电商网站数据分析的重要性

简介:

一旦你有你的网上商店和运行,下一步就是设置您的分析和跟踪你的进度。用分析你能告诉如何你的网站是干什么的,你的在线营销活动是否被吸引流量,以及哪些关键字最吸引客户。 Analytics(分析)的电子商务比传统的网站有一点不同,尤其是因为一个电子商务网站设置了多个页面。在你开始分析你所收集的数据,你要明白你在寻找什么时,哪些页面无所谓了,如何找到自定义变量。


分组你的网页

很可能您的电子商务网站将有数千页。因此,分析的电子商务应该按类别或页面类型进行分组,使您可以准确地测量了每个页面正在执行。例如,某些页面组您可能包括:
主页
着陆页(s )
内容页(s )
产品特定页(s )
结帐或购物车页面
付款或订单确认页面


分类
你可以通过过滤页面类型,当你在你的分析。这将帮助你确定哪些网页正在执行,它们的效果有多好,等你想对你的产品的特定网页,以及您的登陆页面了大量的流量,而你的结算和支付的网页不会产生多。打破你的分析进行分类,你会得到你的网站正在执行一个更准确的陈述。


查看你的访问命中率

你的分析为电子商务高流量是很重要的,但它更重要的是,你的网站不断地吸引新的访问者。不要紧,你如何让那些新访客 - 有机流量,营销或活动为导向,等等 - 你得到的更多的新考察,就越有可能你的网站是成功的。一个理想的比例为75%或更高的头几个月后你的网站启动。如果您没有看到一个75%或更高的数字,你需要调整你的营销。


查看你的网站整体参与统计

网站统计的参与可以包括每次访问的网页,你的网站的跳出率,平均访问停留时间。这些数字告诉你到底怎么访问者在从事与你的电子商务网站是电子商务企业主的重要分析。如果其中任何一个数字都低,这是一个指标有什么不对您的网站 - 无论是在设计,产品供应,等等。另外,你可能有一个设计缺陷,导致故障在用户的体验,这需要找到和解决的时候了。
了解你的转换率

Analytics(分析)的电子商务涉及很多标注,它可以通过谷歌的程序或不同的解析程序来完成。这些标签更高效,可以放置在您的网页进行精确跟踪。要检讨的一个重要标记是您的网站的转化率。你需要确保你的转换标记得到妥善安置所有交易确认页面进行更精确的报告。
虽然没有神奇的数字,您的电子商务网站应具有较高的转化率(意思是高数转换成买家游客) 。如果你的转换率很低,你需要找出原因 - 销售不畅,导航问题,等等 - 并解决这些问题。
Analytics(分析)的电子商务比其他网站不同,虽然它们可能看起来很复杂,他们不是。通过实施正确的战略就可以得到您的网站怎么运行,你需要提高的精确表示,和什么样的产品/页产生了最高的投资回报率的公司。无论你卖什么,分析应作为该精确定位正是您的电子商务网站需要去为了成功的指南。

文章来源广州网页设计

目录
相关文章
|
3月前
|
存储 大数据 数据库
电商数据分析-02-电商业务介绍及表结构
电商数据分析-02-电商业务介绍及表结构
|
4月前
|
SQL 分布式计算 数据可视化
Spark SQL案例【电商购买数据分析】
Spark SQL案例【电商购买数据分析】
|
5月前
|
JavaScript 数据挖掘 Java
91 网站点击流数据分析案例(数据展示)
91 网站点击流数据分析案例(数据展示)
85 0
|
5月前
|
SQL 数据挖掘 BI
89 网站点击流数据分析案例(结果导出)
89 网站点击流数据分析案例(结果导出)
33 0
|
5月前
|
数据挖掘
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
36 0
|
5月前
|
数据挖掘
87 网站点击流数据分析案例(统计分析-Visit分析【点击流模型】)
87 网站点击流数据分析案例(统计分析-Visit分析【点击流模型】)
35 0
87 网站点击流数据分析案例(统计分析-Visit分析【点击流模型】)
|
5月前
|
数据挖掘
86 网站点击流数据分析案例(统计分析-访客分析)
86 网站点击流数据分析案例(统计分析-访客分析)
31 0
|
5月前
|
数据挖掘
85 网站点击流数据分析案例(统计分析-受访分析)
85 网站点击流数据分析案例(统计分析-受访分析)
28 0
|
5月前
|
数据挖掘
82 网站点击流数据分析案例(数据仓库设计)
82 网站点击流数据分析案例(数据仓库设计)
52 0
|
5天前
|
供应链 搜索推荐 数据挖掘
Pandas实战案例:电商数据分析的实践与挑战
【4月更文挑战第16天】本文通过一个电商数据分析案例展示了Pandas在处理销售数据、用户行为分析及商品销售趋势预测中的应用。在数据准备与清洗阶段,Pandas用于处理缺失值、重复值。接着,通过用户购买行为和商品销售趋势分析,构建用户画像并预测销售趋势。实践中遇到的大数据量和数据多样性挑战,通过分布式计算和数据标准化解决。未来将继续深入研究Pandas与其他先进技术的结合,提升决策支持能力。

热门文章

最新文章