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37月/130

韩国电子商务网站集锦

发布在邵珠庆

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128月/120

电子商务网站订单转化率思维导图

发布在邵珠庆

做电子商务，一般有三种思路：互联网、零售和供应链。

把转化率等同于网站体验的，一般是互联网出身的设计师或产品经理，他们特别强调网站的视觉效果，交互的友好性；

把电子商务理解为零售渠道的，一般是做传统零售出身，他们喜欢处处开店，比如入驻天猫、拍拍、当当等，然后经常性搞一些打折促销；

把电子商务理解成供应链的，典型如亚马逊，它的界面设计毫无美感（虽然很好用），没有促销氛围，就如同一个人孤零零地在一个大仓库里面选东西，但它的供应链做得非常到位，在网站随处都突出商品的库存、送达时间。

我们究竟该选择哪一种思路？有一个原则，那就是用户转化率，即用户进店后有多少人掏腰包。

用户最终是否下单，是一种整体体验，如果用户不知道该网站，而第一次进入发现界面很简陋，自然会没有安全感，所以，我们应该关注网站的视觉风格。

如果是老用户，其实是不太关注界面视觉效果的，更关注选购、下单的便捷性以及品类和物流；所以我认为，亚马逊是专注于老用户的，我第一次下单是我知道它两年后，用过一次我就觉得它是我最喜欢的电子商务网站。我当初之所以不在它上面买冰箱，因为我根本不相信这么冰冷的网站会为我提供快捷的上门安装服务，所以我选择了京东。

我们究竟该强化网站的哪一方面？决定于用户的诉求点和公司的竞争优势。像亚马逊，由于已经有海量有粘性的用户，以及强大的智能运营系统（自动化的商品推荐和备货补货机制），可以将运营成本降到最低，从而提供天天低价服务（无需浓重的促销氛围），而供应链是这类忠诚用户的关注核心。

其它方面，我就不展开了。下图是转化率的核心影响因素。

电子商务网站之订单转化率思维导图【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

转化率是一个综合影响因素，需要公司各部门协作解决。我相信很多产品经理都深有挫折感：为什么我这么自信的网站改版，转化率才提升0.5个百分点。如果网站的产品价格普遍提升5%，或者竞争对手一下子降价8%，你看吧，你的网站转化率一下子会降多少，如果这件事正好发生在新版上线，你作为产品经理就等着冤吧，要是你的老板不懂上面这个图。
在网站上线后，作为产品经理当时的设计直觉，就要通过运营数据来验证了。同时，运营经理就要考虑如何来提升转化率了。
我认为，运营经理=提升运营效率 + 提升转化率。
提升转化率的第一步，就是监测转化率。而监测转化率的第一步是流量细分，它主要从两个维度来细分：流量来源和流量衰减率（购买漏斗）。
流量来源决定了流量的质量，也就是流进来的用户的需求和网站商品的关联度。如果你在一个驴友论坛去推广母婴用户，转化率肯定惨不忍睹。如果你在一个知名博客，如左岸阅读上推广当当图书，估计这个转化率不错。
流量来源是转化率第一个核心因素。
当将用户流量细分后，我们该细分站内流量了，比如图书B2C，走搜索的用户和走频道首页的用户，用户行为完全不一样，一个是有明确购买意图的主动型用户，一个是有购书欲望但没有明确购买意图的被动型用户，比如他有20元优惠券快到期了，但不知该买啥。比如后面这类用户，你给他图书排行榜或是图书专题，他可能就下手了。

在将流量通过入站来源和站内流量细分后，就应该开始关注其购买衰减率了，即每一步的放弃率，找出其核心影响因素。比如购物车的放弃率达到了45%，是因为注册阻力还是因为只是将购物车作为比价工具呢？对于一次购买10本图书的用户，真正有意义的，是比较各购书网站的购物车价格，而不是单本书。这就要看放弃购物车的用户，有多少点击过“去收银台”，因为点击“去收银台”后就有一个巨大阻力：需要注册。这就需要监控点击“去收银台”的流量了。
下图就是我们需要监测的细化指标。

其实，产品经理和运营经理，都是对同一件事情负责：网站转化率。上线前，是产品经理根据直觉和定性分析来设计网站，网站上线后，更多是来自运营经理的运营数据，来定量指导网站的进一步优化。
根据以上监测统计到的数据，就要开始从流量来源、网站着陆页、新老用户等这些维度去权衡网站的设计了。比如像亚马逊，如果老用户占到了70%，网站布局和视觉风格就不能大动了（或者保留老网站入口），因为会很影响老用户的浏览习惯

