如何用數據分析轉化率

❶ 百度怎麼算轉化率

做網路推廣大家都很關心轉化率的問題：
先分享兩個非常重要的sem公式，有助於解決一些網路推廣的數據分析、數據統計問題。
一：轉化率=訂單量/點擊量。從這個公式可以分析，轉化率是由兩個因素共同決定地，一個是訂單量，一個是點擊量，並且這兩個因素成正比關系。這個公式可以很清晰地知道具體的轉化率是多少.
二：CPC=利潤*轉化率。從這個公式可以分析，關鍵詞的出價（CPC）是由產品的利潤和轉化率共同決定的。通過這個公式可以明明白白地知道網路推廣是賺還是虧。
每一個數據都有自己存在的價值，並且相互影響，密不可分。隔離了其中任何一個數據，都會引起數據分析的片面性和誤差性。

❷ 電商數據分析怎麼做

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

❸ 百度轉化率怎麼算

網路轉化率=（瀏覽產品人數/進站總人數）×（進入購買流程人數/瀏覽產品人數）×（訂單數/進入購買流程人數）。

1、網站訪問人數shoppers/visitors。主要影響因素包括流量構成和網站設計。如高質量的網站優化設計可以提高這個比例的值。

2、瀏覽產品人數buyers/shoppers。主要因素是：產品的吸引力和產品的展示方式。就是說要有好的產品，而且要有好的網站設計，讓產品有一個更好的展示方式，讓客戶更容易被產品打動而將它下訂單。

3、訂單數orders/buyers。主要影響因素是網站購買流程的易用性。訂單數有以下方面可以考慮：提煉獨特賣、網站設計專業性、強有力的文案寫作、提供詳細信息回答所有可能的問題、增加網站對用戶的信任度、網站實用性、促銷配套綜合使用、引導用戶採取行動、提供零風險購買。

(3)如何用數據分析轉化率擴展閱讀

影響因素

1、品牌度

影響因素有：購物是否有保證；產品是否有特色；性價比是否高；商家可以提供哪些服務。

2、360度客戶服務

在具有品牌度和服務特色的前提下，應該思考如何讓買家享受到全程的貼心服務，感受到真正如很多商家提出的級別服務。

3、買家行為分析

買家最終決定是否購買，整個影響他決策行為的因素都將決定轉化率：買家是否存在真實需求；買家滿意度忠誠度；買家的二次營銷；買家對網路營銷和賣家服務真實感受；買家的網路行為及軌跡分析。

4、訪問流量分析

需要對訪問者進行分析：直接輸入網址訪問的用戶；其他網站的推介流量；搜索引擎優化的自然流量(SEO流量)；網路搜索推廣的付費流量(PPC流量)；是否是新訪客；單個訪客的成本；平均成交的流量成本。

5、用戶體驗

一種純主觀在用戶使用產品過程中建立起來的感受。但是對於一個界定明確的用戶群體來講，其用戶體驗的共性是能夠經由良好設計實驗來認識到，比如：網站訪問速度；網站設計美觀性；網站易用性；內容關聯性；網站交互性設計；站內導航及搜索功能。

❹ 電商怎麼分析數據

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：

1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。

2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。

3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

六、用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

七、用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。

❺ 如何通過數據分析有效提高競價轉化率

競價員們都常見的幾個問題：

1、競爭激烈，關鍵詞越來越貴，不做又不行，到底該怎麼辦？大部分人選擇優化關鍵詞，同時也多了項大工程：關鍵詞投放分析。

2、數據量大，工作效率低，數據結果不能及時呈現。除了關鍵詞分析，還有單次點擊價格、轉化價格、ROI等數據都要分析，數據量超級大，有時候一個Excel表可能需要十幾分鍾才能打開，心好累~哪有那麼多時間分析、處理數據啊。

3、數據分散，需要看多個平台的數據。先不說競價有多個後台數據，還有頁面行為（PV、UV等）、轉化（銷售簽單、注冊轉化等）等數據，這么多難道要一一分析嘛，簡直要跪了~

4、重復進行分析工作，費時又費力。每周都要重復做一次分析，然後把數據呈現給老闆，寶寶心裡苦！

5、開發數據分析系統投入太大。有人會說你們幹嘛不自己開發一個數據系統，說的好簡單啊，開發投入多大呀！

......

