第一篇：運營管理-B2C網站運營核心數據分析模型

第一項：日常性數據（基礎）1.流量相關數據： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在線時間 1.4 跳出率 1.5 新用戶比例 2.訂單相關數據： 2.1 總訂單 2.2 有效訂單 2.3 訂單有效率 2.4 總銷售額 2.5 客單價 2.6 毛利潤 2.7 毛利率

3.轉化率相關數據： 3.1 下單轉化率 3.2 付款轉化率。簡要說明：

1.因為我們已經實現基礎的WEB版數據分析系統（有些公司用進銷存軟件），所以常規性的銷售額、利潤、利潤率，都是可以通過系統實現的。

2.因為直接與商城后臺對接，庫存管理都已經做進去了，分析數據時候，后臺的原始數據都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟件效率更好，且可以根據各自的需求靈活開發。3.由于會出現用戶今日下單，明日付款，所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化，靠EXCEL基本是做不來，所以靈活對接系統非常重要，如果沒有，也可以參考這方面的需求去開發。

第二項：每周數據分析（核心）

用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在于，比對上周與上上周數據間的差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

1.網站使用率：IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率。

這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：

1.1 跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注于登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，如果跳出率高于20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。

1.2 回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此數據相對高一些會比較高，太高則說明新用戶開發的太少，太低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。

1.3 訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶／總的訪問數，訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數／總用戶數，這兩項指標代表網站內容吸引力，數據比率越高越好。2.運營數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；

每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對于上上周的數據，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

2.1 比對數據，為什么訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？ 2.2 對比數據，為什么客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？

2.3 對比數據，能否做到：銷售額增長，利潤率提高，訂單數增加？這不是不可能。所有的問題，在運營數據中都能夠找到答案。第三項：用戶分析 1.會員分析：新會員注冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率； 概括性分析會員購物狀態，重點在于本周新增了多少會員，新增會員購物比率是否高于總體水平。如果你的注冊會員購物比率很高，那引導新會員注冊不失為提高銷售額的好方法。

1.1 會員復購率：1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例；

1.2 轉化率是體現的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好，可以叫外功，復購率則體現B2C整體的競爭力，絕對是內功，這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每個細節，好的B2C復購率能做到90%，沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途，所以這也能夠理解為什么很多B2C愿意花大錢去投門戶廣告，為了就是獲取用戶的第一次購買，從而獲得長期的重復購買。但某些B2C購物體驗做的不好，花大錢砸廣告，這純屬燒錢行為。所以我覺得運營的核心工作，一方面是做外功，提高轉化率，獲取消費者第一次購買行為，另外一方面就是做內功，提高復購率，B2C根本也就在重復購買。所以B2C是個綜合學科，做好每門功課真是不容易，不過也就是依靠每個細節，才奠定了B2C發展的基石。中國的B2C是幸運的，因為中國的消費者很寬容，你欺騙我一次，我可能還會原諒你，說實話給消費者選擇的空間也并不是那么多，但隨著新崛起B2C的成長，對服務的關注與投入，我相信未來的B2C會是個服務行業，而不是搬運工。

第四項：流量來源分析

我們用的是Google Analytics，統計的數據比較詳細，流量來源分析我覺得最重要的意義是：

1.監控各渠道轉化率，這是運營的核心工作，針對不同的渠道做有效的營銷，IP代表著力度，轉化率代表著效果；

2.發掘有效媒體，轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好，那么以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，BD或廣告就可以去開發同類的合作渠道，復制成功經驗。

流量分析是為運營和推廣部門指導方向的，除了關注轉化率，還有像瀏覽頁數、在線時間，都是評估渠道價值的指標。

第五項：內容分析

主要的兩項指標：退出率和熱點內容

1.退出率是個好醫生，很適合給B2C檢查身體，哪里的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登錄、注冊、購物車、用戶中心，這些是最基礎的，但也是最關鍵的。一般我會列出TOP20退出率頁面，然后運營部會重點討論為什么，然后依次進行改進，不過我們今年做的很粗曠，做得也不是很好，來年重點完善。2.熱點內容這部分是用來指導運營工作的，消費者最關注什么，什么產品、分類、品牌點擊最高，這些數據在新的運營工作中做重點引導，推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

