刘为网络推广博客

电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。

数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。

v  流量来源分析：

●  网站流量来源排名：哪些网站贡献的流量多，哪些贡献的少

● 搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。

（如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。）

●网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。

（一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大）

●网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。

（如莫名来源流量很大，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注了，将您的广告链接分包给了点击联盟。）

●推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。

v  流量效率分析：

● 到达率：到达率是指广告从点击到网站landing page的比例。达到率能达到80%以上是比较理想的流量。

●二跳率：这个也是为了分析流量的有效性。如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。

● PV/IP比：一般来说，有效的流量，网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。

●订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！

（某些比较牛的B2C能做到4%的转化率！而有些却仅仅只有0.1%）

v  站内数据流分析：

●页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例，优胜劣汰，用以调整销售结构。

●场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。

比如说，首页到达10000用户，此后数据分别是8000-5000-1000-50-5，购物车到订单提交页面相差比较大——>购物车出问题。

●频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑产品组织的问题。

●站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。

●用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。突然的大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。

v  用户特征分析 ：

●用户停留时间：目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间-用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判断，这种数据仅作参考.

●新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。

●用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助