電子商務營運的各個環節都需要以數據為依據，而對於數據我們也需要進行處理。當然，不需要等到所有的數據都準備好了再來做數據分析，可以根據手中有限的數據開始，等有了更多的數據之後，再啟用新的方式和算法對新的數據做分析。

 

1.流量分析

 

分析流量來源最主要的原因是讓我們能夠更好地了解自己的潛在客戶。要做好用戶體驗，我們首先就需要了解潛在客戶的人群屬性、時空屬性和興趣屬性，相當於對他們做了背景調查。只有詳細了解了訪客，我們才能有的放矢。

 

● 分析流量的來源特點：流量的來源包括搜尋引擎、關鍵詞購買、外部連結和直接訪問等。不同的流量都有各自的特點，而因為這些特點，各自的作用也是不盡相同的。

 

● 分析訪客的時空屬性：如果訪客時空屬性可以和我們網站的商品屬性相匹配，那麼流量變現的效果會有提升。

 

● 分析訪客的人群屬性：關於訪客的資訊（包括訪客的年齡、性別、學歷、收入等）可以從大量的網頁瀏覽記錄和網絡行為中識別出來。關於訪客的資訊越多，訪客網頁瀏覽記錄越多，我們對這些人群屬性的判斷就越精準。如果我們能夠準確把握流量來源的人群屬性，就可以使得商品的推送更加精準。

 

● 分析客戶的興趣屬性：通過流量來源的特性分析我們可以對客戶的興趣點有一定分析，從客戶的興趣點出發，我們能更好的推送產品資訊。

 

不過我們要注意，對於流量的分析，關於訪客的人群屬性和興趣屬性的判斷對於每個人不是100%準確的。

 

2.網站分析

 

如果你的網站相對比較簡單，則可以直接採用Google Analytics等網站分析工具來對網站做流量分析。不過如果網站比較複雜，那麼我們需要使用構建系統工具透過日誌分析來了解網站訪問的詳細資訊。如果能夠結合多個網站上的日誌分析，我們可以了解客戶在進入網站前和進入網站後的行為，從而更加深入了解客戶對網站上的商品和內容的興趣。

 

因為每個客戶的使用習慣是不同的，因而他們對於網站的要求也是不一樣的。在優化頁面時，我們只能考慮到大多數人的需求。當然，如果我們能夠很清晰地把對頁面有特殊要求的人群區分出來，針對他們做特定的優化也是可以的。

 

● 網站內容：頻繁更新的文章、和商品相關的專題、公司的官方部落格以及微博的連結、網站上各個位置的網路分享功能，此外，應當提供便捷的客戶溝通工具。

 

● 頁面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用來衡量外部流量質量的重要指標。簡單來說，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。

 

● 頁面熱度分析：熱力圖以亮點顏色的深淺來顯示訪客熱衷的頁面區域，顏色越亮，越說明訪客喜歡點擊這個位置。運用熱力圖，網站分析者可以清楚地看到頁面上每一個區域的訪客興趣焦點，這種方法非常直觀。

 

3.提升網站轉換率

 

轉換率變化所受各種因素的影響非常大。不同廣告帶來的流量轉換率不一樣，不同類目的平均轉換率不一樣，不同品牌的平均轉換率不一樣，不同定位的商家平均轉換率不一樣，甚至同一類目相同定位的商家平均轉換率也是大不一樣的。而對於同一個商家來說，不同階段和不同商品的轉換率也不是一個固定值，會受到商品價位，圖片展示方式等因素影響。

 

所以首先我們要了解一個客戶在網站上的購買流程，抓住每一個環節的數據。

 

促使客戶下訂單的四個關鍵因素是：高質量、低價格、全新產品、安全。做好網站的用戶體驗，使得客戶能夠有這樣的感覺，他們下單的可能性會提升，從而使得轉換率有提升。

 

到電子商務網站的客戶有以下四種類型：購買型、促銷型、瀏覽型、尋求售後服務型。如果我們從客戶的角度分析，能夠成功分辨出客戶屬於哪個類型，對症下藥，那麼轉換率一定會提升。