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98月/126

Google Analytics跨域跟踪电子商务网站的实现方法

发布在邵珠庆

大多数情况遇到的是一个主域多个子域的数据追踪及谷歌关键字排名，据我目前所知的方法如下：对所有子域使用相同的跟踪代码，然后使用过滤器来分离报告数据，这样既可以得到整站数据，又可以得到子域的数据。Google Analytics很好很强大，今天才意识到对GA的了解才仅仅入门，还有太多需要进一步研究与探索的空间，想想GA跟踪从商店到购物车的用户会话和广告系列数据，甚至是大致计算注册流程的流失率或订单的流程，我要恶补下了。

什么是跨域跟踪？

跨域跟踪是指Google Analytics在多个域（包括子域与主域）跟踪访问者的访问行为。

为什么要进行跨域跟踪？

这个问题与cookie的path、domain属性以及GA的域哈希值有关。path及domain决定了cookie的可见性。GA的 cookie默认情况下只能由设置的主域读写。虽然cookie可以在各子域间共享，但是，默认情况下，GA会为不同的子域指定不同的域哈希值，因此，子域之间的GA数据无法共享。

另外，通过设置path可以将cookie限制仅为该域或子域下的某个目录可读写。

因此，当我们需要在子域间共享GA数据时，需要统一各子域的域哈希值。而主域间是无法共享cookie的，想一想如果你在A网站的cookie保存了密码信息，而B网站可以读取这些cookie信息是多么可怕的事情，因此，cookie自身的安全设置就禁止了这样的共享。

PS：通过不同的domain和Path设置，在一个域可以存储多组GA的cookie。

如何进行跨主域的跟踪？

主要有两种方式：

一、借助于第三方cookie。比如广告投放过程中，先在第三方域的一个页面进行跳转，然后在第三方域上设置cookie，当访问者访问A网站及B 网站时，都向第三方域发送信息，向第三方域发送请求时会在header中携带第三方域上的cookie。通过第三方域上的cookie信息就可以将访问者在A网站及B网站的行为统一起来。

AdWords的转化跟踪就是采用这种方式。用户在点击AdWords广告时会在Google的域下写入相关cookie，当用户发生转化时，会向google发送一个图片请求，这个请求会携带之前点击广告时写入的cookie信息，从而在转化与广告点击之间建立联系。

但是，随着访问者隐私意识的不断提升，禁用第三方cookie的比例不断提升，一些浏览器的默认设置就是禁用第三方cookie，从而降低了使用第三方cookie跟踪的准确性。

二、使用第一方cookie，通过在几个主域间跳转的URL添加参数传递cookie信息。这是GA跨域跟踪采用的方式。也是本文下面将要介绍的主要内容。

如何使用GA进行跨域跟踪？

GA代码分析工具的跨域跟踪主要涉及到六个方法的使用。

1. _setDomainName

这个方法用来控制GA的cookie（__utma、__utmb、__utmc、__utmz等）的domain属性及域哈希值。默认情况下，GA使用主域作为domain的值，通过这个方法，可以传递一个参数指定domain的值。主要有两种用法，一种是跨子域跟踪时，将主域作为参数传入，可以在各子域间共用一个域哈希值；一种是关闭跨子域跟踪时，可以传入一个none，这样GA会将cookie的domain设置为子域，从而将各子域作为独立主体跟踪，且不会影响主域的GA cookie。

2._setAllowHash

这个方法用来控制域哈希值，有一个参数，其值为布尔值，默认值为true，开启域哈希值，设置为false则会将域哈希值设置为1，关闭域哈希值。

3. _setAllowLinker

这个方法用来开启或关闭通过链接接受和传递cookie。只有一个参数布尔值，默认状态下为false，关闭通过链接接受和传递cookie；当需要跨主域跟踪时，才需要开启，设置为true。开启后必须与_link或_linkByPost一起使用。

