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一、電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析流程：

(1)數(shù)據(jù)收集：這個階段是收集基本的基本數(shù)據(jù)。通常，這些數(shù)據(jù)是事物的計數(shù)。這個階段的目標是收集數(shù)據(jù)。

(2)處理數(shù)據(jù)到信息：這個階段通常需要計數(shù)并使其成為比率，盡管仍然可能有一些計數(shù)。這個階段的目標是獲取數(shù)據(jù)并將其合并到信息中，特別是指標。

(3)開發(fā)關(guān)鍵績效指標(KpI)：此階段著重于使用比率(和計數(shù))并將它們與業(yè)務策略相關(guān)聯(lián)，稱為關(guān)鍵績效指標(KpI)。很多時候，KpI都涉及轉(zhuǎn)換方面，但并非總是如此。這取決于商業(yè)機構(gòu)。

(4)制定在線策略：該階段關(guān)注組織或業(yè)務的在線目標，目標和標準。這些策略通常與賺錢，省錢或增加市場份額有關(guān)。分析師為優(yōu)化網(wǎng)站而開發(fā)的另一個重要功能是實驗。

網(wǎng)舟科技研發(fā)小組發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)代大數(shù)據(jù)利用用戶行為日志分析，調(diào)整運營策略，使得商業(yè)利潤最大化，具體的案例有國內(nèi)各大電商網(wǎng)站的精準營銷(個性化推薦服務)。

其電商網(wǎng)站經(jīng)常使用的分析維度為流量、渠道、轉(zhuǎn)化(流量轉(zhuǎn)化和訂單轉(zhuǎn)化)、留存率、粘度、跳出率、時長、路徑;根據(jù)不同的商業(yè)需求，可搭建用戶分析體系。

二、分析維度、量度：

基礎分析：

1)渠道：App、移動端、pC端、微信端等

2)流量：頁面瀏覽、頁面訪問、點擊等

3)轉(zhuǎn)化：轉(zhuǎn)化

4)留存: 留存用戶、留存率、N天留存

5)客戶體驗：跳出率、時長、粘度

1渠道：

現(xiàn)代電商網(wǎng)站往往具備 App、移動端、微信端、pC端 渠道，其中根據(jù)不同的業(yè)務，流量偏重有所不同，隨著手機移動設備的越來越智能化和大屏化，一般情況下，電商節(jié)的雙11和618數(shù)據(jù)表明，非pC端消費的用戶最多。現(xiàn)在的商業(yè)機構(gòu)更加注重非pC端(微信、App、移動端)的營銷，所以了解用戶使用的設備和渠道能夠使得運營和利潤最大化。

2 流量：

通常說的網(wǎng)站流量(traffic)是指網(wǎng)站的訪問量，是用來描述訪問一個網(wǎng)站的用戶數(shù)量以及用戶所瀏覽的網(wǎng)頁數(shù)量等指標。

用戶行為指標主要反映用戶是如何來到網(wǎng)站的、在網(wǎng)站上停留了多長時間、訪問了哪些頁面等，主要的統(tǒng)計指標包括：

·用戶在網(wǎng)站的停留時間;

·用戶來源網(wǎng)站(也叫“引導網(wǎng)站”);

·用戶所使用的搜索引擎及其關(guān)鍵詞;

·在不同時段的用戶訪問量情況等。

3 轉(zhuǎn)化：

網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率(conversion rate)是指用戶進行了相應目標行動的訪問次數(shù)與總訪問次數(shù)的比率。相應的行動可以是用戶登錄、用戶注冊、用戶訂閱、用戶下載、用戶購買等一系列用戶行為，因此網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率是一個廣義的概念。簡而言之，就是當訪客訪問網(wǎng)站的時候，把訪客轉(zhuǎn)化成網(wǎng)站常駐用戶，也可以理解為訪客到用戶的轉(zhuǎn)換。

網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率=(瀏覽產(chǎn)品人數(shù)/進站總?cè)藬?shù))×(進入購買流程人數(shù)/瀏覽產(chǎn)品人數(shù))×(訂單數(shù)/進入購買流程人數(shù))

4 留存用戶：

用戶在某段時間內(nèi)開始使用應用，經(jīng)過一段時間后，仍然繼續(xù)使用該應用的用戶，被認作是留存用戶。

這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率，會按照每隔1單位時間(例日、周、月)來進行統(tǒng)計。顧名思義，留存指的就是“有多少用戶留下來了”。留存用戶和留存率體現(xiàn)了應用的質(zhì)量和保留用戶的能力。

計算公式：

留存率： 新增用戶中登錄用戶數(shù)/新增用戶數(shù)*100%(一般統(tǒng)計周期為天)

新增用戶數(shù)： 在某個時間段(一般為第一整天)新登錄應用的用戶數(shù);

登錄用戶數(shù)： 登錄應用后至當前時間，至少登錄過一次的用戶數(shù);

次日留存率： (當天新增的用戶中，在注冊的第2天還登錄的用戶數(shù))/第一天新增總用戶數(shù);

第3日留存率： (第一天新增用戶中，在注冊的第3天還有登錄的用戶數(shù))/第一天新增總用戶數(shù);

第7日留存率：( 第一天新增的用戶中，在注冊的第7天還有登錄的用戶數(shù))/第一天新增總用戶數(shù);

