無論你是一個大型電商網(wǎng)站的CEO還是一個小型電商網(wǎng)站的老板，我們對于自己的網(wǎng)上商城都有著類似的期望：把訪客轉(zhuǎn)換成客戶，然后把這些客戶變成回頭客，并引導他們?nèi)バ麄髂愕钠放茝亩鴰砀嗟目蛻簟Ｍㄟ^收集訪客與網(wǎng)站之間的接觸點數(shù)據(jù)，深入挖掘網(wǎng)站訪客的在線行為和購買習慣數(shù)據(jù)。如何跟蹤和分析用戶的目標轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。以下是分析的內(nèi)容：

      1、分析客戶持續(xù)的互動行為

      我們要學會區(qū)分哪些是增長性的指標，哪些是參與度的指標。比如，客戶有可能在完成第一次購買后再也不會回訪和購買產(chǎn)品，導致這種結(jié)果的原因有很多，比如客戶可能不滿意已購買的產(chǎn)品，或是對于我們的服務(wù)也有意見，但這些客戶不一定會把問題和意見反饋給我們。大量的新客戶數(shù)據(jù)掩蓋了這些一次性客戶缺乏后期互動（二次購買）的問題。

       根據(jù)客戶的購買日期（把購買日期設(shè)置為可分組的維度或?qū)傩裕蛻暨M行分組。把在三月份購買商品客戶作為一個群組，在八月份購買商品的客戶作為另一個群組，依此類推。我們對不同的群組的客戶進行分析，隨著時間推移，每個客戶群組與網(wǎng)站的互動情況有什么不同。例如，我們可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，在十二月份進行購買的客戶會比在六月份購物的客戶和網(wǎng)站的互動更多，帶來的銷售也更多，我們就可以深入分析其原因并提出優(yōu)化方案。

      2、基于購買次數(shù)分析客戶的互動行為（客戶終身價值）

高水平的網(wǎng)站運營人員或分析師能夠基于客戶的忠誠度（購買頻率）對用戶的行為展開深入分析。在這里我們會應(yīng)用到細分分析，我們可以根據(jù)客戶的購買次數(shù)對他們進行分組。有過3次購買行為的用戶將組成一個群組，而有過7次購買行為的用戶將組成另一個群組，依此類推，分析他們與網(wǎng)站的互動行為。

       3、基于購買花費分析客戶的互動行為

       我們在這里可以把基于他們的訂單價值把客戶人口統(tǒng)計分為三個不同的組：大額訂單客戶，中額訂單客戶和小額訂單客戶，這樣我們就能知道隨著時間的推移哪些客戶可以給我們帶來更多的銷售額。

      充分挖掘出我們最喜歡的消費人群的更多信息：他們來自哪里，他們在網(wǎng)站上會有哪些行為。了解他們來自哪里，我們就可以調(diào)整和優(yōu)化營銷預(yù)算，以吸引更多此類的用戶。而了解這些客戶與網(wǎng)站的交互方式，我們就可以更新和優(yōu)化內(nèi)容以滿足他們的需求。

      4、基于客戶的訪問意圖分析他們的互動行為

      訪問目的的細分是網(wǎng)站分析中非常重要的分析方法。如果我們不知道是誰訪問了網(wǎng)站，他們?yōu)槭裁磿L問我們的網(wǎng)站，那么我們也就不能精確地評估與優(yōu)化我們的在線商城的表現(xiàn)。不同于之前所說的訪問者類型的細分，行為或訪問意圖的細分分析需要使用到一些復雜的工具和技術(shù)。我們可以根據(jù)這些具體的行為，給用戶添加上相應(yīng)的標識，從而可以對用戶進行細分分析和優(yōu)化。