著陸頁landing page的數據分析_如何優化網站的購物流程

2019年7月9日 0:00:00 來源：喜運達

一、借助熱力圖分析

著陸頁的熱力點擊圖可以在百度統計以及Google Analytics中設置。通過熱力圖可以分析用戶的點擊行為習慣，為設計師在設計著陸頁的時候參考，分析什么位置點擊量最多，可以將重要的產品內容、在線客服等放到這里。這點對于電商企業十分重要。以本人之前的電商工作經驗，我們會在用戶點擊最多的區域加入一些購買的鏈接，效果屢試不爽。很多情況下，消費者的購買欲望是需要受到刺激的，某種意義上來說也是對銷售的推動。

二、平均停留時間、跳出率等數據

頁面的停留時間可以反映出兩個信息，一是用戶體驗太差或者是內容不合用戶口味，一種是用戶在很短時間內選擇到了合適的產品。因此此時的停留時間應該排除退出率的數據。當然，單個看停留時間的意義其實并不大，還是要結合跳出率、咨詢量（如果有現在客服的話）等其他網站數據。

在這里值得一提的是，我曾經花很長時間去對比網站WEB日志的流量數據與其他的數據統計的流量數據差別，發現類似于CNZZ、百度統計這些常用統計工具所統計到的數據差別很大，也就是說很多用戶的流量數據因為種種原因并未被抓取到。我們現在用的一家付費的TopBox監測系統，他們對跳出率的計算是根據用戶的平均停留時間來分辨用戶是跳出還是繼續訪問的。

三、網站的轉化率數據

這點非常重要，任何一個企業都需要看ROI的。如果你是一個電商企業，那么監測Landing Page的轉化率情況勢必要分幾個數據來單獨監測。

·購物車轉化率可以了解購物車的轉化情況

·結算頁轉化率從購物車到結算，這中間損失了多少用戶

·ORDER頁轉化率從結算頁面到下單成功，有多少用戶流失

以上幾種流程是目前國內的電商通用的，如果你單純的看最終的ORDER（最終下單用戶）的轉化數據，顯然是不太合適的。電商的購物流程較長，這也是絕大多數電商導致訂單減少的重要原因。你的購物站有哪些流程，是不是從購物車>結算頁>用戶登錄>填寫購物信息>最終下單？主流的網店程序如shopex、ecshop等均是如此。如此繁瑣的流量，如果你是消費者，你覺得購買的概率有多大?

說說我的經歷。之前有段時間公司的訂單量降低了50%，因為我們上線了新的著陸頁。這個問題非常嚴重，公司也非常重視。努力的排查新的著陸頁的時候，無論從內容到美術設計均不錯（要知道這是經過了多少個會議總結出來的效果一定不會差），那么問題出在哪里了呢？經過進一步的分析排查，終于找到了原因。原來是出現在購物的鏈接這里。直接我們的著陸頁的購物按鈕是直接跳轉到結算頁的，現在是跳到購物車，加上后來的用戶登錄與購物信息填寫很大程度上增加了購物流程，之后恢復之后訂單的量也就恢復了。

附：如何優化網站的購物流程