4. _link

这个方法用在需要通过链接参数传递cookie的出站a标签上。有两个参数，第一个为URL，第二个为是否使用#传递cookie参数，此参数可选。

5. _linkByPost

这个方法通过将一个字符串附加到引荐表单的操作值（HTTP POST），从而将 Cookie 从引荐表单传递到字符串中包含的另一网站。在从一个网站到第三方购物车网站跟踪用户行为时通常使用此方法，但也可用于将 Cookie 数据发送到弹出式窗口或 iFrame 中的其他域。同样支持两个参数，第一个为表单对象，第二个为是否使用#传递cookie参数。

注：目前为止，很少遇到这种类型的跨域，因此，以下内容不包括_linkByPost方法的使用及通过表单跨域。

6. _setCookiePath

这个方法可以将GA cookie的读写仅限于该域下的某个子目录。

常用的GA跨域跟踪情境及GA代码部署方式

了解了上面的基础知识，下面介绍一下常见的GA跨域跟踪情境及GA代码部署方式。

单一主域多个子域作为一个整体跟踪

这是最常见，同时也是最简单的跨域跟踪情境回报率。根据上面的介绍，我们知道这种情况只是要在同一主域的不同子域间共享域哈希值。只需在_trackPageview方法前调用_setDomainName方法指定主域名。

GATC样例：

<script>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount','GA网络资源ID']);

_gaq.push(['_setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

注：本文的GATC都是以异步代码为准。

单一主域多个子域，整个主域作为一个整体跟踪，各个子域也各自作为一个整体跟踪

这种情况与上面的情况相比还涉及到多跟踪器部署。因为，对于每一个页面需要部署两个GA跟踪器，一个是主域的跟踪器，一个是子域的跟踪器。

跟踪器在GATC中用来标识GA账户的对象，异步代码的默认情况下，GA会使用一个名称为空的对象来标识GA账户。

这里的一个技巧是一个域不考虑path的情况下，郑州房产 www.zhengzhoufang.com只能存在两组GA cookie。一组是主域的cookie，一组是子域的cookie。

一个跟踪器使用_setDomainName（‘none’）;，这个跟踪器会将cookie限制在子域，用于跟踪子域的流量，另一个跟踪器则调用_setDomainName（‘你的主域’），这个跟踪器使用的是主域的cookie，用于跟踪整个主域的流量。

GATC样例如下：

<script>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '子域的网络资源ID']);

_gaq.push(['_setDomainName','none']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '主域的网络资源ID']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

注：部署多跟踪器时，需要注意，对于其他的一些自定义GATC，比如事件跟踪、自定义变量、电子商务也都需要指明跟踪器。如果这些数据是两个跟踪器所在的GA账户都需要的，则需要针对每一个跟踪器添加一次。

单一主域多个子域，整个主域作为一个整体跟踪，各个子目录也各自作为一个整体跟踪

这种情形与上面的情形类似，所不同的就是添加_setCookiePath指定cookie所属的目录。GATC样例如下：

<script>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '子目录的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','none']);

_gaq.push(['_setCookiePath', '/子目录名称/']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '主域的网络资源ID ']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

多个主域作为一个整体跟踪

跨主域跟踪才是GA中较复杂的情况，除了需要在GATC中作出修改，还需要在跨域的链接及表单上作出对应的修改。

首先，需要调用_setDomainName（‘主域名’）及_setAllowHash（false）将域哈希值关闭。这里没有使用 _setDomainName（‘none’）的原因是_setDomainName（‘none’）会将GA cookie的Domain属性设置子域，这样的话，会将情况变得更复杂，我们需要在各个子域之间的跳转链接传递cookie。

其次，需要调用_setAllowLinker（true），开启通过URL参数接受和传递cookie值。

最后，也是最复杂的，在每个出站链接上调用_link方法。

GATC样例如下：

<script>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '总的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

主域间跳转链接的_link方法使用样例：

<a href=”http://example.com/test.html[/url]”

onclick=”_gaq.push(['_link', 'http://example.com/test.html']); return false;”>click me</a>

手动在每个主域间跳转的链接上添加_link方法几乎是不可能完成的任务。可以利用下面的JS遍历a标签，在主域间跳转的链接上添加_link方法。

<script>

var oldwhandler=window.onload

window.onload =function whandler () {

if (!!oldwhandler){oldwhandler()};

var links = document.getElementsByTagName(‘a’);

for (var x=0; x < links.length; x++) {

var oldlhandler=links[x].onclick

links[x].onclick = function () {

if (!!oldlhandler){oldlhandler()};

var mydomain = new RegExp(‘你的主域名’, ‘i’);//不包括.com、.cn等后缀

if(!mydomain.test(this.getAttribute(‘href’))) {

_gaq.push(['_link', this.getAttribute("href")]);return false;

