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解读电商网站的数据分析应该怎么做

2020-03-24

当下各大电商平台蓬勃发展的时代,电商网站的数据分析也越来越火热,后台收到了不少朋友私信关于电商网站数据分析的问题,今天我简单从六个方面来说:流量分析、站内分析、转化分析、广告管理、会员分析、业务分析

流量分析

流量分析主要是为对网站整个站点的进行流量监测。细分维度有:时段、地域、来源、客户端信息等,具体体现在:

1、来源维度:可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息,甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流。

2、地域维度:可以分省份、分城市以地图形式和报表形式呈现出受众来源的具体地理位置。从而,便于分析客户分布情况 。

3、时段维度:通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势,以及不同日起的变化趋势。

4、客户端信息:从浏览器、操作系统以及屏幕分辨率方面了解受众群体的客户端属性。

比如,通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣,目的是保证流量的稳定性,并通过调整,尝试提高流量。

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进一步,按照流量结构还可分为渠道结构、业务结构、地区结构。

在渠道中,流量可来自于自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。按设备可分为PC渠道和APP渠道;按照付费与否可分为免费流量和付费流量。有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。下面的折线图可以对各渠道的流量情况进行追踪,分析占比不合理是短期内出现的,还是长期存在的,辅助问题的分析。仅仅根据流量情况来衡量质量是不全面的,需要配合转化率和roi。

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站内运营

站内运营主要是对重点网页项目做监测,分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如:地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析:如:网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

1、网页项目分析:比如网站首页、导航页,或者产品页,若是产品页,通过定制可以对不同id的产品进行细化分析。可用于调整页面内容的排列位置,摆放顺序等。

2、站内搜索分析:对站内搜索页面上的关键字使用情况进行分析,主要展示数据为:关键字、关键字带来的浏览量、使用关键字的用户数、用户百分比、点击量、点击率。主要作用是便于网站了解用户的主动喜好。

3、站内广告分析: 展示点击站内广告后形成的转化情况及该站内广告的点击情况。

4、页面流向分析: 以您定制的起始页面为起点,记录用户10 步内的页面浏览情况,默认展示使用最频繁的浏览路径。

5、着陆离开分析: :记录用户从哪些页面进入网站,从哪些页面最终离开网站,了解网站的主要入口、出口情况。

6、场景转换分析:用户可以根据网站自身的结构,定制场景,查看用户是否是按照定制的场景在网站之中去行走的,如果不是按照这样的行走路径。可以根据场景中的流程来实时改进。

7、页面流量分析:呈现网站流量较大的URL的流量数据,了解不同页面的流量情况,根据这样的数据来查看网站是否有数据异常,或者需要重点关注的页面。

转化分析

转化分析主要是对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据:外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构,便于网站优化推广渠道、方式,进而最大化提高网站的转化率。

分析目标:了解各环节转化情况,分析其异常或不合理情况,进行调整,以提升各环节的转化率。

分析角度:关于转化率的各种名词也特别多,有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等,然而并不需要考虑这些词,只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好

我们依然使用FineReport中图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析。

1.观察各环节转化率,分析其合理性,针对转化率异常环节进行调整

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上图所示,传统漏斗图只能显示一条路径的转化率情况,稍加修改后,可实现对比功能,例如上图所示的新老用户的转化率的对比。可以根据实际情况中在该图中加入更多环节,例如注册、收藏、开工、竣工等。

从上图中,我们可以发现这样一个问题,下单到付款中的转化率过低,正常来说,用户只要下单,付款的比例是比较大的。对于这个异常,我们来做下猜测:

  • 又看了下其他家的商品或服务,发现了更好的,就取消了付款;

  • 付款前习惯性的问下相关的人进行确认,然后发现计划有变,所以取消付款;

  • 到了付款的时候发现居然不支持支付宝,无奈取消付款;

  • 下单后被告知没货;

  • 页面好卡,怒而弃之;

  • 余额不足

  • 总体上可以分为两类:用户本身原因,系统设计原因。上图中这么出现付款率这么低的情况,基本上可以确定是系统原因。然而具体是哪块的设计出了问题,可以进一步细化追踪。

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    如上图所示,点击相应阶段,联动出下面各渠道与各业务的转化率明细,可以看出,各渠道的转化率差别较大,其中pc端转化率明显偏低,而各业务之间的转化率差别不大,基本可以确定,是pc端存在问题,导致转化率偏低。

    上图中的付款转化率低的太明显,只要不瞎都能看出这转化率出了问题,但是往往转化率的问题并没有这样的明显,那怎样定位自己的转化率是否合理,哪个阶段的转化率有提升空间呢?继续看下面这张图:

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    上图是通过多角度对比来分析业务转化率的健康状况,包括与自己同期对比、行业中与自己相似产品对比、行业中优秀的产品对比。对比各环节转化率的不同,产生数据上的冲击,所有落后的节点,都是可以提升的空间。

    2. 追踪转化率变化,用于异常定位和策略调整效果验证

    除流量外,转化率也是需要追踪的,将时间的维度拉开,分析各阶段转化率随着时间的波动,也是很有看点的。

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    如上图所示,在4月17日到21日中间,转化率出现下滑趋势,通过渠道转化率与业务转化率两个图表的联动,可以追踪定位导致转化率下滑的渠道或业务。常见的原因,公司运营部门投入了某个渠道进行推广,新的渠道带来了新的流量,而该渠道所引入的用户质量却偏低,拉低了整体的转化率。

    3. 观察各渠道转化情况,定义渠道价值,并依此适当调整运营策略

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    气泡图在传统图表中信息量涵盖相对是比较大的,上面这张图x轴和y轴分别表示流量和转化率,y轴可以根据分析内容不同切换成点击率、注册率、架构率、下单率等等,气泡大小表示的为渠道ROI。从上图中可以看出,在右上象限中的渠道价值是比较大的,再综合考虑ROI,还可以看出渠道性价比情况

    4. 分析各环节转化周期,分析用户习惯,为制定运营策略提供依据

    这种场景通用性并不是很强,会和公司业务相关联,有些业务的交易是分成多个阶段来完成,这种情况可以对转化周期进行分析。

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    上图中可以看出,该业务的付款与成交一般在前四周完成,而第五周开始趋于稳定。知道以上信息后,可针对第五周未付款或完成交易的用户进行询问,提高转化率。另外可制定四周内完成交易有奖励等活动来缩短成交周期,因为图中可以看出,绝大部分用户四周时间足够完成服务检查、订单确认等工作。

    广告管理

    广告管理主要是实现站外广告投放的营销监测,投放形式有:品牌广告、竞价SEM、直邮EDM、渠道广告。还可以通过定制报表来实现自定义选择活动到邮件的功能。通过该功能,不仅可以掌握精准的投放数据,更有利于发现不同渠道的效果好坏(比如流量质量、转化效果等),对投放渠道进行优化,提升推广的ROI。

    会员分析

    会员分析主要是了解会员在重点页面、重点频道的流量贡献,了解会员在网站的行走路径,了解会员地域、年龄等属性分布,并详细分析不同会员在网站的关键行为,比如产品浏览、入蓝、订购等指标,为网站的精准营销提供有力的数据支持。

    业务分析

    通过对每种产品的销量情况查找产品存在的缺陷,进而找出解决方案。对每个产品进行浏览/入蓝/订单分析,发现热门但点击率、入蓝率不高的产品,从而进行策略调整,也可以细分不同品牌、品类、分店等维度来分析。

文章转载于:数据分析不是个事儿侵权请联系删除

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