第六項：商品銷售分析

這部分是內部數據，根據每周、每月的銷售詳情，了解經營狀況，做出未來銷售趨勢的判斷，這部分數據模型還在規劃中，每家的情況都不同，所以這里就不做說明了。本文寫的比較倉促和潦草，年后有空會把每一部分延伸來寫，希望能對大家有些幫助，對B2C的經營時間比較段，經驗并不多，所以請高手不必見笑了。

第二篇：B2C網站的運營數據分析

B2C網站的運營數據分析

第一項：日常性數據（基礎）

流量相關數據：IP、PV、在線時間、跳出率、新用戶比例；

訂單相關數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率；

轉化率相關：下單轉化率、付款轉化率。

簡要說明：因為我們已經實現基礎的WEB版數據分析系統（有些公司用進銷存軟件），所以常規性的銷售額、利潤、利潤率，都是可以通過系統實現的。因為 直接與商城后臺對接，庫存管理都已經做進去了，分析數據時候，后臺的原始數據都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟件效率更好，且可 以根據各自的需求靈活開發。

由于會出現用戶今日下單，明日付款，所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化，靠EXCEL基本是做不來，所以靈活對接系統非常重要，如果沒有，也可以參考這方面的需求去開發。

第二項：每周數據分析（核心）

用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在于，比對上周與上上周數據間的 差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

網站使用率：IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率；

這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：

跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不 精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注于登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，如果跳 出率高于20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。

回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此數據相對高一些會比較高，太高則說明新用戶開發的太少，太低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。

訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶／總的訪問數，訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數／總用戶數，這兩項指標代表網站內容吸引力，數據比率越高越好。

運營數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；

每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對于上上周的數據，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

比對數據，為什么訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？

對比數據，為什么客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？

對比數據，能否做到：銷售額增長，利潤率提高，訂單數增加？這不是不可能。

所有的問題，在運營數據中都能夠找到答案。

第三項：用戶分析

會員分析：新會員注冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率；

概括性分析會員購物狀態，重點在于本周新增了多少會員，新增會員購物比率是否高于總體水平。如果你的注冊會員購物比率很高，那引導新會員注冊不失為提高銷售額的好方法。

會員復購率：1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例；

轉化率是體現的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好，可以叫外功，復購率則體現B2C整體的競爭力，絕對是內功，這包括知名度、口碑、客戶服務、包 裝、發貨單等每個細節，好的B2C復購率能做到90%，沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途，所以這也能夠理解為什么很多B2C愿意花大錢去投門戶廣告，為了就是獲取用戶的第一次購買，從而獲得長期的重復購買。但某些B2C購物體驗做的不好，花大錢砸廣告，這純屬燒錢行為。

所以我覺得運營的核心工作，一方面是做外功，提高轉化率，獲取消費者第一次購買行為，另外一方面就是做內功，提高復購率，B2C根本也就在重復購買。所以B2C是個綜合學科，做好每門功課真是不容易，不過也就是依靠每個細節，才奠定了B2C發展的基石。

中國的B2C是幸運的，因為中國的消費者很寬容，你欺騙我一次，我可能還會原諒你，說實話給消費者選擇的空間也并不是那么多，但隨著新崛起B2C的成長，對服務的關注與投入，我相信未來的B2C會是個服務行業，而不是搬運工。

第四項：流量來源分析

我們用的是Google Analytics，統計的數據比較詳細，流量來源分析我覺得最重要的意義是：

第一，監控各渠道轉化率，這是運營的核心工作，針對不同的渠道做有效的營銷，IP代表著力度，轉化率代表著效果；

第二，發掘有效媒體，轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好，那么以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，BD或廣告就可以去開發同類的合作渠道，復制成功經驗。

流量分析是為運營和推廣部門指導方向的，除了關注轉化率，還有像瀏覽頁數、在線時間，都是評估渠道價值的指標。

第五項：內容分析

主要的兩項指標：退出率和熱點內容

退出率是個好醫生，很適合給B2C檢查身體，哪里的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登錄、注冊、購物車、用戶中心，這些是最基礎的，但也是最 關鍵的。一般我會列出TOP20退出率頁面，然后運營部會重點討論為什么，然后依次進行改進，不過我們今年做的很粗曠，做得也不是很好，來年重點完善。

