第2節 常用的電商數據分析方法

2.1 流量來源分析

1．流量來源

流量主要來源于關鍵詞、來訪域名、來訪地區和人群，具體內容如下。

1）關鍵詞

關鍵詞是用戶通過搜索引擎而得來的一個指令，搜索得到的結果是一個窗口。而分析關鍵詞，就是將這些指令和窗口進行結合分析，通過分析知道哪些指令是用戶習慣搜索的，展現的窗口在哪個位置會更受用戶歡迎。

2）來訪域名

只要我們的推廣足夠給力，網站的流量絕對不會太低，而流量多起來之后肯定會有不同的來源域名，有的是通過百度、谷歌等搜索引擎搜索關鍵詞而來，有的是通過其他網站的網址鏈接而來，有的是通過直接輸入而來，把這些進行統計分析，發掘其中有潛力的一塊，也許我們的流量會提升很多。

3）來訪地區和人群

通過對流量的來訪地區和人群進行分析，可重點挖掘某一領域，大大提升流量。

2．流量來源分析方法

①網站流量來源排名：哪些網站貢獻的流量多，哪些貢獻的少。

②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不是網站的主推品，可以進行適當調整。

③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。

④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，則有可能是您購買的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，說明網站的知名度越高。

2.2 流量效率分析

流量效率是指到達網站的流量是不是真實流量，主要分析指標如下。

1）到達率

到達率是指廣告從點擊到網站登錄頁的比例。一般來說，到達率能達到80%以上是比較理想的流量，其與網站的速度有關，可以綜合分析。

2）二跳率

二跳率是為了分析流量的有效性。如果是有效流量，一般會有合理的二跳；如果是虛假點擊，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。

3）PV/IP比

①PV（訪問量）：Page View，即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每次刷新即被計算一次。

②IP（獨立IP）：指獨立IP數。00:00—24:00內相同IP地址只被計算一次。

一般來說，有效的流量，如果網站內容比較好，那么一個獨立IP大概能有3個以上的PV。如果PV/IP比能達到3以上，一般說明流量比較真實，網站內容也不錯。但是如果低于3，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，也可能有問題，如人力重復刷新等，要謹慎對待。

4）訂單轉化率

訂單轉換率是最核心的數據，沒有訂單轉化率，其他一切免談。

2.3 站內數據流分析

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，主要分析指標如下。

·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：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，首頁到達了10000個用戶，此后的數據分別是8000、5000、1000、50、5，購物車到訂單提交頁的數據相差比較大，大概就能看出是購物車出了問題，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：這個指標反映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：分析用戶在哪些頁面離開最多？是首頁還是頻道頁，是購物車還是訂單提交頁？突然大比例地離開網站，往往預示著問題的存在。

2.4 網購用戶行為特征分析

當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶。電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫中，所以對于這些用戶，我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每個用戶的價值，及針對每個用戶擴展營銷（Lead Generation）的可能性。

用戶行為分析，是指在獲得網站訪問量基本數據的情況下，對有關數據進行統計、分析，從中發現用戶訪問網站的規律，并將這些規律與網絡營銷策略等相結合，從而發現目前網絡營銷活動中可能存在的問題，并為進一步修正或重新制定網絡營銷策略提供依據。

