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中国福建省福州市仓山区奥体阳光天地G2-1132 邮编：350028电子商务网站分析要关注些什么（下） | 网站分析在中国——从基础到前沿
Sidney Song
网站分析在中国——从基础到前沿
听过我的演讲的同学，一定对我讲过的产品页五原则有印象。
今天这个故事，要用到其中的一些原则。
前天早上，阳光保险的一位网上推广负责人找到我，跟我请教，为什么我们的落地页转化率如此的差（具体多差这里不方便说，只要知道很差就是）。
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目前正在每月进行的活动是WAW（网站分析星期三）。此外，所有的网站分析和互联网广告和营销方面的活动也都会在这里通知。
网站分析产业有什么新鲜事？中国的网站分析发展到什么状况了？这是这个分类要关注的内容。
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【前言】有很多朋友问我电子商务网站分析应该做哪些方面的内容，我一直认为这是一个回答容易，认识不易，而实施更难的问题。我想跟所有做电子商务的朋友探讨，我们应该关注电子商务网站分析的什么领域，以及应该如何去关注。这是下篇，内容包括网站上的影响、说服和转化；访问者与网站的互动参与；以及其他的重要关联因素。上篇请点击：。
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　　上一篇我们讲到了电子商务网站会关注的几个领域：从业务需求开始、实施决定成败以及在线营销效果的评估，现在我们看看几个同样是备受关注（在投票结果中亦有相当人气）的领域。
网站上的影响、说服和转化
　　通过合理的digital marketing方法，我们能获得我们所期待的访问者，不过访问者被网站获取（acquisition）并不等于最终购买了我们的商品，我们还远没有最终胜利。为了让这些访问者最终转化为客户，我们需要对他们施加影响、进行说服。而电子商务的网站分析，需要评估这些影响以及说服的效果，发现未被关注的影响点，并促进它们的效果提升。即我们在上篇中提出的业务需求&&除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买。
1. 预置的影响点和说服点的评估
　　预置的影响点和说服点是那些我们故意设置以促进转化的元素。例如，我的好朋友John Liu在他的登陆页（landing page）上设置的知名专业人士的证言、产品实拍使用图片、商品功能对比表、获奖情况、用户评价（user review）等；其他的预置影响点和说服点还包括促销设置、资质和信用证明、退换货承诺、售后服务承诺、24×7热线电话等。这些预置点达到了我们预想的效果吗？
　　除了直觉和经验的回答，网站分析应该为这个问题提供更准确的答案。
　　一种评估预置点的方法很简单直接，即点击热图（click heat map）或点击密度（click density），例如利用CrazyEgg工具获取的报告可以显示页面中各区域的点击情况（参看）。我们预置的影响点和说服点是否的确被关注，即看是否有较高的点击密度。
　　不过这个方法的问题在于并不是每个预置点都有链接，没有链接的预置点无法被点击，也就没有密度显示。通常我用三种补充方法克服：
　　（1）我觉得最好的方法，但也是最不被重视和注意的方法，即为尽量为所有的预置点都设互动链接并进行介绍（但并不一定要打开新的窗口，可以用展开式）。好处有二，其一是能让网站分析工具记录点击密度，其二是更详细的说明能够进一步帮助预置点增加影响力和说服力并促进转化。
　　（2）另一个经常被我建议的方法是调研（survey）。对于调研其实不需要有偏见，很多情况下，这是一种最容易实现也更的方法。我十分喜欢这个方法。有一个建议，注意在出题的时候出选择题，并且规定最多答题的数量（最好是不超过5个），这样会让答卷者认真思考什么才是真正对他重要的。
