通过数据分析优化电商网站运营

数据分析在杨子看来是一切运营优化的基础，对于缺乏一份优质数据分析报告下而产出的运营优化方案就好比如一张白纸。

数据分析对于构建电商网站可谓是至关重要的一环，做好数据分析才能更好的把握住用户，即时了解用户需求动向及其喜好程度。

便能及时调整网站运营优化策略做到精准式营销，广告尽量做到精准投放，降低运营成本、提高运营效率、增加投资回报率。

当然要想深入做好一个庞大的数据分析并非易事，下面杨子与大家一起来分享如何通过用户行为数据分析指导电商网站运营策略?

随着互联网的普及，电子商务竞争日趋激烈，电商数据分析越来越受到企业的重视，尤其是对于网站用户行为研究，更是成为影响电商企业发展的核心动力。因其用户行为中蕴含着指导企业下一步前行的巨大商业价值。那么电商网站如何通过分析用户行为，挖掘其价值呢?

对此类电子商务网站的用户行为分析要比普通的企业网站用户行为复杂的多，这也是由电商网站本身的特性所决定的。

首先：用户进入网站之后，我们数据分析师可以通过着陆页面的点击、到达来衡量我们站外投放广告的渠道的质量，以及广告素材创意是否与着陆页面相匹配，对比不同广告渠道带来的数据来优化站外的广告投放效果，节约广告成本，提升广告roi.

其次：数据分析师通过访客在网站的访问路径，我们可以清楚的知道，哪些页面比较受欢迎，哪些产品更受关注，最终哪些产品订单量最多，哪些产品在中途被放弃，访客的购物流程是否符合当初的预想。通过对用户数据的分析，我们可以总结概括出用户的浏览购物习惯、购买偏好以及网站的产品布局是否合理，购物流程是否顺畅，另外也可以根据数据查找产品中途被放弃的可能原因，通过查找具体原因来优化网站的购物流程，产品布局，进而提升用户体验，提高用户粘度。

第三、数据分析师也可以通过用户在网站的访客时间、二跳量来衡量网页内容的质量。如果时间过于短暂，有些页面内容可能没有必要设置，时间过长也不是好现象，有可能是网页有bug,或者是其他的问题，需要进一步研究查找具体原因。

第四、数据分析师通过用户在站内的检索行为也可以帮助企业优化购买关键词，通过统计访客搜索最多的内容和搜索频率，以及搜索结果的点击情况来指导相关人员对搜索结果的优化，提高热门搜索内容的命中率，同时对无搜索内容的关键词进行补充。

第五、数据分析师通过对用户的着陆页面和离开页面进行分析，了解网站有多少入口，多少出口，哪些入口是必要的，哪些出口是需要优化的。

最后、可以对网站新老用户以及会员的不同行为特征进行整体分析，来达到二次推荐或者会员营销的目的，进而提高网站的销售额。

电商网站之所以更重视用户行为分析的另一个因素是，电商网站比普通网站用户行为特征更明显，更可衡量用户的价值更能得到充分利用。数据分析师通过用户行为分析指导企业运营是目前电子商务企业优于传统企业的又一明显特征。