熱點內容這部分是用來指導運營工作的，消費者最關注什么，什么產品、分類、品牌點擊最高，這些數據在新的運營工作中做重點引導，推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

第六項：商品銷售分析

這部分是內部數據，根據每周、每月的銷售詳情，了解經營狀況，做出未來銷售趨勢的判斷，這部分數據模型還在規劃中，每家的情況都不同，所以這里就不做說明了。（來源：派代）

第三篇：網站運營數據分析體會

悍蒙電商學院網站運營數據分析體會總結

摘要

網站數據分析是通過觀察、調查、實驗、測量等結果，通過數據的顯示行式把網站各方面情況反映出來，使運營者更佳了解網站的運營情況，便于調整網站的運營策略。網站數據分析是圍繞著顧客進行的，公司各部門需要的數據有所不一樣。高層想知道宏觀數據，以便于戰略調整；中層想知道些微觀數據，便于項目控制與短期戰術計劃；市場部門想知道哪些廣告能帶來有價值客戶；編輯部門想要知道哪些文章用戶喜歡；采購部門了解哪些產品用戶經常購買等，有了這些數據更合理的安排工作。第1章 前 言

很多時候，網站的運營都離不開網站的數據分析，有了網站的數據分析，就可以更好的了解了網站運營的進展.一方面在網站的運營過程中發現問題，并且找到問題的根源，最終通過切實可行的辦法解決存在的問題。另一方面基于以往的數據分析，總結發展趨勢，為網絡營銷決策提供支持,特別是在網絡營銷評價方法中，網站的數據分析是統計數據中發現許多有說服力的問題關鍵。網站的數據分析無論是對于某項的具體網站運營的營銷活動還是網站本身整體的運營效果都有參考的價值，也是網絡營銷評價體系中最具有說服力的指標。1.1網站分析的主要作用

網站運營的過程中針對網站分析的作用主要表現在那幾個方面呢？其中幾個比較重要的作用表現在以下幾個方面： 1）及時掌握網站推廣的效果，減少盲目性； 2）分析各種網絡營銷手段的效果，為制定和修正網絡營銷策略提供依據； 3）通過網站訪問數據分析進行網絡營銷診斷，包括對各項網站推廣活動的效果分析、網站優化狀況診斷等；

4）了解用戶訪問網站的行為，為更好地滿足用戶需求提供支持； 1.1.1網站站內分析的一種認識

網站站內的分析是非常重要的，是打敗競爭對手的最好方法，正所謂知己知彼方能百戰百勝，要想打敗競爭對手就要從開始分析自己著手，可是很多人并不能夠很好的分析自己，所謂最大的敵人就是自己說的就是這個道理，分析其他人的網站往往頭頭是道，但是對于自己網站不管怎么分析都是感覺良好，甚至連自己的網站內鏈層級都到了五層以上，還不知道自我改善，還在拼命的進行外鏈建設，原創內容建設，可是搞了很久依然沒有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失敗的邊緣。那么如何才能夠進行站內分析呢?通常我們可以從以下五個方面進行： 1.看看自己網站的名稱

所謂網站名稱就是網站的標題，標題代表著你網站的關鍵詞，是你網站的提綱，所以在搜索引擎那里是有很高的權重的，所以標題里面要盡可能的包含自己網站的關鍵詞，而且還要分級好幾層的關鍵詞，從而做到主關鍵詞和長尾關鍵詞交相呼應；

2.分析自己的網站關鍵詞

很多人認為關鍵詞的作用大打折扣了，其實這是錯誤的說法，因為有的人只會通過關鍵詞來作弊，自然會發現關鍵詞的效果不明顯，其實只要按照自然的比例來分布關鍵詞，并且分析關鍵詞在百度指數的熱度，如果很高就要另起爐灶，對關鍵詞進行長尾細分，直到找到競爭力恰當的關鍵詞，并且這個關鍵詞要和標題和網站名稱要交相呼應； 3.分析自己網站的描述

之前很多人在描寫自己網站的描述時，往往都是通過關鍵詞堆砌的方法，這是非常不可取的，因為網站描述也是給瀏覽者看的，要知道提高用戶體驗是非常重要的，如果寫一句通常的文字來介紹你的網站，要比簡單的關鍵詞堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要適當的加入幾次關鍵詞就足夠了，不需要多么華麗的辭藻；