　　（3）必须承认，让有所得预置点都带有一个可点击互动的链接是不可能的，因此你可以用clicktale（付费）或者是（免费）查看用户鼠标活动的轨迹，以此间接了解预置点被关注的情况。这个方法实施难度较大，另外在衡量大样本量用户行为上比较费劲，因此最后推荐这个方法，当然仍然值得一试。
　　不过，请注意：当你的时间没有那么多，而且资源（例如获得其他部门的协助）也有限的情况下，click heat map仍然能够给你很多答案。哦对了，如果你有空，可以做整个网站的预置点关注密度，也可以按照产品分类甚至每一个产品来做预置点关注密度图，会得到不同的有意思的结论。
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　　另一种衡量这些预置点效果通常的方法是查看&访问者转化层次&，原理是研究访问者在浏览相关的预置点之后的转化深度。这个方法的具体操作是：选取某一个设置点，通过网站分析工具获取经过该设置点的访问者数量，以及获取这些访问者在访问该设置点之后的转化漏斗（sales funnel）。按照这样的方法研究每一个设置点的访问者转化情况，我们就能比较哪些设置点更具效果，而哪些需要提高。
图：两个预置点的转化影响关系
　　这个方法的优点在于直接，弱点在于忽略了设置点之间的互动影响关系，不过我仍然认为它是一个非常好的方法，原因在于我们可以充分利用它的长处。我的经验是：
　　（1）一定要使用访问者（visitor）的转化，而不要使用访问（visit）的转化，因为电子商务的转化很多时候都需要不确定次数的访问才能实现最终转化。因此一个访问者访问了3次之后就转化，同另一个访问者访问了10次后才转化，本身的转化结果并没有区别，但用visit作为基数来衡量会失真。
　　（2）注意时间跨度的选取宜长不宜短。原因在于电子商务用户从接触到转化有时间周期，选取更长的时间范围有助于更精确的收集转化数据。一般而言，价格较高的商品，转化所需的时间也更长，具体对于你的网站的转化周期和每类商品的转化周期，是一个值得监测的数据，通过这个数据能够帮助你设置合理访问者转化层次研究的合理的时间区间。现在大家可能会明白为什么Avinash有一篇这样的文章了：。
　　（3）研究绝对转化数量。由于有些预置点的访问量很大，例如图中的查看商品图片，因此最终的访问它的访问者总的转化率比较低。但并不意味着它不是一个关键性的预置点，我们需要用最终它带来的绝对转化数量多少来判断重要性，并且和其他预置点作比较。
　　（4）&访问者转化层次&并不一定要选择最终转化作为衡量标准，例如只选择成交作为衡量标准。我建议选择点击收藏按钮、点击购买按钮或添加到购物车等成交前的关键步骤作为衡量标准，以消除购物车体验、支付体验的影响，更纯净地突显预置点的价值。
　　（5）别忘了纵向比较：访问者转化层次的方法容易被大家注意到的是横向比较，即比较不同设置点的转化效果。纵向比较是比较同一预置点在不同的产品类别或者产品之间的效果。这种比较同样能够让我们评估预置点本身的作用，以及发现与之相关的作用力。经常，能够给你带来一些意想不到的发现。
2. 识别潜在的影响点和说服点
　　潜在的影响点和说服点是与预置的影响点和说服点相对应的，即没有被发现却能够对转化施加影响的页面元素。识别潜在点有助于我们提升转化机会。
　　如何做？
　　过去我们通过一些传统的线下方法，例如调研，代表性的用户小组（panel）研究，用户可用性测试（usability test）等方式来评估潜在影响访问者的领域，而网站分析则可以从另一个角度来研究，但请注意它和传统方法之间是不能被互相取代的。
　　识别潜在点的方法仍然要用到热图和访问者转化层次方法。
　　（1）热图。热图用来发现访问者在页面中的&奇特关注点&，即我们没有预先料到但访问者会感兴趣的地方。并不是每个页面都有奇特关注点，但如果被你发现这样的点，会引发很有意义的思考&&用户为什么对它感兴趣，并可能发现一些有趣的结论。
　　（2）查看访问者转化层次。对&奇特关注点&的转化进行研究，如果转化率高，那恭喜你，你发现了一个值得在页面中放大的元素；如果转化率低，不用沮丧，它也许是个&负面转化影响点&，你应该研究它对转化施加了何种影响。另外，查看访问者转化层次也应该涉及部分高转化元素，尽管它们的点击密度可能很低。&低点击密度+高转化率&同样说明了潜在的机会。