作為一名互聯網公司的競價人員，今天想跟大家分享一下我們公司是怎麼高效、快速處理、分析競價數據的！

1、接入所有數據（沒數據怎麼分析）

BDP個人版提供了豐富的數據源介面，可以整合我們公司所有的數據平台，包括推廣後台、網路統計、美恰、夥伴雲、資料庫等，用最常用的網路推廣的數據接入來舉例（BDP提供了不同的介面，若推廣量較小，建議連接網路搜索推廣小戶），具體的接入方式如圖所示：

step1：點擊數據源—網路營銷—網路推廣

總之，BDP解決大部分的數據問題，幫我至少減少50%的人工整理、分析數據的時間，當然其他競價工作還是要靠自己嘛，通過數據分析、發現問題，比如轉化低可能是因為落地頁不好、客服沒溝通好等因素，這些問題肯定是要自己去處理，數據是能及時告訴你問題，讓你不斷調整，不斷提高效率和業績！！！

❻ 以excel為工具，如何用簡單的數據分析方法找到提高簡歷轉化率的關鍵點

背景：

1.為了獲得簡歷的投放數據，在工作不好找、不浪費投遞機會並且盡量保證效率的背景下。以「想不想去」和「匹不匹配JD」為軸，建立四象限。將「 匹配JD但不想去 」的崗位作為本次測試投放的標的。

2.選取拉鉤作為測試渠道，測試一周的投放反饋。

目的：

1.驗證簡歷的優化是否ok？

2.從投放的測試數據中，看看能否發現什麼有價值的信息？

為了搞清楚需要收集什麼基礎數據，需要先了解招聘的流程，對流程中的關機鍵點進行梳理。

通過對找工作的流程進行梳理不難看出：

1.HR的判定與小boss（用人部門）的判定是關鍵點，相較而言HR判定「不合適」代表簡歷本身質量不高，著重可以看看是否是布局格式存在問題；如果是經由HR轉發小BOSS，由其判定「不合適」的話應該是簡歷的內容不符合公司的需求，更應該從簡歷的內容上下手。

2.會存在HR收到簡歷不處理或小BOSS不處理的情況，因此明確反饋「不合適」的結果更為重要。

一周投遞了共計60個崗位，數據量不多，直接手動錄入的數據。原始數據就不貼圖了。

由於是手動錄入的數據，簡單整理之後就可以進行分析了。

數據整理的過程主要是採用最基本的套用格式後的篩選的方式。極個別的幾個數據用了透視表。

整理後的數據如下：

1.由於距離投遞只有一周的時間目標還沒有小BOSS直接判定「不合適」的數據，因此 HR轉發率就是最關鍵的數據，目前為32.69%。

2.通過數據可以看出主動投遞和被動投遞（HR邀請投遞）的轉發成功率有比較明顯的差距。

3.不同公司規模的轉發率基本相近，但有「高不成低不就」的不良現象，2000人以上的公司雖然轉發率還不錯，但是後期的面試難度會更大。

1.通過和專業人士溝通求證，HR的轉發率一般是在30%-40%取件，目前的簡歷數據在正常區間內。已不用再多花精力放在簡歷的樣式上。

2.簡歷的投遞需要有目標，要經得起HR的誘惑，碰運氣也挺浪費感情的。

3.抓緊准備面試，避免出現高不成低不就的現象。

目前由於只有一周的測試數據，因此只做了簡歷投遞階段的分析。後期有精力，我會將面試階段的數據補上供小夥伴們參考。正在找工作的小夥伴可以把相關的轉化率數據留言，大家彼此參考。

