电子商务网站流量分析

时间：2021-10-02 08:28:59 | 来源：大数据营销

时间：2021-10-02 08:28:59 来源：大数据营销

网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢?

在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。

帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。 帮助企业改善市场营销决策，如把广告放在适当的Web页面上。 帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。 帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。

人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都被保存在网站日志中。从保存的信息来看，网站虽然拥有了大量的网站访客及其访问内容的信息，但拥有了这些信息却不等于能够充分利用这些信息。

那么如果将这些数据转换到数据仓库中呢?这些带有大量信息的数据借助数据仓库报告系统(一般称作在线分析处理系统)，虽然能给出可直接观察到的和相对简单直接的信息，却也不能告诉网站其信息模式及怎样对其进行处理，而且它一般不能分析复杂信息。所以对于这些相对复杂的信息或是不那么直观的问题，我们就只能通过数据挖掘技术来解决，即通过机器学习算法，找到数据库中的隐含模式，报告结果或按照结果执行。为了让电子商务网站能够充分应用数据挖掘技术，我们需要采集更加全面的数据，采集的数据越全面，分析就能越精准。在实际操作中，有以下几个方面的数据可以被采集：

访客的系统属性特征。比如所采用的操作系统、浏览器、域名和访问速度等。

访问特征。包括停留时间、点击的URL等。 条款特征。包括网络内容信息类型、内容分类和来访URL等。 产品特征。包括所访问的产品编号、产品目录、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。

当访客访问该网站时，以上有关此访客的数据信息便会逐渐被积累起来，那么我们就可以通过这些积累而成的数据信息整理出与这个访客有关的信息以供网站使用。可以整理成型的信息大致可以分为以下几个方面：

访客的购买历史以及广告点击历史。 访客点击的超链接的历史信息。 访客的总链接机会(提供给访客的超级链接)。 访客总的访问时间。 访客所浏览的全部网页。 访客每次会话的产出利润。 访客每个月的访问次数及上一次的访问时间等。 访客对于商标总体正面或负面的评价。

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。

电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。