　　这个领域我就不多说了，大家自己花点儿业余时间做做实验，肯定能发现一些此前从未关注过的东西&&这是一块有开发价值的处女地。
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3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
　　用户把商品添加到购物车了！恭喜你！离成功只有一步之遥了。不过，行百里者半九十，你需要让用户最终把钱付给你！
　　购物车这一块最值得关注的就是放弃率（Abandonment Rate），已经走进购物车最后放弃了，真的是煮熟的鸭子飞了，绝对令人沮丧，因此我们要尽量减少这个比例。具体操作的角度上看，衡量这个量很容易，改进起来挺不容易，具体内容不再赘述，请大家看我的这个帖子：。
　　而支付的Abonnement Rate也是大家关心的，网站分析在这个支付领域仍然是把它作为一个更细分的转化来研究，而且是单线路转化，所以方法上实际上非常简单，做一个整体的转化漏斗（conversion funnel）和按不同支付方式细分的漏斗即可，主要在于发现转化中的泄漏点（leakage point），并赶紧弥补。
4. 其他关于转化的老生常谈
　　除了前面的三点，网站分析中涉及到转化的内容就有很多老生常谈的内容了，但越是这样的内容，越难以做到极致。我们不妨快速遍历一遍。
　　（1）。嗯&&再熟悉不过了，但很重要。为了降低bounce rate，我们始终（见该文的误区二），现在在国外已经开始把这个领域做到极致（）：根据访问者点击广告的具体内容和创意，自动显示给访问者对应的landing page，即不同的广告有不同的landing page。同样，关键词广告也已经开始这么做&&landing page上的关键文案（copywriter）和广告文案一致，而且技术实现并没有问题。影响bounce rate还有其他的原因，请参见：。
　　（2）网站结构的合理性。请参见：的误区7和误区8。
　　（3）页面元素的合理性。请参见：的误区5和的误区6。
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　　关于网站上的影响、说服和转化，历来都是实践出真知，限于篇幅我无法说太多，所以请大家补充是最好的办法，欢迎朋友们畅所欲言。对了，忠言逆耳利于行，我诚挚欢迎任何意见和指正！
访问者与网站的互动参与
　　很多时候我们把关注的重心放在转化上，但访问者在网站上进行的其他互动行为一样是值得研究的。关注访问者在网站上的其他互动行为至少能够帮助发现他们的潜在兴趣、忠诚度、行为模式等；也能够帮助进行商品的分析。
访问者互动行为研究包括：
　　（1）内部搜索分析；这个太重要了，在发现用户潜在兴趣方面还有比这个更好的吗？内部搜索能帮我们解决一个很重要的问题&&我们还有哪些用户感兴趣的商品没有涵盖进来，也许这些商品时我们新的利润增长点。
　　（2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源；
　　（3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源；
　　（4）访问频次（frequency）和访问间隔时间（recency）；
　　（5）访问路径模式（pattern）；这个非常有用，在研究不同类别用户的访问路径时，可以推断用户习惯并据此优化网站结构或页面。路径研究是目前网站分析很薄弱的一块，需要比较强大的网站分析工具，如。由于访问者的网站浏览方式并不是离散的，而是分为几种浏览模式，如促销型、关键词搜索型、树状分类搜索型、浏览型。对不同浏览模式的细分分析可以把混沌的个体浏览行为归类，并按照类别进行网站优化。
商品研究包括：
　　（1）关注和购买模型；不多说了，请参见：；
　　（2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。我们需要建立模型来区分两种行为，如果一个产品询价行为模式多，而购买行为模式少，那么应该关注这个产品与竞争对手同样产品价格的对比。我们一般用、以及访问深度来综合判断商品访问模式是否偏向于询价，还是偏向于购买。这个研究目前很少进行，因为难度较大，但很有潜力也有意义。
