一般來說，電子商務網站數據分析包括：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。

企業電子商務網站要想在網上接到生意，流量是保證。但是流量的獲得是需要成本的，如何降低流量成本就成為了企業電子商務網站運營的很重要的一部分。其中流量來源分析可謂是重中之重，主要是要明白：你的用戶都是從那些網站來的，哪些網站的給你帶來更多的訂單、哪些網站的流量是真實的，哪些是虛假等。流量分析一般包括以下內容：

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（每次點擊付費廣告）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landing page（著陸頁/引導頁）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。

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！

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，各頁面數據分別是10000-8000-5000-1000-50-5，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，或者打開網頁忘記關了。

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。

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