Google Analytics是目前应用最广泛的免费网站统计分析工具,接下来的文章介绍利用Google Analytics实现对百度推广数据的收集、处理,并结合其他工具进行数据分析并提出行动建议。本篇介绍如何进行网站转化分析。

前面的文章从访问者自身属性、行为属性和技术属性,访问者网站行为,百度推广设置等维度进行网站转化分析,本文再从网站转化时间分布、购物车转化漏斗、目标转化路径三个方面做进一步探讨。
 

一、网站转化时间分布

(一)一周时间分布

通过一周时间分布分析网站转化在不同工作日的集中趋势,比如周几转化率更高。

数据处理

利用Google Analytics导出的Day数据配合Excel的数据分列、数据透视功能以及SPSS的Z标准化实现数据处理和图形输出。操作步骤:

  1. 数据导出。以CSV For Excel形式导出百度推广Conversion Rate数据至Excel;
  2. 数据分列。利用数据分列功能,分隔符号选择“逗号”;(注:提前在Ecommerce Conversion Rate前插入两空列)
  3. 数据分类汇总。利用数据透视表做分类汇总,字段名称选择Week Day(此为分列后自定义名称)和Ecommerce Conversion Rate,处理后的数据如下:
    行标签求和项:Ecommerce Conversion Rate
    Sunday0.0753
    Monday0.1095
    Tuesday0.132
    Wednesday0.1617
    Thursday0.1396
    Friday0.1278
    Saturday0.0909
  4. 数据Z标准化。数据Z标准化的意义是衡量Week Day转化率相对于网站均值的表现。在SPSS中选择“分析—描述统计—描述功能”,勾选“将标准化得分另存为变量”。
  5. 图形输出。接下来用SPSS或Excel将Z标准化后的数据输出,如图:

 

转化时间一周分布

数据分析

数据显示,网站转化率一周中以周三、周四为波峰呈现明显的波动,周末转化率降至波谷。这说明工作日尤其周三是网站转化活动的最佳时间,适合进行网站推广和用户互动;而周末则适合进行不需要网友参加的网站活动。

(二)一天时间分布

一天内小时转化时间分布分析的目的、数据处理和图形输出同上,这里省略过程直接输出结果:

 

转化时间小时分布

数据显示,网站转化一天内小时转化时间分布不均,转化率较高的时间段为10:00am—5:00pm,1:00am—2:00am是另一个转化高峰。这说明用户更偏爱工作时间购物。

由于网站样本量有限,这里仅进行一周和一天时间转化分布分析。如果要分析的数据样本量大且时间跨度长,建议做全年12个月转化分布分析以及环比、同比分析。
 

二、转化漏斗模型分析

我们在“利用Google Analytics分析百度推广——流量标记和细分”中设置了两个目标——注册和购物车转化。转化漏斗就是基于目标渠道设置形成的。注:购物车转化指转化路径中包含设置的所有渠道,这意味着如果用户完成转化但没有经过设置的所有渠道,那么这次转化不会被记为购物车转化数据,但会被其他转化数据标记,因此购物车漏斗转化分析实质上是抽样调查分析的一种。

Google Analytics渠道可视化报告显示了访问者是如何进入和跳出渠道的,报告分为三个部分:

购物车转化漏斗模型分析

左侧是访问者进入渠道的来源数据,中间是到达指定渠道的访问数量和百分比,其中绿色代表成功进入下个渠道的访问数据,红色代表当前渠道的跳出数据,右侧是从当前渠道跳出的数量和去向。

左侧进入数据分析可以了解每个渠道的进入路径是否唯一以及具体来源;中间数据显示了访问者在每个渠道的成功执行下一步和流失情况,结合右侧跳出数据分析访问者的跳出原因,从而找出渠道放弃的薄弱环节。关于渠道可视化报告的分析和执行建议,请见“购物车漏斗模型分析”。
 

三、目标转化路径分析

(一)目标转化路径分步分析

通过目标转化路径分步分析可以找到访问者在转化路径每个环节的集中关注点。

数据处理

由于网站目标网址中的动态参数根据订单生成,因此每次每条转化目标路径都只有一个记录。我们要将转化路径中的每一步分别做频率统计,操作步骤:首先用SPSS将数据做频率描述,点击“分析—描述统计—频率”;接着按频率数据排序。

