웹사이트 데이터 분석: 트래픽 분석의 4가지 지표

전자상거래 웹사이트의 트래픽 분석과 다른 웹사이트의 주요 차이점은 전환 효율성과 사용자 특성에 있습니다. 전체 트래픽 수는 크게 중요하지 않습니다. 트래픽을 얻는 방법은 여전히 ​​많습니다.

일반적으로 데이터 분석은 트래픽 소스 분석, 트래픽 효율성 분석, 사이트 데이터 흐름 분석, 사용자 특성 분석의 네 부분으로 구성됩니다. ?

전자상거래는 트래픽을 판매하는 사업으로, 저렴한 트래픽 소스는 기업 수익성 확보를 위한 중요한 조건입니다. 트래픽 소스 분석은 주로 사용자가 어떤 웹사이트에서 왔는지, 어떤 웹사이트가 더 많은 주문을 가져오는지, 어떤 웹사이트의 트래픽이 진짜이고 어떤 것이 가짜인지 등을 이해하는 것입니다.

트래픽 소스 분석에는 일반적으로 다음 콘텐츠가 포함됩니다.

● 웹사이트 트래픽 소스 순위: 어떤 웹사이트가 트래픽을 더 많이 기여하고, 어떤 웹사이트가 덜 기여하는지;

● 검색 엔진 키워드 분석 : 키워드 소스 분석을 바탕으로 홈페이지의 상품 유통 및 상품 포트폴리오를 확인합니다. 키워드 검색어가 많은 상품이 웹사이트의 주요 상품이 아니라면 적절하게 조정할 수 있습니다.

● 웹사이트 트래픽 동향 분석: 웹사이트의 트래픽이 균형있고 안정적이며 변동폭이 큰가요? 일반적으로 웹사이트에 트래픽이 갑자기 증가하면 긴급 상황이 아닌 한 구매한 광고 공간이 사기를 당할 가능성이 높습니다.

● 웹사이트 트래픽 확인: 설명할 수 없는 트래픽이 있는지 확인하세요. 소스, 트래픽 소스의 규모가 큰지 여부. 출처를 알 수 없는 트래픽이 많은 경우 구매한 CPC나 기타 리소스가 희석되어 귀하의 광고 링크가 제휴사를 클릭하도록 하청 계약을 맺었을 가능성이 있습니다.

●? 추천 사이트와 직접 방문 비율: 추천 사이트는 외부 광고로 이해될 수 있고, 직접 방문은 사용자가 URL을 직접 입력하는 것을 의미합니다. 일반적으로 직접 방문 횟수가 많을수록 웹사이트의 인기도가 높아집니다.

트래픽 효율성이란 웹사이트에 유입된 트래픽이 실제 트래픽인지 여부를 의미하며, 주요 분석 지표는 다음과 같습니다. ● 도달률: 클릭에서 웹사이트 랜딩 페이지까지의 광고 비율을 의미합니다. . 일반적으로 트래픽 속도는 80 이상이 이상적인 것으로 간주됩니다. 이는 웹 사이트의 속도와도 관련이 있습니다. 종합적으로 분석해 보겠습니다.

●? 두 번째 홉 속도: 트래픽의 효율성을 분석하기 위한 것이기도 합니다. 유효한 트래픽인 경우 일반적으로 합리적인 두 번째 홉이 있습니다. 잘못된 클릭인 경우 일반적으로 두 번째 점프가 없습니다. 그러나 PPLIVE와 같이 매우 사기성이 높은 일부 웹사이트에서는 두 번째 홉을 만들 수 있다는 가능성도 배제할 수 없습니다. Hong Chenghao가 광고할 때 우리 광고는 두 번째 홉이 15초 정도였지만 실제로 PPLIVE는 60초였습니다. 도약! 가장 중요한 것은 단일 전환이 없다는 것입니다. 이미지 서버가 거의 마비될 뻔했습니다.

