擁有再多的流量，不能變現，沒有轉化，一切流量都是浮云。在這一部分，我們講重點講講如何提高我們網站的成交轉化率，把訪客轉化成真實的客戶。提高成交轉化率必須先學會分析兩大關鍵數據分析：流量分析、頁面分析。

　　這一節，我們先講講如何對流量分析。

　　1、訪客量的分析。

　　分析一個電子商務網站的訪客量，只要分析一下基本數據就可以了。

　　訪問量(Visit)、跳出率(bounce rate)、頁面訪問量(page Views)、平均停留時間(Average Time on Site)、平均每次訪問頁面深度(Pages/Visit)、全新訪客占比(%New Visit)。

　　訪問量、頁面訪問量、平均停留時間、平均每次訪問頁面深度是越大越好，而跳出率和全新訪客占比越低越好。我們可以針對訪客量的這些基本數據，來診斷網站運營是否良好，以及找出相應的解決方案。比如，我們全新訪客占比比較高，就說明我們網站新客戶轉化成老客戶的比率不高，就應該想辦法提高網站的黏性轉化這些新訪客。

　　2、流量來源分析。

　　流量的來源包括seo、sem、外鏈和直接訪問等。對于每個訪客，我們都記錄下這個訪客的來源，比如是通過百度搜索某個關鍵詞過來的，還是通過百度競價過來的，或者是通過外鏈過來的等，我們統計所有的銷售額貢獻度的來源，可以看到付費客戶的來源。比如廣告來源訪客轉化率應該是最好的，如果分析數據發現，這個轉化率并不高，我們就應該調整我們的廣告策略，或者調整我們競價關鍵詞。知道客戶通過哪種方式來到我們網站，我們也可以調整我們的廣告策略，讓廣告資源最大化的利用。

　　我們還要分析訪客的軌跡，判斷客戶喜好，提供更多客戶感興趣的內容。

　　3、訪客時空屬性分析。

　　知道客戶通常什么時間來到我們網站和客戶都來自哪些地區這些數據，對流量分析很重要。如果訪客時間屬性可以和我們網站的商品屬性相匹配，那么流量變現的效果會有提升。比如中午12：00——下午6：00，購買辦公用品的人比較多，而你的網站正好是出售辦公用品的，那么你最需要重視的時間段就是這個時間段。我們了解到客戶都來自哪里，就可以重點地區采取促銷或者優惠活動。

　　4、訪客的人群屬性分析。

　　關于訪客的信息(包括年齡、性別、學歷等)可以從很多地方獲取。對于這些信息收集越全面越詳細，那么我們對于訪客的人群屬性判斷就會越準確。

　　如果我們能夠準確把握流量來源的人群屬性，就可以使得廣告投放更加精確。再比如通過對訪客年齡的分析，了解到這個年齡層的喜好，對我們電子商務網站頁面和布局進行調整，同時在產品的活動上面也可以做比較合理的安排。

　　5、客戶興趣屬性分析。

　　根據客戶的流量來源和訪問軌跡，我們可以分析出客戶的興趣。比如通過搜索詞“自拍手機”，那么我們知道這個客戶的興趣點在于“自拍”，我們就圍繞客戶興趣點推薦和營銷，轉化率會非常高。