深度解析电商领域实战：一网站运营数据洞察案例分享

某网站电商运营数据剖析实例

某网站电商运营数据剖析实例

PHPStat乃我国最权威的电子商务数据分析运营平台，致力于为电商企业全面优化网站访客转化行为、订单、商品、页面转化、营销转化等方面的整体解决方案。PHPStat已成功为苏宁易购、湖南卫视快乐购、天天网、某网站、鸿星尔克、高鸿商城、以纯旗舰店、海尔商城、天极网等50余家电商企业提供数据分析服务。以下为PHPStat为一家绿色食品网站某网站提供的数据分析案例。

某网站在使用PHPStat前面临的问题

1.数据非实时，难以根据数据变化调整业务；

2.商品转化率低，无法快速了解各品类及具体商品转化情况；

3.同一商品分布在不同页面，无法了解各页面对该商品的转化贡献；

4.商品临时组活动全靠手工添加，效率低下且费力，无法保证效果真实性；

5.营销广告无法追踪订单、注册数据，无法进行效果评估；

6.首页轮播广告点击量无法监测，更无法分析广告带来的订单、注册数据；

7.想获取首页各区块点击量，却无法统计。

PHPStat提供解决方案及效果评估

PHPStat针对某网站当前主要问题和实际运营状况，制定了针对性的解决方案，分为两部分：一是通过“PHPStat标准化电商数据采集方案”设置正确的数据采集方式，跟踪转化率、动销率、客单价等各项转化指标；二是通过“专业excel报表”解决数据分析报告效率低下的问题。

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专家帮助

借助PHPStat详尽的数据报表，中小型电商网站只需一键即可满足数据分析需求；

PHPStat支持SaaS服务模式或本地部署，助力业务运营人员高效响应业务需求；

PHPStat提供访客、订单、商品、活动页面、营销方案五大类数据的监测，并提供图文并茂的xls文件；

PHPStat帮助某网站最大化满足业务需求，降低数据获取难度，减轻数据分析人员工作压力；

数位技术专家及分析精英实时提供在线支持，帮助您有效应用PHPStat解决网站实际问题；

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1.电商数据采集

类型

说明

商品浏览采集

分析商品最终页面的浏览来源，了解不同页面对商品的转化贡献；

购物车采集

分析购物车商品添加、移除现象，了解购物车使用情况；

订单采集

采集订单及商品信息，分析商品转化情况；

订单支付采集

分析订单支付转化情况，发现支付瓶颈；

2.案例截图

3.报表截图

经过PHPStat专业数据分析及高效excel报表，某网站内部团队可专注于网站运营数据分析，关注业务发展。

如何进行网站数据分析？理清网站分析思路

如何进行网站数据分析？理清网站分析思路_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，以下将相关内容整理如下。

下图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认分析需求并收集所需数据后（强调明确分析需求很重要，可避免为了分析而分析），我们就可以充分利用网站分析工具的各种报告对数据进行分析。

但网站分析工具中的数据量庞大，可能会让人陷入数据海洋，因此需有一个明确的分析思路，了解哪些报告或视图能快速找到答案。以下是网站分析涉及的数据模块，提供网站数据分析的大致思路。

根据上述数据模块涉及内容，在网站分析报告中，一般会对以下板块与指标进行具体分析（以下列出的是个人认为在网站数据分析中比较重要的板块与指标，不同网站的重要数据指标可能有所不同）：

基本情况：

1.网站流量水平如何？与行业同类网站相比，根据市场定位，未来流量需要提升多少？

2.访客主要来自哪些地方？这有助于确认市场策略是否匹配。若大量用户来自小语种国家，是否考虑建设多语言网站？

3.访客一般通过什么设备访问网站？在移动化趋势下，是否要建设移动站点或开发APP？

4.新老用户比例如何？在拓展新用户的同时，是否能够留住老用户？

流量来源：

1.网站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，哪些流量来源的转换率最高？

3.SEO/SEM流量水平如何，如何提升？

4.EDM、社交媒体营销方式使用情况如何，转换率如何？

网站内容：

1.网站页面分类有哪些？

2.产品页面、目录页面、营销专题页面等各类页面流量及转换表现（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.用户访问路径引导是否存在问题，是否将用户引导至主要营销专题或产品页面？

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

产品销售态势

1.网站的订单转化率与平均消费额是多少？与行业标准存在怎样的差异？

2.购物车漏斗数据如何，用户在哪个环节的流失率较高，购物车的用户体验是否可以进行优化？

3.哪类产品的销售状况最为优异？

4.用户在购买前通常访问网站多少次，或者考虑多久才会下单？

需注意的是，在分析数据过程中，若发现存在异常（例如购物车转化率异常低）且难以解释时，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，或许能迅速找到问题的根本原因。

案例：

当你需要对网站进行全面分析时，可以按照以下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样化，分析方法也有所不同。对于渠道部门提交的一些指标数据异常的分析需求，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，但某天突然下降至仅有40万。

分析：

我们可以按照上述内容逐步分析，找出销售异常的根本原因，但如果你对网站的业务运营非常熟悉，在突发情况下可以迅速找到问题的根源，从而快速修正问题，恢复网站的正常销售。

还是按照我们习惯的思路来。我们都习惯了将销售与流量联系起来，当销售出现问题，我们就会习惯性地查看网站的流量情况。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？=>对产品的销售情况进行分析，某些产品的转化率下降，还是几乎所有产品的转化率下降？=>对产品的页面流量进行分析或对购物车转化路径进行分析，是否是因为这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一段时间无法访问？

从流量开始层层深入对数据进行分析，直至找到问题的根源为止。另外，在分析指标数据异常时，要考虑一些额外因素，如特殊日子、重大事件、换季等，如“双11”期间，其他人都在如火如荼地进行促销活动，而你却没有参与，这段时间的销售可能会变得较为惨淡。

问题2：EDM合作商向北美地区的用户发送了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没有任何促进作用。

分析：

网站分析系统中来自EDM的流量数据有多少=>这部分流量来自哪些地区，真的是北美吗？=>这部分访客的访问路径如何，是否进入购物车=>最终是否产生订单

分析结果显示，这期EDM仅带来了少量流量，且访客多为香港及东南亚地区，没有带来任何销售，看起来这个合作商并没有履行合约内容，下次不要再与他们合作了…

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，这可以大幅减少你的工作量。当数据出现异常时，它可以将异常数据指标列出来，并相应地列出数据异常的原因。

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，你还可以设立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，你可以完全不必拘泥于上述提到的思路与方法，但网站分析的目的必须要明确：降低成本，提高效益，分析后的优化工作不可缺失。

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。