}

};

}

}

</script>

注：这里需要注意的是，这段JS必须在页面完全加载后才会执行，因此，当访问者在页面没有加载完成前点击跨主域的链接，会导致跨域跟踪失败。

多个带有子域的主域，每个主域作为一个整体跟踪，且多个主域作为统一的整体跟踪

这种跨主域跟踪是更复杂的情况。除了上面的设置外，还涉及到多跟踪器。

GATC样例：

<script>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '具体主域的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '总的网络资源ID ']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['t2._setAllowHash', false]);

_gaq.push(['t2._setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

标签: Google Analytics, 实现方法, 电子商务, 网站, 跨域跟踪 6 评论

153月/122

电子商务数据分析经验总结

发布在邵珠庆

很不错的一篇总结，转来分享一下，和自己比较接近。

08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。

就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。

最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。

后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：

1、RFM模型

模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情：

⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。

⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。

⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。

⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。

使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。

2、关联分析

关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的商品一般都是同类商品或者同品牌的商品，像“啤酒与尿布”这种，很少能够有。

使用方法：组套销售或者相关陈列等。

3、聚类分析

零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分，以支持精细化的营销活动，带来更大的营销效果，节省成本。Spss里面的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。也可以在数据仓库中根据顾客购买的商品属性进行会员的聚类分析，这里就不需要算法的支持，只需要根据系统的已经有的商品分类，把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。这种方法可能与公司的业务更加贴近。聚类分析是进行会员精细化管理，精细化营销的基础，做好聚类分析，对企业将有很大的益处。

使用方法：对顾客细分，精准化营销。

4、“之”字分析法

该种方法主要是有一种很明确的会员群体，然后通过分析这些会员群体的购买行为，提取这些购物行为的相似点，然后再通过这些相似点返回到整个数据里面，从中抽取更大的会员群体，以制定精准的营销。

再后来，公司又上了SAP，又去BW组去做报表开发，做报表开发这一块能够接触到更多的业务方面的知识，虽然做数据挖掘比较少了，但是数据最终是要指导业务的，所以这对我的成长也算是非常有利的。业务方面主要了解到了几大块：

1、库存管理-库存管理这块主要有正品库存的管理，滞销库存，高库存商品等各种不同类型的库存该怎么定义以及该如何去管理。比如去管理供应商的库存的时候会根据正品库存及滞销库存和库存正常的周转天数来计算该供应商的库存是否在合理的水平，是否该进货还是要减少库存。

2、促销管理-促销管理是以提高销售额为目的，吸引、刺激消费者消费的一系列计划、组织、领导、控制和协调管理的工作。数据方面来说主要是针对不同的促销方式来计算不同的方式收益情况，不同的促销方式可以带来不同的效果，因此在使用促销的时候要审慎的选择，以达到理想的效果。

另外，还有财务报表、采购流程等很多方面的东西，这些接触的比较少就不写啦。

在BW项目组的时候，也经常会帮网站做一些分析工作，自己也自学了两本关于网站数据分析方面的书，感觉学到了一些皮毛，下面说一下吧：

1、网站流量分析

网站流量的比较重要的KPI指标有浏览量、访问量、独立访客数、跳失率、转化率、页面停留时间、访问页面数、流量来源、流量来源ROI等等。通过这些数据可以全面的反映网站的整体情况。其中跳失率可以用来衡量页面的质量，流量来源及转化率可以衡量市场及营销的工作情况。进行网站数据分析的时候，需要牢牢的把握转化率这一指标，然后由这一指标的变化来寻找其他相关数据的变化，最终找出原因，做相对应的策略，改进我们的工作。

2、网站分析细分

数据分析行业有句话-无细分，毋宁死，足矣看出细分对数据分析意义。对于网站的数据分析尤其是如此。网站的流量数据量非常大，从整体上看根本都看不出那里会出现问题，所以必须要细分。比如说营销人员需要看的转化率，必须就要细分到每个渠道里面，然后再看到这些渠道来的会员的点击情况，他们都看过那些网页，对什么感兴趣，跳失率是多少，浏览时间多长，最终转化的是多少等等，这样才能看出问题。

