网站数据分析指标体系
网站数据分析指标一览表
网站数据分析指标体系一览表转《商业数据分析》【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
本文整理自网友分享的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。
一、总论1. 概念网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
网站访问分析（有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。
2. 意义• 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据• 了解网站关注行业用户量的潜在规模• 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标• 分析网站与竞争对手之间的用户重合度• 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度3. 分析报告网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。
当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。
应该包括以下几方面的内容：•网站访问量信息统计的基本分析•网站访问量趋势分析• 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析• 用户访问行为分析• 网站流量与网络营销策略关联分析• 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断• 对网络营销策略的相关建议二、关键绩效指标（KPI）1.常用指标红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。
1.1. 网站流量KPI网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括：访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。
电子商务网站评价指标体系
电子商务网站评价指标体系电子商务网站评价指标体系是衡量一个电子商务网站综合实力和用户体验的重要工具，它能够帮助企业从市场竞争的角度评估自身网站的优劣势。
下面以电子商务网站的用户体验、销售能力、信息安全、运营成本和服务质量等五个方面，细分具体的指标。
一、用户体验1.界面设计：是否具有良好的视觉效果和页面布局，用户是否容易找到需要的信息和功能。
2.用户导航：是否有清晰易懂的导航栏和链接，用户是否容易导航到不同的页面。
3.响应速度：网站是否加载迅速，是否存在卡顿或加载失败的情况。
4.移动端适配：网站是否能够适应不同尺寸的移动设备，是否具有友好的移动端界面。
5.功能：引擎是否能够精确地提供所需的信息，是否具有智能化的提示和推荐功能。
6.交互体验：网站是否具有强大的用户互动功能，如评论、点赞等，以及个性化推荐和定制化服务等。
二、销售能力1.产品展示：产品图片和描述是否真实、清晰，并且能够满足用户的购买需求。
2.促销活动：网站是否具有吸引用户的促销活动，如特价商品、限时折扣、满减等。
3.购物车和结算：购物车功能是否完善，结算流程是否简洁方便，支付方式是否多样化。
4.物流配送：物流配送是否及时准确，是否提供物流查询和售后服务。
5.售后服务：用户售后需求是否能够及时响应并解决，是否具有完善的退货、换货和维修服务。
三、信息安全1.网站可靠性：网站是否具有稳定的运行和良好的承载能力，是否经常出现宕机、崩溃等故障情况。
2.隐私保护：网站是否能够保护用户的个人信息安全，并遵守相关的隐私政策和法律法规。
3.支付安全：网站是否采用安全的支付方式和加密技术，以保障用户的支付过程和信息安全。
4.数据备份：网站是否有定期备份用户数据的机制，以防止数据丢失或遭受攻击。
四、运营成本1.网站更新：网站是否有定期的内容更新和产品上架，以保持用户的兴趣和活跃度。
2.推广活动：网站是否具有有效的推广活动，如SEO优化、社交媒体推广等，能否吸引更多的潜在客户。
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系电子商务数据分析指标体系是用于评估和衡量电子商务业务运营状况、市场表现和用户行为的一套指标体系。
以下是一些常见的电子商务数据分析指标：1. 销售额（Sales Revenue）：衡量电子商务平台的销售业绩，反映平台的盈利能力。
2. 订单数量（Order Quantity）：统计一段时间内的订单数量，反映平台的交易活跃度。
3. 客单价（Average Order Value）：平均每个订单的销售金额，反映用户购买力和消费习惯。
4. 转化率（Conversion Rate）：用户从浏览网页到最终完成购买的比例，反映平台的用户购买转化效果。
5. 跳失率（Bounce Rate）：用户在进入网页后没有进行任何操作就离开的比例，反映网页的吸引力和用户体验。
6. 用户留存率（User Retention Rate）：统计一段时间内继续使用平台的用户比例，反映平台的用户忠诚度和用户粘性。
7. 客户满意度（Customer Satisfaction）：通过用户调查或评价指标，反映用户对平台产品和服务的满意程度。
8. 营销投资回报率（Return on Marketing Investment）：衡量营销活动对销售额的影响，反映营销活动的效果和投资回报率。
9. 社交媒体参与度（Social Media Engagement）：统计社交媒体上用户的互动行为，如分享、评论和点赞等，反映平台在社交媒体上的影响力和用户参与度。
10. 网络流量（Website Traffic）：统计网站访问量和访问来源，反映平台的曝光度和市场影响力。
以上指标只是电子商务数据分析指标体系中的一部分，具体的指标选择和权重设置应根据具体业务情况和分析目的进行调整和优化。
电子商务网站数据分析指标
电子商务网站数据分析指标电子商务网站数据分析是指通过收集、整理和分析电子商务网站的各类数据，以获取有关网站运作情况、用户行为以及市场趋势等方面的信息。
数据分析可以帮助电商企业了解其网站的优势和劣势，并根据数据指标进行相应的优化和改进。
以下是电子商务网站数据分析中常用的指标。
1.流量指标-独立访客数：网站独立用户的数量，反映了网站的知名度和吸引力。