数据分析

网站设计的购物车转化路径:1.我的购物车(/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp)→2.填写核对订单信息(/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp)→3.成功提交订单(/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp)。

Step_3分析

Step_3是离成功提交订单最近的前一步。数据显示,有84.29%的用户从填写核对订单信息进入该步骤,部分用户从优惠券系统、限时抢购、EMS帮助信息、订单商品、我的订单中心等页面进入。前三条路径都是网站设计的用户在某些情况下(如使用优惠券、限时抢购)目标转化路径。后面的路径说明用户对EMS快递、流程帮助、在线支付、联系客服(厂家)等信息非常关注。

step_3频率百分比
/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp11884.29
/visit/home/quan.jsp?productFlag=sj&ticketFlag=64.29
/visit/order/cy_sendInfo_xl.jsp?fromPage=home42.86
/visit/home/h_ems.jsp32.14
/visit/display/x_new.jsp?OID=1444392121.43
/visit/enroll/myshop.jsp21.43
/index.jsp?pagetype=110.71
/visit/enroll/cy_logon_regist.jsp?fromPage=sendInfo10.71
/visit/home/h_liucheng_new.jsp10.71
/visit/home/h_lxcj.jsp10.71
/visit/home/h_onyinline.jsp10.71

可能有的朋友会有疑问,上面的数据是否意味着这些页面都有直接进入购物车成功提交订单的入口?答案:不!这与Google Analytics的跟踪机制有关,GA对进入的定义为在该页面之前,与该页面打开时间戳最近的页面。这意味着即使没有点击链接,如果该页面时间戳离目标网址最近,也会成为其上一步。

举例来说,用户在购物车各个步骤都有可能进入网站其他页面浏览之后再返回该流程完成购物,这条目标转化路径为:1.我们购物车→2.填写核对订单信息→X页面→3.成功提交订单,X页面浏览可以在任何一步发生,可以是任何一个页面。通常,X页面容易导致用户形成Shopping Cart Abandonment 。

Step_2分析

Step_2是离成功提交订单最近前二步。数据显示绝大多数用户都是按照设计的步骤操作。

step_2频率百分比
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp5438.57
/visit/enroll/cy_logon_regist.jsp?fromPage=sendInfo2115.00
/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp128.57
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=14443921&fromPage=64.29
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=14442204&fromPage=53.57
/index.jsp32.14
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=14443852&fromPage=32.14
/visit/enroll/myshop.jsp21.43
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=23185952&fromPage=21.43
/visit/home/h_lc.jsp10.71
/visit/home/h_liucheng_new.jsp10.71
/visit/home/h_onbank.jsp10.71
/visit/home/quan.jsp?productFlag=&ticketFlag=10.71
/visit/home/quan.jsp?productFlag=sj&ticketFlag=10.71

数据反映的以下信息需要引起关注:

  • 首页进入的数据不足。在“利用Google Analytics分析百度推广——页面详情分析”中曾提到首页“购物车商品”和“去结算”点击率低,这两个功能分别对应了购物车的前两个步骤。在Step_2中index.jsp进入的数据仅占2.14%,也印证了这一点。
  • 支付和购物流程关注度高。同Step_3数据类似,这里的数据也显示了用户比较关注支付和购物流程问题。
  • 新用户购买数量少。第二条路径信息显示了用户从填写核对订单信息进入网站形成注册,比例仅为15%,绝大部分是老用户购买。

Step_1分析

Step_1是离成功提交订单最近前三步。

step_1频率百分比
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp2618.57
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=144422316.43
/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp75.00
/visit/display/x_new.jsp?OID=1444220464.29
/visit/display/x_new.jsp?OID=1444392164.29
/index.jsp42.86
/visit/enroll/cy_logon_new.jsp?fromPage=shoppingcar42.86
/visit/order/cy_shoppingCart_new1.jsp?prodOid=1444242.86
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=1444342.86
/visit/display/x_new.jsp?OID=1444385232.14
/visit/enroll/myshop.jsp32.14
/visit/display/x_new.jsp?OID=2318595221.43
/visit/order/cy_shoppingCart_new1.jsp?prodOid=1956221.43
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=2303421.43
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp?prodOid=2446821.43