4.分析自己站內的鏈接

網站內部鏈接也是非常重要的，也就是我們通常所說的內鏈，內鏈能夠讓一個看起來非常分散的網頁連成一個一個的整體，內鏈的重要性絲毫不亞于外鏈的重要性，而且內鏈還要非常注重死鏈接，如果死鏈接過多，有沒有相應的404錯誤頁面，那是非常讓搜索引擎反感的，最終自然會導致網站權重的下降； 5.懂得分析自己網站服務器的IIS日志

可能很多人都聽說過分析IIS日志的重要性，的確如此，這是重點中的重點，為什么要分析服務器的日志呢?因為在這些日志中我們能夠看到蜘蛛的爬行軌跡，要知道蜘蛛對你網站的哪些方面的內容比較的感興趣，從而總結這些規律，這樣才有針對性的優化自己網站的內容，而具體的分析方法教程在互聯網上有一大堆，很容易就能夠找到的，在這里主要就是強調，分析網站，一定不能夠放過對服務器IIS的日志分析。第2章

如何進行網站的數據分析 網站分析需要對站內站外一系列數據的對分、分析和驗證來指導網站監控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成轉化等目標，帶來的實際收益。2.1關鍵數據

每個網站的定位和客戶群都不同，運營的情況也千差萬別，考察用戶訪問、內容瀏覽和商業行為的關鍵數據，就能夠判斷網站運營的基本狀況。

1）獨立用戶訪問量：獨立用戶訪問量就是常說到的UV，即有多少臺電腦在24小時內訪問網站（UV和IP并不等同）；

2）積極訪問者比率：如果你的網站針對正確的目標受眾并且網站使用方便，你可以看到這個指標應該是不斷的上升；

3）忠實訪問者比率：每個長時間訪問者的平均訪問頁數，這是一個重要的指標，它結合了頁數和時間；

4）客戶轉化率：轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率；轉化率是網站最終能否盈利的核心，提升網站轉化率是網站綜合運營實力的結果；

5）客單價：每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額； 6）客戶滿意度：客戶期望值與客戶體驗的匹配程度，換言之，就是客戶通過對一種產品可感知的效果與其期望值相比較后得出的指數；

7）用戶回訪率：衡量網站內容對訪問者的吸引程度和網站的實用性，你的網站是否有令人感興趣的內容使訪問者再次回到你的網站；

8）投資回報率：用來衡量你的營銷費用的投資回報，把錢分配給有最高回報率的營銷方式。2.2收集數據

網站數據分析之前，先是需要收集和獲取數據的過程，盡量獲得完整、真實、準確的數據，做好數據的預處理工作，便于量化分析工作的開展。

網站后臺的數據：網站的注冊用戶數據（包括注冊時間、用戶性別、所屬地域、來訪次數、停留時間等等）、網站客戶訪問頁面數據（UV量，相關產品頁訪問量、訪問時間、平均停留時間）、訂單數據（包括下單時間、訂單數量、商品品類、訂單金額、訂購頻次等等）、反饋數據（客戶評價、退貨換貨、客戶投訴等）；

搜索引擎的數據：網站在各個搜索引擎的收錄量（site），網站在搜索引擎的更新頻率，關鍵詞在搜索引擎的競價排名情況，網站取得的搜索引擎信任的權重（google有PR值，sogou有SR）等等。

統計工具的數據：網站統計工具很多，基本都會提供訪客來自哪些地域，訪客來自哪些網站，訪客來自哪些搜索詞，訪客瀏覽了哪些頁面等數據信息，并且會根據你的需要進行廣告跟蹤等； 2.3量化分析

分析不只是對數據的簡單統計描述，應該是從表面的數據中找到問題的本質，然后需要針對的確定的主題進行歸納和總結。常用的分析方法有以下幾種：

趨勢分析：將實際達到的結果，與不同時期報表中同類指標的歷史數據進行比較，從而確定變化趨勢和變化規律的一種分析方法；具體的分析方法包括定比和環比兩種方法，定比是以某一時期為基數，其他各期均與該期的基數進行比較；而環比是分別以上一時期為基數，下一時期與上一時期的基數進行比較； 對比分析：把兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象規模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各種關系是否協調；在對比分析中，選擇合適的對比標準是十分關鍵的步驟，選擇的合適，才能做出客觀的評價，選擇不合適，評價可能得出錯誤的結論；

