数据分析，顾名思义，即数据+分析。也就是说必须要以数据为先，分析为后。“不以数据分析为基础的执行都是耍流氓”。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用，是我们数据收集的最终目的。

前段时间专门做了一个关于汽车行业网站的数据收集与分析，做的不是很好，但在这个过程中我收获到了很多。在这里毛梦姣重新总结一下做数据收集与分析的过程中应该注意的要点。

一、明确数据收集与分析的目的

目的通常是指行为主体根据自身的需要，借助意识、观念的中介作用，达到预先设想的行为目标和结果。人的实践活动以目的为依据，目的贯穿实践过程的始终。

在做数据收集与分析之前，要知道我们为什么要做这一项任务，想从这个数据收集与分析中得到什么，这是最终的目的。如果连这个都搞不清楚，那么你的数据收集与分析在一开始就是失败的。因为对目的的迷茫会导致你在收集与分析的过程中失去指明灯。

以汽车网站为例，在收集各大网站之前，自始至终得有一个目的指引着你去收集，这个目的会告诉你什么样的网站是自己要找的，什么样的网站是符合自己设想的，是“车友会”的网站还是“二手车”网站又或者偏重“资讯”的网站呢。如果分析目的只在于“二手车”的网站发展，那么其他类型的网站可以直接忽略掉。这就是明确数据收集与分析的目的的直接意义。

二、锁定分析目标，收集重点内容

一个网站可以分析的属性很多，包括seo数据、内容、营销等方面，一般可以收集到30个左右的分析项目，但那么多分析项目都是我们需要的吗?即便把每个网站的每个项目都收集起来，想一想到最后都是用得着的数据吗?这个时候，我们应该从分析目的出发，思考自己最后想要的结果应该从哪些数据来，然后再收集重点内容。因为很多的数据到最后你才发现其实是毫无用处的，这不就浪费了很多时间吗?

以汽车网站为例，如果想看这些发展的最好的网站是如何营销的，那么可以去收集一些微博营销、搜索引擎来源、友情链接等数据;如果想知道各大网站用户群最活跃的地方或者原因，可以尝试着去收集这些网站的一些特色版块或内容，像论坛、车友会、团购、自驾游等分析项目。

如果自己心中没有分析重点，盲目地去收集一个网站所有的可分析项目，那么几十个甚至几百个网站收集下来，不仅会浪费时间，数据的繁多还会给自己带来麻烦。

三、找对方法是办事高效化的核心

“思维决定意识，意识决定行动”。对于数据分析，思维是非常重要的部分。确定一个主题之后，我们必须迅速地对这个主题展开各方面的思考，而这个思考不仅仅是从哪方面入手这个简单，而是延续到后期对这个主题的各种分析。不仅包括前面所提到的分析项目，还包括如何采集数据。那么根据收集汽车网站数据的经验，一般可以用这些方法去找自己需要的网站。

1、搜索引擎。只要是会上网的人都会用这一点，直接在搜索框输入自己想要的，比如“汽车网”“汽车论坛”，根据搜索引擎原理，各项指标(PR、BR、收录、Alexa排名等)排名靠前的网站就直接出现了。

2、导航站。在百度里直接输入“导航网站”，会出现一大批的导航网站，比如hao123导航、2345网址导航等。这些导航网站会根据不同的行业不同的类别等去收集很多个网站，去导航站上面可以直接找到很多网站。

3、友情链接。不管是什么网站，都会有很多个友情链接网站，只要找到一个网站，那么根据顺藤摸瓜的原理找到几百几千个网站都不成问题。

4、相关论坛共享文件或者百度文库。很多网站都有共享文件，一般注册成为会员或者回

复可见;再者百度文库里有很多文件可以直接下载哦。站在前人的肩膀上，你会省很多力气。

5、相关排名类网站、悬赏提问等。

做任何事情，我们都需要找到方法、好方法，因为办法会让我们事半功倍。以上这五种方法希望对找不到方法的人有用。

四、表格的清晰化美观化

表格的清晰美观，是给人的第一印象，更重要的是是自己受益啊。试想一下，一百多个网站，每个网站二三十个分析项目，你不把表格做得清晰一点美观一点，自己看着都无从下手啊，还怎么去分析呢?好好熟悉一下excel吧，将会给数据的收集与分析带来很多方便。另外swiff chart pro软件也不错哦。

