相關(guān)閱讀電子商務(wù)網(wǎng)站分析

以下是一些我們可以進(jìn)行深入分析的內(nèi)容：

1、分析客戶持續(xù)的互動(dòng)行為

我們要學(xué)會(huì)區(qū)分哪些是增長(zhǎng)性的指標(biāo)，哪些是參與度的指標(biāo)。我們來(lái)看一下這樣的一個(gè)場(chǎng)景：

假如我們?cè)诓粩嗟孬@得更多新客戶，從網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化與互動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)看，網(wǎng)站的表現(xiàn)似乎不錯(cuò)，因?yàn)檫@些購(gòu)買了產(chǎn)品的新客戶可能會(huì)在他們的第一次訪問(wèn)過(guò)程中與網(wǎng)站的互動(dòng)特別多，他們可能會(huì)瀏覽很多產(chǎn)品頁(yè)面，添加了多個(gè)產(chǎn)品到購(gòu)物車中，并最終購(gòu)買了產(chǎn)品。如果我們只是關(guān)注用戶和網(wǎng)站之間的總體互動(dòng)次數(shù)，那么我們可能會(huì)認(rèn)為我們正做著正確的事，網(wǎng)站的表現(xiàn)相當(dāng)不錯(cuò)，但實(shí)際上網(wǎng)站的問(wèn)題可能已經(jīng)是相當(dāng)嚴(yán)重。

比如，客戶有可能在完成第一次購(gòu)買后再也不會(huì)回訪和購(gòu)買產(chǎn)品，導(dǎo)致這種結(jié)果的原因有很多，比如客戶可能不滿意已購(gòu)買的產(chǎn)品，或是對(duì)于我們的服務(wù)也有意見(jiàn)，但這些客戶不一定會(huì)把問(wèn)題和意見(jiàn)反饋給我們。

大量的新客戶數(shù)據(jù)掩蓋了這些一次性客戶缺乏后期互動(dòng)（二次購(gòu)買）的問(wèn)題。

這里提供一個(gè)可用的解決方案：

根據(jù)客戶的購(gòu)買日期（把購(gòu)買日期設(shè)置為可分組的維度或?qū)傩裕?duì)客戶進(jìn)行分組。把在三月份購(gòu)買商品客戶作為一個(gè)群組，在八月份購(gòu)買商品的客戶作為另一個(gè)群組，依此類推。我們對(duì)不同的群組的客戶進(jìn)行分析，隨著時(shí)間推移，每個(gè)客戶群組與網(wǎng)站的互動(dòng)情況有什么不同。例如，我們可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，在十二月份進(jìn)行購(gòu)買的客戶會(huì)比在六月份購(gòu)物的客戶和網(wǎng)站的互動(dòng)更多，帶來(lái)的銷售也更多，我們就可以深入分析其原因并提出優(yōu)化方案。

2、基于購(gòu)買次數(shù)分析客戶的互動(dòng)行為（客戶終身價(jià)值）

高水平的網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員或分析師能夠基于客戶的忠誠(chéng)度（購(gòu)買頻率）對(duì)用戶的行為展開(kāi)深入分析。在這里我們會(huì)應(yīng)用到細(xì)分分析，我們可以根據(jù)客戶的購(gòu)買次數(shù)對(duì)他們進(jìn)行分組。有過(guò)3次購(gòu)買行為的用戶將組成一個(gè)群組，而有過(guò)7次購(gòu)買行為的用戶將組成另一個(gè)群組，依此類推，分析他們與網(wǎng)站的互動(dòng)行為。

現(xiàn)在，我們可以看到每個(gè)群組的用戶他們的表現(xiàn)是什么樣的，比如：其中哪些營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)了更多的二次購(gòu)買？哪些用戶會(huì)較為積極地在社交網(wǎng)站上分享我們的產(chǎn)品？而對(duì)于那些已購(gòu)買了過(guò)不下三次的忠誠(chéng)客戶，他們的郵件點(diǎn)擊率是多少？