關聯分析：如果兩個或多個事物之間存在一定的關聯，那么其中一個事物就能通過其他事物進行預測；它的目的是為了挖掘隱藏在數據間的相互關系；

因果分析：因果分析是為了確定引起某一現象變化原因的分析，主要解決“為什么”的問題；因果分析就是在研究對象的先行情況中，把作為它的原因的現象與其他非原因的現象區別開來，或者是在研究對象的后行情況中，把作為它的結果的現象與其他的現象區別開來； 2.4提出方案

評估描述：對評估情況進行客觀描述，用數據支持你的觀點；

編制統計圖表：運用柱狀圖和條形圖對基本情況進行更清晰的描述；運用散點圖和折線圖表現數據間的因果關系；

提出觀點：根據現實情況的數據分析，提出你的觀點，預判網站的發展趨勢，給出具體的建議性的改進措施；

2.5優化改進

根據改進措施的實施，及時了解運營數據相應的變化，不斷優化和改進，不僅僅要治標而且要治本，使同類的問題不再出現；持續的監控和反饋，不斷尋找能從最根本上解決問題的最優方案。

總結

對網站進行分析并非一句話那么簡單，事實上，作為網站運營中的數據分析是一個持續的過程，同時也是循序漸進的過程，需要網絡運營人員實時監測網站運行情況，及時發現問題、分析問題并解決問題。這樣才能使網站健康持續的發展，因此網站數據分析起始于對網站的誕生，結束于網站的消失，貫穿整個網站生命周期的始終。

第四篇：B2C網站的運營與管理

B2C模式

B2C是英文Business-to-Consumer（商家對客戶）的縮寫，而其中文簡稱為“商對客”。“商對客”是電子商務的一種模式，也就是通常說的商業零售，直接面向消費者銷售產品和服務。這種形式的電子商務一般以網絡零售業為主，主要借助于互聯網開展在線銷售活動。

B2C網站的運營與管理

1、綜合型B2C

揮自身的品牌影響力，積極尋找新的利潤點，培養核心業務。如卓越亞馬遜，可在現有品牌信用的基礎上，借助母公司亞馬遜國際化的背景，探索國際品牌代購業務或者采購國際品牌產品銷售等新業務。網站建設要在商品陳列展示、信息系統智能化等方面進一步細化。對于新老客戶的關系管理，需要精細客戶體驗的內容，提供更加人性化、直觀的服務。選擇較好的物流合作伙伴，增強物流實際控制權，提高物流配送服務質量。

2、垂直型B2C

核心領域內繼續挖掘新亮點。積極與知名品牌生產商溝通與合作，化解與線下渠道商的利益沖突，擴大產品線與產品系列，完善售前、售后服務，提供多樣化的支付手段。鑒于目前個別垂直型B2C運營商開始涉足不同行業，筆者認為需要規避多元化的風險，避免資金分散。與其投入其他行業，不如將資金放在物流配送建設上。可以嘗試探索“物流聯盟”或“協作物流”模式，若資金允許也可逐步實現自營物流，保證物流配送質量，增強用戶的粘性，將網站的“三流”完善后再尋找其他行業的商業機會。

3、傳統生產企業網絡直銷型B2C

首先要從戰略管理層面明確這種模式未來的定位、發展與目標。協調企業原有的線下渠道與網絡平臺的利益，實行差異化的銷售，如網上銷售所有產品系列，而傳統渠道銷售的產品則體現地區特色；實行差異化的價格，線下與線上的商品定價根據時間段不同設置高低。線上產品也可通過線下渠道完善售后服務。在產品設計方面，要著重考慮消費者的需求感覺。大力吸收和挖掘網絡營銷精英，培養電子商務運作團隊，建立和完善電子商務平臺。

4、平臺型B2C網站

B2C受到的制約因素較多，但中小企業在人力、物力、財力有限的情況下，這不失為一種拓寬網上銷售渠道的好方法。關鍵是中小企業要選擇具有較高知名度、點擊率和流量的第三方平臺；其次要聘請懂得網絡營銷、熟悉網絡應用、了解實體店運作的網店管理人員；再次是要以長遠發展的眼光看待網絡渠道，增加產品的類別，充分利用實體店的資源、既有的倉儲系統、供應鏈體系以及物流配送體系發展網店。