1．用戶行為分析的目的

·分析用戶群體構成和地理分布，定位用戶群體。

·挖掘用戶來源，發掘最佳渠道。

·了解用戶使用習慣，增強用戶黏度和頁面深度，降低跳出率。

·解讀用戶轉化/流失的原因，輔助市場運營。

·分析用戶需求，實現個性化營銷。

2．用戶行為分析的內容

用戶行為分析的數據主要包括四大類：

·調研公司的用戶特征分析數據。

·網站的流量數據，包括PV、UV、訪問次數、跳出率、駐留時間、進入和退出頁面等。

·網站的訪問者數據，包括細分用戶、忠誠度、點擊密度、訪問路徑等。

·網站的會員和銷售數據，包括會員信息和訂單信息。

具體來說，應該包含以下重點分析數據：

·用戶的來源地區、來源域名和頁面。

·用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數。

·注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣。

·用戶所使用的搜索引擎、關鍵詞、關聯關鍵詞和站內關鍵字。

·用戶選擇什么樣的入口形式（廣告或者網站入口鏈接）更為有效。

·用戶訪問網站流程，用來分析頁面結構設計是否合理。

·用戶在頁面上的網頁熱點圖分布數據和網頁覆蓋圖數據。

·用戶在不同時段的訪問量情況等。

·用戶對網站的字體顏色的喜好程度。

3．從哪幾個方面去進行用戶行為分析

·用戶群體構成和地理分布。

·網站流量來源、流量質量和來源關鍵字。

·細分用戶群體，關注用戶參與度及網站首頁、搜索頁、進入和退出頁，關注訂購流程。

·網站用戶忠誠度的重復訪問、回訪周期、訪問時長、訪問深度，重點關注回訪周期。

·網站流失用戶的原因有哪些（可以結合調研公司的用戶未下單原因的分析）。

·網站會員的價值體系（應用RFM模型）。

4．用戶行為數據的主要分析方法

·按照時間變化的歷史趨勢分析。

·特定條件下的TopN分析、熱點分析。

·用戶特征分析。

·關聯分析。

·分類。

·對比分析。

·異常分析。

5．用戶行為分析的一般結論

·用戶群體構成和地理分布是否和公司的戰略相符合。

·網站的流量是否起到了很好的引導作用。

·網站導航和搜索引擎等功能是否達到了轉化用戶的功能。

·網站對用戶的回訪和再購物的刺激是否合理，有哪些待完善的地方。

·網站轉化和流失的原因從哪幾方面可以得到改善，還存在哪些困難。

2.5 網店經營數據分析

1．行業產品分布

（1）找到什么樣的產品，做到什么樣的銷量（新店開張，主要通過上下架時間安排、櫥窗推薦等方式，優化店鋪網頁，獲取自然基礎流量，提高銷量）。

（2）產品的特性和賣點的分析（如現在主推夏裝、太陽帽、太陽鏡、防曬霜等，分析其特點和優勢）。

（3）尋找合適的推廣方式。這一點很重要，特別是店鋪新開張，沒有人氣，瀏覽量、曝光率、銷量自然很低，想參加淘寶活動肯定也很難，因為信譽等級不夠。這時候選擇優質的第三方推廣平臺，可以快速地幫你走出每天銷量為零的局面。現在做得好的試用營銷平臺有淘寶試用中心、試客聯盟、碟翼網、愛美網、免費試用網，利用這些推廣平臺，可以快速地提高店鋪的曝光率。

2．淘寶銷售分布

（1）產品關鍵詞搜索量（日搜索量、優化、提升）的分析。

（2）淘寶銷售分布：①一級類目：價格分布（如銷量集中區間價格、單品平均熱銷價格區間）；②二級類目：銷售分布（如銷售集中區間），選擇人氣排名。

（3）主要目標：尋找淘寶熱銷產品和價格區間，分析熱銷產品特點，以產品銷售基準數字作為參考，選擇主推關鍵詞或主推類目，為產品主推方向提供依據。

3．客戶分析

（1）主要目標：為店鋪裝修、市場營銷活動等提供參考。從主要目標客戶的體驗出發，去考慮店鋪主色調，設計商品頁面描述的顧客訪問路徑，將客戶關心和關注的產品問題設計在最前面，告訴客戶為什么要買這個產品，以快速打消客戶的疑慮，達到讓客戶馬上成交的目的。

（2）分析因素：性別、年齡、地域、職業、消費習慣、興趣。要比客戶更加了解他們自己需要購買什么產品，從而更好地挖掘有效客戶和潛力客戶。

4．產品分析

（1）主要目標：通過數據分析得出，什么樣的顧客購買什么樣的產品，以此來確定主推產品是否有機會熱銷。

（2）預測熱銷產品：從顧客喜好、產品創新、價位、品牌、賣點、客單價等方面，通過與同類產品對比，分析為什么我們的產品會熱銷、熱銷時間會繼續多久、怎么尋找熱銷替代產品。

5．店鋪/頁面分析

（1）主要目標：通過量子恒道的點擊熱力圖來分析店鋪裝修的效果，設計更符合客戶體驗和購買行為的頁面。

（2）用數據說話：通過修改前和修改后的數據對比，可以知道修改以后，哪些數據上升了，哪些數據下降了，從而更好地指導頁面的設計。數據參考指標為：點擊指標、用戶行為指標、用戶瀏覽行為指標、業績指標、轉化率、流量指標、UV。

（3）要分析的內容：

①店鋪首頁。

·主要目標：盡可能留住訪客，有效分流。

·第一屏、導航、分類、搜索頁、首頁焦點圖。

·點擊分布。

②產品頁面。

·主要目標：提升轉化率，提高客單價。

·營銷為導向：產品介紹、賣點、關聯銷售、售后承諾。

產品頁面的數據要重點關注，因為淘寶客戶行為路徑是通過商品頁面進入店鋪頁面，與實體店先進店再看商品的路徑剛好相反。