网站数据分析的四项指标

资料来源：网络整理时间：2023/3/22 2:42:31 共计：3587 浏览

　　5、推介网站站点与直接浏览访问的比例：推介网站站点可以理解为外部广告，直接浏览访问就是用户使用者直接输入网址，一般直接访问浏览量越大，说明网站站点的知名度越高。

　　二、用户访问量流量效率分析

　　1、到达率：广告从访问点击到网站站点landingpage的比例，一般达到率能达到80%以上就是比较理想的用户访问量流量，这个也跟网站站点的相应速度有关，要综合分析。

　　2、二跳率：这个也是为了分析用户访问量流量的有效性，如果是有效用户访问量流量的话，一般会有合理的二跳，如果是虚假访问点击的话，一般是没有二跳的，但也不排除有部分作假很厉害的网站站点能退做出二跳。

　　3、PV/IP比：一般有效的用户访问量流量网站站点比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV，如果PV/IP能达到3以上的话，那说明网站站点网站访问流量比较真实，站点信息网站内容也不错，这并不是说低于3，用户访问量流量就不真实，也有可能是网站站点本身的问题。如果PV/IP过高的话，也可能有问题，例如人力重复刷新等，所以要谨慎对待。

　　4、订单转化率：这个是最核心的数值数据，没有订单转化率，那一切都免谈。

　　三、站内数值数据流分析

　　站内数值数据流分析：主要用来分析购物流程是不是是否顺畅和商品产品分布是不是是否合理，主要分析指标如下：

　　1、网站页面用户访问量流量排名排序：主要是查看商品产品详情页的用户访问量流量，特别是首页陈列的商品产品详情页，可以参照最终的销售比例，优胜劣汰，调整销售模版结构。

　　2、场景转化分析：从首页—列表页—购物车—订单提交页—订单成功页，数值数据流分析，例如：首页到达了10000用户使用者，之后的数值数据分别是8000-5000-1000-50-5，那购物车到订单提交页的差距是比较大的，大概就能看出来是购物车除了问题，需要改进。

　　3、频道用户访问量流量排名排序：各个频道用户访问量流量的排名排序，主要用来考虑商品产品组织的问题。

　　4、站内检索搜索分析：这个反映的是用户使用者关心的商品产品有哪些，商品产品调整的最直接数值数据。

　　5、用户使用者离开网站页面分析：用户使用者在哪些网站页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单页。突然大比例的离开网站站点，往往预示这问题的存在。

　　四、用户使用者特征分析

　　1、用户使用者停留时间：这个数值数据仅做参考，一般用户使用者停留时间越长，网站站点粘性越好，如果用户使用者停留时间超过1个小时，那基本就是假用户访问量流量。

　　2、新老用户使用者比例：老用户使用者比例越高，证明用户使用者忠诚度越好，但还要考虑绝对量因素，不能靠新用户使用者越来越少来衬托老用户使用者比例越来越高。

　　3、用户使用者地域分析：用户使用者地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户使用者的分布比例以及经济发达程度等，这个对于提高提升区域配送及服务比较有帮助。

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