3、网站的短信促销及EDM

在这个电子商务普遍烧钱的时代，花出去的钱到底能有多少能够带来实际的收益呢？在抢占市场的同时，怎么才能做到ROI最大化这个问题急需要解决。公司每天几乎都要发几万条甚至几十万条的促销的短信，短信的反馈率基本上都在2%一下，怎么才能提高转化率，这就需要更精准的用户定位，把钱花到最有可能带来收益的地方。因此网站的短息促销及EDM促销，必须要依据会员的精细化细分，不但要满足客户的需求，更要挖掘出他们的需求。

写到这里基本上写的差不多，通过总结才发觉自己原来很是知道的很少，还有很多需要学习的地方，比如说数学建模方面的知识不够，统计学软件使用不够好，业务了解的不够深入，对整个电子商务行业的发展把握不清晰，这些都是需要以后加强的地方。最近在一个数据分析师的前辈的博客上看到他对数据分析师的要求只有一点，就是要热爱数据。感觉自己还不够，平时工作的时候还不够投入，总觉得是在为公司工作，不是在为自己的兴趣工作，其实一个人每天做的事，一定要都当做是为自己做才行，就算真的不是为自己做，也要从中学到一些东西来变成自己的东西，为自己服务。

标签: 数据分析, 电子商务, 经验总结 2 评论

272月/122

电子商务ROI计算公式及推广手段汇总图

发布在邵珠庆

上图是运营流程的简明表。

以上是几个指标的介绍和说明

以上图是比较简单明了的说明图。


详细解说~~~

效果指标	动因

CPC	素材制作 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
	产品的类目价位以及品牌知名度 
	点位日期 
	广告位价值 
CPM	页面流量 
	点位日期 
	广告位价值 
点击率	素材制作 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
	产品的类目价位以及品牌知名度 
	点位日期 
收藏率	产品的类目价位以及品牌知名度 
	店铺装修：产品类别、品牌、店招、促销区、自定义、分类、橱窗展示区、宝贝详情描述、购物专题等等 
	人员配备：客服、售后、物流查询、导购等等 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
	素材制作 
成交转换率	产品的类目价位以及品牌知名度 
	店铺装修：产品类别、品牌、店招、促销区、自定义、分类、橱窗展示区、宝贝详情描述、购物专题等等 
	产品历史评价 
	人员配备：客服、售后、物流查询、导购等等 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
	素材制作 
行业人均访问数	店铺装修：产品类别、品牌、店招、促销区、自定义、分类、橱窗展示区、宝贝详情描述、购物专题等等 
	产品类目价位以及描述、品牌知名度 
	人员配备：客服、售后、物流查询、导购等等 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
人均店内停留时间	人员配备：客服、售后、物流查询、导购等等 
	店铺装修：产品类别、品牌、店招、促销区、自定义、分类、橱窗展示区、宝贝详情描述、购物专题等等 
	营销方案：买一送一、全场包邮、几折促销、买多少减多少、搭配销售等等 
回头率	产品性价比 
	售后服务、物流以及人员配备（客服、售后、物流查询、导购等等） 
	店铺装修：产品类别、品牌、店招、促销区、自定义、分类、橱窗展示区、宝贝详情描述、购物专题等等 
	营销方案二次传播途径：通过旺旺、邮件、老会员优惠等等 
	CRM利用：客户概况分析、客户忠诚度分析、客户利润分析、客户性能分析、客户未来分析、客户产品分析、客户促销分析

标签: ROI, 推广手段, 电子商务 2 评论

3110月/1130

电子商务网站数据分析指标、名词定义与解析

发布在邵珠庆

网站分析采用指标可能有各种各样，根据网站目标和网站客户不同，可以有许多不同指标来衡量。常用网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指是衡量访问者活动指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润指标。

一、网站分析内容指标

转换率　Take Rates （Conversions Rates）

计算公式：转换率＝进行了相应动作访问量／总访问量

指标意义：衡量网站内容对访问者吸引程度以及网站宣传效果

指标用法：当你在不同方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同链接名称、订阅方式、广告放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。

回访者比率　Repeat Visitor Share

计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数

指标意义：衡量网站内容对访问者吸引程度和网站实用性(出自业务员网：www.yewuyuan.com)，你网站是否有令人感兴趣内容使访问者再次回到你网站。

指标用法：基于访问时长设定和产生报告时间段，这个指标可能会有很大不同。绝大多数网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站内容或产品质量没有加强。需要注意是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同参数来产生你报告，否则就失去比较意义。

