生意参谋流量分析功能说明
不管是大商家还是小商家，都在孜孜不倦的追求着流量，流量到底是从哪里来的？来了后又去了哪里？店铺的流量又是否健康？生意参谋平台中的流量分析就可以帮助你清清楚楚流量的来源去向，助你引流转化无忧！
流量分析提供了全店流量的概况，流量地图（包括流量的来源和去向），来访访客时段、地域等特征分析，店铺装修的趋势和页面点击分布分析。可以帮助我们快速盘清流量的来龙去脉，识别访客特征的同时，了解访客在店铺页面上的点击行为，从而评估店铺的引流、装修等健康度，帮助我们更好的进行流量管理和转化。以下为免费和限时体验版本，
店铺整体流量情况的概貌，能够帮助我们了解店铺整体的流量规模、质量、结构，并了解流量的变化趋势。
根据7天的流量数据，了解流量最核心的信息和问题；
从流量总的规模知道店铺的浏览量、访客数多少及其变化；从跳失率、人均浏览量、人均停留时长，了解入店访客的质量高低；从流量的付费免费结构、新老访客结构、pc无线终端结构，知晓店铺流量的整体布局。
还可以通过选择日期、终端来针对性地查看历史数据和不同终端的情况。
查看趋势，了解流量各方面的趋势走向，同时和同行对比，知晓和同行之间的差距。
旨在帮助我们看清店铺的流量入店来源、入店后在店内的流转路径、流量从店铺出去后的去向。特别说明，流量地图的分析使用，可以针对PC和无线两个终端切换。
验证引流策略是否奏效、各渠道引入流量的转化优劣、发现潜在的高转化流量渠道，从而指导我们进一步调整引流策略；
通过同行来源的查看，帮助我们发现行业中的高流量渠道、高转化渠道、未覆盖的空白渠道，协助我们进一步拓展渠道；
第一步：专注查看自己的流量详情
关注流量的上升和下跌的渠道，细看具体上升和下跌的主要明细渠道；验证引流策略是否起效和合适，确定是否调整引流方式；关注各个渠道的转化率，扩大高转化渠道的流量引入。
关注同行的引流模式，知晓：1.高流量渠道；2.高转化渠道；3.我尚未覆盖的流量渠道（高流量高转化渠道优先拓展）。
查看店内各类页面的入口访客和跳出率：关注高引流的页面的跳出情况；将低跳出的入口页面作为引流入口的权重加大；修改或调整高跳出的入口页面，降低其作为引流入口的权重；如上图中第3个商品，跳出率87.69%,名列前茅，考虑关注其页面布局、访客特征、降低其作为引流入口的比例；再如第1个商品，作为引流入口跳出率为top5的引流商品中最低，可以考虑其承担更多的流量引入店内的职责。
特别说明，无线端分析思路类似PC端，但是可以根据不同的app针对性地分析查看。
看清入店后，不同店铺页面之间的流转关系，验证是否按照既定路线和比例流转，发现问题页面类；
看清店内各类页面的单页面流量，明确活动页面的冷热度，确定活动力度的调整；特别说明，下文以PC端为例进行讲解，无线端思路类似，但是可以根据不同的app进行查看分析。
第一步：查看店内各类页面的流量分布
关注宝贝详情页的流量占比，因为此部分流量相比入店的所有流量，更接近下单和支付环节；
关注店铺首页和店铺自定义活动页面的流量分布，及时调整活动力度；
关注店铺搜索页的流量，对于店内搜索流量过大的情况，说明现有的店铺布局对用户寻找目标商品存在一定的障碍，关注工具箱-选词助手-店内搜索关键词，知晓用户的原始需求，适时调整店铺首页的商品排布和商品分类导航；
第二步：查看店内各类页面之间的流量流转
店内流量的流转情况反应的是店内流量流转的通畅度。不同的店内页面类，需要关注的流转路径有所差异。
首页：关注去向商品详情页和去向分类页的比例结构；关注首页引导至自定义活动页面的流量，验证效果。
宝贝详情页：关注去向宝贝详情页的流量比例，衡量宝贝之间流量流转是否通畅；
店铺自定义页：关去向宝贝详情页的流量比例，衡量活动对商品流量导入的有效性。
了解各类页面中被访客访问最多的各个页面，通过浏览量、访客数、平均停留时长来评估各类页面的吸引力情况，加强对热访页面的重视，若重点页面的流量并不符合预期，及时调整流量导入的机制，若重点页面的停留时长不符合预期，及时调整页面布局和内容以增加页面吸引力。
Ø去向分析的作用
知晓离开店铺的的主要页面是哪些，从出口页面的调优上解决无转化跳失过高的问题；
通过了解访客去向，进一步识别访客离开店铺的原因，扬长避短。
该功能目前仅对PC端开放，无线端规划中。
第一步：查看离开访客数高、浏览量占比大的页面
如商品分类页中，羽绒服的浏览量非常高，但是离开浏览量占比略高，需要针对性地进行优化；分类B的离开浏览占比较高，可以考虑调整此部分的商品排布，或将此部分分类放置在相对不显眼的位置。
第二步：查看不同的去向
了解用户离开后的去向，推断用户离开的意图。以上图为例，去向分为三类，最多的去向是购物车、买家后台我的淘宝、收藏夹等，并未前往搜索其他店铺或离宝，所以用户对店铺的不满意程度相对较轻。第二类的是淘宝内活动或导购类频道页面，可以推断用户未有明确的去向页面，而是偏逛的状态，此时，可以查看离开后的目标页面对应的离开人数和占比。
访客分析提供基于访客时段、地域和特征的分布情况，帮助我们了解店铺访客的分布及其特征；同时对不同的访客对象（未成交、成交新买家、成交老买家）通过各种维度刻画访客的画像，帮助我们更好地进行针对性营销。
时段分布
通过选择日期、终端，查看对应统计周期内，各类终端下，按小时段的访客和下单买家数，帮助我们更好地掌握店铺访客来访的时间规律，验证广告投放、调整引流时段策略。
7天时段分布的解读，帮助我们直观地知晓店铺的访客高峰时段。
地域分布
通过选择日期、终端，，查看对应统计周期内，各类终端下，访客数的地域排行榜和下单买家数的地域排行榜，同时查看各地域的转化率；验证或辅助调整广告定向投放策略。
7天地域分布的解读，帮助我们直观地知晓店铺来访访客的核心地域。
身份特征分布
通过选择日期、终端，查看对应统计周期内，各类终端下，访客的会员等级、消费层级、性别、店铺新老访客分布；验证或辅助调整广告定向投放策略。
核心行为分布
通过选择日期、终端，查看对应统计周期内，各类终端下，访客的来访关键词判断访客来访需求，访客的浏览量分布判断访客的兴趣程度。
访客对比针对所有终端的数据进行计算，可以通过选择时间周期，查看未成交访客、成交新买家、成交老买家在不同维度上的差异，进行针对性营销。比如成交老买家以30-39岁用户为主，新买家正在向25-29蔓延，所以可以考虑对年轻用户的商品进行开发；北京地区一直是店铺的成交新买家和老买家的主要用户地区，但是未成交访客北京占比比较低，可以考虑对北京地区的访客引入，同时加强对山东地区的访客转化引导。
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