-网站访问量：网站的总访问次数，衡量了用户活跃度和网站的吸引力。
-页面浏览量：网站的页面被访问的次数，反映了用户对网站内容的关注程度。
-页面停留时间：用户在网站上停留的时间，用来衡量用户对网站内容的兴趣程度。
2.转化指标-转化率：用户从网站上完成特定目标的比例，如购买商品、提交表单等。
转化率越高，说明网站吸引了更多的有效用户。
-平均订单价值：每个订单的平均购买金额，用来评估每个用户的购买力。
-购物车转化率：用户将商品添加到购物车后最终完成购买的比例，反映了购物车功能的有效性和用户购买意愿。
3.用户行为指标-页面点击率：用户点击一些页面的次数与该页面的浏览量之比，用来评估页面的可导航性和用户关注程度。
-点击热图：通过记录用户在网站上的点击行为，生成热图来展示页面上用户点击最频繁的区域，帮助发现用户的兴趣点和瓶颈。
-用户留存率：在一定时间范围内回访网站的用户比例，反映了网站的用户忠诚度和用户粘性。
4.销售指标- GMV（Gross Merchandise Volume）：网站上的总交易额，反映了网站的销售规模和市场占有率。
-订单退货率：被用户退货的订单数量与总订单数量之比，用来评估商品质量和用户满意度。
-客单价：每个用户的平均消费金额，用来评估用户的购买力和忠诚度。
5.市场趋势指标-竞争分析：通过分析同行竞争对手的网站数据，获取行业整体趋势和自身在市场中的竞争优势。
-用户地域分布：用户所在地的分布情况，用来评估市场的地域特点和目标用户的分布。
以上是电子商务网站数据分析中常用的指标，通过对这些指标的分析，企业可以更好地了解网站的运作情况和市场趋势，从而制定相应的策略和决策，提升业绩和用户体验。
网站运营数据评估之内容指标
网站运营数据评估之内容指标随着互联网的迅速发展，越来越多的企业和个人开始关注和重视网站的运营和管理。
在网站运营中，通过评估和监测网站的各项数据指标能够帮助我们全面了解网站的运营状况，进而采取针对性的措施来提升网站的效果和用户体验。
而在众多网站运营数据中，内容指标是我们进行评估的重要依据之一。
本文将从内容质量、内容更新和内容分发三个方面对网站运营数据中的内容指标进行分析和评估。
1. 内容质量内容质量是评估网站运营是否成功的核心指标之一。
良好的内容质量能够提升用户体验，增强用户黏性，并且有助于提高网站的转化率。
在评估内容质量时，可以从以下几个方面进行考量：1.1 文字质量：文字应该准确、流畅、通顺，不出现拼写错误和语法错误。
同时，文字应具备一定的吸引力和可读性，通过使用合适的词汇和句子结构来吸引用户的注意力。
1.2 图片和视频质量：图片和视频是网站内容中不可或缺的部分。
评估图像和视频的质量，包括分辨率、清晰度以及是否与内容相关。
1.3 信息价值：内容是否具备一定的信息价值和实用性，能够为用户提供有益的信息和解决问题的方法。
2. 内容更新定期更新网站内容是保持网站活跃和吸引用户的重要手段之一。
通过定期更新内容，可以增加用户访问的频率和时长，提升网站的可信度和权威性。
在评估网站的内容更新情况时，可考虑以下几个指标：2.1 更新频率：评估网站内容的更新频率，即一周或一个月内更新的文章或页面数量。
频繁更新的网站能够给用户提供新鲜感和持续的阅读需求。
2.2 内容时效性：保证所发布的内容具有一定的时效性和热点性，及时关注行业动态和用户需求，提供相关的信息。
2.3 网站维护：评估网站是否定期进行维护和优化，确保网站整体运行正常，减少页面加载时间和错误链接等问题。
3. 内容分发除了内容质量和更新，内容的分发也是保证网站运营成功的重要方面。
通过合理的内容分发渠道，能够将网站的内容传播给更多的目标用户，并引导用户访问网站。
网站运营关键指标分析
网站运营关键指标分析随着互联网的快速发展，网站运营成为了各大企业和机构不可或缺的一部分。
而网站运营关键指标分析则是一项非常重要的技能，能够帮助网站管理员快速地了解网站运营状况，为接下来的决策提供依据。
本文将从以下四个方面分析网站运营关键指标，以期对网站管理员和运营人员有所帮助。
一、流量分析流量是衡量网站运营状况的核心指标之一，也是运营人员最关心的问题。
流量的大小和变化情况状况可以准确反映网站的知名度和用户粘性。
而在流量分析中，有以下几个关键指标：1.访客数量：可以通过统计网站访客数量来了解网站的热度和知名度。
2.访客来源：可以通过统计访客的来源分布情况，比如搜索引擎、社交媒体、广告、直接访问等，来了解不同来源的访客特点，从而有针对性地制定推广策略。
3.页面停留时间：可以通过统计访客在网站中停留的时间，来评估网站的吸引力和用户粘性，从而针对性地制定增加用户留存的策略。
二、转化率分析转化率是体现网站运营效果的重要指标，其大小和变化情况能够反映网站的收益和吸引力。
网站管理员应该通过分析转化率，了解网站的转化率情况，以制定提高转化率的策略。
在转化率分析中，有以下几个关键指标：1.网站转化率：网站转化率指的是用户在进入网站后，完成某一目标的比例，比如购买、注册、提交表单等，可以通过统计用户的行为路径和行为数据，分析转化率，发现其中的瓶颈，并制定提高转化率的策略。
2.广告转化率：广告转化率指的是点击广告后，用户完成某一目标的比例，可以通过收集广告的点击数据和目标完成数据，分析广告的效果和用户行为路径，选定合适的广告策略并提升广告效果。
3.营销转化率：营销转化率指的是，在一定范围内推广规划，客户转移率指定的比例，可以通过搜集广告数据和用户行为数据，了解用户行为路径、偏好和需求，制定优质营销计划。
三、用户行为分析用户行为是网站运营过程中很关键的一环，通过用户行为的数据分析，可以帮助网站管理员更深刻的了解用户的需求和习惯，从而制定更具有针对性的策略。
电子商务网站评价指标体系及评估方法