　　（3）内部搜索分析，同上，不说了。
其他重要的关联因素：
　　电子商务的网站分析内容还包括很多内容，下面我会简述其中最重要的哪些，请记住每一个领域都是一门非常专业的科学。
狭义的网站分析领域：
地域细分的销售额、访问者和商品关注情况；
客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等；
广义的网站分析领域：
网站分析测试：A/B测试和多变量测试。这些测试也同样适用于对于digital marketing效果的测试，如EDM也完全可以利用A/B测试；
用户可用性测试&&Usability Test；
用户人群（或人类学，demogra）属性研究；
站内IWOM分析；
站外IWOM分析，请参考这个帖子：；
　　好了，该结尾了。最后我们看看我们在上篇中提出的那些业务需求都解决（或者部分解决）了哪些：
　　1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效；& 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效
　　2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）；&网站分析能够衡量是否目标用户以及哪种渠道获取的用户更有价值，但用户本身的人群属性需要额外的demogra研究。
　　3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉；&网站分析能够了解用户体验的优劣，并可以通过优化建议和测试提升用户体验。结合UE设计，能发挥更大威力。
　　4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买；&网站分析能够发现页面各元素和转化的联系/潜在联系，并可以据此提效。
　　5. 从什么地方能够进一步节约成本；x没有标准化解决方案，但不排除具体情况下能够起到作用。
　　6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。&网站分析能够通过用户搜索和用户行为部分解决。
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　　看来大部分业务需求都可以和网站分析联系起来，并通过网站分析增效，是不是很令人鼓舞？
　　电子商务本身的网站分析需求是很清晰的，而且也有很成熟的方法论，这个领域大有可为。还有部分没有涵盖的内容请朋友们补充，恳请朋友们提出不同的意见，以及任何的建议！谢谢！
　　再次恳请朋友们参与下面的调研，近期会公布结果，谢谢！
[SURVEYS 1]
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& 分析：电商运营团队最需关注的指标是什么？
分析：电商运营团队最需关注的指标是什么？
&&日11:44&&中国电子商务研究中心
　　(中国电子商务研究中心讯)离开产品及产品所处的阶段，谈运营关注的指标，没有太大的意义。
　　一、运营团队最需要关注的指标是什么？
　　1、运营团队最需关注的指标与什么有关？
　　与产品，以及产品所处的阶段有关。
　　比如产品，电商产品的运营与媒体产品的运营与UGC网站关注的指标能是一样么？答案是否定的。
　　同样，对于电商产品而言，早期的用户获取阶段与成熟时的利润获取的阶段关注的指标能是一样的么？答案同样是否定的。
　　所以如何来梳理运营团队的重要指标咧？
　　从公司的产品出发，结合现有的商业模式，明确整个团队的目标确定整个团队的&第一关键指标&！
　　2、商业模式
　　产品的商业模式不同，关注的运营指标必定不同。
　　A、电商
　　电商主要有B2B和B2C，C2C三种模式，B2B的典型代表是阿里巴巴，B2C的典型代表是、，C2C即。电商关注的通常是GMV，成交额。
　　B、广告
　　KK说，目光所及之处，必有金钱追随。互联网最早出现的广告形态是条幅，英文叫banner，早期的门户网站和个人网站主要靠这个创收，后来出现了文字链的形式，直到谷歌、百度搜索引擎推出了竞价模式，这种以关键词搜索点击付费的广告模式成为互联网的主流广告模式，
