上海乐唐网络科技纯干货分享：电商数据指标分析4个必杀技

前段时间在乐唐数字营销吧看到吧主根据自己在上海乐唐网络科技有限公司多年的经验总结的关于网站分析的文章，从中学到很多，也有很多感想，想和大家分享一下。

这几年大家都越来越重视网站分析，但却无法真正的掌握数据分析的技巧和方法。面对大量数据无从下手，不知道如何处理，不知道从哪些维度进行分析，我也是。

而这片帖子中主要介绍电商行业数据分析的技巧大概内容主要有以下四个方面

一.电商数据指标分析
分析电商数据指标是我们首先需要看一下用户行为，及用户在看到广告，点击广告的整个流程。
一个用户在搜索引擎搜索关键词展现出相应的关键词广告或他在浏览一个网站看到百度网民的图片广告点击广告进入网站，浏览网站的页面，下单到购物车/注册，填写订单信息，付款这是整个的一个购物流程的完成。
那么各用户行为背后涉及的用户指标是什么呢
我们可以看到
A：搜索和浏览广告，触发广告对应的数据指标是展示量，

影响因素

1.首先广告是否正常展示，
2.如果广告投放正常，那么我们来分析广告投放设置对展示量数据的影响，直接影响展示量数据的因素有预算。我们的预算是否充足，是否能够支持全线投放，是
否是提前下线了。
3.投放时段，我们是否是全天展示，还是设置了一些时段不投放
4.投放地域，我们是全国或只投放了部分地域
5.还有关键词的数量
6.关键词的流量，这个只要取决于我们投放关键词的一个检索量
7.关键词的匹配方式，比如精确匹配和广泛匹配显然对展示的影响是不同的
8.除了展示设置量的因素展示量还会受到用户关注的影响，比如代旺季，电视户外广告等媒体的投放也会影响用户的搜索行为

B．点击广告反应的是点击量，CTR，
影响因素
1.平均排名
2.创意的质量，创意是否吸引用户的注意，是否让用户愿意去点击我们的广告，看一下广告的内容

C：到达网站这一步反应的是到达率，pv，uv，
如果到达网站的到达率，pv，uv 出现异常，与点击量的差异较大我们需要排查
1.在网站加的代码是否被加载
2.是不是页面加载时间过长，所以用户就只见关闭了网站离开

D：浏览网站这一行为对应的指标是人均访问页数（访问深度），跳出率，
主要看我们通过广告到来的用户是否是我们的目标用户，如果关键词投放的不精确会带来不精确的用户导致跳出率会很高；页面相关性；页面产品里面的内容是否丰富会影响用户的黏性.
E: 在整个下单方面的行为会反映订单，订单金额，CPA，ROI，注册量，注册成本，转化率，新客，新客成本，客单价。
影响因素
1.产品价格等是否有竞争力，用户可能在这个过程中进行比价，特别是客单价高的一些产品，他的用户决策周期会比较长
2.我们的提交按钮是否正常，流程是否顺畅
3.信息填写是否繁琐，导致用户直接放弃
4.支付方式是否支持多种付款方式比如支付宝，快捷支付等
5.货到付款是否支持

二.从四个角度进行数据分析
1. 对比
数据分析不能独立看数据，只有对比，才能判断数据还坏，进而发现问题
1. 细分
拆分即数据拆分解析，帮助我们对比数据发现问题后，找出原因
2. 减少维
当数据维度太多的时候，找出一些有关联的指标，从中筛选出代表的维度进行分析
3. 增加维
当前的维度不能很好的解释我们的问题时，我们就需要增加多一个指标或者维度
假说

三.基于数据分析的优化方法

行业中经常会研究一些优化方法论，其中一种常见的方法就是象限法
同样首先我们要确定目标，找到核心指标，数据拆分，对于电商行业来讲，通常我们关注的是ROI这一核心指标，影响ROI的指标有CPC，转化率，客单价，根据CPC，转化率
会把关键词分为四个象限。
1.高转化低成本词
2.高转化高成本词
3.低转化低成本词
4.低转化高成本词

四.数据分析优化流程
1.确定目标 分析要解决的问题，确定可实现的核心目标
2.收集数据 数据有参考性，确定数据维度
3.数据诊断 抓主要矛盾
4.优化执行 解决问题
5.结果判定 数据对比，确定优化有意义

这些是我截取的一部分，我因为就是弄电子商务网站的，所以收获颇多，希望大家也能有所收获吧，另外也建议大家常去上海乐唐网络科技的数字营销吧去看看，确实是有一些干货。