3、基于購(gòu)買花費(fèi)分析客戶的互動(dòng)行為

我們都希望網(wǎng)站可以有更多的揮金如土的大客戶！但是，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們?cè)趺粗牢覀兊脑L客的真正價(jià)值，他們對(duì)我們的業(yè)務(wù)做出了多少貢獻(xiàn)呢？同樣，如果我們的工作重點(diǎn)就是衡量純粹的轉(zhuǎn)化，那么我們真的不需要分析得太深入。但是，如果我們的工作重點(diǎn)是衡量客戶的終生價(jià)值，分析誰(shuí)才是真正給我們帶來(lái)更多銷售的人，我們就需要從不同的角度來(lái)分析我們的數(shù)據(jù)。

我們?cè)谶@里可以把基于他們的訂單價(jià)值把客戶人口統(tǒng)計(jì)分為三個(gè)不同的組：大額訂單客戶，中額訂單客戶和小額訂單客戶，這樣我們就能知道隨著時(shí)間的推移哪些客戶可以給我們帶來(lái)更多的銷售額。

通過(guò)觀察這三個(gè)用戶群的數(shù)據(jù)，我們就可以確認(rèn)給我們帶來(lái)較多大客戶的流量渠道有哪些，或者我們可以從中發(fā)現(xiàn)大部分的出手闊綽的訂單多屬于一次性的購(gòu)買，要獲得這類客戶的成本相當(dāng)高。我們可能還發(fā)現(xiàn)，那些中額訂單客戶和小額訂單客戶，不僅有很好的留存率，他們?cè)诤笃谶€會(huì)轉(zhuǎn)變成大客戶。

充分挖掘出我們最喜歡的消費(fèi)人群的更多信息：他們來(lái)自哪里，他們?cè)诰W(wǎng)站上會(huì)有哪些行為。了解他們來(lái)自哪里，我們就可以調(diào)整和優(yōu)化營(yíng)銷預(yù)算，以吸引更多此類的用戶。而了解這些客戶與網(wǎng)站的交互方式，我們就可以更新和優(yōu)化內(nèi)容以滿足他們的需求。

4、基于客戶的性別和年齡分析他們的在線行為

不同人口特征的用戶的購(gòu)買行為也會(huì)有著明顯的差異，我們可以基于客戶的性別和年齡分析他們的在線行為。

方法一，根據(jù)網(wǎng)站分析系統(tǒng)中的人口統(tǒng)計(jì)信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分分析；

方法二，根據(jù)后臺(tái)的用戶填寫(xiě)的信息設(shè)置的性別與年齡的維度作細(xì)分分析。

5、基于客戶的訪問(wèn)意圖分析他們的互動(dòng)行為

訪問(wèn)目的的細(xì)分是網(wǎng)站分析中非常重要的分析方法。如果我們不知道是誰(shuí)訪問(wèn)了網(wǎng)站，他們?yōu)槭裁磿?huì)訪問(wèn)我們的網(wǎng)站，那么我們也就不能精確地評(píng)估與優(yōu)化我們的在線商城的表現(xiàn)。不同于之前所說(shuō)的訪問(wèn)者類型的細(xì)分，行為或訪問(wèn)意圖的細(xì)分分析需要使用到一些復(fù)雜的工具和技術(shù)。

比如，訪問(wèn)訪問(wèn)我們的網(wǎng)站可能是因?yàn)橐韵碌囊环N或多種原因：

• 購(gòu)買禮品

• 購(gòu)買服裝

• 退貨

• 檢查訂單狀態(tài)

• 檢查禮品卡余額

• 查看最近的實(shí)體店

• 查找客服電話號(hào)碼

• 搜索公司招聘信息

我們可以根據(jù)這些具體的行為，給用戶添加上相應(yīng)的標(biāo)識(shí)，從而可以對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分分析和優(yōu)化