电子商务网站评价指标体系及评估方法电子商务网站评价指标体系及评估方法 (3)一.商务网站建设评估 (3)1. 商务网站功能评价指标 (3)1）商务模式创新度 (3)2）商务网站功能复盖率 (3)3）网站的功能与商务网站建设目标符合度 (4)4）网站技术性能指标 (4)2. 商务网站内容评价指标 (4)1）电子商务应用深度——网上信息流、资金流、物流集成化的程度： (4)2）商务网站内容信息的质量评价指标 (4)3）商务网站内容信息的数量 (4)3. 商务网站实施评价指标 (4)1）网站实施计划任务完成度 (4)2）网站建设计划管理与进度控制 (4)3）财务管理与预算控制 (4)二.商务网站应用评估的评价指标： (5)1.商务网站运行状况评价指标 (5)1）商务网站访问率 (5)3）商务网站营销推广力度 (5)4）商务网站电子商务采购率与销售率 (5)5）电子商务交易率 (5)2. 电子商务网站绩效评估评价指标 (5)1）电子商务网站社会效益评价 (5)2）电子商务网站经济效益评价 (6)3. 商务网站的服务质量评估评价指标 (6)1）对客户满意度提升作用 (6)2）内部职工满意度 (6)3）对企业服务质量提升作用 (6)电子商务网站评估评价方法 (7)一.单项评价指标的计算方法 (7)1. 商务网站建设评估的评价指标 (7).商务模式创新度 (7).电子商务网站功能复盖率 (7)2. 商务网站内容评价指标 (7).电子商务应用深度 (7).网站信息数量 (7).网站内容检搜索速度 (8)3. 商务网站运行状况评价指标 (8).访问率 (8).信息更新率 (8).电子商务交易率 (8)4. 电子商务网站绩效评估评价指标 (8)1）电子商务网站社会效益评价 (8)2）经济效益评价 (9).成本费用降低率 (9).投入/产出比 (9).初始投资回收期 (9)5. 商务网站的服务质量评估评价指标 (9).对客户满意度提升作用 (9).对企业服务质量提升作用 (9).客户投诉降低率% (10).客户响应时间减低率% (10)二．综合分析评价法 (10)电子商务网站评价指标体系及评估方法电子商务网站评价指标体系，分为三个层次：第一层次是：电子商务网站的总水平，它是通过网站建设、网站应用两个方面的指标为2个一级指标，加权后给出电子商务网站总的评价。
互联网数据分析指标体系
互联网数据分析指标体系用户数据：用户数据有4个重要指标：1 存量：DAU/MAU(日活/月活)；比如张三开个小店，他需要知道大概每天有多少用户来到店里，每个月大概有多少用户来到店里。
这些是判断用户的最基本的指标。
对于线下业务，一般通过店里的人流量就能判断个七八。
有了互联网后，这个数据会更加准确。
2 新增用户：特别是在业务的起步阶段，这个指标尤为重要；这个代表公司的潜力。
比如拼多多，一年比一年亏损多，但股价却越来越高，主要原因就是资本市场看好拼多多用户的增速。
3 健康程度：怎么反应用户的状况是不是健康呢？最好的指标就是留存率。
也就是我们线下常说的回头客。
留存率又分次日留存率，次周留存率，次月留存率等等。
客户能留下来，才能说明他们对你的服务满意，满意才能养成惯性，持续消费。
4 渠道来源：指的是这些人变成用户之前，来自哪里；这样才能知道在哪个渠道做推广会更有效果；比如通过调查发现，很多人都是通过抖音来到的店铺，那么他就可以在抖音上大力推广。
行为数据：行为数据也有4个重要指标：1、次数/频率：PV、UV、访问深度等。
PV，页面浏览量；UV，用户浏览量；访问深度，也就是指用户的访问深度。
当然希望这三个指标都越来越大。
这三个指标越大，交易次数就可能越多。
2、转化率：怎么理解转化率呢？可以把用户分为“只逛不买”的用户，还有“逛了就买”的用户，还有“逛了买买买”的用户。
我们肯定希望第三种用户越多越好，问题就是怎么把第一种用户转化成第三种用户。
比如可以宣传，凡是在二楼购物的用户，都可以免费领取一杯咖啡等等，这样就可以有效的刺激用户的转化3、做了多久：这个指用户停留的时长；举个例子，为什么现在抖音这么牛，就在于用户的黏性太大。
这里的商业逻辑是，用户停留的时间越长，购买的可能性就越大。
4、质量：互联网行业经常用“弹出率”来衡量质量。
这个指标稍微有些抽象，指的就是有多少用户，刚逛没多久，扭头就走。
这就说明了你的小店不符合这些用户的期望。
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系
数据分析指标体系：1、网站运营指标；2、销售指标；3、营销活动指标；4、经营环境指标；
5、客户价值指标；
1、网站运营指标：
流量指标：流量数据指标（PV、UV）、流量质量指标（PV/UV、销售额/UV）、流量转化指标（下单转换率、成交订单转化率（订单有效性）、转换次数）；
商品类目指标：商品类目结构占比、商品类目销售额占比、类目销售SKU集中度、库存周转率、商品类目的断货率；
供应链指标：压单占比（分仓库）、系统/实物报缺率、上架完成率/出库及时率、出库率、次日到达率/未到达占比；
2、销售指标：
网站指标：下单次数、加入购物车次数、在线支付次数、购物车转化率、下单转化率、支付转化率、成交转化率；
订单指标：订单有效率（成交率）、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率；
3、营销活动指标：
市场营销活动指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；
广告投放指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；
商务合作指标
4、经营环境指标：
内部购物指标：
运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、成交转化率、订单数量、订单金额；
功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短购物流程、购物体验；
5、客户价值指标：
客户指标：访客人数、访客获取成本、转化率；
新顾客指标：新增客户数量、注册转化率、新增顾客下单率、客单价；
老顾客指标：老顾客数量、消费频率、最近的一次消费时间、消费金额、重复购买；。
网络推广中的数据分析与效果评估的指标体系设计和改进方法
网络推广中的数据分析与效果评估的指标体系设计和改进方法随着互联网的迅猛发展，网络推广已成为企业宣传和销售的重要途径。
然而，要确保网络推广的效果，就需要一个科学合理的数据分析与效果评估的指标体系。
本文将探讨网络推广中数据分析与效果评估的指标体系设计和改进方法。
首先，我们需要明确网络推广的目标。
不同企业在进行网络推广时可能有不同的目标，例如提高品牌知名度、增加网站流量、提升转化率等。
在制定指标体系时，需要根据具体目标确定相应的指标和指标权重。
其次，应当考虑到网络推广中的关键数据指标。
例如，对于品牌知名度的提升，可以考虑网站访问量、页面浏览量、用户粘性等指标；对于网站流量的增加，可以关注独立访客数、页面热度、来源渠道等指标；而对于转化率的提升，可以关注注册用户数、订单数量、营收增长率等指标。
在选择指标时，需要权衡其重要性和可操作性，并根据具体业务场景进行调整。
接下来，我们需要考虑指标之间的关联性。
网络推广的指标并不是孤立存在的，它们之间存在一定的关联性。
例如，网站访问量和页面浏览量通常有正相关关系；注册用户数和订单数量通常有正相关关系。
在指标体系设计中，需要充分考虑这些关联性，并在分析数据时综合考虑各指标之间的综合效果。
