● 场景转化分析:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页 , 数据流分析 。比如 , 首页到达了10000用户 , 之后的数据分别是8000-5000-1000-50-5 , 购物车到订单提交页的相差比较大 , 大概就能看出来是购物车出了问题 , 需要改进 。
● 频道流量排名:各个频道流量的排名 , 主要用来考虑产品组织的问题 。
● 站内搜索分析:这个反应的是用户关心的产品有哪些 , 产品调整的最直接数据 。
● 用户离开页面分析:用户在那些也页面离开最多?是首页还是频道页?是购物车还是订单提交页 。突然的大比例的离开网站 , 往往预示这问题的存在 。
最后是用户特征分析● 用户停留时间:这个放在用户特征分析里有些牵强 。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 , 但是用户什么时候离开很难准确判 断 , 这种数据仅作参考 , 一般停留时间越长网站粘性越好 。如果用户停留时间超过1个小时 , 基本就是假流量 , 或者用大打开网页忘记关了 , 呵呵 。
● 新老用户比例:老用户比例越高 , 证明用户忠诚度不错 。但是还要考虑绝对量 , 不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高 。
● 用户地域分析:用户地域与订单地域分布基本一致 , 基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等 。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助 。
电子商务网站的基本数据分析就是以上这些 , 作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题 , 进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度 。
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