與傳統零售業相比，商業的較大特點是一切都可以通過數據進行監控和改進。通過這些數據，我們可以看到用戶來自哪里，如何組織產品，如何實現良好的轉化率，你在廣告方面的效率如何，等等。基于數據分析的每一個小變化都是為了提高你的賺錢能力。因此，電子商務網站的數據分析對于網站運營商來說非常重要。那么如何實現對網站數據的分析呢？

一般來說，數據分析包括四個部分：流量來源分析、流量效率分析、站點數據流量分析和用戶特征分析。

電子商務是銷售流量的業務。低成本的流量資源是保證企業盈利的重要條件。流量來源分析主要是了解你的用戶來自哪些網站，哪些網站給你帶來更多訂單，哪些網站流量是真實的，哪些是虛假的。

流程分析一般分析以下內容：

網站流量來源排名：哪些網站貢獻的流量更多，哪些網站貢獻的流量更少。

搜索引擎關鍵詞分析：根據關鍵詞來源分析，查看網站產品分布和產品組合。如果關鍵詞查詢較多的產品不是網站的主要產品，可以適當調整。

網站流量趨勢分析：網站流量是否均衡穩定，是否有較大波動。一般來說，如果沒有緊急情況，流量突然增加的網站更有可能在購買的廣告空間中作弊。

網站流量檢查：檢查是否有莫名其妙的流量來源，流量來源是否大。如果來自莫名其妙來源的流量很大，可能是您購買的CPC或其他資源已被淹沒，您的廣告鏈接已分包給click alliance。

促銷網站與直接訪問的比例：促銷網站可以理解為外部廣告，直接訪問是指用戶直接進入網站。一般來說，直接流量越大，網站的品牌知名度越高。

流量效率是指流量是否到達網站。主要分析指標如下：

到達率：到達率是指廣告從點擊到網站登錄頁的比例。一般來說，到達率可以達到80%以上，是一種理想的流量。這也與網站的速度有關。讓我們綜合分析一下。

兩跳速率：這也是為了分析流量的有效性。如果這是一個有效的流量，通常會有一個合理的兩跳。如果是錯誤的點擊，通常不會有第二次跳轉。然而，不排除一些欺詐嚴重的網站會做出兩次跳躍，比如PPLive。洪成浩發布廣告時，我們的廣告直接連接到廣告主題頁面。這兩次跳躍約占15%，但PPLive實際上占了這兩次跳躍的60%！最重要的是沒有任何轉變。幾乎癱瘓了我們的圖像服務器，這太過分了。

PV/IP比率：一般來說，如果有效流量和網站內容更好，一個獨立IP可以有3個以上的PV。如果PV/IP比率能夠達到3以上，一般表示流量比較真實，網站內容也不錯。但是，如果低于3，并不意味著流量不真實，也可能是網站本身的問題。如果PV/IP過高，可能會出現問題，如重復手動刷新，應謹慎處理。

站內數據流分析主要用于分析購物過程是否順暢，產品分布是否合理，一般如下：

頁面流量排名：主要查看產品詳細信息頁面的流量，尤其是主頁上顯示的產品詳細信息頁面。根據最終銷售比例，優勝劣汰調整銷售結構。

信道流量排名：每個信道流量的排名主要用于考慮產品的組織問題。

站內搜索分析：反映用戶關注的產品和產品調整最直接的數據。

用戶離開頁面分析：用戶離開的頁面最多？主頁還是頻道頁面？它是購物車還是訂單提交頁面。突然離開網站的比例很大，這往往表明這個問題的存在。

最后，用戶特征分析：

用戶停留時間：這在用戶特征分析中是很牽強的。此外，目前監控用戶停留時間的方式是：用戶到達時間-用戶離開時間，但很難準確判斷用戶何時離開。此數據僅供參考。一般來說，停留時間越長，網站的粘性越好。如果用戶停留超過1小時，基本上是虛假流量，或者他忘記打開網頁關閉流量。

新老用戶比例：老用戶比例越高，說明用戶忠誠度好。但是我們也應該考慮數量。我們不能依靠越來越少的新用戶來抵消老用戶比例的增加。

用戶地域分析：用戶的地域分布與訂單基本相同，這基本上是互聯網用戶的分布比例和經濟發展程度。這有助于改善區域分布和服務。

以上數據僅供參考。作為網站運營商，應根據數據分析的實際情況，發現并總結問題，以優化網站的結構和用戶體驗，提高網站的專業轉化率和用戶忠誠度。