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  • 電子商務網站核心數據分析

    Category:創越網站建設     更新時間:2014-05-08 16:00      點擊:

    電子商務相對于傳統零售業來說,最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪里來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題; 數據分析 的每一點點改變,就是一點點提升你賺錢的能力,所以,電

    電子商務相對于傳統零售業來說,最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪里來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題;數據分析的每一點點改變,就是一點點提升你賺錢的能力,所以,電子商務網站的數據分析是很重要的一門功課。

        一般來說,數據分析包括:流量來源分析、流量效率分析、站內數據流分析和用戶特征分析四個部分。

        我們先來說說流量來源分析。

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

        流量分析一般一奧分析以下內容:

        網站流量來源排名:那些網站貢獻的流量多,那些貢獻的少

        搜索引擎關鍵詞分析:根據關鍵詞的來源分析來查看網站產品分布和產品組合。如果關鍵詞查詢多的產品卻不是網站的主推品,可以進行適當調整。

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

        網站流量核對: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盟。

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

        其次是流量效率分析

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

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

        二跳率:這個也是為了分析流量的有效性。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站能做出二跳,比如PPLIVE,當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!最主要的是一個轉化都沒有。差點把我們的圖片圖服務器點癱瘓,這個就太過分了。

        PV/IP比:一般來說,有效的流量,網站內容比較好的話,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,網站內容也不錯。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,比如人力重復刷新等,要謹慎對待。

        訂單轉化率:這個是最最核心的數據了,沒有訂單轉化率,其他一切都是免談!某些牛B的B3C能做到4%的提袋率!某些卻僅僅是0.1%,努力吧,眾B2Cer們。站內數據流分析,主要用來分析購物流程是否順暢和產品分布是否合理,一般如下:

        頁面流量排名:主要查看產品詳情頁的流量,特別是首頁陳列的產品詳情頁。參照最終的銷售比例,優勝劣汰,用以調整銷售結構。

        場景轉化分析:從首頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁,的數據流分析。比如說,首頁到達了10000用戶,伺此后的數據分別是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,主要用來考慮產品組織的問題。

        站內搜索分析:這個反應的是用戶關心的產品有哪些,產品調整的最直接數據。

        用戶離開頁面分析:用戶在那些也頁面離開最多?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站,往往預示這問題的存在。

        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確判斷,這種數據僅作參考,一般停留時間越長網站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時,基本就是假流量,或者用大打開網頁忘記關了,呵呵。

        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網用戶的分布比例以及經濟發達程度等。這個對于提升區域配送及服務比較有幫助。

        電子商務網站的基本數據分析就是以上這些,作為實際操作人員要根據數據分析的情況來發現問題和總結問題,進而優化網站的結構和用戶體驗、來提升網站的專轉化率和用戶忠誠度。這些都是電子商務很重要的基礎工作,希望能為大家的利潤做出貢獻

    (責任編輯:創越網絡)



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