此外，一个好的指标体系应当具备可度量性和可追踪性。
这意味着所选取的指标需要能够被量化，并且能够通过数据进行跟踪和分析。
为了实现这一点，企业可以利用网络推广平台提供的数据分析工具，例如谷歌分析、百度统计等。
这些工具能够帮助企业对推广效果进行实时监测和分析，进而提供数据支持。
对于指标体系的改进方法，我们可以采取以下措施：1. 追踪用户转化路径。
通过分析用户在网站中的浏览路径，我们可以了解到不同推广渠道的转化效果。
这有助于我们优化推广策略，提高转化率。
2. 根据用户画像进行定向推广。
通过对用户的兴趣、年龄、性别等信息进行分析，我们可以实现精准定向投放广告，提高广告的点击率和转化率。
3. 进行A/B测试。
电子商务网站数据分析指标_名词定义与解析
电子商务网站数据分析指标名词定义与解析网站分析采用指标可能有各种各样，根据网站目标和网站客户不同，可以有许多不同指标来衡量。
常用网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指是衡量访问者活动指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润指标。
一、网站分析内容指标转换率Take Rates （Conversions Rates）●计算公式：转换率＝进行了相应动作访问量／总访问量●指标意义：衡量网站内容对访问者吸引程度以及网站宣传效果●指标用法：当你在不同方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同链接名称、订阅方式、广告放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
回访者比率Repeat Visitor Share●计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数●指标意义：衡量网站内容对访问者吸引程度和网站实用性，你网站是否有令人感兴趣内容使访问者再次回到你网站。
●指标用法：基于访问时长设定和产生报告时间段，这个指标可能会有很大不同。
绝大多数网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站内容或产品质量没有加强。
需要注意是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同参数来产生你报告，否则就失去比较意义。
积极访问者比率Heavy User Share●计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页用户／总访问数●指标意义：衡量有多少访问者是对网站内容高度兴趣●指标用法：如果你网站针对正确目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断上升。
如果你网站是内容型，你可以针对不同类别内容来区分不同积极访问者，当然你也可以定义２０页以上才算是积极访问者。
忠实访问者比率Committed Visitor Share●计算公式：访问时间在１９分钟以上用户数／总用户数●指标意义：和上一个指标意义相同，只是使用停留时间取代浏览页数，取决于网站目标，你可以使用两个中一个或结合使用。
数据分析与可视化的关键指标与指标体系
数据分析与可视化的关键指标与指标体系在数据分析与可视化中，指标是评估和监测业务绩效的重要依据。
通过合理的指标体系，可以更好地理解数据并做出有针对性的决策。
本文将重点介绍数据分析与可视化的关键指标与指标体系。
1. 数据分析的关键指标1.1 增长率（Growth Rate）增长率是衡量业务增长速度的重要指标，通常通过计算当前期与前一期的增长幅度来表示。
它可以帮助企业了解市场需求以及产品销售的趋势，从而调整战略和资源分配。
1.2 利润率（Profit Margin）利润率是企业盈利能力的衡量标准，它可以反映出企业的效益水平和盈利能力。
通过计算利润与销售额的比例，可以帮助企业掌握盈利情况并进行相应的调整。
1.3 客户满意度（Customer Satisfaction）客户满意度是衡量企业产品或服务质量的指标，它可以通过调查问卷、用户反馈等方式进行评估。
通过监测客户满意度，企业可以了解客户需求，改善产品质量，提升用户体验。
2. 数据可视化的关键指标2.1 用户活跃度（User Engagement）用户活跃度是衡量用户对产品或服务的参与程度和频率的指标。
通过分析用户的访问时长、点击次数、页面跳转等数据，可以了解用户对产品的喜好和行为，有助于优化产品设计和用户体验。
2.2 转化率（Conversion Rate）转化率是衡量用户完成预期行为的比例，如购买商品、注册会员等。
通过监测转化率，可以评估产品营销策略的有效性，找出并改进转化率较低的环节，并提高用户的购买意愿。
2.3 可视化效果（Visual Effect）可视化效果是数据图表直观呈现和信息传递效果的评估标准。
在数据可视化中，图表的清晰度、颜色搭配、信息密度等方面都会影响用户对数据的理解和使用。
因此，优化可视化效果是提升用户体验的关键。
3. 指标体系的搭建与应用3.1 确定业务目标（Business Objectives）指标体系的搭建首先需要明确业务目标，包括增长、盈利、用户满意度等方面。
深入浅出网站分析2——Google Analytics报告结构与指标体系
深入浅出网站分析2——Google Analytics报告结构与指标体系正确的使用Google Analytics报告是开始网站分析的第一步。
这将令你事半功倍。
我们经常会在面对大量的数据时迷失，不知道从哪里开始，甚至产生挫败感。
在Google Analytics中为我们提供了4大类，近百个标准报告。
再加上通过细分和自定义衍生出的报告，这个数字会变的更大。
我们该如何来面对这些报告和里面的数据呢？这些报告和数据究竟想说明什么？哪些数据是需要我关注的？如何快速学习并理解这些庞大的报告和数据成了关键。
下面我们将介绍Google Analytics用户界面设置，并通过正确的使用方法让数据变得更加容易理解。
而你则可以很轻松找到数据之间的关系以及背后的含义。
首先我们来介绍如何通过正确的使用报告来获得洞察。
1 如何快速的理解报告Google Analytics中虽然包含了很多的报告和数据，但却包含了一个显著的规律，所有的报告都是由指标和维度组成的，无一例外。
因此只要我们理解了指标和维度就能快速理解Google Analytics中的所有报告和他们背后的含义。
下面我们先来看下什么是指标，什么是维度。
