1、A,1,網(wǎng)站分析的一般流程是明確分析目標，確定數(shù)據(jù)指標，建立分析模型，收集處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)解讀及建議。本篇介紹用購物車漏斗模型分析：一、明確分析目標訂,A,2,單轉(zhuǎn)化是電子商務(wù)網(wǎng)站的最終目標，購物車流程是影響用戶訂單轉(zhuǎn)化的重要環(huán)節(jié)。本篇的分析目標是要找出購物車哪些因素影響訂單轉(zhuǎn)化，并提出行動建議。二,A,3,、確定數(shù)據(jù)指標數(shù)據(jù)指標依附于網(wǎng)站分析工具，本篇使用Google Analytics。購物車流程涉及到的數(shù)據(jù)指標包括：訪問者Visitor、渠,A,4,道轉(zhuǎn)化率Funnel Conversion Rate、目標Goal，另外也涉及到其他一些概念，比如必要步驟Required Step、進入,A

2、,5,路徑和退出路徑。1.訪問者Visitor：即網(wǎng)站訪問的人，Visitor與Visit相對應(yīng)，關(guān)于Visit的定義請見藍鯨的Google A,A,6,nalytics中的基本度量二 “訪問次數(shù)”。2.渠道轉(zhuǎn)化率Funnel Conversion Rate：渠道轉(zhuǎn)化率的定義為完成渠道的訪問,A,7,者與渠道第一步訪問者的比例。筆者的購物車一共有三步，渠道轉(zhuǎn)化率=(購物車第三步訪問者人數(shù)/購物車第一步人數(shù))100%。3.目標：希望用戶完,A,8,成的事件或網(wǎng)頁目標。筆者的目標頁面是訂單成功提示頁。4.必要步驟Required Step：必要步驟用在定義渠道過程中，是指完成目標必須經(jīng),A,9,過

3、的步驟。這里的必要步驟即“我的購物車”和“填寫訂單詳細信息”。5.進入路徑和退出路徑：用戶進入購物車和離開購物車的路徑。PS：必要步驟只會,A,10,影響渠道可視化的目標完成數(shù)據(jù)，對Google Analytics其它報告沒有影響。換句話說，只有經(jīng)過必要步驟的用戶行為才能被統(tǒng)計在目標完成,A,11,的數(shù)量里面，如果一個顧客沒有經(jīng)過必要步驟而完成了目標，這次轉(zhuǎn)化不會被記錄在渠道可視化的轉(zhuǎn)化報告里，但是會記錄在網(wǎng)站整體目標轉(zhuǎn)化里面。三、建立,A,12,分析模型Google Analytics已經(jīng)提供了漏斗模型，我們只需要進行相關(guān)設(shè)置即可。筆者電子商務(wù)網(wǎng)站漏斗模型的主要設(shè)置如下：1.目標類型,A,1

4、3,是URL Destination。2.匹配類型是Head Match，因為網(wǎng)站是用JSP寫的，URL中會帶有標識參數(shù)，因此適合使用前端匹配。,A,14,3.目標網(wǎng)址即訂單成功提示頁/visit/order/cy_shopping_success.jsp。4.渠道可視化必要步驟填寫/visit,A,15,/order/cy_shoppingCart_new2.jsp和/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp，并勾選Re,A,16,quired step。 四、收集處理數(shù)據(jù)接下來需要處理收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，比如去除測試訂單、惡意訂單等。如果是可預(yù)見的內(nèi)部測試訂單，可以,A

5、,17,通過GA的setCustomVar參數(shù)過濾，如果是外部不可預(yù)見的惡意訂單，就需要手動過濾。谷歌分析師Funnel Visualizatio,A,18,n中可以看到漏斗模型數(shù)據(jù)圖表，但是并不直觀。我們將數(shù)據(jù)導(dǎo)出處理，處理后的數(shù)據(jù)圖表如下： 五、數(shù)據(jù)解讀圖表中主要元素說明：紅色部分代表漏斗模,A,19,型中各部分的成功進入下一步的訪問者，灰色部分是流失的訪問者，在每步之間的灰色示例顯示了退出路徑。解讀整體購物車渠道轉(zhuǎn)化率：123/(203+,A,20,306)= 24.2%。這個數(shù)據(jù)到底處于什么層次?根據(jù)艾瑞2010年第一季度對京東、當當、新蛋、凡客、紅孩子等大型電子商務(wù)網(wǎng)站的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，,

