我們平時在運營電子商務網站，或者進行網絡營銷的時候，常常會拿到一堆的報表和數據，比如訪問量、訂單量、轉化率，投資回報率……大部分公司也能夠簡單的應用這些數據來指導業務的運營：比如用投資回報率去衡量媒體投放的效果，加大在那些效果好的媒體上的投放量——簡單、清楚、直接、有效?？墒?，還有些時候，我們光看到數據，卻很難這么方便地得出結論指導具體的工作。比如某網站最近突然發現轉化率下降，他們很擔心卻不知道轉化率下降的原因到底是什么，更不知道自己該做什么。這是因為很多數據外表上都包著一層“殼”，要掰開硬殼才能深入地理解那些數字，而只有理解了那些數字才可能有的放矢地去安排業務的運營。第一個可以用來掰開網站數據硬殼的方法叫做看分布。
絕大部分時候，我們看到的報表顯示的都是“總數”或者“平均數”，例如“總訪問量：23467”和“平均訂單金額：746元”。顯示這樣的統計數據可以讓我們很方便快捷地獲取信息，但是另一方面這種抽象化綜合化的數據也會丟失掉許多重要的細節。比如說:
上個月平均訂單金額500元/單，這個月也是500元/單，看起來平平安安不需要操心?？墒菍嶋H上有可能上個月5萬單都是400～600元，而這個月5萬單則是2萬單300元，2萬單400元，5千單500元，5千單超過2500元——客戶購買習慣已經發生了巨大變化：一方面客戶訂單在變小(可能是因為產品單價下降，采購數量減少，或者客戶選擇了比較便宜的替代品)，另一方面出現了一些相對較大的訂單(可能是中小企業采購，或者是網站擴充產品線見效了)?！饪雌骄档脑捄苋菀拙秃鲆曔@些潛在的變化，不能及時做出應對。
兩個營銷活動帶來一樣多的流量(100萬流量)，而且流量的網站平均停留時間(假設是40秒)是一樣的，看起來兩邊差不多?？墒莾蛇叺膶嶋H流量情況可能是千差萬別：營銷活動A帶來的50萬流量停留0-10秒，50萬停留77秒；而營銷活動B帶來的流量20萬停留0-10秒，60萬停留10秒，20萬停留160秒。首先這個數據可以幫助我們去判別流量是否異常是否可能有作弊流量。其次它告訴我們說第一個頁面彈出率比較高，第二個比較低，可能是第二個頁面的設計較好。最后它告訴我們說第二個頁面雖然更能吸引人點擊，但是那些人都是很快點擊頁面然后很快就離開了，這一點很值得和營銷活動A進行對比再深入研究。(經濟觀察網任鑫)
解決的方法還蠻簡單的，就是不要只看平均數和總數，而要多看看分區段的數據。
比如很多人停留了不到10秒就走了——彈出率過高，太多人只看了一個頁面就走了。再去看那些彈出率高的流量來源，發現主要是兩個：1.朋友的大網站上的友情鏈接，每天都帶來海量流量，但是往往點開網頁就走——因為我們的網站和朋友網站內容其實不太相關，用戶也并不重合；2.因為網站的名字比較特別，和某電視劇重名，所以很多搜索電視劇的用戶來了網站，一看網站并不是討論電視劇的就走了。然后我們可以根據這兩個分析得出一些結論和行動方法，例如之后問別人要友情鏈接主要要看用戶的重合度，而不是流量。或者說要找出網站上所有可以和該電視劇匹配的產品做個特別的著陸頁，把那部分敲錯門的用戶留下來——拋磚引玉，關鍵是我們要看到“平均數”后面的東西，這樣才能有深入的洞察，也才能夠有合理的行動方案。
除了查看數據分布來分析數據詳情之外，比較常見的方法還有拆因子和拆構成。(見上圖)
網站轉化率下降，我們要找原因。因為轉化率=訂單/流量，所以轉化率下降的原因很可能是“訂單量下降”，也可能是“流量上升”，還可能是兩種情況同時發生。按照這個思路我們可能進一步去查看訂單量和流量數據，發現主要的原因是“流量上升”而“訂單量升幅不明顯”，那么下面我們就可以來拆解流量的構成。例如拆成直接訪問流量、廣告訪問流量和搜索引擎訪問流量，再看具體是哪部分的流量發生了變化。這時我們可能看到說是搜索引擎訪問流量上升，那就可以再進一步分析說是付費關鍵詞部分上升，還是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌(或者網站名相關)關鍵詞流量上升，還是其他詞帶來的流量上升——假如最后發現是非品牌類關鍵詞帶來的流量上升，那么就再找原因——市場變化(淡季、旺季之類)，競爭對手行動，還是自身改變。假如剛好在最近把產品頁面改版過，就可以查一下是不是因為改版讓搜索引擎收錄變多、權重變高。
最后，我們還可以通過拆分步驟的方法來分析數據。
還是用例子來說明問題：我們做了兩個營銷活動，帶來一樣多的流量，一樣多的銷售，是不是說明兩個營銷活動效率差不多？
不一定。比方說我們可以把每個營銷活動的流量拆細，去看每一步，會發現不一樣的地方。營銷活動B雖然和活動A帶來了等量的流量，可是這部分流量對產品更感興趣，看完著陸頁之后更多的人去看了產品頁面?？上У氖请m然看產品的人很多，最后轉化率不高，訂單數和營銷活動A一樣。
這里面還可以再深入分析，但是光憑直覺，也可以簡單得出一些猜測來，例如可能是兩個營銷活動的顧客習慣不太一樣，可能是營銷活動B的著陸頁設計更好，也可能是營銷活動B的顧客更符合我們的目標客戶描述、更懂產品——但是我們的價格沒有優勢，還可能是因為營銷B帶來的用戶去訪問的產品品類缺貨嚴重……這些猜想是我們深入進行分析，得出行動方案的起點。至少，它可以幫助我們更快地累計經驗，下次設計營銷活動的時候會更有的放矢，而不是僅僅寫一個簡單報告說這兩個營銷活動效果一樣就結案了。
再舉個例子，比如網站轉化率下降，我們可以拆成這樣的漏斗：(見左圖)　　這樣拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的轉化率發生了變化。有可能是訪客質量下降，都彈出掉了，也可能是“購物車–
登錄”流失了(如果你把運費放到購物車中計算，很可能就看到這一步流失率飆升)，這樣拆細之后更方便我們分析。

本文名稱：掰開電子商務網站數據的硬殼
本文鏈接：http://m.newbst.com/news/214256.html

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