 | 來源：電子商務(wù)

時間：2023-03-24 10:00:01 來源：電子商務(wù)

商務(wù)相對于傳統(tǒng)零售業(yè)來說，最大的特點就是一切都可以通過數(shù)據(jù)化來監(jiān)控和改進。通過數(shù)據(jù)可以看到用戶從哪里來、如何組織產(chǎn)品可以實現(xiàn)很好的轉(zhuǎn)化率、你投放廣告的效率如何等等問題?；跀?shù)據(jù)分析的每一點點改變，就是一點點提升你賺錢的能力，所以，電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析是對于網(wǎng)站運營者來說是至關(guān)重要的。那么如何實現(xiàn)對網(wǎng)站數(shù)據(jù)的分析呢？99click作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的先驅(qū)，通過多年對電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗總結(jié)，整理了以下幾點意見，僅供參考。

一般來說，數(shù)據(jù)分析包括：流量來源分析、流量效率分析、站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析和用戶特征分析四個部分。

流量來源分析

電子商務(wù)就是販賣流量的生意，低成本的流量來源是保證企業(yè)盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的用戶都是從哪些網(wǎng)站來的，哪些網(wǎng)站的給你帶來更多的訂單、哪些網(wǎng)站的流量是真實的，哪些是虛假等。

流量分析一般分析以下內(nèi)容：

網(wǎng)站流量來源排名：哪些網(wǎng)站貢獻的流量多，哪些貢獻的少。

搜索引擎關(guān)鍵詞分析：根據(jù)關(guān)鍵詞的來源分析來查看網(wǎng)站產(chǎn)品分布和產(chǎn)品組合。如果關(guān)鍵詞查詢多的產(chǎn)品卻不是網(wǎng)站的主推品，可以進行適當(dāng)調(diào)整。

網(wǎng)站流量趨勢分析：網(wǎng)站的流量是否均衡穩(wěn)定，是不是有大幅度波動。一般來說流量突然增加的網(wǎng)站，如非發(fā)生突發(fā)事件，購買的廣告位作弊的嫌疑比較大。

網(wǎng)站流量核對：查看是否有莫名流量來源，流量來源大不大。如果莫名來源流量很大的話，有可能是您購買的CPC或者其他資源被注水了，將您的廣告鏈接分包給了點擊聯(lián)盟。

推介網(wǎng)站與直接訪問的比例：推介網(wǎng)站可以理解為外部廣告，直接訪問就是用戶直接輸入網(wǎng)址。一般來說，直接訪問量越大說明網(wǎng)站的品牌知名度越高。

其次是流量效率分析

流量效率是指流量到達了網(wǎng)站是不是真實流量，主要分析指標(biāo)如下：

到達率：到達率是指廣告從點擊到網(wǎng)站landingpage的比例。一般來說，到達率能達到80%以上是比較理想的流量。這個也跟網(wǎng)站的速度有關(guān)，綜合來分析一下。

二跳率：這個也是為了分析流量的有效性。最早由99click提出，如果是有效流量的話，一般會有合理的二跳。如果是虛假點擊的話，一般是沒有二跳的。但是也不排除有部分作假很厲害的網(wǎng)站能做出二跳，比如PPLIVE，當(dāng)年洪成浩做投放的時候，我們的廣告直接連接到廣告專題頁，二跳是15%左右，但是PPLIVE居然有60%的二跳！最主要的是一個轉(zhuǎn)化都沒有。差點把我們的圖片圖服務(wù)器點癱瘓，這個就太過分了。

PV/IP比：一般來說，有效的流量，網(wǎng)站內(nèi)容比較好的話，一個獨立IP大概能有3個以上的PV。如果PV/IP比能達到3以上的話，一般說明流量比較真實，網(wǎng)站內(nèi)容也不錯。但是如果低于3的話，并不代表流量不真實，也可能是網(wǎng)站本身的問題。如果PV/IP過高的話，也可能有問題，比如人力重復(fù)刷新等，要謹(jǐn)慎對待。

訂單轉(zhuǎn)化率：這個是最最核心的數(shù)據(jù)了，沒有訂單轉(zhuǎn)化率，其他一切都是免談！某些牛B的B2C能做到4%的提袋率！某些卻僅僅是0.1%。

站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析，主要用來分析購物流程是否順暢和產(chǎn)品分布是否合理，一般如下：

頁面流量排名：主要查看產(chǎn)品詳情頁的流量，特別是首頁陳列的產(chǎn)品詳情頁。參照最終的銷售比例，優(yōu)勝劣汰，用以調(diào)整銷售結(jié)構(gòu)。

場景轉(zhuǎn)化分析：從首頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁，的數(shù)據(jù)流分析。比如說，首頁到達了10000用戶，伺此后的數(shù)據(jù)分別是8000、5000、1000、50、5，購物車到訂單提交頁的相差比較大，大概就能看出來是購物車出了問題，需要改進。

頻道流量排名：各個頻道流量的排名，主要用來考慮產(chǎn)品組織的問題。

站內(nèi)搜索分析：這個反應(yīng)的是用戶關(guān)心的產(chǎn)品有哪些，產(chǎn)品調(diào)整的最直接數(shù)據(jù)。

用戶離開頁面分析：用戶在哪些也頁面離開最多？是首頁還是頻道頁？是購物車還是訂單提交頁。突然的大比例的離開網(wǎng)站，往往預(yù)示這問題的存在。

最后是用戶特征分析：

用戶停留時間：這個放在用戶特征分析里有些牽強。而且目前監(jiān)控用戶停留時間的方式是：用戶到達時間-用戶離開時間，但是用戶什么時候離開很難準(zhǔn)確判斷，這種數(shù)據(jù)僅作參考，一般停留時間越長網(wǎng)站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時，基本就是假流量，或者用打開網(wǎng)頁忘記關(guān)了。

新老用戶比例：老用戶比例越高，證明用戶忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量，不能靠新用戶越來越少來襯托老用戶比例越來越高。

用戶地域分析：用戶地域與訂單地域分布基本一致，基本上就是用過互聯(lián)網(wǎng)用戶的分布比例以及經(jīng)濟發(fā)達程度等。這個對于提升區(qū)域配送及服務(wù)比較有幫助。

以上數(shù)據(jù)僅供參考，作為網(wǎng)站運營人員要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的實際情況來發(fā)現(xiàn)問題和總結(jié)問題，進而優(yōu)化網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和用戶體驗、來提升網(wǎng)站的專轉(zhuǎn)化率和用戶忠誠度。