B2C網站的優點與缺點 優點：B2C模式節省了客戶和企業的時間和空間，大大提高了交易效率，特別對于工作忙碌的上班族，這種模式可以為其節省寶貴的時間。

缺點：

1、安全、誠信問題。

2、消費者特定感官體驗低，（視、聽、觸、嗅等）像服裝、音響設備、香水等。

B2C模式建站必須遵循的四大標準

第一：Website Aesthetics 網頁審美

不以炫目，怪異來奪人眼球，而是以專業的方式來展示獨特的商品信息和服務，符合大眾審美，并有藝術感的亮點存在，能在第一時間內給潛在客戶留下印象。

第二：Usability 可用性

專注于怎樣讓用戶搜索、比較、流程更便捷，獲得良好的用戶體驗。

第三：Content 內容為王

探尋客戶的潛在客戶需求，為潛在客戶提供最有價值的信息，引導和教育客戶怎樣去選擇和鑒定商品，并且讓客戶相信這些信息及服務足夠讓他們付諸行動購買，提供最具商業價值的網站結構布局。

第四：SEO 搜索引擎優化

網站優化，正確運用各種設計元素，讓搜索引擎更易抓取，提升網站的營銷價值。

綜上所述，網站建設對于B2C電子商務企業有著舉足輕重的作用，是客戶了解企業最方便最直觀的途徑，一個集審美、內容、實用且具營銷價值的企業網站，在以用戶體驗為關注點的電子商務、網絡購物的互聯網經濟中更具有戰略意義，B2C企業一定要選擇合適的網站建設服務商，量身打造適合自己行業、產品及品牌風格的個性化營銷型站點。

第五篇：中小企業網站運營數據分析實例

中小企業網站運營數據分析實例 案例說明：

該企業正式開展網絡推廣不到1年，通過詳細的日常數據記錄及定期的分析總結，已能較好的從數據分析報表中發現企業實際存在的問題，并及時改進。通過改進，企業的網絡咨詢情況得到明顯的改善，網絡銷售業績也能夠保持平穩的增長，同時網絡推廣費用也控制在合理范圍之內。

正題：

對于企業網站，不論是網站從一開始建立發布，還是到后期的成熟運營，都會產生并逐漸沉淀很多數據，比如

? 日均瀏覽頁面數量、? 日均訪問網站的人數、? 每次訪問平均花費時間、? 每個訪問者平均訪問幾個頁面、? 哪些頁面跳出率高、? 訪客的回頭率、? 訪客通過什么途徑訪問網站，比例如何、? 競價費用主要消耗在哪些關鍵字上，關鍵字花費比例、? 每帶來一個咨詢客戶花費的成本、? 哪些長尾關鍵字被搜索頻率高、? 站內搜索熱門關鍵字、? 訪客集中的地域、? 每天咨詢客戶的數量、? 每天因為各類原因而流失的咨詢客戶數量、? 網站轉化率、? 訪客訪問網站的時間分布規律、? 當然也包括網站總體內容被收錄量等等

對于企業網絡運營中產生的這些數據，我們應該從何考慮？

從現實的情況看，除了一些較大電子商務企業或互聯網企業，他們有良好的數據分析基礎和能力以外，基本上多數中小企業實施的網絡業務，并沒有能夠有效面對和處理這些運營數據。

究其原因，除了企業管理人員不夠重視以外，企業具體負責網絡業務的人員往往也缺乏主動的意識和管理的高度去面對這些數據。作為網絡業務負責人，他們關注更多的是網絡的投入與產出，會把更多的精力放在優化成本和提高銷售上。對于運營細節，比如數據分析，他們投入的關注往往還不夠。

因此，本文企圖通過實際案例分析，說明如何進行數據統計、分析，數據分析的意義，及對企業的現實意義等。其中也能窺探到，良好的數據分析是能夠有效節約成本及促進銷售的，當然這不是本文的重點。

