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网站分析的一般流程是明确分析目标,确定数据指标,建立分析模型,收集处理数据,数据解读及建议。本篇介绍用购物车漏斗模型分析:
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订单转化是电子商务网站的最终目标,购物车流程是影响用户订单转化的重要环节。本篇的分析目标是要找出购物车哪些因素影响订单转化,并提出行动建议。
二、确定数据指标
数据指标依附于网站分析工具,本篇使用Google Analytics。购物车流程涉及到的数据指标包括:访问者Visitor、渠道转化率Funnel Conversion Rate、目标Goal,另外也涉及到其他一些概念,比如必要步骤Required Step、进入路径和退出路径。
1.访问者Visitor:即网站访问的人,Visitor与Visit相对应,关于Visit的定义请见蓝鲸的Google Analytics中的基本度量二 “访问次数”。
2.渠道转化率Funnel Conversion Rate:渠道转化率的定义为完成渠道的访问者与渠道第一步访问者的比例。笔者的购物车一共有三步,渠道转化率=(购物车第三步访问者人数/购物车第一步人数)×100%。
3.目标:希望用户完成的事件或网页目标。笔者的目标页面是订单成功提示页。
4.必要步骤Required Step:必要步骤用在定义渠道过程中,是指完成目标必须经过的步骤。这里的必要步骤即“我的购物车”和“填写订单详细信息”。
5.进入路径和退出路径:用户进入购物车和离开购物车的路径。
PS:必要步骤只会影响渠道可视化的目标完成数据,对Google Analytics其它报告没有影响。换句话说,只有经过必要步骤的用户行为才能被统计在目标完成的数量里面,如果一个顾客没有经过必要步骤而完成了目标,这次转化不会被记录在渠道可视化的转化报告里,但是会记录在网站整体目标转化里面。
三、建立分析模型
Google Analytics已经提供了漏斗模型,我们只需要进行相关设置即可。笔者电子商务网站漏斗模型的主要设置如下:
1.目标类型是URL Destination。
2.匹配类型是Head Match,因为网站是用JSP写的,URL中会带有标识参数,因此适合使用前端匹配。
3.目标网址即订单成功提示页/visit/order/cy_shopping_success.jsp。
4.渠道可视化必要步骤填写/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp和/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp,并勾选Required step。
四、收集处理数据
接下来需要处理收集到的统计数据,比如去除测试订单、恶意订单等。如果是可预见的内部测试订单,可以通过GA的setCustomVar参数过滤,如果是外部不可预见的恶意订单,就需要手动过滤。谷歌分析师Funnel Visualization中可以看到漏斗模型数据图表,但是并不直观。我们将数据导出处理,处理后的数据图表如下:
五、数据解读
图表中主要元素说明:红色部分代表漏斗模型中各部分的成功进入下一步的访问者,灰色部分是流失的访问者,在每步之间的灰色示例显示了退出路径。
解读整体
购物车渠道转化率:123/(203+306)= 24.2%。这个数据到底处于什么层次?根据艾瑞2010年第一季度对京东、当当、新蛋、凡客、红孩子等大型电子商务网站的统计数据,购物车流程的转化率在23.08%-57.33%之间。我们网站24.2%的渠道转化率属于比较低的水平。