第30日留存率： (第一天新增的用戶中，在注冊的第30天還有登錄的用戶數(shù))/第一天新增總用戶數(shù)

5 跳出率：

跳出率(bounce rate)反映出訪問者在進入你的網(wǎng)站后又“跳出”的百分比(如，有些訪問者只瀏覽了你的一個頁面，然后就離開了)。訪問者“跳出”某個頁面的原因很多，包括：

訪問者點擊了瀏覽器上的后退按鈕

訪問者關(guān)閉了瀏覽器

訪問者點擊了你的廣告

訪問者點擊進入了網(wǎng)站上的外部鏈接

訪問者使用了他瀏覽器上的搜索框

訪問者在瀏覽器上輸入新URL地址然后進入新網(wǎng)站

上面這些動作都會造成訪問者離開你的網(wǎng)站。如果訪問者在進入你網(wǎng)站的某個頁面后，(沒有點擊第二個頁面)然后就立刻進行了上面某個操作，這樣的行為就被算做一次“跳出”。

跳出率計算公式：

跳出率： 訪問一個頁面后離開網(wǎng)站的次數(shù)/總訪問次數(shù)

假設某個月你的網(wǎng)站訪問量是120000次，其中80000次在訪問一個頁面后就離開了網(wǎng)站，那么該月你的網(wǎng)站跳出率就是80000/120000≈0.66(66%)。你可以計算整個網(wǎng)站的跳出率，也可以計算其中某些頁面的跳出率。

顯然，跳出率越低，對網(wǎng)站越有利。低跳出率意味著訪問者在進入網(wǎng)站后受到更多吸引，并選擇點開第二、三、四….個頁面。

Google Analytics等網(wǎng)站分析工具都可以幫你觀察網(wǎng)站的“跳出”情況

6 訪問時長：

用戶在來到你網(wǎng)站開始瀏覽信息，從進來你的網(wǎng)站開始，到關(guān)掉或者跳出你的網(wǎng)站，中間所經(jīng)過的時間，就叫做網(wǎng)站訪問時長。

網(wǎng)站訪問時長越長，證明網(wǎng)站用戶停留時時間長，側(cè)面的反應網(wǎng)站的內(nèi)容比較好，用戶粘度較高。

如果訪問時長顯示--，意思就代表用戶一般打開你的網(wǎng)站，沒怎么看就關(guān)掉或者跳轉(zhuǎn)了。要不就是你的統(tǒng)計工具沒有統(tǒng)計上。

7 用戶粘度：

用戶黏度是指用戶對于品牌或產(chǎn)品的忠誠、信任與良性體驗等結(jié)合起來形成的依賴程度和再消費期望程度。用戶黏度也指增加用戶雙方彼此的使用數(shù)量，就像我們大家在平時搞好兩個人雙方之間的關(guān)系一樣。

如何增加網(wǎng)站用戶粘性

1)注重網(wǎng)站的頁面設計

2)頁面打開速度

3)網(wǎng)站更新的頻率和質(zhì)量

4)其他

三、模型分析：

流失挽回： 流失挽回是針對時效性較強的用戶下單流程的一個模型。原理是用戶在購買商品下單填寫頁面信息后沒有及時的去提交訂單和支付，系統(tǒng)抓取到用戶的個人填單信息，并及時回訪用戶沒有下單或者支付的原因(包括用戶自身因素和電商網(wǎng)站系統(tǒng)因素)，促成用戶下單和支付。

案例流程：

路徑分析： 用戶在流量網(wǎng)站時，會瀏覽不同業(yè)務類型的頁面，不同的頁面恰好表示用戶有不同的業(yè)務需求。對用戶不同的瀏覽路徑進行分析可以不僅可以網(wǎng)站的引導能力進行優(yōu)化調(diào)整，以適應用戶的瀏覽軌跡，還可以針對用戶進行對網(wǎng)站架構(gòu)的個性化推薦調(diào)整(目前的網(wǎng)站頁面架構(gòu)是固定，對所有用戶的展示均為固定的)，此舉需要在網(wǎng)站頁面初始設計架構(gòu)時就需要考慮，根據(jù)開發(fā)的常規(guī)流程，越到后面改動需求，開發(fā)難度越大，所以針對用戶瀏覽路徑的分類對網(wǎng)站頁面架構(gòu)進行個性化推薦的設計需慎重考慮。

用戶畫像： 顧名思義，用戶畫像即為刻畫整個用戶屬性的一種分析方式，往往不同的用戶有不同的屬性，就會不同的行為?，F(xiàn)代商業(yè)模式下的對用戶進行細化的分析證明，對用戶進行分群，調(diào)整運營策略，能夠使得資源利用回報率更高。譬如，電商網(wǎng)站，對用戶最近經(jīng)常瀏覽的商品進行品質(zhì)化(根據(jù)用戶以往消費水平)推薦給用戶相當價格和質(zhì)量的商品，而不是對所有用戶都推薦同樣的產(chǎn)品。

4)用戶價值評分體系和精準營銷： 這一點可以跟用戶畫像融合在一起，即根據(jù)相關(guān)的指標對用戶進行價值分群，價值高的用戶可以對其進行專項的優(yōu)化和促進其消費等。

作者：網(wǎng)舟科技(劉揚欽)