網站運營能產生如上面所述的很多數據，但具體到每家企業，它所需要的數據可以是不一樣的，這是根據企業管理人員的要求，及網站業務運營的需求而定。

如果側重用戶體驗，則統計的數據側重跳出率、轉化率、回頭率、平均訪問時間、平均訪問頁面數量等；

如果側重投入產出，則統計競價、推廣的相關情況，以及咨詢、流失的情況；

如果側重網站運營管理，則不僅統計以上兩項，上文描述的各類數據項，都需要詳細統計。因為網站運營牽系的不僅是網絡業務，還與企業其他部門發生聯系，比如企劃、市場、營銷、產品、服務、物流等。這些部門的運作情況，是可以通過網絡數據觀察到的，從網絡數據的分析結果，我們也能很準確的看到各個環節的問題。

在本案例中，我根據該企業實際情況，羅列了幾點，1、用什么工具統計？

2、應該統計哪些數據？

3、如何看待及分析這些數據（統計數據并分析的目的）？

4、數據分析產生哪些結果及結論？

5、數據分析結論對企業的現實意義？

??用什么工具統計？

案例采用的數據統計工具：百度商橋

統計工具有很多，CNZZ、51LA、量子統計、GA等。但從準確性來看，似乎沒有絕對的，各家都有側重和優勢，可以同時裝2種統計工具。

??應該統計哪些數據？

案例統計的數據類項：

a.咨詢者來訪日期

b.咨詢者來訪地區

c.咨詢者來訪途徑（百度/谷歌/直達）

d.咨詢者來訪關鍵字

e.咨詢者到達頁

f.平均訪問時間

g.平均瀏覽頁面數量

h.咨詢者是否對話

i.咨詢者客戶姓名

j.咨詢者聯系方式

k.咨詢者提問的問題

l.客服的解答

m.客服人員

n.客戶咨詢時間

o.客服回應時間

p.交流歷時

??數據類項說明：

? 日期。該項要想反應出積極意義，需要一段較長的時間。從訪客咨詢日期的曲線上，我們將能看到客戶咨詢的時間規律，便于企業做出響應的對策。

? 來訪地區。除了能知道咨詢客戶多數來自哪里以外；當你在百度商橋內設置了推廣區域，從來訪地區的統計結果也能看出百度商橋的限制區域設置到底作用如何。

? 來訪路徑。可以清晰的統計咨詢客戶常用哪一種方式，由此我們可以評估三種途徑的重

要性，并在后面的推廣中做好調整。

? 關鍵字。通過這些關鍵字我們可以知道客戶的訪問心理，并且可以適時將這些關鍵字補

充進競價關鍵字體系內。同時在做長尾時，也可以重點參考。

? 到達頁。當某一個頁面到達率非常高時，應該在這一頁面上多做營銷動作。很多時候，如果競價人員不做精細化調整或者企業網站可推頁面少，那到達頁基本是首頁，因此企業的首頁非常重要，營銷人員應該重視。

?平均訪問時間。理論上平均訪問時間越長，用戶黏性越高。

?平均瀏覽頁面數量。理論上平均瀏覽頁面數量越高，說明網站本身的內容在用戶看來，可看性強。

? 是否對話。來訪人員打開了咨詢窗口，也許就是看看，啥也沒有說，統計實際對話數量，便于統計有效率咨詢率。

? 咨詢提問的問題。從問題我們可以深刻了解客戶需求，統計這些問題，便于我們洞悉客

戶真實需求。同時可以加以分類，做出詳細的在線咨詢Q&A，提高咨詢效率和有效性。

? 客服的解答。從客服的解答，管理人員可以及時了解客服的專業能力，服務能力，銷售

能力等；同時，也便于客服自我總結。咨詢的人未必是最終購買的人，但良好的客服解答對建立企業在線咨詢形象和口碑傳播非常重要。

? 客戶咨詢時間。統計咨詢時間，主要是找出客戶咨詢的時間規律，企業可以在重點時間

段安排人員盯守，防止客戶流失。

? 客服回應時間。快速的客服響應對于在線咨詢來說極其重要；了解自己客服的響應時間

也能知道客服的工作狀態。

? 交流時間。有效的新客戶咨詢通常來說，時間會比較長。通過記錄交流時間和對話內容，兩者相比，可以一定程度上反映客戶的質量度。

??如何看待及分析這些數據（統計數據并分析的目的）？

網絡數據基本是靜止的、被動的，一般是定量或定性的記錄，它是網站運營分析的最重要的基礎，因此這些數據務必要詳實準確，而要想從數據中挖掘出有價值的信息，就需對數據進行再統計分析。