1.1指标和维度指标指标是可以度量的。
维度维度描述属性让我们来看几个报告验证一下。
大家看看这些报告有什么相似点，又是由哪些指标和维度组成的。
这个报告显示了基于浏览器的数据，“浏览器”是维度。
在这个报告中，“操作系统”是维度。
1.2报告结构及分类在了解了指标和维度后，来看下Google Analytics报告的分类。
Google Analytics 中将所有的报告分为四大类。
分别额是受众群体报告，流量报告，内容报告和转化报告。
为什么要这么分类呢？因为这四大类报告构成了我们最基本的网站运营模型。
人，渠道，内容和目标。
一个网站要有目标用户，其次需要通过各种途径吸引这些人来网站访问。
同时要提供有质量的内容并引导他们完成目的。
当然，这也是我们做网站分析时一个最基本的模型。
网站数据分析具体指标
研究中心网站数据分析具体指标1、网站流量指标网站流量指标是衡量网站基础设置是否合理的重要依据，其中最为重要的指标包含IP(独立IP数)、UV(独立访客数)、PV(页面浏览量)、以及PV/UV(访问深度)。
对于网站流量数据，必须利用各项指标统计并且加以对比分析。
通过对流量指标的一一分析，能够合理改善页面质量，提高用户浏览价值。
再进行综合数据分析，诊断其网站流量平衡的利与弊，深入利用SWOT分析法找准其根源所在，规避不利因素，将有利因素扩大化。
2、用户行为指标了解用户行为是我们提高网站转化率的重要途径，因此在数据分析中必须强调深入分析用户行为指标。
掌握用户行为中最为重要2大指标：停留时间和跳出率。
掌握用户行为对于网站流量提升有很大帮助，为此数据分析时一定要做到细化并且精致。
必须掌握用户平均的停留时间、新老用户的停留时间以及页面停留时间，通过对用户停留时间以及页面停留时间长短的对比，能够进行有效的数据对比，掌握利与弊的原因，能够更加有效快捷的完善页面质量度，引导和提高用户下一步行为。
3、业绩评估指标业绩指标是评估个人的最有效方式，是对自我阶段性的评价，在网站运营过程中起着重要的作用，能够激励员工专业化更加进步，更加完善自我。
业绩评估指标需要分为新客户和老客户，统计有效客户数量，消费成本以及转化率。
最后再加以统计进行数据分析，制定合理的奖惩制度，企业的高速发展离不开 赞美 二字。
4、客户价值指标获得客户的消费是我们最终的目标，对于客户的具体分析毕不可少，必须重点详细的把握。
尤其是把握其客户群体、转化率、成本以及盈利正负。
其中无论是新客户，还是老客户都要求做到具体细分，这对于网站出现的问题能够精准定位，并且通过数据对比分析，能够有效制定解决方案。
思维总结：要想具有说服力，那么必须依靠数据，数据说话才是整理，对于网站分析而言，数据的重要性也充分体现，在数据分析时拥有明确的逻辑思维非常重要，其中了解各项指标是明确思路的好方法。
数据分析中的指标体系建立方法
数据分析中的指标体系建立方法随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
在进行数据分析时，一个完善的指标体系是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助我们建立一个有效的指标体系。
首先，建立指标体系的第一步是明确分析目标。
在开始数据分析之前，我们需要明确自己的目标是什么，想要通过数据分析得到什么样的结论。
例如，如果我们想要了解一个电商平台的销售情况，我们可以将销售额、订单量、用户转化率等作为我们的分析目标。
接下来，我们需要确定关键指标。
关键指标是指对于我们的分析目标来说最为重要的指标。
在确定关键指标时，我们可以考虑以下几个方面：指标的可衡量性、指标的相关性、指标的可操作性等。
通过综合考虑这些因素，我们可以确定出一组关键指标来帮助我们实现分析目标。
在确定了关键指标之后，我们需要对这些指标进行数据收集和整理。
数据收集是指通过各种方式收集相关的数据，例如通过调查问卷、数据抓取等方式。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
在进行数据整理时，我们可以使用一些数据处理工具，例如Excel、Python等。
接下来，我们需要对收集到的数据进行分析和计算。
在进行数据分析时，我们可以使用一些常用的统计方法和模型，例如平均值、标准差、回归分析等。
通过对数据的分析和计算，我们可以得到一些有意义的结论和洞察，帮助我们更好地理解数据。
最后，我们需要将得到的结论进行可视化呈现。
可视化是指通过图表、图像等方式将数据的分析结果直观地展示出来。
通过可视化，我们可以更加清晰地看到数据的规律和趋势，从而更好地理解数据。
在进行可视化时，我们可以使用一些数据可视化工具，例如Tableau、Power BI等。
总结起来，建立一个有效的指标体系是进行数据分析的关键步骤之一。
通过明确分析目标、确定关键指标、进行数据收集和整理、进行数据分析和计算以及进行可视化呈现，我们可以更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
网站运营中的关键数据指标
网站运营中的关键数据指标在如今的数字化时代中，网站已经成为许多企业、个人和组织进行宣传、推广和交流的重要平台。
然而，仅仅拥有一个网站并不足以实现目标，而是需要对网站的运营进行精细化的管理和监测，以便发现问题、优化和提升。
在这个过程中，关键数据指标（KPIs）成为了运营者必须要关注的重要指标。
本文将阐述网站运营中的关键数据指标以及其在网站运营中的作用。
一、访问量和来源访问量是指一个网站上有多少人访问了这个网站，而来源则是指这些访问者是从哪里来的。
访问量和来源是判断一个网站是否受欢迎的重要指标之一。
通过访问量和来源，运营者可以了解自己网站的受欢迎程度，还可以分析哪些渠道带来的访问量最多，哪些渠道可以优化，从而制定合适的推广和营销策略。
二、用户行为分析用户行为分析是指对用户在网站上的行为进行分析。
包括页面停留时间、热门页面、转化率等等。
通过用户行为分析，运营者可以了解自己网站中最受欢迎的页面、用户的喜好、用户所在的地理位置等等信息，从而制定更合适的内容和推广策略。
三、SEO数据SEO是搜索引擎优化的缩写，是一种提升网站在搜索引擎中排名的方法。
如果一个网站的SEO做得好，那么这个网站在搜索引擎排名中也会得到更好的排名。
可是，如何能够了解自己网站的SEO表现呢？这就需要关注搜索引擎的数据了。
可以通过搜索引擎的数据了解自己网站的排名情况、搜索关键词的实时数据等，从而更好地进行SEO优化。
四、转化率转化率是指网站中转化的效果。
比如，用户在网站上点了一个按钮、填了一个表格等等一系列动作，这些动作都算是转化率。
