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【流量分析全新升級】流量分析在手,引流轉化無憂

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-05-25 09:40:06  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:22

流量分析在手,引流轉化無憂

不管是大商家還是小商家,都在孜孜不倦的追求著流量,流量到底是從哪里來的?來了后又去了哪里?店鋪的流量又是否健康?生意參謀平臺中的流量分析就可以幫助你清清楚楚流量的來源去向,助你引流轉化無憂!

流量分析是什么

流量分析提供了全店流量的概況,流量地圖(包括流量的來源和去向),來訪訪客時段、地域等特征分析,店鋪裝修的趨勢和頁面點擊分布分析??梢詭椭覀兛焖俦P清流量的來龍去脈,識別訪客特征的同時,了解訪客在店鋪頁面上的點擊行為,從而評估店鋪的引流、裝修等健康度,幫助我們更好的進行流量管理和轉化。以下為免費和限時體驗版本,付費用戶版本功能詳見這里!

1、流量概況

流量概況是什么

店鋪整體流量情況的概貌,能夠幫助我們了解店鋪整體的流量規模、質量、結構,并了解流量的變化趨勢。

流量概況在哪里

流量概況怎么用

根據7天的流量數據,了解流量最核心的信息和問題;

從流量總的規模知道店鋪的瀏覽量、訪客數多少及其變化;從跳失率、人均瀏覽量、人均停留時長,了解入店訪客的質量高低;從流量的付費免費結構、新老訪客結構、pc無線終端結構,知曉店鋪流量的整體布局。

還可以通過選擇日期、終端來針對性地查看歷史數據和不同終端的情況。

查看趨勢,了解流量各方面的趨勢走向,同時和同行對比,知曉和同行之間的差距。

2、流量地圖

流量地圖是什么

旨在幫助我們看清店鋪的流量入店來源、入店后在店內的流轉路徑、流量從店鋪出去后的去向。特別說明,流量地圖的分析使用,可以針對PC和無線兩個終端切換。

流量地圖在哪里

1)來源分析的作用

驗證引流策略是否奏效、各渠道引入流量的轉化優劣、發現潛在的高轉化流量渠道,從而指導我們進一步調整引流策略;

通過同行來源的查看,幫助我們發現行業中的高流量渠道、高轉化渠道、未覆蓋的空白渠道,協助我們進一步拓展渠道;

2)來源如何分析

第一步:專注查看自己的流量詳情

關注流量的上升和下跌的渠道,細看具體上升和下跌的主要明細渠道;驗證引流策略是否起效和合適,確定是否調整引流方式;關注各個渠道的轉化率,擴大高轉化渠道的流量引入。

第二步:參考查看同行的流量詳情

關注同行的引流模式,知曉:1. 高流量渠道;2.高轉化渠道;3.我尚未覆蓋的流量渠道(高流量高轉化渠道優先拓展)。

第三步:查看入口頁面分布和跳失

查看店內各類頁面的入口訪客和跳出率:關注高引流的頁面的跳出情況;將低跳出的入口頁面作為引流入口的權重加大;修改或調整高跳出的入口頁面,降低其作為引流入口的權重;如上圖中第3個商品,跳出率87.69%,名列前茅,考慮關注其頁面布局、訪客特征、降低其作為引流入口的比例;再如第1個商品,作為引流入口跳出率為top5的引流商品中最低,可以考慮其承擔更多的流量引入店內的職責。

特別說明,無線端分析思路類似PC端,但是可以根據不同的app針對性地分析查看。

3)店內路徑的作用

看清入店后,不同店鋪頁面之間的流轉關系,驗證是否按照既定路線和比例流轉,發現問題頁面類;

看清店內各類頁面的單頁面流量,明確活動頁面的冷熱度,確定活動力度的調整;特別說明,下文以PC端為例進行講解,無線端思路類似,但是可以根據不同的app進行查看分析。

店內路徑如何分析

第一步:查看店內各類頁面的流量分布

關注寶貝詳情頁的流量占比,因為此部分流量相比入店的所有流量,更接近下單和支付環節;

關注店鋪首頁和店鋪自定義活動頁面的流量分布,及時調整活動力度;

關注店鋪搜索頁的流量,對于店內搜索流量過大的情況,說明現有的店鋪布局對用戶尋找目標商品存在一定的障礙,關注工具箱-選詞助手-店內搜索關鍵詞,知曉用戶的原始需求,適時調整店鋪首頁的商品排布和商品分類導航;

