電商網(wǎng)站如何做到精細化數(shù)據(jù)分析？

電商網(wǎng)站如何做到精細化數(shù)據(jù)分析？其實網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析才是第一位的！通過網(wǎng)站分析工具抓取用戶數(shù)據(jù)，進而掌握網(wǎng)站的優(yōu)缺點及用戶的喜好。找到了這些數(shù)據(jù)就等于找到了用戶需求，就可以對網(wǎng)站進行針對性的優(yōu)化與改進。

電商網(wǎng)站如何做到精細化數(shù)據(jù)分析？其實網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析才是第一位的！通過網(wǎng)站分析工具抓取用戶數(shù)據(jù)，進而掌握網(wǎng)站的優(yōu)缺點及用戶的喜好。找到了這些數(shù)據(jù)就等于找到了用戶需求，就可以對網(wǎng)站進行針對性的優(yōu)化與改進。

我們以第三方網(wǎng)站分析工具SiteFlow?為例，為大家介紹網(wǎng)站分析重點應(yīng)關(guān)注模塊和指標。

一、流量分析

流量分析主要是為對網(wǎng)站整個站點的進行流量監(jiān)測。細分維度有：時段、地域、來源、客戶端信息等，具體體現(xiàn)在：

1、來源維度：可以分引薦、搜索引擎、關(guān)鍵詞等渠道實現(xiàn)不同渠道的流量信息，甚至可以實現(xiàn)區(qū)分同一渠道付費流量和非付費流量的分流。

2、地域維度：可以分省份、分城市以地圖形式和報表形式呈現(xiàn)出受眾來源的具體地理位置。從而，便于分析客戶分布情況 。

3、時段維度：通過時段維度可以按照（24小時OR日序列）2種模式監(jiān)測整站流量的24小時變化趨勢，以及不同日起的變化趨勢。

4、 客戶端信息：從瀏覽器、操作系統(tǒng)以及屏幕分辨率方面了解受眾群體的客戶端屬性。

二、站內(nèi)運營

站內(nèi)運營主要是對重點網(wǎng)頁項目做監(jiān)測，分析每個網(wǎng)頁項目的流量、人數(shù)、二跳等指標。還可以通過其他維度來分析特定定制頁面的情況。比如：地域、來源、時段統(tǒng)計等。具體可以從以下幾方面進行闡述分析：如：網(wǎng)頁項目分析、站內(nèi)搜索分析、站內(nèi)廣告分析、頁面流向分析、著陸離開分析、場景轉(zhuǎn)換分析、頁面流量分析。

1、網(wǎng)頁項目分析：比如網(wǎng)站首頁、導(dǎo)航頁，或者產(chǎn)品頁，若是產(chǎn)品頁，通過定制可以對不同id的產(chǎn)品進行細化分析。可用于調(diào)整頁面內(nèi)容的排列位置，擺放順序等。

2、站內(nèi)搜索分析：對站內(nèi)搜索頁面上的關(guān)鍵字使用情況進行分析，主要展示數(shù)據(jù)為：關(guān)鍵字、關(guān)鍵字帶來的瀏覽量、使用關(guān)鍵字的用戶數(shù)、用戶百分比、點擊量、點擊率。主要作用是便于網(wǎng)站了解用戶的主動喜好。

3、站內(nèi)廣告分析: 展示點擊站內(nèi)廣告后形成的轉(zhuǎn)化情況及該站內(nèi)廣告的點擊情況。

4、頁面流向分析: 以您定制的起始頁面為起點，記錄用戶10 步內(nèi)的頁面瀏覽情況，默認展示使用最頻繁的瀏覽路徑。

5、著陸離開分析: ：記錄用戶從哪些頁面進入網(wǎng)站，從哪些頁面最終離開網(wǎng)站，了解網(wǎng)站的主要入口、出口情況。

6、場景轉(zhuǎn)換分析：用戶可以根據(jù)網(wǎng)站自身的結(jié)構(gòu)，定制場景，查看用戶是否是按照定制的場景在網(wǎng)站之中去行走的，如果不是按照這樣的行走路徑。可以根據(jù)場景中的流程來實時改進。

7、頁面流量分析：呈現(xiàn)網(wǎng)站流量較大的URL的流量數(shù)據(jù)，了解不同頁面的流量情況，根據(jù)這樣的數(shù)據(jù)來查看網(wǎng)站是否有數(shù)據(jù)異常，或者需要重點關(guān)注的頁面。

三、轉(zhuǎn)化分析

轉(zhuǎn)化分析主要是對網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化效果進行分析。轉(zhuǎn)化目標可以通過多個角度去監(jiān)測數(shù)據(jù)：外部來源、關(guān)鍵詞、著陸頁面、地域分布、時段統(tǒng)計、廣告轉(zhuǎn)化。該功能的主要目的清晰呈現(xiàn)網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化結(jié)構(gòu)，便于網(wǎng)站優(yōu)化推廣渠道、方式，進而最大化提高網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率。

1、外部來源：不同渠道對轉(zhuǎn)化帶來的影響。

2、 關(guān)鍵詞：不同搜索引擎關(guān)鍵詞對轉(zhuǎn)化帶來的影響。

3、 著陸頁面：不同著陸頁面對轉(zhuǎn)化的影響。

4、地域分布：轉(zhuǎn)化的人群都來自哪些省份。

5、 時段分布：統(tǒng)計轉(zhuǎn)化來自于哪些時段或者時點。

6、廣告轉(zhuǎn)化：不同廣告媒體、廣告位帶來的轉(zhuǎn)化數(shù)量。

四、廣告管理

廣告管理主要是實現(xiàn)站外廣告投放的營銷監(jiān)測，投放形式有：品牌廣告、競價SEM、直郵EDM、渠道廣告。還可以通過定制報表來實現(xiàn)自定義選擇活動到郵件的功能。通過該功能，不僅可以掌握精準的投放數(shù)據(jù)，更有利于發(fā)現(xiàn)不同渠道的效果好壞（比如流量質(zhì)量、轉(zhuǎn)化效果等），對投放渠道進行優(yōu)化，提升推廣的ROI。

五、會員分析

會員分析主要是了解會員在重點頁面、重點頻道的流量貢獻，了解會員在網(wǎng)站的行走路徑，了解會員地域、年齡等屬性分布，并詳細分析不同會員在網(wǎng)站的關(guān)鍵行為，比如產(chǎn)品瀏覽、入藍、訂購等指標，為網(wǎng)站的精準營銷提供有力的數(shù)據(jù)支持。

六、業(yè)務(wù)分析

通過對每種產(chǎn)品的銷量情況查找產(chǎn)品存在的缺陷，進而找出解決方案。對每個產(chǎn)品進行瀏覽/入藍/訂單分析，發(fā)現(xiàn)熱門但點擊率、入藍率不高的產(chǎn)品，從而進行策略調(diào)整，也可以細分不同品牌、品類、分店等維度來分析。

總之，對網(wǎng)站進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，可以幫助你了解網(wǎng)站的優(yōu)勢和不足之處，進一步優(yōu)化網(wǎng)站，因為數(shù)據(jù)不會撒謊，可以幫助我們捕捉到用戶最真實的需求。

Growth Hacker
介于技術(shù)和市場之間的新型團隊角色；
懂?dāng)?shù)據(jù)，懂人性，懂方法，懂執(zhí)行…