Step_1数据相对分散,路径来源包括我的购物车、商品信息页面、购物车内部流程、商品搜索页、会员中心等。其中来源最多的商品是诺基亚5233手机、100元充值卡、三星S5660手机、诺基亚5250手机等。

 

(二)完整目标转化路径分析

上面的分析针对购物车每个步骤做分类汇总分析,接下来我们分析用户的完整目标转化路径,目的是找出用户实际转化路径和设计路径之间的差异性。

数据处理

此次数据处理以GA导出的原始数据为基础,首先去掉URL的参数信息,接着将处理好的数据合并成一个单元格并作分类汇总和排序。数据如下:

完整目标转化路径转化
总计140
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总34
/visit/display/x_new.jsp→/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总33
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/enroll/cy_logon_regist.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总19
/visit/order/cy_shoppingCart_new1.jsp→/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总10
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp→/visit/home/quan.jsp 汇总4
/visit/enroll/cy_logon_new.jsp→/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总4
/index.jsp→/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp 汇总3
/visit/order/cy_shoppingCart_new2.jsp→/visit/order/cy_sendInfo_new.jsp→/visit/enroll/myshop.jsp 汇总2

完整购物车目标转化路径一共有140条,以上是比较有代表性的转化路径。(注:此处省略了目标网址)

符合预期的转化路径

第二、三、五、六、七条路径符合设计预期,分别是产品信息页→我的购物车→填写核对订单信息→成功提交订单、我的购物车→注册→填写核对订单信息→成功提交订单、我的购物车→填写核对订单信息→优惠券系统→成功提交订单、注册→我的购物车→填写核对订单信息→成功提交订单、首页→我的购物车→填写核对订单信息→成功提交订单。

以下路径反映出网站设计存在问题

  • 第一条路径    我的购物车→我的购物车→填写核对订单信息→成功提交订单。数据显示我的购物车页面在整个购物车完整目标路径中会出现两次,似乎更多用户会在我的购物车和其他页面之间频繁操作,操作的目的是查看、核对和确定信息。
  • 第四条路径    商品已成功加入购物车→我的购物车→填写核对订单信息→成功提交订单。网站初期时由于品类少,又缺乏关联和推荐商品功能,因此决定取消商品已成功加入购物车的提示功能。但数据显示产品列表页的购买功能仍链接到已成功加入购物车的提示页面。
  • 第八条路径    我的购物车→填写核对订单信息→我的订单中心→成功提交订单。数据显示用户在购物流程中会查看订单中心,订单中心功能包括订单列表、商品评价、退款申请、现金抵用券以及个人资料管理。用户在购物车流程中来到订单中心很可能查看的是购买记录和现金抵用券功能。

 

四、针对网站转化分析的建议

有关购物车漏斗模型分析的建议请见“购物车漏斗模型分析”,另外本文分析过程中提到的问题在前面文章有解决方案的这里也不再赘述。

  • 网站宣传推广如营销活动、站外渠道推广放在周二到周四进行;客户服务等与客户互动性强的工作重点针对上午10点到下午5点开展。
  • 网站产品上架、商品更新或服务器升级时间尽量放在周末,最好是晚上3点钟之后。
  • 将网站所有产品列表页购买功能直接跳转到我的购物车页面。
  • 减少购物车流程页导出链接,降低Shopping Cart Abandonment Rate。
  • 完善我的购物车页面信息,尤其是商品规则、价格、运费和促销信息;同时增加顾客添加购物车已删除和已购买商品功能。
  • 完善填写核对订单信息页面,增加支付方式、物流提示和优惠券提示信息。


除非注明,本博客文章均为 数据研究与商业应用(TonySong) 原创.
转载请注明本文地址: http://www.searchmarketingart.com/baidu-promotion-analysis-conversion-analysis.html