五、透过表面看本质，抓住核心分析要点

数据收集是数据分析的前提，而数据分析是数据收集的最终目的。当我们把一系列的数据收集起来之后，最终要看到的不是哪一项所占比例的多少多少，而是通过这个表面呈现出来的数据可以总结到什么，可以看到哪些更深层次的东西;就是从这份数据中可以总结到的目前存在的不足之处、可以改进的地方、怎么去改进;未来要怎么走。

通过现象看本质，通过表面看本质，抓住隐藏最深的本质才是我们数据收集与分析的归宿。只有看到了本质，这一份数据收集与分析的任务才是成功的。

以上总结的五大点，希望对要进行数据收集与分析任务的朋友们有所帮助。文章由昭贵芦荟胶官网博客http://www.tuan532.com 原创，转载请保留出处，谢谢。

第二篇：B2C网站的运营数据分析

B2C网站的运营数据分析

第一项：日常性数据（基础）

流量相关数据：IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例；

订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率；

转化率相关：下单转化率、付款转化率。

简要说明：因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。因为 直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可 以根据各自的需求灵活开发。

由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。

第二项：每周数据分析（核心）

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的 差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率；

这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标：

跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不 精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳 出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。

回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。

访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。

运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；

每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。 比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？ 对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？ 对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可

能。

所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。

第三项：用户分析

会员分析：新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率； 概括性分析会员购物状态，重点在于本周新增了多少会员，新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高，那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。

会员复购率：1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例；

转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好，可以叫外功，复购率则体现B2C整体的竞争力，绝对是内功，这包括知名度、口碑、客户服务、包 装、发货单等每个细节，好的B2C复购率能做到90%，没有复购率的B2C绝对没有任何前途，所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告， 为了就是获取用户的第一次购买，从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好，花大钱砸广告，这纯属烧钱行为。

所以我觉得运营的核心工作，一方面是做外功，提高转化率，获取消费者第一次购买行为，另外一方面就是做内功，提高复购率，B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科，做好每门功课真是不容易，不过也就是依靠每个细节，才奠定了B2C发展的基石。

中国的B2C是幸运的，因为中国的消费者很宽容，你欺骗我一次，我可能还会原谅你，说实话给消费者选择的空间也并不是那么多，但随着新崛起B2C的成长，对服务的关注与投入，我相信未来的B2C会是个服务行业，而不是搬运工。 第四项：流量来源分析

我们用的是Google Analytics，统计的数据比较详细，流量来源分析我觉得最重要的意义是：

第一，监控各渠道转化率，这是运营的核心工作，针对不同的渠道做有效的营销，IP代表着力度，转化率代表着效果；

第二，发掘有效媒体，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，BD或广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。

流量分析是为运营和推广部门指导方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数、在线时间，都是评估渠道价值的指标。

第五项：内容分析

主要的两项指标：退出率和热点内容

退出率是个好医生，很适合给B2C检查身体，哪里的退出率高，基本会说明有些问题，重点关注登录、注册、购物车、用户中心，这些是最基础的，但也是最 关键的。一般我会列出TOP20退出率页面，然后运营部会重点讨论为什么，然后依次进行改进，不过我们今年做的很粗旷，做得也不是很好，来年重点完善。 热点内容这部分是用来指导运营工作的，消费者最关注什么，什么产品、分类、品牌点击最高，这些数据在新的运营工作中做重点引导，推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。

第六项：商品销售分析

这部分是内部数据，根据每周、每月的销售详情，了解经营状况，做出未来销售趋势的判断，这部分数据模型还在规划中，每家的情况都不同，所以这里就

不做说明了。（来源：派代）