京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电子商务网站核心数据分析
电子商务相对于传统零售业来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变,就是一点点提升你赚钱的能力,所以,电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。
一般来说,数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
我们先来说说流量来源分析
电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的,那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的,那些是虚假等。流量分析一般一奥分析以下内容:
网站流量来源排名:那些网站贡献的流量多,那些贡献的少
搜索引擎关键词分析:根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品,可以进行适当调整。
网站流量趋势分析:网站的流量是否均衡稳定,是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站,如非发生突发事件,购买的广告位作弊的嫌疑比较大。
网站流量核对:查看是否有莫名流量来源,流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话,有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了,将您的广告链接分包给了点击联盟。
推介网站与直接访问的比例:推介网站可以理解为外部广告,直接访问就是用户直接输入网址。一般来说,直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
其次是流量效率分析
流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量,主要分析指标如下:
到达率:到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说,达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关,综合来分析一下。
二跳率:这个也是为了分析流量的有效性。如果是有效流量的话,一般会有合理的二跳。如果是虚假点击的话,一般是没有二跳的。但是也不排除有部分作假很厉害的网站能做出二跳,比如PPLIVE,当年洪成浩做投放的时候,我们的广告直接连接到广告专题页,二跳是15%左右,但是PPLIVE居然有60%的二跳!最主要的是一个转化都没有。差点把我们的图片图服务器点瘫痪,这个就太过分了。
PV/IP比:一般来说,有效的流量,网站内容比较好的话,一个独立IP大概能有3个以上的PV。如果PV/IP比能达到3以上的话,一般说明流量比较真实,网站内容也不错。但是如果低于3的话,并不代表流量不真实,也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话,也可能有问题,比如人力重复刷新等,要谨慎对待。
订单转化率:这个是最最核心的数据了,没有订单转化率,其他一切都是免谈!某些牛B的B3C能做到4%的提袋率!某些却仅仅是0.1%,努力吧,众B2Cer们。
第三是站内数据流分析
主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下:
页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例,优胜劣汰,用以调整销售结构。
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,的数据流分析。比如说,首页到达了10000用户,伺此后的数据分别是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。这些都是电子商务很重要的基础工作,希望能为大家的利润做出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29