通过对转化率进行分析，可以了解网站的用户转化率、不同产品的转化率等等，从而制定更具针对性的内容推广策略以及营销策略。
五、流量费用网站运营也需要投入资金来进行推广。
而其中一个重要的指标就是流量费用，即每个访问者花费的资金。
因此，运营者需要对流量费用进行合理的分析和管理，以便制定更好的预算和策略，使资金的运营效益最大化。
互联网指标体系构建及分析方法
互联网指标体系构建及分析方法互联网发展迅速，为了更好地了解互联网行业的发展状况和企业的经营情况，构建一个全面有效的互联网指标体系是非常重要的。
本文将介绍互联网指标体系的构建方法和分析方法。
一、互联网指标体系构建方法1.确定指标分类：互联网指标可以分为经济指标、技术指标和用户指标。
经济指标主要包括企业财务数据、市场规模和增长状况等；技术指标主要包括技术创新水平、网络安全状况和系统可靠性等；用户指标主要包括用户增长速度、用户活跃度和用户满意度等。
根据不同的需求，可以对这些指标进行二次划分和细分。
2.筛选核心指标：根据互联网企业的实际情况和经营目标，选取与核心业务相关的关键指标。
核心指标一般是对企业经营状况和发展趋势具有重要影响的指标，如收入、利润、市场份额、用户数量等。
3.纳入参考指标：除了核心指标，还可以根据需要选择一些参考指标。
参考指标主要用于辅助核心指标的分析和判断，比如行业数据、竞争对手数据等。
参考指标的选择应具备一定的比较性和可比性，能够为核心指标的分析提供有价值的参考。
4.确定数据源和收集数据：在构建指标体系之前，需要确定指标的数据源和收集数据的方法。
数据源可以是企业内部的数据系统，也可以是外部的行业研究报告、统计数据等。
收集数据的方法主要有问卷调查、统计数据分析、网络爬虫等。
5.制定指标计算公式：为了使指标的计算结果能够直观、客观地反映实际情况，需要制定相应的指标计算公式。
公式的制定应符合指标的定义和计量要求，能够准确地反映指标的变化趋势。
二、互联网指标分析方法1.趋势分析：通过对互联网指标随时间的变化趋势进行分析，可以了解企业的发展趋势和变化情况。
趋势分析可以采用折线图、趋势线等方法，通过对指标的长期变化进行观察和比较，找出规律、发现问题，为企业的决策提供依据。
2.比较分析：通过对企业的指标数据与行业平均水平或竞争对手指标进行比较，找出自身的优势和不足之处。
比较分析可以从市场份额、收入增长速度、用户增长速度等多个角度进行，找出与行业平均值或竞争对手相比的优势和劣势，为企业的战略决策提供参考。
电子商务数据分析指标体系
电商数据分析主要的指标1、网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等；2、流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等；3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等；4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。
1、网站使用率：PV/UV、在线时间、跳失率、深度访问率。
这是最基本的，每项提高都不容易，需要不断改进每个页面中，每一个发现问题的细节。
就拿跳失率来说，高了肯定不是好事，但要知道问题出在哪里。
在做活动或者上硬广的时候，跳失率会很高，意味着人群不精准，或者广告诉求和实际内容差距很大，或者本身页面有问题。
2、流量来源分析：监控各渠道转化率，针对不同的渠道，做有效地营销，UV 代表推广力度，转化率代表效果；转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。
主要是给运营和推广部门做指导方向。
3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。
重点指导运营内部的工作，如促销策略、定价策略、产品推广4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率。
重复购买率提现的是电商的竞争力，绝对是内功。
这包括知名度、口碑、客服、包装、发货等每个细节。
没有好的重复购买率是没有任何前途的，所以很多大卖家投首页焦点广告，上硬广，就是获取用户第一次购买，从而获得长期的重复购买。
否则花钱砸广告，就纯属烧钱行为。
所以，我觉得运营核心工作，一方面就是做外功，提高转化率，获得消费者的第一次购买行为；另外一方面就是做内功，提高重复购买率。
这B2C，真是算不上互联网行业，就是传统零售业换了一个平台，把原来从实体店卖东西，搬到了网上，减少了店面房租，增加了网上装修设计，消费者可以足不出户，享受当“上帝”的感觉！电子商务数据分析指标体系网站运营指标：流量指标：流量数量指标：PV、UV、visits；流量质量指标：Bouncc Ratc、Time on Site/Page、PV/UV；流量转换指标：转化次数、转化率；商品类目指标：商品类目结构占比、商品类目销售额占比、类目销售SKU集中度、库存周转率……；供应链指标：压单占比（分仓库）、系统/实物报缺率、上架完成率/出库及时率、出库率、次日到达率/未送达占比……；经营环境指标：外部竞争指标：市场占有率、市场扩大率、网站排名、访问比重；内部购物指标：运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、订单转化率、订单数量/金额；功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短流程（用户体验）销售指标：网站指标：下单次数、加入购物车次数、在线支付次数、购物车转化率、下单转化率、支付转化率；订单指标：订单有效率、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率；营销活动指标：市场营销活动指标：新增访问人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；广告投放指标（同上）：新增访问人数、总访问次数、转化订单数量、下单转化率、ROI；商务合作指标；客户价值指标：客户指标：访问人数、访客获取成本、转化率；新客户指标：新顾客数量、获取成本、客单价；老客户指标：老顾客数量、消费频率、最近一次消费的时间、消费金额、重复购买率；客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。
网站数据分析指标与作用
