通過數據分析優化電商網站運營

數據分析在楊子看來是一切運營優化的基礎，對于缺乏一份優質數據分析報告下而產出的運營優化方案就好比如一張白紙。

數據分析對于構建電商網站可謂是至關重要的一環，做好數據分析才能更好的把握住用戶，即時了解用戶需求動向及其喜好程度。

便能及時調整網站運營優化策略做到精準式營銷，廣告盡量做到精準投放，降低運營成本、提高運營效率、增加投資回報率。

當然要想深入做好一個龐大的數據分析并非易事，下面楊子與大家一起來分享如何通過用戶行為數據分析指導電商網站運營策略?

隨著互聯網的普及，電子商務競爭日趨激烈，電商數據分析越來越受到企業的重視，尤其是對于網站用戶行為研究，更是成為影響電商企業發展的核心動力。因其用戶行為中蘊含著指導企業下一步前行的巨大商業價值。那么電商網站如何通過分析用戶行為，挖掘其價值呢?

對此類電子商務網站的用戶行為分析要比普通的企業網站用戶行為復雜的多，這也是由電商網站本身的特性所決定的。

首先：用戶進入網站之后，我們數據分析師可以通過著陸頁面的點擊、到達來衡量我們站外投放廣告的渠道的質量，以及廣告素材創意是否與著陸頁面相匹配，對比不同廣告渠道帶來的數據來優化站外的廣告投放效果，節約廣告成本，提升廣告roi.

其次：數據分析師通過訪客在網站的訪問路徑，我們可以清楚的知道，哪些頁面比較受歡迎，哪些產品更受關注，最終哪些產品訂單量最多，哪些產品在中途被放棄，訪客的購物流程是否符合當初的預想。通過對用戶數據的分析，我們可以總結概括出用戶的瀏覽購物習慣、購買偏好以及網站的產品布局是否合理，購物流程是否順暢，另外也可以根據數據查找產品中途被放棄的可能原因，通過查找具體原因來優化網站的購物流程，產品布局，進而提升用戶體驗，提高用戶粘度。

第三、數據分析師也可以通過用戶在網站的訪客時間、二跳量來衡量網頁內容的質量。如果時間過于短暫，有些頁面內容可能沒有必要設置，時間過長也不是好現象，有可能是網頁有bug,或者是其他的問題，需要進一步研究查找具體原因。

第四、數據分析師通過用戶在站內的檢索行為也可以幫助企業優化購買關鍵詞，通過統計訪客搜索最多的內容和搜索頻率，以及搜索結果的點擊情況來指導相關人員對搜索結果的優化，提高熱門搜索內容的命中率，同時對無搜索內容的關鍵詞進行補充。

第五、數據分析師通過對用戶的著陸頁面和離開頁面進行分析，了解網站有多少入口，多少出口，哪些入口是必要的，哪些出口是需要優化的。

最后、可以對網站新老用戶以及會員的不同行為特征進行整體分析，來達到二次推薦或者會員營銷的目的，進而提高網站的銷售額。

電商網站之所以更重視用戶行為分析的另一個因素是，電商網站比普通網站用戶行為特征更明顯，更可衡量用戶的價值更能得到充分利用。數據分析師通過用戶行為分析指導企業運營是目前電子商務企業優于傳統企業的又一明顯特征。