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电商网站不可不知的的数据分析

发布时间:2016-8-22 14:23:30

电商网站不可不知的的数据分析




在中国,尽管网络营销的概念很火,但网络营销的效率低于一些发达国家也是事实。无论是门户广告、搜索引擎广告,还是广告联盟,从行业平均转化率上看,都要低于国外较为成熟国家的水平。据估计,国内的Bounce rate(蹦失率,即用户只浏览第一页即离开的比例)介于90%~99%之间,而欧美的Bounce rate则是70%左右。


诚然,国内的网络营销环境处于发展之中,环境不那么尽如人意,但中国互联网络信息中心分析师孙秀秀认为,出现这种情况的很多责任在投放广告的企业方,在于对营销背后的数据分析工作的不重视,没有精确定位有效的客户群,导致大量的展示给了不相关的网民。


那么该怎么对电商网站进行数据分析呢?


一般来说,电子商务网站数据分析包括: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。


我们先来说说流量来源分析。


企业电子商务网站要想在网上接到生意,流量是保证。但是流量的获得是需要成本的,如何降低流量成本就成为了企业电子商务网站运营的很重要的一部分。其中流量来源分析可谓是重中之重,主要是要明白:你的用户都是从那些网站来的,哪些网站的给你带来更多的订单、哪些网站的流量是真实的,哪些是虚假等。


流量分析一般包括以下内容:


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。如果莫名来源流量很大的话,有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了,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。一般来说,直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。


其次是流量效率分析


流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量,主要分析指标如下:


到达率:到达率是指广告从点击到网站landing page的比例。一般来说,达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关,综合来分析一下。


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。如果PV/IP比能达到3以上的话,一般说明流量比较真实,网站内容也不错。但是如果低于3的话,并不代表流量不真实,也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话,也可能有问题,比如人力重复刷新等,要谨慎对待。


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!


站内数据流分析,主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下:


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,首页到达了10000用户,各页面数据分别是10000-8000-5000-1000-50-5,购物车到订单提交页的相差比较大,大概就能看出来是购物车出了问题,需要改进。


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。


最后是用户特征分析:


用户停留时间:这个放在用户特征分析里有些牵强。而且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,一般停留时间越长网站粘性越好。如果用户停留时间超过1个小时,基本就是假流量,或者打开网页忘记关了。


新老用户比例:老用户比例越高,证明用户忠诚度不错。但是还要考虑绝对量,不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。


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。


电子商务网站的基本数据分析就是以上这些,作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题,进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。这些都是电子商务很重要的基础工作。

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