文章标题:数据分析四个步骤详解,电商领域数据解析流程全解

电商数据分析的流程如下:

1. 明确分析目的:首先需确立分析的目的,例如提升销售额、优化用户体验等。

2. 数据搜集:搜集与目标相关的数据,涉及网站流量、订单信息、用户行为数据等。

3. 数据清洗:对搜集到的数据进行筛选、整理,确保数据的准确性与完整性。

4. 数据处理:对数据进行处理和分析,如数据统计、建模、挖掘等。

5. 数据可视化:以图表、报表等形式展示处理后的数据,以便更好地理解和分析。

6. 数据解析:对分析结果进行解读和总结,挖掘数据背后的规律和趋势。

7. 制定行动方案:根据分析结果,制定相应的行动方案,如优化网站、改善用户体验、改进产品等。

8. 执行与监控:执行行动方案,并定期监控分析结果,持续优化和调整,以达到分析目标。

以上是电商数据分析的基本流程,其中需要注意的是,在整个流程中需保证数据的准确性和可靠性,并结合业务实际情况,灵活调整分析方法和策略。

如何进行网站数据分析,理清网站分析的思路

如何进行网站数据分析理清网站分析的思路_数据分析师考试

如何进行网站数据分析?这是之前分享流量时听众提出的问题,以下是对相应内容的整理。

下图展示了一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集所需数据后(再次强调,明确分析需求至关重要,这可以避免无目的的分析),我们可以充分利用网站分析工具的各项报告对数据进行深入分析。

但网站分析工具中的数据量庞大,可能让人陷入数据海洋,因此需有一个明确的分析思路,了解如何利用报告或报告视图快速找到答案。以下是网站分析涉及的数据模块,这也提供了一个网站数据分析的大致思路。

根据上述数据模块所涉及的内容,在网站分析报告中,我一般会对以下板块与指标进行具体分析(以下列出的是在网站数据分析中我认为较为重要的板块与指标,不同网站的重要数据指标可能有所不同):

基本情况:

1. 网站的流量水平如何?与行业同类网站的数据相比,根据我们的市场定位,我们的流量在未来需要提升多少?

2. 访客主要来自哪些地区?这有助于确认我们制定的市场策略是否匹配。如果大量用户来自小语种国家,我们是否需要考虑建设多语言网站?

3. 访客一般通过何种设备访问网站?在移动化日益普及的今天,我们是否需要建设自己的移动站点或开发APP?

4. 新老用户的比例如何?在拓展新用户的同时,我们是否能够留住老用户?

流量来源:

1. 网站的主要流量来源有哪些,SEO、SEM、EDM还是社交媒体?还有哪些类型的流量来源可以拓展?

2. 这些流量来源的优先顺序如何,哪些是我们最依赖的流量来源,哪些流量来源的转化率最高?

3. SEO/SEM的流量水平如何,如何提升?

4. EDM、社交媒体的营销方式使用情况如何,转化率如何?

网站内容:

1. 网站的页面分类有哪些?

2. 产品页面、目录页面、营销专题页面等各类页面的流量及转化表现(页面价值)如何?

3. 网站上最常见的着陆页面有哪些?页面内容是否是我们希望用户浏览的内容?

4. 用户的访问路径是否存在问题,我们是否将用户引导至主要的营销专题或产品页面?关于访问路径的分析可参考:如何分析用户的访问转换路径。

5. 用户是否与网站发生了我们期望的互动:参与活动、观看视频、下载、投票、订阅或下单?

产品销售情况:

1. 网站的订单转化率与客单价是多少?与行业水平是否存在差距?

2. 购物车转化漏斗数据如何,用户在哪一步的放弃率较高,购物车的用户体验是否可以优化?

3. 哪类产品的销售情况最好?

4. 用户在购买前一般会访问多少次网站或考虑多久才会下单?

