電商分析：網站運營不得不做的用戶分析

網站運營不得不做的用戶分析

當電子商務網站成功地把一個訪客轉化成一個客戶之后，如何提高這個客戶對于網站的忠誠度，繼而增加客戶對于網站的整體貢獻值就變得非常重要了，因為帶來一個新客戶的成本是維護好一個老客戶的3 ～5 倍。只有有效地提高每個客戶的消費，才能快速提升電子商務網站的整體收入。

 

最有價值客戶的特征

 

在我們的客戶庫中，有些客戶是我們必須要保留的，而有些客戶的價值是相對有限的。這里雖然說得有些現實，不過我們必須意識到，為最有價值的客戶提供最優質的服務、提高他們的忠誠度，是我們電子商務企業能夠長足發展的基礎。

 

網站運營不得不做的用戶分析

1.建立CRM（客戶關系管理）：建立CRM的最主要原因是為了幫助我們了解客戶，那么客戶的信息越詳細、越準確越好。建立了CRM之后，客戶管理就會便捷而且系統化和流程化。

 

2.構建客戶綜合價值模型：我們可以通過客戶綜合價值模型來評估并選出我們最想要保留的客戶?？蛻魞r值評估模型的搭建，綜合衡量了客戶五個方面的表現：客戶當前貢獻度、客戶未來貢獻度、客戶信用度、客戶忠誠度、客戶成長潛力。

 

3.用客戶生命周期模型提升收入：通過決策樹算法我們能調整適合我們的客戶生命周期，最后制定針對不同生命周期的營銷策略。通過劃分生命周期，我們能解決基本客戶細分的問題。

 

如何把客戶黏在我們的網站

 

通過數據分析，我們可以提高客戶的黏性。也就是提升客戶的平均停留時間，提升客戶的活躍度，降低流失率。

 

網站運營不得不做的用戶分析

提升客戶平均停留時間：訪客在我們的網站上停留的時間越長，越有可能發現網站上其可以購買的商品和感興趣的內容，從而成為重復消費客戶。 我們可以根據客戶的瀏覽歷史記錄、購買記錄做商品的選擇分析，以及根據客戶的喜好分析來找出推薦商品。

 

客戶活躍度分析：平均訪問次數、平均停留時間、平均訪問深度是客戶活躍的關鍵數據點，當我們能夠成功提升訪問次數、停留時間和訪問深度這三個數據點之后，客戶的活躍度自然就提升了。

 

做客戶流失分析：對于通過數據挖掘提供的潛在流失客戶名單，運營經理或者總監可以設定一個“挽留體系”，盡可能留住我們需要的客戶。

 

客戶需要什么商品

 

留住客戶，我們需要更懂客戶。個性化推薦系統的最大優點在于系統能夠收集客戶特征資料并根據客戶特征，如興趣偏好，為客戶主動做出個性化的推薦。當我們還沒有一個完善的定制化系統之前，我們可以從局部出發。比如，我們可以在運營中回答以下這些問題：

 

如何找出熱門商品：我們找出熱門商品的一個重要目標是為了讓這件商品帶動整個網站的銷售，這可以從每天、每周和每月的銷售記錄中很容易找出來。

 

如何提高客單價：客單價是平均每一個顧客購買商品的金額，也就是平均交易金額。提高客單價能夠有效提升電子商務網站的整體銷售額。這里可用的是數據挖掘中的推薦算法。

 

如何找出潛在的熱銷商品：我們需要對商品進行分類，而這里商品的分類不是指商品類別上的分類，而是指對于商品在銷售上產生價值的深度分類，可以采用數據挖掘中的決策樹分類算法。

 

如何找出匹配的商品：商品推薦是和商品相關的，所以對于每一件商品，系統都會盡量選擇它的關聯商品。當客戶選取了某一個商品后，在網頁的下方會出現根據關聯算法做出的商品推薦。這里用到的是數據挖掘中的關聯算法。

 

不得不談的KPI

 

KPI是關鍵績效指數的英文首字母縮寫，是用來衡量運營質量的專用數據。KPI的制定和執行可以說是電子商務企業管理最重要的步驟。KPI制定不合理，對整體的系統運營沒有幫助，甚至過于強調一個不該屬于關鍵指標的指標，會使得我們在運營中舍本求末。而如果忽略了一個關鍵指標，那么這樣的KPI可能不會有太多的效果。

 

設定KPI的一個要素就是關鍵指標的數據點選擇，KPI不可能關注所有的數據。一般來說，KPI的指標個數應當是三到五個，再多就會喪失“KPI”中的“K”（Key，關鍵的意思）的含義，成為“PI”了。

 

我們從運營指標開始，設立包括用戶行為指標，用戶價值指標和營銷活動指標在內的一系列指標，把大的運營目標分解成階段性和局部性可以實現的目標。從上到下把KPI指標分解成各個可以實現的子指標。

 

網站運營不得不做的用戶分析

對用戶行為指標而言，運營部門可以設定對于每一個子指標的具體數值。例如：到12月31日，平均訪問深度要在1.6以上，平均停留時間要在27.1秒以上，跳出率要在70%以下，平均訪問次數在1.2以上，而轉化率需要在2.8%以上。