電子商務網站的流量分析與其他網站大體相同,區別主要在於效率轉換以及使用者特徵,這對於電子商務網站來說尤為重要,而流量的總數相對並不十分特別要緊,因為只要把轉化率提升了,獲得流量的方法還是很多的。


一般來說,資料分析包括:流量來源分析、流量效率分析、站內資料流分析和使用者特徵分析四個部分。
我們先來探討流量來源分析。電子商務就是販賣流量的生意,低成本的流量來源是保證企業盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的使用者都是從那些網站來的,那些網站的給你帶來更多的訂單、那些網站的流量是真實的,那些是虛假等。
 一、流量分析一般分析以下內容:
網站流量來源排名:那些網站貢獻的流量多,那些貢獻的少
搜尋引擎關鍵詞分析:根據關鍵詞的來源分析來檢視網站產品分佈和產品組合。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:檢視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或者其他資源被注水了,將您的廣告連結分包給了點選聯盟。
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,直接訪問就是使用者直接輸入網址。一般來說,直接訪問量越大說明網站的品買知名度越高。
 二、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選到網站landing page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。
●二跳率:這個也是為了分析流量的有效性。如果是有效流量的話,一般會有合理的二跳。如果是虛假點選的話,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,比如PPLIVE,當年洪成浩做投放的時候,我們的廣告直接連線到廣告專題頁,二跳是15%左右,但是PPLIVE居然有60%的 二跳!最主要的是一個轉化都沒有。差點把我們的圖片圖伺服器點癱瘓,這個就太過分了。
●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。但是如果低於3的話,並 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,比如人力重複重新整理等,要謹慎對待。
●訂單轉化率:這個是最最核心的資料了,沒有訂單轉化率,其他一切都是免談!某些牛B的B3C能做到4%的提袋率!某些卻僅僅是0.1%,努力吧,眾B2C們。

  三、再次站內資料流分析
  站內資料流分析,主要用來分析購物流程是否順暢和產品分佈是否合理,主要分析指標如下:
  ●頁面流量排名:主要檢視產品詳情頁的流量,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,的資料流分析。比如說,首頁到達了10000使用者,伺此後的資料分別是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。
●站內搜尋分析:這個反應的是使用者關心的產品有哪些,產品調整的最直接資料。
●使用者離開頁面分析:使用者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。
四、最後是使用者特徵分析:
●使用者停留時間:這個放在使用者特徵分析裡有些牽強。而且目前監控使用者停留時間的方式是:使用者到達時間-使用者離開時間,但是使用者什麼時候離開很難準確判 斷,這種資料僅作參考,一般停留時間越長網站粘性越好。如果使用者停留時間超過1個小時,基本就是假流量,或者用大開啟網頁忘記關了,呵呵。
●新老使用者比例:老使用者比例越高,證明使用者忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量,不能靠新使用者越來越少來襯托老使用者比例越來越高。
使用者地域分析:使用者地域與訂單地域分佈基本一致,基本上就是用過網際網路使用者的分佈比例以及經濟發達程度等。這個對於提升區域配送及服務比較有幫助。
電子商務網站的基本資料分析就是以上這些,作為實際操作人員要根據資料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使用者體驗、來提升網站的專轉化率和使用者忠誠度。

 自:網站資料分析