第二步:查看店內各類頁面之間的流量流轉

店內流量的流轉情況反應的是店內流量流轉的通暢度。不同的店內頁面類,需要關注的流轉路徑有所差異。

首頁:關注去向商品詳情頁和去向分類頁的比例結構;關注首頁引導至自定義活動頁面的流量,驗證效果。

寶貝詳情頁:關注去向寶貝詳情頁的流量比例,衡量寶貝之間流量流轉是否通暢;

店鋪自定義頁:關去向寶貝詳情頁的流量比例,衡量活動對商品流量導入的有效性。

第三步:查看各類頁面中的top流量頁面

了解各類頁面中被訪客訪問最多的各個頁面,通過瀏覽量、訪客數、平均停留時長來評估各類頁面的吸引力情況,加強對熱訪頁面的重視,若重點頁面的流量并不符合預期,及時調整流量導入的機制,若重點頁面的停留時長不符合預期,及時調整頁面布局和內容以增加頁面吸引力。

Ø 去向分析的作用

知曉離開店鋪的的主要頁面是哪些,從出口頁面的調優上解決無轉化跳失過高的問題;

通過了解訪客去向,進一步識別訪客離開店鋪的原因,揚長避短。

該功能目前僅對PC端開放,無線端規劃中。

4)去向如何分析

第一步:查看離開訪客數高、瀏覽量占比大的頁面

如商品分類頁中,羽絨服的瀏覽量非常高,但是離開瀏覽量占比略高,需要針對性地進行優化;分類B的離開瀏覽占比較高,可以考慮調整此部分的商品排布,或將此部分分類放置在相對不顯眼的位置。

第二步:查看不同的去向

了解用戶離開后的去向,推斷用戶離開的意圖。以上圖為例,去向分為三類,最多的去向是購物車、買家后臺我的淘寶、收藏夾等,并未前往搜索其他店鋪或離開淘寶,所以用戶對店鋪的不滿意程度相對較輕。第二類的是淘寶內活動或導購類頻道頁面,可以推斷用戶未有明確的去向頁面,而是偏逛的狀態,此時,可以查看離開后的目標頁面對應的離開人數和占比。

3、訪客分析

訪客分析是什么

訪客分析提供基于訪客時段、地域和特征的分布情況,幫助我們了解店鋪訪客的分布及其特征;同時對不同的訪客對象(未成交、成交新買家、成交老買家)通過各種維度刻畫訪客的畫像,幫助我們更好地進行針對性營銷。

訪客分析在哪里

訪客分析怎么用-訪客分布

時段分布

通過選擇日期、終端,查看對應統計周期內,各類終端下,按小時段的訪客和下單買家數,幫助我們更好地掌握店鋪訪客來訪的時間規律,驗證廣告投放、調整引流時段策略。

7天時段分布的解讀,幫助我們直觀地知曉店鋪的訪客高峰時段。

地域分布

通過選擇日期、終端,,查看對應統計周期內,各類終端下,訪客數的地域排行榜和下單買家數的地域排行榜,同時查看各地域的轉化率;驗證或輔助調整廣告定向投放策略。

7天地域分布的解讀,幫助我們直觀地知曉店鋪來訪訪客的核心地域。

身份特征分布

通過選擇日期、終端,查看對應統計周期內,各類終端下,訪客的會員等級、消費層級、性別、店鋪新老訪客分布;驗證或輔助調整廣告定向投放策略。

核心行為分布

通過選擇日期、終端,查看對應統計周期內,各類終端下,訪客的來訪關鍵詞判斷訪客來訪需求,訪客的瀏覽量分布判斷訪客的興趣程度。

訪客分析怎么用-訪客對比

訪客對比針對所有終端的數據進行計算,可以通過選擇時間周期,查看未成交訪客、成交新買家、成交老買家在不同維度上的差異,進行針對性營銷。比如成交老買家以30-39歲用戶為主,新買家正在向25-29蔓延,所以可以考慮對年輕用戶的商品進行開發;北京地區一直是店鋪的成交新買家和老買家的主要用戶地區,但是未成交訪客北京占比比較低,可以考慮對北京地區的訪客引入,同時加強對山東地區的訪客轉化引導。

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