【编者注】如果将网站分析比喻成十八般武艺的话，那么这篇文章则是网站分析的童子功，初看文章只是将网站分析系统的指标和作用做了简单的罗列，但这些则是日后进行深入分析的基础，要想武功高，练好童子功是必须的；当然文中介绍的一些内容并不是单凭一个网站数据分析工具能解决得了的，还需要一定的行业积累和第三方数据的支撑。
网站的数据分析系统，是对网站访问信息的记录和归类，以及在此基础上的统计分析，如网站访问量的增长趋势图、用户访问最高的时段、访问最多的网页、停留时间、用户使用的搜索引擎，主要关键词等，这些可以称为网站访问数据的基础分析。
同时还应提供网站被访问的整体数据，包括：单位时间内首页、搜索页面的访问人数、单位时间内各频道页面的访问人数、访问者的来源分析、各大类商品销售数据排行榜等！一、数据统计1、流量统计是基础的数据统计网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等；实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。
1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据2.了解网站关注行业用户量的潜在规模3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。
B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。
C.独立访客，也称独立ＩＰ，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。
同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。
D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间计算公式：人均停留时间＝访问人次停留时间/访问人次。
指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。
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网站数据分析指标体系转《商业数据分析》郑来轶【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
本文整理自网友分享的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。
一、总论1. 概念网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
网站访问分析（有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。
2. 意义• 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据• 了解网站关注行业用户量的潜在规模• 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标• 分析网站与竞争对手之间的用户重合度• 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度3. 分析报告网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。
当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。
应该包括以下几方面的内容：•网站访问量信息统计的基本分析•网站访问量趋势分析• 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析• 用户访问行为分析• 网站流量与网络营销策略关联分析• 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断• 对网络营销策略的相关建议二、关键绩效指标（KPI）1.常用指标红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。
1.1. 网站流量KPI网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括：访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。
用户对同一页面的多次访问，访问量值累计。
衍生出的指标：日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。
最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。
PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。
独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。
相同IP地址只被计算1次。
独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。
一天之内相同cookie的访问只被计算1次。
衍生出的指标：UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。
重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复访客数量。
衍生出的指标：重复访客百分比：重复访客占全部访客的比例。
重复访问数量：是指某个cookie除第一次访问之后，又访问您网站的次数。
人均访问页面数：指对应时间范围内，每个访客访问网站的平均页面数。
1.2. 用户行为KPI用户行为KPI主要反映用户是如何访问网站的、在网站上停留了多长时间、访问了哪些页面等，主要的统计指标包括：访问深度（Depth of Visit）：在一次完整的站点访问过程中，访客所浏览的页面数。
访问页面越多，深度越高，访问深度可以理解为是平均页面访问数的另一种形式，也是衡量网站粘度的指标。
新访客：某个cookie的首次访问计为一个新访客。
最近访客：最新访客统计，最近一段时间内（5分钟内）访问您网站的100个独立访客，按“进入时间”倒序排列。
同时在线人数：15分钟（时间范围可自己定）内在线访问的UV数。
最高小时在线人数：指对应时间范围内，网站在某一小时内最高同时在线的唯一访客数。
注：“天”以24小时（00:00-24:00）为单位。