需要注意的是,在分析数据时,如果发现存在问题(如购物车转化率特别低)但又无法解释时,可以亲自体验网站的访问流程,观察在完成特定目标或任务时是否存在障碍,也许你就能迅速找到问题的根源。

案例:

当你需要对网站进行一次全面分析时,可以按照上述内容对网站的各个数据模块进行系统分析。但不同营销渠道的网站分析需求多种多样,分析方法也有所不同。遇到渠道部门提交的指标数据异常分析需求时,我们可以灵活处理。

以下是两个简单的案例。

问题1:一个电商网站日均销售额为80万,但某天突然下降至40万。

分析:

我们可以按照上述内容逐步分析,找出销售异常的原因,但如果对网站业务运营情况非常熟悉,在突发情况下可以迅速找到问题根源,从而快速修正问题,恢复网站正常销售。

还是按照我们习惯的思路来。我们习惯将销售与流量关联起来,当销售出现问题时,我们会习惯性地查看网站流量情况。流量也下降了吗?关于流量的变化,这里有两种可能:

流量也有一个相似幅度的下降=>流量来源出了问题?=>细分流量来源(SEO、CPC、EDM、用户所在区域)进行分析=>页面流量分析(商品关注度是否有变化)

流量没有明显下降=>订单转化率出了问题?=>对产品销售情况进行分析,某些产品的转化率下降还是几乎所有产品的转化率下降?=>对产品页面流量或购物车转化路径进行分析,是否是因为部分转化率较高的产品的关注度下降,还是网站的购买引导用户体验变差,甚至是购物车系统在某段时间无法访问?

流量并未显著减少è订单转化率遭遇困境?=>对商品的销售状况进行探究,是部分商品的转化率下滑,还是几乎所有商品的转化率均有所下降?=>对商品页面流量进行深入分析,或对购物车转化路径进行细致剖析,是否由于那些原本转化率较高的商品的关注度降低,抑或是网站的购买引导用户体验恶化,甚至是在某段时间内购物车系统无法访问?

从流量入手,逐层深入对数据展开分析,直至找到问题的根本所在。此外,在分析指标数据异常时,还需考虑一些额外因素,如特殊日子、重大事件、换季等,例如“双11”期间,其他商家纷纷举办促销活动,而你却未参与其中,这段时间的销售可能会相对低迷。

问题2:EDM合作商向他们的北美地区用户发送了50万封邮件(邮件链接中加入了GA UTM标识),但对网站的销售增长却毫无推动作用。

分析:

网站分析系统中来自EDM的流量数据量有多少?=>这部分流量来自哪些地区,是否真的是北美?=>这部分访客的访问路径如何,是否进入购物车?=>最终是否成功下单?

分析结果显示,此次EDM活动仅带来了少量流量,且访客主要来自香港和东南亚,并未带来任何销售,看来这个合作商并未履行合约内容,下次合作时需谨慎选择…

Google Analytics智能警报

另外,在分析网站指标数据异常时,建议充分利用GA的智能警报功能,这可以大大减轻你的工作量。当数据出现异常时,它会列出异常的数据指标,并给出数据异常的原因。

在GA中,有两种类型的提醒:自定义提醒和自动提醒。自动提醒是Google Analytics根据其算法生成的提醒。也就是说,每天GA的智能引擎都会检查以下维度(包含但不限于)的指标值,以确认它们是否发生了显著变化:

1.所有流量

2.访客类型(新访客与回访者)

3.城市

4.地区

5.国家/地区

6.广告系列

7.关键字

8.来源

9.媒介

10.引荐路径

11.着陆页

12.退出页

13.点击率(AdWords)

除了自动提醒,你还可以设置自定义提醒来监控网站运营数据。你可以为任何一个指标设置提醒标准并应用到任何维度,甚至还可以将提醒应用到高级细分的访问群组中。我们可以将网站流量与销售的高峰与低谷设置为警报,这样当网站的主要指标出现异常时,这些自定义提醒就可以通过邮件发送功能及时通知相关人员。目前,只有自定义提醒功能可以使用邮件自动发送功能。

网站分析并没有固定的步骤和方法,当你非常熟悉网站分析工具的使用以及所要分析的网站的业务时,你可以不必拘泥于以上所提到的思路与方法,但网站分析的目的必须明确:降低成本,提高效益,分析后的优化工作不可忽视。

以上是小编为大家分享的关于如何进行网站数据分析,理清网站分析思路的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货。

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