积极访问者比率　Heavy User Share

计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页用户／总访问数

指标意义：衡量有多少访问者是对网站内容高度兴趣

指标用法：如果你网站针对正确目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断上升。如果你网站是内容型，你可以针对不同类别内容来区分不同积极访问者，当然你也可以定义２０页以上才算是积极访问者。

忠实访问者比率　Committed Visitor Share

计算公式：访问时间在１９分钟以上用户数／总用户数

指标意义：和上一个指标意义相同，只是使用停留时间取代浏览页数，取决于网站目标，你可以使用两个中一个或结合使用。

指标用法：访问者时长这个指标有很大争议，这个指标应结合其它指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长访问时长意味着用户喜欢呆在你网站，高忠实访问率当然是较好。同样，访问时长也可以根据不同需要自行设定。

忠实访问者指数　Committed Visitor Index

计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟访问页数／大于１９分钟访问者数

指标意义：指是每个长时间访问者平均访问页数，这是一个重要指标，它结合了页数和时间。

指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长访问时间但是较低访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高值，如果你修改了网站，增加了网站功能和资料，吸引更多忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。

忠实访问者量　Committed Visitor Volume

计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟访问页数／总访问页数

指标意义：长时间访问者所访问页面占所有访问页面数量

指标用法：对于一个靠广告驱动网站，这个指标尤其值注意，因为它代表了总体页面访问质量。如果你有１００００访问页数却仅有１％忠实访问者率，这意味着你可能吸引了错误访问者，这些访问者没有啥价值，他们仅仅看一眼你网页就离开了。这是你应该考虑是否广告词语产生了误解。

访问者参与指数　Visitor Engagement Index

计算公式：访问者参与指数＝总访问数／独立访问者数

指标意义：这个指标是每个访问者平均会话（session），代表着部分访问者多次访问趋势。

指标用法：与回访者比率不同，这个指标代表着回访者强烈度，如果有一个非常正确目标受众不断回访网站，这个指数将大大高于１；如果没有回访者，指数将趋近于１，意味着每一个访问者都有一个新会话。这个指数高低取决于网站目标，大部分内容型和商业性网站都希望每个访问者在每周／每月有多个会话（session）；客户服务尤其是投诉之类页面或网站则希望这个指数尽可能接近于１。

回弹率（所有页面）Reject Rate／Bounce Rate

计算公式：回弹率（所有页面）＝单页面访问数／总访问数

指标意义：代表着访问者看到仅有一页比率

指标意义：这个指标对于最高进入页面有很重要意义，因为流量就是从这些页面产生，当你对网站导航或布局设计进行调整时尤其要注意到这个参数。总而你是希望这个比率不断下降。

回弹率（首页）Reject Rate／Bounce Rate

计算公式：回弹率（首页）＝仅仅访问首页访问数／所有从首页开始访问数

指标意义：这个指标代表所有从首页开始访问者中仅仅看了首页访问者比率

指标意义：这个指标是所有内容型指标中最重要一个，通常我们认为首页是最高进入页面（当然，如果你网站有其他更高进入页面，那么也应该把它加入到追踪目标中）。对任意一个网站，我们可以想象，如果访问者对首页或最常见进入页面都是一掠而过，说明网站在某一方面有问题。如果针对目标市场是正确，说明是访问者不能找到他想要东西，或者是网页设计上有问题（包括页面布局、网速、链接文字等等）；如果网站设计是可行易用，网站内容可以很容易找到，那么问题可能出在访问者质量上，即市场问题。

浏览用户比率　Scanning Visitor Share

计算公式：浏览用户比率＝少于１分钟访问者数／总访问数

指标意义：这个指标一定程度上衡量网页吸引程度。

指标用法：大部分网站都希望访问者停留超过一分钟，如果这个指标值太高，那么就应该考虑一下网页内容是否过于简单，网站导航菜单是否需要改进。

浏览用户指数　Scanning Visitor Index

计算公式：浏览用户指数＝少于１分钟访问页面数／少于１分钟访问者数

指标意义：一分钟内访问者平均访问页数

指标用法：这个指数也接近于１，说明访问者对网站越没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。这也许是导航问题，如果你对导航系统进行了显著改进，应该可以看到这个指数在上升；如果指数还是下降，应该是网站目标市场及使用功能有问题，应该着手解决。