访问入口：每次访问过程中，访客进入的第一个页面，此页面可以显示网站对外或搜索引擎的一些链接入口。
访问出口：每次访问过程中，访客结束访问，离开前点击的最后一个页面，此页面可以显示网站对外或搜索引擎的一些链接入口。
访问最多的页面：访客访问最多的页面。
进入最多的页面：作为访客访问站点的访问入口中最多的页面。
退出最多的页面：作为访客访问站点的访问出口中最多的页面。
到达最多的目标：通过点击链接到达的最多的目标页面。
首页访问数：首页的游览量。
站点覆盖（点击密度分析）：通过覆盖在Web页面上方的点击，可以直接显示访客在Web页面上点击了哪里。
访客所用搜索引擎：分析网站访客访问网站所使用的搜索引擎。
访客所用关键字：分析网站是通过哪些关键字搜索带来的流量，并分析每个关键字是由哪些搜索引擎带来的。
衍生出的指标：最频繁的关键字：使用最多的关键字的比例。
访客停留时间（访问时长）：访客访问网站的持续时间。
衍生出的指标：访客平均停留时间：所有访客的访问过程，访问持续时间的平均值。
来源分析：分析网站访客的来源类型，来源页面统计。
来源类型分为：搜索引擎：由搜索引擎的链接访问网站。
其他网站：由非搜索引擎的其他网站链接访问网站。
直接输入网址和标签：访客通过在地址栏、收藏夹、书签等方式直接访问网站。
站内跳转：访客在网站内部的页面之间进行跳转，产生的流量。
总数据：网站自开通盘点系统之日起至今的各数据量总和。
访问量变化率：指对应数据项在当前时间段，与上一个时间段相比较，访问量的同比变化率。
例如，上周（7天）的访问量变化率为↓21.1% ，表示上周的访问量比上上周的访问量下降了21.1%。
又如，今日10:00-11:00的访问量变化率为↑1.3% ，表示今日10:00-11:00比昨日10:00-11:00的访问量上升了1.3%。
被访页面：分析网站中各个页面的流量分布，以及其随时间的变化趋势。
当前访客活跃度：是指您网站上当前访客的多少，它在一定程度反应了您网站在当前时间的受欢迎程度。
访问路径：每个访问者从进入您的网站开始访问，一直到最后离开您的网站，整个过程中先后浏览的页面称为访问路径。
访问频度：指您网站上访问者每日访问的频度，用于揭示您网站内容对访问者的吸引程度。
点击次数：是指用户点击页面上链接的次数。
1.3. 用户访问方式KPI用户访问方式KPI主要反映用户访问网站的地域、设备、浏览器名称和版本、操作系统等，主要的统计指标包括：地理位置：网站的访客来源于哪个省、市、自治区或国外。
网络服务提供商：网站的访客所处的网域，是电信用户还是网通用户。
IP段：网站的访客所在的IP段。
浏览器：网站的访客所使用的浏览器类型。
屏幕分辨率：网站的访客所使用的各种屏幕分辨率。
操作系统：网站的访客所使用的操作系统类型。
语言环境：网站的访客使用的哪国语言的操作系统。
插件类型：网站的访客安装的各种插件情况。
Cookie支持：网站的访客所使用的浏览器是否支持cookie。
终端类型：网站的访客所使用什么类型的终端上网。
2. 重要指标关键指标是网站访问统计中最为重要的参考指标，分为如下两类：2.1. 用户和流量增长KPI用户增长百分比：即UV的增长百分比（一般是同上个月或上一周来比较）。
流量增长百分比：即PV的增长百分比（同上）。
从搜索引擎而来的流量百分比：从搜索引擎而来的PV占总PV的比例。
新访客比例：新访客占全部访客的比例。
2.2. 内容效率KPI每次访问的平均页面数：总访问量/访问人次。
平均页面访问数代表了网站的粘度，粘度越高，用户看的页面越多，平均页面访问数也就越高。
每个独立访客的平均访问次数回访率：回访访客占所有访客的比例，用于揭示网站访问者对网站的忠诚度。
新访客同回访客的比例网站访问者在不同逗留时间（0—30秒，30秒—2分钟等）的数量不同访问深度的访客数量跳出率（Page Bounce Rate）：指仅浏览了该页面（一个页面）就离开网站的用户比例。
3. 特殊指标如果网站有全站搜索，才用得到这部分，不过很多统计工具不提供这种统计。
3.1. 内部搜索效率KPI使用搜索的用户百分比每次访问的平均搜索次数得到"0结果"的搜索百分比从搜索结果中得到"0点击"的百分比4. 营销类指标4.1. 营销效率的KPI每个访客的平均成本每个访客的平均收益新访客和回头客的收益比较新客户同旧客户的收益百分比每个购物车的平均商品数量每次转换的订单平均价值和平均成本4.2. 购物车的KPI购物车放弃率：指在购物过程中途放弃的比例。
开始购物率：指添加第一个商品到购物车的访客数量除以总的访客数量。
开始结帐率：指点击了结帐按钮的访客数除以总的访客数。
完成结帐率：总的完成付款购物的用户数目/点击了结帐按钮的用户总数。
4.3. 转换KPI转换率（Conversions Rates）：进行了相应的动作的访问量/总访问量。
新访客的转换率回访客的转换率三、数据的分析方法1、聚类分析（相应的算法分析K-means算法，统计学上的原理等）2、用户细分大部分访问者从哪里来—分析网站流量来源访问者最关注哪些栏目—分析访问者的浏览路径访问者从哪里流失得最多—分析网站流量流失的原因分析访问来源的差异性—分析不同访问渠道对流量的贡献程度四、访问统计分析工具1. 分类1.1. 服务器端软件通过直接读取网站访问Log文件，来做统计分析。
优点：• 可以从任何地方都可以访问；• 速度快，因为通常这些统计分析都是通过Cron任务来定时执行的；• 可靠度高，因为是直接读取Log文件，当然所有访问服务都有记录；• 隐私问题，因为是使用自己的分析工具，当然没有被第三方获得的机会；• 网站访问错误统计，同样是因为基于Log日志的统计，所有的访问记录都有，也包括404错误等各类错误统计；• 搜索引擎的蜘蛛访问统计1.2. 桌面软件这种软件通常都是商业软件，极少免费的，比如Web Trends，Sawmill等。
一般这种软件是安装在用户的桌面电脑上，然后定期下载网站的Log文件，在本地进行分析统计，无需上网都可以使用。
1.2. 在线统计服务这种服务现在很流行，目前使用最多的就是Google Analytics。
要使用在线统计服务的话，需要在你的网站的所有页面中，都加入一段统计代码。
而统计的过程中，是不会统计到那些404错误的。
2. 统计服务商对比2.1. CNZZ站长统计优点：后台栏目设置分类比较清晰，统计的数据比较详细。
缺点：没有统计访客的停留时间和跳出率；没有深入的分析报告。
2.2. 51啦统计优点：后台界面比较清晰，顶部栏目设置很不错。
缺点：没有统计访客的停留时间和跳出率；没有深入的分析报告。
2.3. 51yes统计优点：客户地理位置统计用地图显示。
缺点：后台功能的归类比较零散，不方便统计，没有深入的分析报告。