　　广告靠的就是PV量，展现量越高，营收的空间会越高。
　　C、网游
　　盈利模式从先期的售卖点卡，到史玉柱开启免费玩游戏而靠售卖道具盈利的模式后，网游行业步入了道具盈利模式，而大R的比例恒定的情况下，目标就是不断的提升ARPU值。
　　D、增值
　　增值模式的代表主要有qq会员、qq秀、qq空间、SP、社群会员、360杀毒在线技术服务等。其通常是在免费提供基本服务的基础上，这个关注的就是活跃用户数，活跃用户数越多，会员数越多。(服务优化到上限，会员转化率维持一个范围内波动)
　　3、什么样的产品
　　同样的模式下面，又由于具体产品不同，关注的指标跟方向又不同。Mine That Data公司的凯文&希尔斯特罗姆曾按照电商产品的年度复购度给电商产品做了一个模式的划分。举个例子：电商产品，且处于盈利阶段，查看一下整个产品的年度重复购买率，即去年在产品当中消费的用户，今继续消费的比例。
　　A、&用户获取模式&。年重复购买率低于40%的产品。这种情况下，通过积分等方式的运营增加用户忠诚度，并不能带来良好的收益。比较典型的是，产品耐用性非常强的以及探索型的兴趣类爱好的产品，前者比如电器产品，冰箱洗衣机之类的三五年可能才会换一次，后者比如我们买的跑步机、攀岩装备都在吃灰。大约有70%的电商公司是属于这种情况的，即在成熟稳定期的时候，年重复购买率在40%以下，我们称之为&用户获取模式&，即不断的获取新的用户，然后转化，同时升级套餐，一次性把钱赚够即可！所以第一关键指标就是，付费用户数。
　　B、&忠诚度模式&。年重复购买率达到60%的。运营的核心是经营用户的忠诚度上面，鼓励用户的频繁消费。这种公司就要开启&忠诚度的运营模式&。第一关键指标就是，单位时间内的复买次数即复购频次。
　　C、&混合模式&。年重复购买率介于40%-60%之间的，那么核心的工作就是二者之间的兼顾了，又要不断的获取用户，同时要不断的提升用户的忠诚度计。
　　注，以上的年重复购买率都是优化到最佳时的了。
　　如果再换个维度分析，比如B2C、C2C，这些大家相对较熟的模式，我们就不分析了，感兴趣的自己可以研究一下。
　　4、运营所处的阶段
　　A、创业早期
　　什么指标可以衡量产品的价值假设是成立的？
　　B、黏性阶段
　　产品的留存率如何？
　　C、病毒增长阶段
　　病毒系数如何？
　　D、营收阶段
　　ARPU值
　　E、规模化阶段
　　利润率维持及新的营收增长点
　　核心指标：根据产品的商业模式及所处的阶段得出的核心指标的分析方法。
　　截图来自《精益分析》。
　　二、不同产品的核心指标分析流程
　　1、电商产品
　　运营团队最需要关注的指标是什么？
　　2、SaaS类产品的分析流程
　　3、移动用户产品的核心指标分析流程
　　4、内容网站关注的核心指标
　　5、UGC、社交站关注的核心指标
　　6、双边市场(服务方与提供服务方)关注的指标(来源：《精益数据分析》；文/章鱼怕黑；编选：电子商务研究中心）
&&&&8月21日，中国电子商务研究中心发布《2017年(上)中国电子商务用户体验与投诉监测报告》(PDF下载)。报告揭晓了五份榜单、64家平台上榜。1）平台零售电商：苏宁易购、唯品会、京东、国美在线、卷皮、亚马逊中国、拼多多、返利网、当当网、淘宝网/天猫；2）垂直零售电商：美囤妈妈、途虎养车网、网易严选、华为商城、贝贝网、聚美优品、乐视商城、小米商城、好乐买、天天网；3）跨境进口电商：蜜芽、网易考拉海购、丰趣海淘、海狐海淘、宝贝格子、洋码头、达令、冰帆海淘、西集网、小红书、55海淘、HIGO、比呀比海淘；4）生活服务电商：去哪儿、飞猪、美团、饿了么、携程、摩拜单车、百度糯米、易到用车、大众点评、同程旅游、马蜂窝、途牛旅游、艺龙旅行、阿卡索外教网、百度快行、发现旅行、穷游网、百合网、洗衣邦、滴滴出行；5）互联网金融：分期乐、工行融e购、拍拍贷、来分期、支付宝、易宝支付、来分期、京东金融、趣分期、翼支付、优分期、中行聪明购。
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