电商网站建设分析
确保网站与各大主流浏览器兼容，例如GoogleChrome、MozillaFirefox、Safari、Internet、Explorer等。 1.行动装置的友善使用界面
电商网站的分析结论是什么 概述电商网站的功能和架构
电商网站的分析结论是什么 概述电商网站的功能和架构
绝大多数的人是透过行动装置浏览网站，因此你的电商网站是以响应式网页设计(ResponsiveWebDesign，RWD)，RWD可以使网页在行动装置上佳化，不需要另外制作行动版网站，更不用特别调整外观、尺寸、位置、样式等，是让网站自动去适应行动装置，因此可以配合各种行动装置的运用
优化层叠样式表(CascadingStyleSheets，CSS)
透过优化层叠样式表告知浏览器如何显示HTML的原件，并设定文件段落间隙、字形选用、文字颜色、与文件外观上的讯息
2.功能性Functionality
毫无疑问，使用者期望在造访网站的过程中必定是流畅无碍，因此一些小故障或功能失灵将会影响你的跳出率(BounceRate)，使你在培养潜在客户上更加困难。根据统计，有55%的使用者不愿意多花超过15秒的时间在网站上，因此你必须确保功能一切正常运行，尽可能地使网站跳出率降低。
所有的链接导入正确的页面
确保没有不完整的链接与404找不到网页的讯息
无烦人的广告与无法关闭的弹出视窗
烦人的广告与无法关闭的弹出视窗会破坏使用者对网站的好感度与使用经验
设定网站小图标(ficon，foritesicon)
在网址前所显示的网站小图标看似微小，但其实对品牌的经营格外重要，并且可以和竞争对手产生区隔
3.网站速度SiteSpeed
速度对多数人来说是影响使用经验的关键因素之一，等待时间越长，放弃网站而离去的机会越高。据研究调查显示，等待时间超过3秒，你就已经失去40%的造访者。而在网站排名方面，自2010年，Google开始将网站速度纳入成为衡量网站排名的因素之一。
相一秒会很多吗?是肯定的!
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电商网站的数据分析中，有哪些关键数据需要特别注意？
电商网站的数据分析非常的重要，事关对目标客户的定位及产品的经销利润。故此，怎么进行电商网站数据分析是不少电子商务网站管理们为关心的问题。下面数商云电商学院编辑?云朵匠就来详细介绍一下，如何做好电子商务网站运营中的数据分析？
一、数据分析的逻辑
一般而言，数据分析的逻辑是：梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑)——界定出关键用户行为和数据——分析数据找到问题——思考解决方案。
二、数据分析的方法
1、定性分析，就是对事物的性质作出判断，究竟它“是什么”。比如近某一个产品的用户活跃度大幅度提升，而结合该款产品近的更新情况可知，用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
2、定量分析，是指对事情的数量做出统计，衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程，这一优化的效果是怎样的，带来了多少新注册用户，增长率是多少。
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合，不断验证的过程。提出设、设计方案、分析数据、验证或推翻设，终抽丝剥茧，逐渐接近真相。数据是相互印证的，彼此之间有如通过无形的网络纵横连接，只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论，应当能反推出其他数据，或是与其他数据分析得出的结果相一致。
三、数据分析的流程
流程：明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
清楚并理解此次分析的目的是什么，这就要求先确认分析维度，包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响：而且很多时候我们需要自己动手从数据库里拉取相关数据，在保存数据的时候要保存拉取出来的数据作为原始数据，保留相应的语句;掌握常用函数。至于寻找异常点、得出结论这两步，则是需要结合具体的业务才能进行，而验证结论，则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性。
以上是关于电商网站数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待，值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱。因为各家对相关数据定义不同，算法不同，在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
如何进行电商网站数据分析?
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。
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。其中订单转化率是重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。
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。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
我们在做电商运营中，常常会在网站设计上花费更多的精力，其目的是为了吸引更多的人驻足浏览，但有时候效果却事与愿违，造成这种结果的原因很多，如用户人群定位不准确，网页设计不合理，网站广告投放不合理等等，本期我们将对网页效果做个简单的阐述。
三个指标：
首先要了解影响页面效果分析常见的三个数据指标：网页项目分析（二跳率）、商品陈列分析、场景分析。二跳决定页面质量，商品陈列决定拜访内容，场景分析发现流失原因。
如何优化页面效果：
一、网页项目分析优化：
通过“网页项目分析”了解重点页面的页面质量.二跳率
所有重点页面的浏览量、用户数，二跳率、用户点击率数据。 其中浏览量、用户数等指标反映页面的流量大小，二跳率、点击量、 点击率、加载时间反映页面的质量，尤其二跳率越高页面质量越好。
二、商品陈列分析：
1.优化页面点击（如图）：
通过页面点击了解页面不同区块/位置的点击量大小，进而了解用户关注的区域/位置。；了解页面或者区域内不同信息的点击量大小，进而了解用户关注的内容。 页面点击的主要目的就是优化页面结构和布局 。
2. 产品类目优化：（如图）
对产品类目优化，关注大家热搜的产品是什么？哪些品牌受欢迎？终转化率是多少？终目标是为了很好的优化产品类目，合理分类。
3.用户性质-用户地域、时段、来源分析
某个网页项目的地域分布数据。，某个网页项目的流量来源与来源质量异：包括站外来源，站内来源。网页项目分析时段统计用于查看时段或当天 24 小时，产生的浏览量和点击量，同时24小时可以和昨日、上周同日、上月同日做浏览量和点击量对比。 其目的是更好的优化来源途径。
三、场景分析
场景分析是为了更好的发现用户流失的原因，掌握每个购物环节用户是如何流失的。
购物流程：从单品页开始，直至订单成功（或者支付成功）。注册流程：一般仅为注册信息填写、注册成功两个步骤，少数会包含激活成功。活动参与/用户互动流程：从活动参与/用户互动的个环节开始，直至完成。
案例分析：
上述我们分析了如何对页面效果进行优化分析，下面我们以2个热点图为案例对上述进行分析。
图一：
通过图一我们了解到哪些内容的点击情况和预期别很大？页面的重点内容是否为点击热点？ 页面各版块的点击情况如何？首页屏和第二屏的点击别是否很大？放在不同位置相同内容点击别是否很大？区域的内容用户是否关注？
图二：
我们通过图一掌握的数据，对网页进行优化，产品板块如何设置，热点产品如何摆放等。
图三：
通过场景分析发现关键流程执行率低的原因，哪个环节流失的多，如何流失的？而从根据这些数据去优化设置购物流程，从而提升转化率。
综上所述，影响页面效果的因素很多，本期内容所阐述的三个指标是基础的，但也是关键的，就好比是大楼的地基，地基决定楼层高度，基础性的数据不做好，其它做更多也是枉然！
电商平台应该分析哪些数据?
1. 总体运营指标
从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的
2.网站流量指标
即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3. 销售转化指标
分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4. 客户价值指标
这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标
主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6. 市场营销活动指标
主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。
7. 风控类指标
分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8. 市场竞争指标
主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
关于电商平台应该分析哪些数据，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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