數據化運營是當下的一個熱詞，具體到操作層面，這又體現出了在線零售的一個重要特征：信息可視。透過網站的基礎可視數據，我們能夠全面了解一家電商的基本情況。
在電商運營的各個環節，都需要以數據為基礎。數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基于數據的。當我們有了足夠的數據之后，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。
理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數據，那么我們所有的決策都可以理所當然地基于數據。當我們養成以數據為導向的習慣之后，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作。那么在電子商務網站的運營實操中，到底哪些數據是我們必須認真閱讀仔細挖掘的，基于數據的電子商務運營到底是什么樣的？
不得不看的數據點
在電商運營的各個環節中有很多數據，我們先來看看比較重要的數據點。
訪客數：訪客的數量，或者說流量，是電子商務網站的基礎。沒有流量，所有的一切工作就沒有了基礎。
轉化率：流量的轉化率是各家電子商務企業十分重視的一個指標，它同樣也是衡量店鋪及網站引入流量是否優質的一個重要標準。在相同流量的情況下，只需要提升轉化率，就可以提升整體收入。
客單價：銷量好的商品應該是客戶喜歡的商品，但我們不能因為某些商品的小銷量而忽略其潛力。
除了以上的數據點外，電子商務網站上的日常運營數據還包括網站相關數據、商品相關數據、訂單相關數據、客戶相關數據和品牌相關數據等等。
不得不做的數據分析
電子商務運營的各個環節都需要以數據為依據，而對于數據我們也需要進行處理。當然，不需要等到所有的數據都準備好了再來做數據分析，可以根據手中有限的數據開始，等有了更多的數據之后，再啟用新的方式和算法對新的數據做分析。
1.流量分析
分析流量來源最主要的原因是讓我們能夠更好地了解自己的潛在客戶。要做好用戶體驗，我們首先就需要了解潛在客戶的人群屬性、時空屬性和興趣屬性，相當于對他們做了背景調查。只有詳細了解了訪客，我們才能有的放矢。
分析流量的來源特點：流量的來源包括搜索引擎、關鍵詞購買、外部鏈接和直接訪問等。不同的流量都有各自的特點，而因為這些特點，各自的作用也是不盡相同的。
分析訪客的時空屬性：如果訪客時空屬性可以和我們網站的商品屬性相匹配，那么流量變現的效果會有提升。
分析訪客的人群屬性：關于訪客的信息（包括訪客的年齡、性別、學歷、收入信息等）可以從大量的網頁瀏覽記錄和網絡行為中識別出來。關于訪客的信息越多，訪客網頁瀏覽記錄越多，我們對這些人群屬性的判斷就越精準。如果我們能夠準確把握流量來源的人群屬性，就可以使得商品的推送更加精準。
分析客戶的興趣屬性：通過流量來源的特性分析我們可以對客戶的興趣點有一定分析，從客戶的興趣點出發，我們能更好的推送產品信息。
不過我們要注意對于流量的分析，關于訪客的人群屬性和興趣屬性的判斷對于每個人不是100%準確的。
2.網站分析
如果你的網站相對比較簡單，則可以直接采用谷歌分析等網站分析工具來對網站做流量分析。不過如果網站比較復雜，那么我們需要使用構建系統工具通過日志分析來了解網站訪問的詳細信息。如果能夠結合多個網站上的日志分析，我們可以了解客戶在進入網站前和進入網站后的行為，從而更加深入了解客戶對網站上的商品和內容的興趣。
因為每個客戶的使用習慣是不同的，因而他們對于網站的要求也是不一樣的。在做優化頁面的時候，我們只能考慮到大多數人員的需求。當然，如果我們能夠很清晰地把對頁面有特殊要求的人群區分出來，針對他們做特定的優化也是可以的。
網站內容：頻繁更新的文章、和商品相關的專題、公司的官方博客以及微博的鏈接、網站上各個位置的網絡分享功能，此外，應當提供便捷的客戶溝通工具。
頁面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用來衡量外部流量質量的重要指標。簡單來說，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。
頁面熱度分析：熱力圖以亮點顏色的深淺來顯示訪客熱衷的頁面區域，顏色越亮，越說明訪客喜歡點擊這個位置。運用熱力圖，網站分析者可以清楚地看到頁面上每一個區域的訪客興趣焦點，這種方法非常直觀。
3.提升網站轉化率
轉化率變化所受各種因素的影響非常大。不同廣告帶來的流量轉化率不一樣，不同類目的平均轉化率不一樣，不同品牌的平均轉化率不一樣，不同定位的商家平均轉化率不一樣，甚至同一類目相同定位的商家平均轉化率也是大不一樣的。而對于同一個商家來說，不同階段和不同商品的轉化率也不是一個固定值，會受到商品價位，圖片展示方式等因素影響。
所以首先我們要了解一個客戶在網站上的購買流程，抓住每一個環節的數據。
促使客戶下訂單的四個關鍵因素是：高質量，低價格，全新產品，安全。做好網站的用戶體驗，使得客戶能夠有這樣的感覺，他們下單的可能性會提升，從而使得轉化率有提升。
到電子商務網站的客戶有以下四種類型：購買型，促銷型，瀏覽型，尋求售后服務型。如果我們從客戶的角度分析，能夠成功分辨出客戶屬于哪個類型，對癥下藥，那么轉化率一定會提升
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