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电商网站如何进行数据分析？

文章导读：本文主要阐述了“电商网站如何进行数据分析？”一般来说，电商网站数据分析包括流量来源分析、流量效率分析、站内数据流向分析和用户特征分析四个部分。先说流量来源分析。企业电商网站要想在线上接业务，流量就必须有。然而，获得流量是需要成本的。如何降低流量成本已经成为企业电商网站运营中非常重要的一环。其中，流...，本文由跨屏网最后更新于2023-11-11，全文共1494个字，预计阅读时长4分58秒。

一般来说，电商网站数据分析包括流量来源分析、流量效率分析、站内数据流向分析和用户特征分析四个部分。
先说流量来源分析。
企业电商网站要想在线上接业务，流量就必须有。然而，获得流量是需要成本的。如何降低流量成本已经成为企业电商网站运营中非常重要的一环。其中，流量来源分析是重中之重。主要是要了解：你的用户来自哪些网站，哪些网站给你带来了更多的订单，哪些网站的流量是真实的，哪些是虚假的。等待。流量分析一般包括以下内容：
搜索引擎关键词分析：根据关键词来源分析查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询较多的产品不是网站的主打产品，可以进行适当的调整。
网站流量趋势分析：网站流量是否均衡稳定，是否有较大波动。一般来说，如果一个网站的流量突然增加，除非有紧急情况，否则购买的广告位更有可能被骗。
网站流量检查：检查是否有莫名其妙的流量来源，流量来源是否较大。如果有大量来源不明的流量，有可能是你购买的cpc（点击付费广告）或者其他资源被淡化了，你的广告链接已经转包给了点击联盟。
推荐网站与直接访问的比例：推荐网站可以理解为外部广告，直接访问是指用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大，网站的受欢迎程度就越高。
接下来是交通效率分析
流量效率是指到达网站的流量是否是真实流量。主要分析指标如下：
到达率：到达率是指广告从点击到网站着陆页（着陆页/引导页）的比例。一般来说，流量率在80%以上比较理想。这也与网站的速度有关。我们来全面分析一下。
Pv/ip比例：一般来说，有效流量和良好的网站内容，一个独立ip可以拥有3个以上的pv。如果pv/ip比值能够达到3以上，一般说明流量比较真实，网站内容不错。但如果0小于3，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，可能会出现问题，比如重复手动刷新等，所以要小心。
订单转化率：这是比较核心的数据。没有订单转化率，其他一切都无从谈起！
站内数据流分析：主要用于分析购物流程是否顺畅、商品分布是否合理，一般如下：
页面流量排名：主要查看商品详情页的流量，尤其是*页展示的商品详情页。参照最终销售比例，优胜劣汰调整销售结构。
场景转化分析：从*页面-列表页面-详情页面-购物车-订单提交页面-订单成功页面的数据流分析。例如，页面已达到10000个用户，每页数据为10000-8000-5000-1000-50-5。购物车和订单提交页面差别比较大。大致可以看出是购物车有问题。需要改进。
渠道流量排名：各渠道流量的排名主要用于考虑产品组织问题。
站内搜索分析：反映了用户关心的产品，以及更直接的产品调整数据。
用户退出页面分析：用户更常离开哪些页面？是页面还是频道页面？是购物车还是订单提交页面。突然且大量的人离开网站通常表明存在此问题。
最后一步是用户特征分析：
用户停留时间：这个在用户特征分析中有点牵强。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，但很难有效判断用户何时离开。此数据仅供参考。一般来说，停留时间越长，网站的粘性就越好。如果用户停留时间超过1小时，基本就是假流量，或者打开了网页忘记关闭了。
新老用户比例：老用户比例越高，用户忠诚度越高。但我们也要考虑绝对体量，不能靠新用户越来越少来抵消老用户比例的不断增加。
用户地域分析：用户和订单的地域分布基本一致，基本都是使用过互联网的用户分布比例和经济发达程度。这对于改善区域布局和服务更有帮助。
电商网站的基本数据分析就是以上。作为实际运营者，我们必须根据数据分析发现和总结问题，然后优化网站结构和用户体验，以提高网站转化率。率和用户忠诚度。这些都是电子商务非常重要的基础任务。