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如何进行电商网站数据分析?

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标签: 电商网站数据分析 数据分析
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一般而言,电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析,还有网站内部数据流的分析,用户特征分析这四个部分。

首先,电商网站若是想接到单子,肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的,怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分,其中流量来源分析属于重点,如在对电商网站进行数据分析的时候,要先明白用户都是从哪里点击过来的,哪些网站可谓我们带来更多的订单,哪些流量来源是真实的,哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后,才能稳定老客户,发展新客户,将网站推广的更好。

其次,流量效率分析也是必不可少的一部分,在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么,在具体分析的时候,要看下它的到达率,PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面,若没有订单转换了一切都没意义。

最后,怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析,主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等,然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析,站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等,查看问题所在,然后想办法解决,才能让网站产品得到更好的推广。

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    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

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