❼ 怎樣對數據進行分析

數據分析方法：

1、對比分析法

對比分析法是通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。

所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。

預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。

比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。

使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

❽ 如何做好百度競價數據分析提高競價轉化率

�鈧匾�氖鞘�莘治觶�蛭�治鍪�菽悴趴贍苷頁鑫侍饉�冢��莘治齙腦較岡僥蘢既氛頁鑫侍狻Ｗ芴謇此擔�蘼圩瞿囊恍械陌俁染杭弁乒悖�夾枰�餉醇趕釷�藎� 消費--點擊--客服對話數--有效資源數 1.根據這四項，可以算出：資源成本和網路轉化率、咨詢轉化率 2.前三項是網路部的數據，後一項是咨詢部的數據。 3.網路轉化率就是這么點擊，你提供了多少個對話數量？ 4.資源成本就是這么錢，你留了多少個有效客戶？ 網路競價推廣數據分析，每周的分析，每月的分析就不說了，最重要的是我們日常中怎麼去找出原因： 1, 找出最好的一天和最差的一天做比較，排除自然日子的客觀原因，比如說這天大家都放假之類。然後就要從最差的開始看到底差在那地方了？層層剝繭，直到追蹤到某些關鍵詞。 2 2, 從後往前推： 1） 有效資源數少、但是客服對話數多，說明咨詢轉化有問題 2）有效資源數少，客服對話也少，說明從點擊--客服對話，這一段出現了問題，影響這段數據的因素：網站內容沒有足夠的吸引客戶、客服對話軟體出了問題、網站打開速度過慢被關掉、客服對話的設置引導語不吸引人、網站設置和你的網路競價創意不符合、引來了不相關的垃圾關鍵詞等。 3）客服對話對話數多，點擊相對少，說明單個詞的准確率在提高，就是說推廣的詞語正是我們的准客戶搜索的。還有網路推廣創意描述和網站很相符。 4）點擊少，而消費高，說明關鍵詞的單價在上升。原則上是消費高了點擊就多，但如果少，就會是前面這個原因。而單價上升的原因主要有兩個，一個是競爭價格上漲，另一個是關鍵詞質量度偏低。

❾ 如何對網站進行運營數據分析，從而提高轉化率 關注 查看修改記錄 問題重定向

針對提高轉化率：從1.入口頁面 2.用戶訪問時間 3.停留時間 4.訪問深度等維度分析；

❿ 如何用數據分析提高網店轉化率

很多網店經營者都認為，有了流量，銷量自然就上去。其實不然，流量大，你要能消化得了，不要一味的追求流量。應該去想想有流量的時候，你為什麼沒去把它消化掉！了解用戶的所需，你才能留住用戶，否則，即使你網店每天都有很多的用戶訪問，但卻無法轉化成你的客戶，那也是沒用的。相信每個淘寶店主都想提高自己網店的轉化率。 其實做店鋪運營最基礎是會看數據，下面我開始講幾個維度其中包括：PV，訪問率（點擊率），詢問率，咨詢下單率，咨詢下單成交率，靜默下單率，靜默下單支付率。 可以人為去改變的網店轉化率 不知道大家平時對這幾個數據有沒有做一個統計，或者是分析。如果沒有，那麼請各位回去反思一下，別整天抱怨自己的店鋪轉化率低。其實雖然轉化率涉及的因素很多，但是有些因素我們是可以人為的去做一些事情的。要不放著那麼多的數據抓取軟體不用，都是浪費！！ 接下來主要講轉化率這一塊： 淘寶的銷售額公式：銷售額=UV*轉化率*客單價 分解之後的公式：銷售額=PV*訪問率（UV/PV）*【詢問率*咨詢下單率*咨詢下單成交率+默認下單率*默認下單支付率】*客單價 這個公式分解出來的 PV，訪問率，還有客單價，我不多說了，直接講轉化率： 【詢問率*咨詢下單率*咨詢下單成交率+默認下單率*默認下單支付率】=轉化率 這條公式直接就是轉化率的一個分解公式。 可以人為去改變的網店轉化率 詢問率，這一塊，跟我們的設計文案，產品的價格，還有好評率，店鋪活動等等。。 因為前面兩部分是可以人為的去改變，其中價格這一塊也包括在內，但是作為賣家，大家都希望自己的毛利有一定的保證，所以我就不講價格了，大家自己調控。 在整個團隊來說， 設計以及文案對這一塊應該負一部分責任，我們的店鋪是否能夠吸引買家來咨詢， 這一塊也是比較難的，也就是我們的內頁詳情， 大家都知道一般咨詢的買家，就說明了他對我們的這個寶貝有購買的慾望，當寶貝的價格，內頁，好評，都滿足買家的一個需求的時候。編輯： 李艷欣