6、A,21,購物車流程的轉(zhuǎn)化率在23.08%-57.33%之間。我們網(wǎng)站24.2%的渠道轉(zhuǎn)化率屬于比較低的水平。解讀局部我的購物車頁面退出路徑分析1.直,A,22,接退出頁的訪問者占35%，是退出最多的路徑，直接退出沒有明確的提示信息，下面再集中分析。2.我的購物車頁面本身退出較多，證明頁面本身被刷新。,A,23,刷新的原因有兩種，一是用戶主動刷新，可能由于頁面加載速度慢，導(dǎo)致頁面元素加載不全;二是用戶被動刷新，頁面存在自動刷新設(shè)置。3.首頁退出，證明,A,24,購物車有通向主頁的鏈接，分散了用戶的注意力。4.登陸頁和注冊頁退出，登錄和注冊頁面退出較多說明網(wǎng)友對網(wǎng)站登錄注冊頁面體驗不好，或者對一

7、個新網(wǎng),A,25,站品牌的認可度不高。填寫核對訂單信息退出路徑分析1.直接退出的訪問者依然最多。2.優(yōu)惠券頁面退出，說明這個頁面存在問題。3.首頁退出，也存在,A,26,分散用戶注意力的問題。整個購物車轉(zhuǎn)化過程中，直接退出訪問者比例最大，可能存在的因素包括：1.安全問題。網(wǎng)友對新網(wǎng)站缺乏信任感，不愿意透漏個人,A,27,資料、支付信息。2.運費問題。網(wǎng)友普遍對運費問題比較關(guān)注，京東現(xiàn)在基本全場免運費，網(wǎng)友在體驗這種服務(wù)之后，就會感覺免運費或者低運費是應(yīng)該的。,A,28,3.價格因素。價格高或者仍然沒有明顯優(yōu)勢。4.暫存商品。部分顧客可能把商品暫時放在購物車，日后再登錄購買。5.付款和快遞因素。

8、顧客找不到合適,A,29,的付款和快遞方式，無法下單。6.找不到客服幫助。顧客在購物車流程中遇到問題，但找不到相應(yīng)的幫助說明或提示信息。六、行動建議所有的網(wǎng)站分析工作,A,30,都是為行動提供參考，以下是幾個基于購物車漏斗模型分析的行動建議：減少頁面加載時間優(yōu)化購物車流程頁面，降低頁面加載時間，主要途徑是減少DNS請,A,31,求、優(yōu)化頁面代碼、縮小文件體積、優(yōu)化服務(wù)器等。通過CSS圖片拼合、CDN、減少 cookie請求和體積等方式減少DNS請求，去除注釋和空格,A,32,、使用頭CSS底JS、減少重定向、替換信息類動態(tài)查詢參數(shù)，將圖片、JS、CSS以及頁面壓縮，同時設(shè)置服務(wù)器緩存和瀏覽器頁

9、面緩存，提高加載效率,A,33,和執(zhí)行效率。優(yōu)化頁面功能體驗檢查購物車流程頁面導(dǎo)出鏈接，去除可有可無的鏈接，減少分流。購物車每一步都增加信息提示和解釋功能，同時考慮在購物車,A,34,流程中加入客服電話。對比凡客、京東、歐酷、亞馬遜、當當?shù)戎娚叹W(wǎng)站，對比登錄和注冊頁面設(shè)計和功能，提高登陸注冊頁用戶體驗，比如自動登錄、手,A,35,機登錄、用戶名記錄等。增加可信任要素增加可識別的第三方安全認證。使用第三方支付平臺，支持貨到付款。增加網(wǎng)站專業(yè)性，專業(yè)的商品介紹、網(wǎng)站設(shè)計、,A,36,客戶服務(wù)都是網(wǎng)站專業(yè)性的體現(xiàn)。降低商品和運費價格免運費或降低運費門檻。通過促銷、優(yōu)惠券、贈品等形式，直接或間接降低產(chǎn)品價格。豐富付款和快遞方,A,37,式付款方面。支持主流的支付寶、銀聯(lián)、財付通、快錢、匯付天下等在線支付，支持郵局匯款、公司轉(zhuǎn)賬等，對接手機支付等新興支付方式，支持貨到付款?？?A,38,遞方式。目前我們通過第三方快遞送貨，盡量多支持聯(lián)邦遞、順豐、宅急送、申通、韻達、天天、圓通、匯通、EMS等，為顧客提供多個可選空間。促進暫存,A,39,商品再購買針對這部分顧客，需要營銷部門及時發(fā)送EDM、手機短信等提示顧客再購買，配合一些限時活動、定期廣告等促進顧客下