●? PV/IP 비율: 일반적으로 효과적인 트래픽 웹사이트 콘텐츠가 좋다면 독립 IP는 3개 이상의 PV를 가질 수 있습니다. PV/IP 비율이 3 이상이면 트래픽이 비교적 현실적이고 웹사이트 콘텐츠가 좋다는 의미입니다. 하지만 3보다 낮다고 해서 트래픽이 비현실적이라는 의미는 아니며, 웹사이트 자체의 문제일 수도 있습니다. PV/IP가 너무 높으면 수동 새로고침이 반복되는 등의 문제가 발생할 수 있으니 주의하시기 바랍니다.

●? 주문 전환율: 가장 핵심적인 데이터입니다. 주문 전환율이 없으면 다른 것은 불가능합니다! 일부 Niu B의 B2C는 4개의 가방 운반 속도를 달성할 수 있습니다! 일부는 0.1에 불과합니다. B2C 동료 여러분, 열심히 노력하십시오.

현장 데이터 흐름 분석은 주로 쇼핑 과정이 원활한지, 상품 유통이 합리적인지 분석하는 데 사용됩니다. 주요 분석 지표는 다음과 같습니다.

● 페이지? 트래픽 순위: 주로 상품 상세 페이지 트래픽, 특히 홈페이지에 표시된 상품 상세 페이지를 확인합니다. 최종 매출 비율을 기준으로 적자생존 및 매출구조가 조정됩니다.

●? 시나리오 변환 분석: 홈 페이지 - 목록 페이지 - 상세 페이지 - 장바구니 - 주문 제출 페이지 - 주문 성공 페이지에서 데이터 흐름 분석.

예를 들어 홈페이지 사용자가 10,000명에 도달하고 후속 데이터가 8000-5000-1000-50-5이고 장바구니에서 주문 제출 페이지까지의 차이가 상대적으로 크다면 대략적으로 뭔가가 있음을 알 수 있습니다. 장바구니에 문제가 있어 개선이 필요합니다.

●? 채널 트래픽 순위: 각 채널 트래픽의 순위는 주로 제품 구성 문제를 고려하는 데 사용됩니다.

●? 사이트 검색 분석: 사용자가 관심을 갖는 상품과 상품 조정을 위한 가장 직접적인 데이터를 반영합니다.

● 사용자 종료 페이지 분석: 사용자가 가장 많이 떠나는 페이지는 무엇입니까? 홈페이지인가요, 아니면 채널 페이지인가요? 장바구니인가요, 아니면 주문 제출 페이지인가요? 갑작스럽고 많은 비율의 사람들이 웹사이트를 떠나는 것은 종종 이 문제가 존재함을 나타냅니다.

●? 사용자 체류 시간: 사용자 특성 분석에서는 다소 무리가 있는 수치입니다. 또한, 현재 사용자 체류 시간을 모니터링하는 방법은 사용자 도착 시간 - 사용자 출발 시간이지만, 이 데이터는 단지 참고용일 뿐이므로 정확한 판단은 어렵습니다. 웹 사이트의 끈적임. 사용자가 1시간 이상 머무르면 기본적으로 가짜 트래픽이거나 웹페이지를 큰 형식으로 열었다가 닫는 것을 잊어버린 것입니다. 하하.

●? 신규 및 기존 사용자 비율: 기존 사용자 비율이 높을수록 사용자 충성도가 높아집니다. 그러나 우리는 절대적인 규모도 고려해야 하며, 증가하는 기존 사용자 비율을 상쇄하기 위해 점점 더 적은 신규 사용자에 의존할 수는 없습니다.

● 사용자 지리적 분석: 사용자의 지리적 분포는 기본적으로 주문의 지리적 분포와 동일합니다. 이는 기본적으로 인터넷을 사용한 사용자의 분포 비율과 경제 발전 정도를 의미합니다. 이는 지역별 유통 및 서비스 개선에 더욱 도움이 됩니다.

전자상거래 웹사이트의 기본 데이터 분석은 위와 같습니다. 실무 운영자로서 데이터 분석을 기반으로 문제를 찾아 요약한 다음 웹사이트의 구조와 사용자 경험을 최적화하여 웹사이트의 전환율을 향상시켜야 합니다. 요금 및 사용자 충성도.