依據良好的企業網站運營數據記錄和分析，我們可以：

? 幫助改進網站用戶體驗、? 監控推廣的投入產出、? 考核相關人員的績效、? 分析線上營銷活動的成效、? 發現企業存在的運營管理問題（比如客服、銷售、營銷、推廣的工作配合問題）、? 預測市場未來的趨勢等

對于數據的意義，這里用馬云的兩段話做注釋：

? “提前預測到金融危機正因為這些數據，使我們提前八個月到九個月預測到金融危機。2

008年初，我們突然發現整個詢盤數急劇下滑，歐美對中國采購在下滑。海關是賣了貨，出去以后再獲得數據;而我們提前半年時間從詢盤上推斷出世界貿易發生變化了。所以我們提前了十二個月做了一些準備，鼓勵小企業度過難關，所以我們在2008年7月21日，奧運會前兩個禮拜我們寫了一封信，告訴企業界冬天來了，請所有企業做好準備。”

? “我們真正的進入一個數據時代··· 淘寶上消費者消費行為(現在淘寶有2億消費者，每天到淘寶上想來買東西的人有4300萬人，完成500萬筆交易的大量數據，加上我們支付寶數據，我們突然發現我們真正的在進入一個數據時代。我們今天掌握的數據，對國家宏觀經濟、微觀經濟、對個人消費，特別對制造業是巨大無比的寶庫，所以我們準備做云計算，五年以后，我們的競爭一定是在計算數據上面的競爭，我們在這兒將大力投資···”

案例中的企業進行數據分析，主要目的是為了改進網站用戶體驗、監控投入產出、發現企業存在的運營問題。這幾個問題在下面的敘述中都有描述。

??數據分析產生哪些結果及結論？

數據分析產生的結果及結論，一般由網站運營推廣的負責人總結分析并出具詳細報告。舉這家企業的例子，他們主要統計了以上那些對他們而言重要的數據項，產生了以下結果：

? 客服響應咨詢的時間及回答質量

? 客戶咨詢最多的問題

? 長尾關鍵字、核心關鍵字

? 競價效率

?平均訪問時間及平均訪問頁面數量

? 有效咨詢率

? 工作時間段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00）

? 非工作時間[包括中午吃飯時間]段流失率

? 投入產出月統計

隨之即可以分析出：

? 客服工作狀態及業務能力

? 客戶真實需求是什么

? 競價推廣的重要性占比如何

? 網站建設水平如何

? 客服工作管理安排是否合理有效

? 是否需要增加值班客服

? 推廣人員績效考評

附圖：

??數據分析結論對企業的現實意義？

上述的分析所產生的確切結論，將對網站運營、人員管理、企業運營、部門協作都產生明顯的影響。比如：

? 客服工作狀態及業務能力

客服響應速度慢還是快，直接關系到客戶體驗，良好的人員管理及制度能夠保證高效的響應速度，同時如果從記錄中反應客服專業能力欠缺，可及時安排培訓。

? 客戶真實需求是什么

通過客戶的咨詢問題，可以知道他們的真實需求，解決客戶真實需求是推廣、營銷、在線咨詢、銷售必須面對和解決的問題。

? 競價推廣的重要性占比如何

網絡推廣，一般是付費和非付費兩種形式。作為付費的主要方式-競價，在整個銷售產出中發揮的作用到底有多大，這個占比對網絡運營推廣有直接的影響，成本的節約也主要發生在這一環節。

? 網站建設水平如何

從用戶黏性各指標分析，是否需要改進網站內容的、設計的用戶體驗。

? 客服工作管理安排是否合理有效

合理安排客服工作，盡量降低工作時間內的咨詢流失率。而這也是促進提高銷售的最直接方法。

? 是否需要增加值班客服

如果非工作時間客戶咨詢確實多，企業務必需要考慮增加值班人手。這同時也是增加了銷售的時間段。（還是有很多企業是有值班客服的，特別是一些醫藥醫療整容機構）

? 推廣人員績效考評

合理的績效考評是推動人員工作的直接動力。

附圖（說明：九月份在線客服調整到位）