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电商流量分析实践:如何根据基准,制定和合理分析KPI?
来源:南京网站制作 时间:2018-01-12 08:03:31

 作者通过实例演示,如何根基情景基准设定KPI。

 
作为一个数字营销人员,我深究数据。不做分析的时候,我会向客户或者初级同事解释数据的重要性,或者与客户或资深同事争论数据的重要性。
 
但在我们多次关于跳出率、停留时间、 移动转化率和按钮的颜色(最后一个有我们的设计师的参与)的重要性的争辩之后,我们对于重要性的认同还是没有达成一致过。
 
我们的行业正在数据中畅游(感谢Google Analytics),但有时我们会淹没其中。
 
没有语境的数据毫无意义。即使数据是在最精明的营销人员手中,没有语境的数据依然是无用的,无法评估其对于竞争对手或者整个行业的表现。
 
这就是为什么我们需要基准的原因。通过基准,营销人员可以将数据进行语境化处理,找出表现不佳的元素并增强那些表现优异的元素。他们可以专注于那些重要的KPI,并识别到他们是否可以实现。
 
基准也给那些不熟悉数据的人提供了语境背景。数字营销人员面临的一个难题就是向上传达他们的业绩。现在公司董事会里很少有“数字人物”,但很多高管都清楚地知道自己的业绩数字。
 
当我们需要向上级进行沟通时,行业基准数据为我们提供了视角和框架。它能确保我们在应得的情况下得到支持,并在需要的时候获得额外的预算。
 
Google Analytics 基准报告
 
你可能会说Google已经解决了这些问题。
 
由于这些原因,Google Analytics基准报告的升级和推出受到了极大的关注。凭借其庞大的数据集和精巧的选项,到通过地理和网站大小来切割数据,很快它似乎就成了我们梦想的基准。虽然我们认识到它能够与实时数据进行基准对比(比较特定位置的流量激增或季节性需求),但我们仍然缺乏正在寻找的关键数据洞察力。
 
我们需要那些基于用户行为的、可信赖的KPI数据。我们想要获得平均转化率和平均交易价值以及类似跳出率、 停留时间这类的“软”的参与度指标。
 
更为重要的是,我们想要知道哪些参与度指标与转化率相关,这样我们可以缩小分析的范围,努力地追寻更加健康的底线。
 
这就是为什么我们要研究分析数据并撰写这篇电子商务KPI报告的原因。
 
数据和方法
 
在2013年8月1日至2014年7月30日期间,我们分析了流经30个参与网站所获得的5600万次访问量和大约2.52亿美元(2.14亿欧元)的收入。这些网站都是做零售或者旅游领域的,包括只做线上的、以及既有实体门店也有电子商务网站的。
 
我们以每个网站为基础对数据进行平均,以便流量较高的网站不会影响统计数据。我们研究分析的对象中,零售商参与者比旅游参与者多,所以平均电子商务数据不是旅游和电商之间的中点,而是所有研究参与者的平均数字。收入归因于最后一次点击。
 
结果
 
下面是我们发现的最相关和有趣的一个亮点。对于所有的数据和结果,可以在WolfgangDigital.com下载整个报告。
 
1.平均KPIs:跳出率、停留时间和转化率
 
首先,我们计算了参与度KPIs和商业性KPIs之间的平均值。如果你是一个旅游或零售行业的电子商务网站,你可以使用这些数字来评估你的网站在与众多业内同行进行对比时的表现。
 
那么,记住这里的转化衡量的是销售。如果你的转化率低于研究平均水平,不要直接炒掉你的CMO;先检查你的平均转化价值(ATV)是不是更高。如果他们相互平衡那就没事——如果他们不是这样,是时候开始深入挖掘分析了。1.4%的转化率是否会给你一个惊心动魄的感觉或恐慌?
 
我们经常将转化率分为两个部分:网站-到-购物车 和 购物车-到-结账。行业规范告诉我们,在网站-到-购物车预计会有5%的CR(转化率),购物车-到-结账30%。检查你网站上哪一个转化率是最不正常的,然后专注于优化。这个练习通常会让你更清楚地看到你水桶上哪里有洞。
 
此分析的另一个因素是,只有在线零售商倾向于享受更高的转化率,因为消费者必须通过网站进行交易。如果你拥有一个线下的店铺,线上较低的转化率会伴随着实体店铺转化率的提升,因为你的网站访问者可能会在店里面进行转化。
 
2.按设备细分KPIs:手机审查
 
接下来,我们通过设备来细分数据:台式电脑、平板和手机。

尽管我们发现手机和平板电脑带来的流量合计占到网站流量的近一半(43%),但在收入中却只贡献了四分之一(26%)。
 
单独只看手机,占了26%的流量,但仅占收入的10%。这表明,虽然手机是一个用于浏览和搜索的,并且很受欢迎的设备,但台式电脑却是用户更有可能掏出信用卡的设备。
 
当我们看到通过设备的转化率时,它确实证明了事实。
 
 
3.数据的意义:相关性
 
我们想知道哪些参与度数据对商业数据有影响(如果有的话)。
 
然后我们就知道哪些行为性指标值得尝试去提高以此提高转化率,以及哪些指标我们终于可以标记为微不足道了。
 
我们通过计算相关性来做到这一点。相关性范围从0到1,所以0表示完全不相关,而1表示明确的相关性。负相关表明一个变量增加则另一个减少。
 
停留时间(0.34)和页面浏览(0.35)都与转化率正相关,所以我们的建议是研究如何为你的网站提升这些指标以获得更高的转化率。
 
我们深入了解设备数据,发现手机是唯一与整体转化率正相关的设备,相关性表现为流量(0.29)和收入(0.45)。实际上,手机收入与转化率之间0.45的相关性是我们测量所有因素之间最强的相关性。
 
我们推断,虽然手机端转化率很低,但手机端用户仍然是有购买意向的用户,可能只是转换到其他设备上。我们从中获得的结论是确保你的网站是适配手机的,特别是为了便于搜索和浏览内容。
 
最后,该谈谈跳出率了。我们的Excel 向导已经将数据转换为‘不跳出率’(1减去跳出率),以便于站点和页面浏览指标保持一致。我们聚焦在电子表格上。
 
他发现,实际不跳出率和转化率之间存在负相关(-0.12)。这种相关性表明它对转化率影响不大,所以对于那些因为跳出焦虑而无法入睡的人,我们很高兴让你睡得舒服些。
 
提高转化率可能并不像看起来那么复杂。
 
我们的KPI研究显示,如果你能够增加网站的页面浏览和停留时间,它将提升你的转化率(为优化转化率的内容营销是否适合所有人?)
 
我们也证明了手机的意义。如果你的手机转化率不如台式电脑的转化率,不要气馁;继续保持驱动手机端流量和收入(无论多么小),你将会看到底线的不同。

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Tag: 电商 流量 分析 实践
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