淘宝数据分析怎么做.doc

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1、淘宝数据分析怎么做除了以上的数据点外，电子商务网站上的日常运营数据还包括网站相关数据、商品相关数据、订单相关数据、客户相关数据和品牌相关数据等等。不得不做的数据分析电子商务运营的各个环节都需要以数据为依据，而对于数据我们也需要进行处理。当然，不需要等到所有的数据都准备好了再来做数据分析，可以根据手中有限的数据开始，等有了更多的数据之后，再启用新的方式和算法对新的数据做分析。1.流量分析分析流量来源最主要的原因是让我们能够更好地了解自己的潜在客户。要做好用户体验，我们首先就需要了解潜在客户的人群属性、时空属性和兴趣属性，相当于对他

2、们做了背景调查。只有详细了解了访客，我们才能有的放矢。分析流量的来源特点：流量的来源包括搜索引擎、关键词购买、外部链接和直接访问等。不同的流量都有各自的特点，而因为这些特点，各自的作用也是不尽相同的。分析访客的时空属性：如果访客时空属性可以和我们网站的商品属性相匹配，那么流量变现的效果会有提升。分析访客的人群属性：关于访客的信息(包括访客的年龄、性别、学历、收入信息等)可以从大量的网页浏览记录和网络行为中识别出来。关于访客的信息越多，访客网页浏览记录越多，我们对这些人群属性的判断就越精准。如果我们能够准确把握流量来源的人群属性，

3、就可以使得商品的推送更加精准。分析客户的兴趣属性：通过流量来源的特性分析我们可以对客户的兴趣点有一定分析，从客户的兴趣点出发，我们能更好的推送产品信息。不过我们要注意对于流量的分析，关于访客的人群属性和兴趣属性的判断对于每个人不是100%准确的。2.网站分析如果你的网站相对比较简单，则可以直接采用谷歌分析等网站分析工具来对网站做流量分析。不过如果网站比较复杂，那么我们需要使用构建系统工具通过日志分析来了解网站访问的详细信息。如果能够结合多个网站上的日志分析，我们可以了解客户在进入网站前和进入网站后的行为，从而更加深入了解客户对网

4、站上的商品和内容的兴趣。因为每个客户的使用习惯是不同的，因而他们对于网站的要求也是不一样的。在做优化页面的时候，我们只能考虑到大多数人员的需求。当然，如果我们能够很清晰地把对页面有特殊要求的人群区分出来，针对他们做特定的优化也是可以的。网站内容：频繁更新的文章、和商品相关的专题、公司的官方博客以及微博的链接、网站上各个位置的网络分享功能，此外，应当提供便捷的客户沟通工具。页面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用来衡量外部流量质量的重要指标。简单来说，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。页面热度分析：热力图以亮点颜色的深浅来显示访

5、客热衷的页面区域，颜色越亮，越说明访客喜欢点击这个位置。运用热力图，网站分析者可以清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点，这种方法非常直观。3.提升网站转化率转化率变化所受各种因素的影响非常大。不同广告带来的流量转化率不一样，不同类目的平均转化率不一样，不同品牌的平均转化率不一样，不同定位的商家平均转化率不一样，甚至同一类目相同定位的商家平均转化率也是大不一样的。而对于同一个商家来说，不同阶段和不同商品的转化率也不是一个固定值，会受到商品价位，图片展示方式等因素影响。所以首先我们要了解一个客户在网站上的购买流程，抓住每一个环节

6、的数据。促使客户下订单的四个关键因素是：高质量，低价格，全新产品，安全。做好网站的用户体验，使得客户能够有这样的感觉，他们下单的可能性会提升，从而使得转化率有提升。到电子商务网站的客户有以下四种类型：购买型，促销型，浏览型，寻求售后服务型。如果我们从客户的角度分析，能够成功分辨出客户属于哪个类型，对症下药，那么转化率一定会提升。