将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用信息还是厌烦而离开。

浏览用户量　Scanning Visitor Volume

计算公式：浏览用户量＝少于１分钟浏览页数／所有浏览页数

指标意义：在一分钟内完成访问页面数比率

指标用法：根据网站目标不同，这个指标高低有不同要求，大部分网站希望这个指标降低。如果是搞广告驱动网站，这个指标太高对于长期目标是不利，因为这意味着尽管你通过广告吸引了许多访问者，产生很高访问页数，但是访问者质量却是不高，所能带来收益也就会受到影响。

二、网站分析商业指标

平均订货额　Average Order Amount （AOA）

计算公式：平均订货额＝总销售额／总订货数

指标意义：用来衡量网站销售状况好坏

指标用法：将网站访问者转化为买家当然是很重要，同样重要是激励买家在每次访问是购买更多产品。跟踪这个指标可以找到更好改进方法。

转化率　Conversion Rate （CR）

计算公式：转化率＝总订货数／总访问量

指标意义：这是一个比较重要指标，衡量网站对每个访问者销售情况

指标用法：通过这个指标你可以看到即使一些微小变化都可能给网站收入带来巨大变化。如果你还能够区分出新、旧访问者所产生订单，那么就可以细化这个指标，对新旧客户进行分别统计。

每访问者销售额　Sales Per Visit （SPV）

计算公式：每访问者销售额＝总销售额／总访问数

指标意义：这个指标也是用来衡量网站市场效率

指标用法：这个指标和转化率差不多，只是表现形式不同。

单笔订单成本　Cost per Order （CPO）

计算公式：单笔订单成本＝总市场营销开支／总订货数

指标意义：衡量平均订货成本

指标用法：每笔订单营销成本对于网站盈利和现金流都是非常关键。营销成本计算各人有不同标准，有些把全年网站营运费用摊入到每月成本中，有些则不这么做，关键要看那种最适合自己情况。如果能够在不增加市场营销成本情况下提高转化率，这个指标就应该会下降。

再订货率　Repeat Order Rate （ROR）

计算公式：再订货率＝现有客户订单数／总订单数

指标意义：用来衡量网站对客户吸引力

指标用法：这个指标高低和客户服务有很大关系，只有满意用户产品体验和服务才能提高这个指标。

单个访问者成本　Cost Per Visit （CPV）

计算公式：单个访问者成本＝市场营销费用／总访问数

指标意义：用来衡量网站流量成本

指标用法：这个指标衡量是你市场效率，目标是要降低这个指标而提高SPV，为此要将无效市场营销费用削减，增加有效市场投入。

订单获取差额　Order Acquisition Gap （OAG）

计算公式：订单获取差额＝单个访问者成本（CPV）－单笔订单成本（CPO）

指标意义：这是一个衡量市场效率指标，代表着网站所带来访问者和转化访问者之间差异

指标用法：指标值应是一个负值，这是一个测量从非访问者中获客户成本。有两种方法来降低这个差额，当你增强了网站销售能力，CPO就会下降，这个差额就会缩小，说明网站转化现有流量能力到了加强；同样，CPV可能升高而CPO保持不变或降低，这个差额也会缩小，表明网站所吸引流量都具有较高转化率，这种情形通常发生在启用了PPC（pay per click）计划。

订单获取率　Order Acquisition Ratio （OAR）

计算公式：订单获取率＝单笔订单成本（CPO）／单个访问者成本（CPV）

指标意义：用另一种形式来体现市场效率

指标用法：用比率形式往往比较容易为管理阶层所理解，尤其是财务人员。

每笔产出　Contribution per Order （CON）

计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本

指标意义：每笔订单给你带来现金增加净值

指标用法：公司财务总监总是对这个指标感兴趣，代表了你花了多少钱来赚多少钱。

投资回报率　Return on Investment （ROI）

计算公式：投资回报率＝每笔产出（CON） /每笔订单成本（CPO）

指标意义：用来衡量你广告投资回报

指标用法：比较你广告回报率，应该把钱分配给有最高回报率广告，但是这个回报率应当要有时间段限制，比如“２５％ RIO/每周”和“２５％　RIO／每年”是有很大差别。

标签: 分析, 名词定义, 指标, 数据, 电子商务, 网站, 解析 30 评论

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