与传统零售行业相比，商业的主要特点是一切都可以通过数据进行监控和改进。通过这些数据，我们可以看到用户来自哪里，如何组织产品，如何实现良好的转化率，你在广告投放方面的效率如何等等。基于数据分析的每一个小变化都是为了提高你的赚钱能力。因此，电子商务网站的数据分析对于网站运营商来说非常重要。那么如何分析网站数据呢？
一般来说，数据分析包括四个部分：流量来源分析、流量效率分析、站点数据流量分析和用户特征分析。
电子商务是销售流量的业务。低成本的流动资源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是了解你的用户来自哪些网站，哪些网站给你带来的订单更多，哪些网站的流量是真实的，哪些网站的流量是虚假的。
过程分析一般分析以下内容：
网站流量来源排名：哪些网站贡献流量多，哪些网站贡献流量少。
搜索引擎关键词分析：根据关键词来源分析，查看网站的产品分布和产品组合。如果关键词查询较多的产品不是网站的主要产品，可以适当调整。
网站流量趋势分析：网站流量是否均衡稳定，是否存在较大波动。一般来说，如果没有突发情况，流量突然增加的网站更容易在购买的广告位中作弊。
网站流量检查：检查是否有莫名其妙的流量来源，流量来源是否大。如果莫名其妙来源的流量很大，可能是你购买的CPC或者其他资源被淹没了，你的广告链接被分包给了点击联盟。
推广网站与直接访问的比例：推广网站可以理解为外部广告，直接访问是指用户直接访问网站。一般来说，直接流量越大，网站的品牌知名度越高。
流量效率是指流量是否到达网站。主要分析指标如下：
到达率：到达率是指广告从点击到网站登陆页面的比例。一般来说，到达率可以达到80%以上，这是一个理想的流量。这也和网站的速度有关。我们来综合分析一下。
两跳率：这也是为了分析流量的有效性。如果这是一个有效的流，通常会有一个合理的两跳。如果是错误的点击，通常不会有第二次跳转。但也不排除一些造假严重的网站会进行两次跳转，比如PPLive。洪发布广告时，我们的广告直接连接到广告主题页。这两次跳约占15%，但PPLive实际上占了这两次跳的60%！最重要的是没有变化。几乎瘫痪了我们的图像服务器，这太过分了。
PV/IP比：一般来说，如果有效流量和网站内容比较好，一个独立的IP可以有3个以上的PVS。如果PV/IP比能达到3以上，一般说明流量真实，网站内容好。但是如果低于3，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，可能会出现反复手动刷新等问题，应谨慎处理。
站内数据流分析主要用于分析购物过程是否顺畅，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，尤其是首页显示的产品详情页。根据最终销售比例调整销售结构，优胜劣汰。
渠道流量排名：各渠道流量的排名主要用于考虑产品的组织情况。
现场搜索分析：反映用户关注的产品和产品调整最直接的数据。
用户离开页面分析：哪些页面用户离开最多？首页还是频道页？是购物车还是订单提交页面？很大一部分人突然离开网站，这往往预示着这个问题的存在。
最后，用户特征分析：
用户停留时间：这在用户特征分析上有些牵强。另外，目前监测用户停留时间的方式是：用户到达时间——用户离开时间，但很难准确判断用户何时离开。此数据仅供参考。一般来说，停留时间越长，网站的粘性越好。如果用户停留超过一个小时，基本就是虚假流量，或者是忘记打开网页关闭流量。
老用户比例：老用户比例越高，用户忠诚度越好。但也要考虑数量。我们不能依靠越来越少的新用户来抵消老用户比例的增加。
用户地域分析：用户地域分布与订单基本一致，基本是网民分布比例和经济发展程度。这有助于改善区域分布和服务。
以上数据仅供参考。作为网站运营者，要根据数据分析的实际情况，发现并总结问题，从而优化网站的结构和用户体验，提高网站的专业转化率和用户忠诚度。
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