網站數據分析思路詳訴

今天小編給大家分享的網站數據分析思路的詳細介紹，相信很多人都不太了解，為了讓大家更加了解網站數據分析思路，所以給大家總結了以下內容，話不多說，一起往下看吧。

　　舉個幾個例子：管理層面不一樣需要的數據也不樣，公司高層想知道的是一些偏宏觀的顧客數據以便制定公司的戰略計劃，中層就可能想知道一些微觀的順客數據以便進行一些日常工作，項目的控制以及短期的戰術計劃。部門不一樣需要的數據也不一樣，采購部門是想知道顧客經常購買哪些商品，內容編輯部關心哪些文章能吸引顧客眼球，市場部門側重哪些廣告能帶來有價值的顧客。

　　對每個企業而言，要識別“究竟哪些客戶才是最有價值的客戶?這些客戶在哪些方面的價值最大?他們有什么共同的特征?”卻不是一件很容易的事。目前，多數企業的管理方式還 停留在根據某一項或兩項單一指標來做的客戶重要性的排行，無法進行全方位、多角度的綜合客戶價值分析、管理。要實現以客戶為中心的CRM理念，就必須建立一套全面的客戶價值評估管理系統，并利用系統強大的數據分析、挖掘功能，快速地進行客戶群價值細分管理，建立起客戶價值金字塔通過網站數據分析，可以區分不同的客戶群。

　　獲得與企業發展息息相關的客戶數據及怎樣讓客戶數據為企業帶來利潤？

　　1、企業關注的客戶數據

　　企業從事的生產、經營行為，其目的是實現其市場價值。而市場價值的實現卻在極大程度上依賴于客戶的需要和認同。作為市場的第一要素，客戶是指具有購買行為或需求的群體，隨著市場特征的不同，客戶也具有不同的范圍和行為特征。我們這里重點研究的客戶，根據行為特征應該分為客戶與頭客。作為零售企業在市場中是以顧客為主要銷售對象的。而我們所指的客戶則是與企業具有穩定的買賣關系的個人或機構。顧客具有群體性強、范圍廣泛、個體不確定等特點；與之相比，客戶則具有針對性強、具有穩定的購買關系等特點。

　　2、客戶數據的收集

　　直接接觸渠道是客戶數據收集的有效手段。客戶通常會最先與銷售渠道打交道，而后形成購買意向，到完成購買過程進入售后階段。在這些階段中，客戶數據的收集具有直接、明確的特征。很多企業都采取訂單、客戶登記表、客戶聯系卡、會員卡等形式，對客戶基本靜態信息進行收集。以航空公司為例，訂單直接登記了客戶姓名、證件號碼等信息，而常客則采用會員卡的形式詳細收集了姓名、性別、證件號碼、通信地址、電話、電子郵件、日常喜好、座位偏好、餐食習慣等，并通過會員卡詳細登記了客戶的每一次行程記錄，甚至一些航空公司還通過會員卡實現了對客戶的賓館酒店入住信息和會員商場消費記錄的全面收集。這些直接接觸渠道與以電話、互聯網等構成的非接觸式渠道共同形成了客戶數據收集的主要來源。

　　3、客戶數據的目標性分析和非目標性分析

　　目標性分析為市場策略和產品策略提供了有利的支持。客戶數據的收集過程中，大多數都是具有一定的針對性或相關性，而這些具有針對性和相關性的客戶數據更便于進行頂先設定目標的分析。比如，家電企業在數據的收集中通常會關往客戶某種家電的擁有數量、品牌、購買時間，而這些在配合家庭人口、職業、年齡等數據進行分析后，往往能夠直接得出該客戶是否具有購買需求、預計購買時間和數量、消費檔次等結論。這些都是具有目標性的數據分析。具有目標性的客戶數據分析，能夠對企業當前市場和產品的設計、生產、銷售產生指導，對營銷和市場細分提供依據。

　　4、目前數據分析的存在的問題

　　4.1要“以網站為中心的數據分析”，則不是“以願客為中心的數據分析” 大家一般常說的數據分析，大部分還是局限在對LOG文件的分析。

　　4.2不要太過于依賴數據分析由于目前數據分析方面的人員有相當一部分是從技術方面轉過來的，所以比較容易過度依數據來做決策。從原始數據到分析結果，中間還是經歷了眾多的過程，只要其中出現一點差錯都會造成結果有較大的出入。

　　4.3多方面驗證你的數據，對于一些分析主題，可以采用多個方式來輔證你數據分析的結果是否真實。比如上門拜訪，在線調査等，往往這些數據的獲取比通過數據挖掘來得簡單與方便，在某些時候，甚至可以替代那些復雜的數據分析，用來作為決策的依據。

　　以上就是網站數據分析思路的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊！