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怎么针对网站流量、转化做电商数据分析?

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发表于 2022-8-5 11:34:38 | 显示全部楼层 |阅读模式

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电商零售也是零售,因此在电商数据分析中往往也要从“人、货、场”出发做数据分析,但这毕竟和线下零售还是有区别的,比如说在电商零售数据分析中就需要针对网站流量、转化做分析。那么围绕网站流量、转化的电商行业数据分析可视化怎么做?

网站流量分析

针对电商网站上的访客数据进行分析,并基于这些数据对网页进行优化改进。这部分的分析内容可以划分为四大类,分别为流量规模类指标(独立访客数UV和页面访客数PV)、流量成本类指标、流量质量类指标(跳出率、页面访问时长、人均页面访问数)、会员类指标。会员类指标是指电商会员们的网站流量指标,如注册数、活跃数、复购率等。

BI电商访客分析报表截图:

电商运营销售转化分析

电商活动的最终目的是提高销售额、销售利润,因此在电商的运营销售中,如何提高各个环节的转化率就显得至关重要了。以往我们在电商数据分析报表中只是简单地分析了从加入购物车、下单、支付的有效转化率变化,但实际上关于转化分析,我们还可以做得更详细。比如说在购物车类指标中,就可以分析加入购物车次数、加入购物车买家次数、加入购物车的商品数、购物车支付转化率。

和线下零售相比,电商零售累积的数据会更加复杂,数量也更多。因为从访客进入网站的那一刻起,他们的每一个操作都是一组数据,都可为电商运营管理提供数据上的参考作用。因此在电商数据分析中,不仅要分析电商销售、库存方面的数据,也需要针对网页上的数据进行流量、各环节转化方面的数据分析。因为电商的数据量大、数据情况复杂度也更高,为能让电商管理决策层更快、更直观地理解数据,掌握数据情况、洞悉数据变化,一般都需要借助BI智能数据可视化分析工具来将电商数据分析可视化、多维立体化。

奥威BI数据分析可视化工具:多维立体分析电商数据

全域数据采集+数据中心:打通各电商平台、系统数据,打破数据孤岛,实现真正意义上的电商数据互通。

内存行列运算等智能数据分析技术:提升电商数据分析效率的同时,实现海量电商数据深度分析。

多维自助分析等智能分析功能:拓展电商数据分析维度,实现真正意义上的多维立体、按需自助数据分析可视化效果。

标准化电商数据分析解决方案:预设电商数据分析所需的数据分析模型,满足电商行业数据分析通用分析需求。高效、低风险、低成本部署!

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