一、電商網站數據分析流程：

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

（2）處理數據到信息：這個階段通常需要計數並使其成為比率，盡管仍然可能有一些計數。這個階段的目標是獲取數據並將其合並到信息中，特別是指標。

（3）開發關鍵績效指標（KPI）：此階段著重於使用比率（和計數）並將它們與業務策略相關聯，稱為關鍵績效指標（KPI）。很多時候，KPI都涉及轉換方面，但並非總是如此。這取決於商業機構。

（4）制定在線策略：該階段關註組織或業務的在線目標，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。分析師為優化網站而開發的另一個重要功能是實驗。

網舟科技研發小組發現在現代大數據利用用戶行為日誌分析，調整運營策略，使得商業利潤最大化，具體的案例有國內各大電商網站的精準營銷（個性化推薦服務）。

其電商網站經常使用的分析維度為流量、渠道、轉化（流量轉化和訂單轉化）、留存率、粘度、跳出率、時長、路徑；根據不同的商業需求，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）轉化：轉化

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：

現代電商網站往往具備 APP、移動端、微信端、PC端 渠道，其中根據不同的業務，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，電商節的雙11和618數據表明，非PC端消費的用戶最多。現在的商業機構更加註重非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：

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

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

·用戶在網站的停留時間；

·用戶來源網站（也叫“引導網站”）；

·用戶所使用的搜索引擎及其關鍵詞；

·在不同時段的用戶訪問量情況等。

3 轉化：

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

網站的轉化率=（瀏覽產品人數/進站總人數）×（進入購買流程人數/瀏覽產品人數）×（訂單數/進入購買流程人數）

4 留存用戶：

用戶在某段時間內開始使用應用，經過一段時間後，仍然繼續使用該應用的用戶，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了應用的質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/新增用戶數*100%（一般統計周期為天）

新增用戶數：在某個時間段（一般為第一整天）新登錄應用的用戶數；

登錄用戶數：登錄應用後至當前時間，至少登錄過一次的用戶數；

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

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

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

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

5 跳出率：

跳出率（bounce rate）反映出訪問者在進入你的網站後又“跳出”的百分比（如，有些訪問者只瀏覽了你的一個頁面，然後就離開了）。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後退按鈕

訪問者關閉了瀏覽器

訪問者點擊了你的廣告

訪問者點擊進入了網站上的外部鏈接

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地址然後進入新網站

上面這些動作都會造成訪問者離開你的網站。如果訪問者在進入你網站的某個頁面後，（沒有點擊第二個頁面）然後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：訪問一個頁面後離開網站的次數/總訪問次數

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

顯然，跳出率越低，對網站越有利。低跳出率意味著訪問者在進入網站後受到更多吸引，並選擇點開第二、三、四….個頁面。

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

6 訪問時長：

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

網站訪問時長越長，證明網站用戶停留時時間長，側面的反應網站的內容比較好，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站，沒怎麽看就關掉或者跳轉了。要不就是你的統計工具沒有統計上。

7 用戶粘度：

用戶黏度是指用戶對於品牌或產品的忠誠、信任與良性體驗等結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量，就像我們大家在平時搞好兩個人雙方之間的關系一樣。

如何增加網站用戶粘性

1）註重網站的頁面設計

2）頁面打開速度

3）網站更新的頻率和質量

4）其他

三、模型分析：

1）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後沒有及時的去提交訂單和支付，系統抓取到用戶的個人填單信息，並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站系統因素），促成用戶下單和支付。

案例流程：

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

3）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。現代商業模式下的對用戶進行細化的分析證明，對用戶進行分群，調整運營策略，能夠使得資源利用回報率更高。譬如，電商網站，對用戶最近經常瀏覽的商品進行品質化（根據用戶以往消費水平）推薦給用戶相當價格和質量的商品，而不是對所有用戶都推薦同樣的產品。

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，即根據相關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化和促進其消費等。

PS：網舟科技長期專註於金融保險、通信、航空、互聯網、旅遊酒店等行業的電子渠道大數據運營，為客戶提供全球領先的電子渠道轉型咨詢、大數據挖掘和應用定制服務，助力客戶互聯網轉型，提升數字化運營和數據營銷能力。

淺析網站分析的運營分析指標