如何用数据分析转化率

❶ 百度怎么算转化率

做网络推广大家都很关心转化率的问题：
先分享两个非常重要的sem公式，有助于解决一些网络推广的数据分析、数据统计问题。
一：转化率=订单量/点击量。从这个公式可以分析，转化率是由两个因素共同决定地，一个是订单量，一个是点击量，并且这两个因素成正比关系。这个公式可以很清晰地知道具体的转化率是多少.
二：CPC=利润*转化率。从这个公式可以分析，关键词的出价（CPC）是由产品的利润和转化率共同决定的。通过这个公式可以明明白白地知道网络推广是赚还是亏。
每一个数据都有自己存在的价值，并且相互影响，密不可分。隔离了其中任何一个数据，都会引起数据分析的片面性和误差性。

❷ 电商数据分析怎么做

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

❸ 百度转化率怎么算

网络转化率=（浏览产品人数/进站总人数）×（进入购买流程人数/浏览产品人数）×（订单数/进入购买流程人数）。

1、网站访问人数shoppers/visitors。主要影响因素包括流量构成和网站设计。如高质量的网站优化设计可以提高这个比例的值。

2、浏览产品人数buyers/shoppers。主要因素是：产品的吸引力和产品的展示方式。就是说要有好的产品，而且要有好的网站设计，让产品有一个更好的展示方式，让客户更容易被产品打动而将它下订单。

3、订单数orders/buyers。主要影响因素是网站购买流程的易用性。订单数有以下方面可以考虑：提炼独特卖、网站设计专业性、强有力的文案写作、提供详细信息回答所有可能的问题、增加网站对用户的信任度、网站实用性、促销配套综合使用、引导用户采取行动、提供零风险购买。

(3)如何用数据分析转化率扩展阅读

影响因素

1、品牌度

影响因素有：购物是否有保证；产品是否有特色；性价比是否高；商家可以提供哪些服务。

2、360度客户服务

在具有品牌度和服务特色的前提下，应该思考如何让买家享受到全程的贴心服务，感受到真正如很多商家提出的级别服务。

3、买家行为分析

买家最终决定是否购买，整个影响他决策行为的因素都将决定转化率：买家是否存在真实需求；买家满意度忠诚度；买家的二次营销；买家对网络营销和卖家服务真实感受；买家的网络行为及轨迹分析。

4、访问流量分析

需要对访问者进行分析：直接输入网址访问的用户；其他网站的推介流量；搜索引擎优化的自然流量(SEO流量)；网络搜索推广的付费流量(PPC流量)；是否是新访客；单个访客的成本；平均成交的流量成本。

5、用户体验

一种纯主观在用户使用产品过程中建立起来的感受。但是对于一个界定明确的用户群体来讲，其用户体验的共性是能够经由良好设计实验来认识到，比如：网站访问速度；网站设计美观性；网站易用性；内容关联性；网站交互性设计；站内导航及搜索功能。

❹ 电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

❺ 如何通过数据分析有效提高竞价转化率

竞价员们都常见的几个问题：

1、竞争激烈，关键词越来越贵，不做又不行，到底该怎么办？大部分人选择优化关键词，同时也多了项大工程：关键词投放分析。

2、数据量大，工作效率低，数据结果不能及时呈现。除了关键词分析，还有单次点击价格、转化价格、ROI等数据都要分析，数据量超级大，有时候一个Excel表可能需要十几分钟才能打开，心好累~哪有那么多时间分析、处理数据啊。

3、数据分散，需要看多个平台的数据。先不说竞价有多个后台数据，还有页面行为（PV、UV等）、转化（销售签单、注册转化等）等数据，这么多难道要一一分析嘛，简直要跪了~

4、重复进行分析工作，费时又费力。每周都要重复做一次分析，然后把数据呈现给老板，宝宝心里苦！

5、开发数据分析系统投入太大。有人会说你们干嘛不自己开发一个数据系统，说的好简单啊，开发投入多大呀！

......

作为一名互联网公司的竞价人员，今天想跟大家分享一下我们公司是怎么高效、快速处理、分析竞价数据的！

1、接入所有数据（没数据怎么分析）

BDP个人版提供了丰富的数据源接口，可以整合我们公司所有的数据平台，包括推广后台、网络统计、美恰、伙伴云、数据库等，用最常用的网络推广的数据接入来举例（BDP提供了不同的接口，若推广量较小，建议连接网络搜索推广小户），具体的接入方式如图所示：

step1：点击数据源—网络营销—网络推广

总之，BDP解决大部分的数据问题，帮我至少减少50%的人工整理、分析数据的时间，当然其他竞价工作还是要靠自己嘛，通过数据分析、发现问题，比如转化低可能是因为落地页不好、客服没沟通好等因素，这些问题肯定是要自己去处理，数据是能及时告诉你问题，让你不断调整，不断提高效率和业绩！！！

❻ 以excel为工具，如何用简单的数据分析方法找到提高简历转化率的关键点

背景：

1.为了获得简历的投放数据，在工作不好找、不浪费投递机会并且尽量保证效率的背景下。以“想不想去”和“匹不匹配JD”为轴，建立四象限。将“ 匹配JD但不想去 ”的岗位作为本次测试投放的标的。

2.选取拉钩作为测试渠道，测试一周的投放反馈。

目的：

1.验证简历的优化是否ok？

2.从投放的测试数据中，看看能否发现什么有价值的信息？

为了搞清楚需要收集什么基础数据，需要先了解招聘的流程，对流程中的关机键点进行梳理。

通过对找工作的流程进行梳理不难看出：

1.HR的判定与小boss（用人部门）的判定是关键点，相较而言HR判定“不合适”代表简历本身质量不高，着重可以看看是否是布局格式存在问题；如果是经由HR转发小BOSS，由其判定“不合适”的话应该是简历的内容不符合公司的需求，更应该从简历的内容上下手。

2.会存在HR收到简历不处理或小BOSS不处理的情况，因此明确反馈“不合适”的结果更为重要。

一周投递了共计60个岗位，数据量不多，直接手动录入的数据。原始数据就不贴图了。

由于是手动录入的数据，简单整理之后就可以进行分析了。

数据整理的过程主要是采用最基本的套用格式后的筛选的方式。极个别的几个数据用了透视表。

整理后的数据如下：

1.由于距离投递只有一周的时间目标还没有小BOSS直接判定“不合适”的数据，因此 HR转发率就是最关键的数据，目前为32.69%。

2.通过数据可以看出主动投递和被动投递（HR邀请投递）的转发成功率有比较明显的差距。

3.不同公司规模的转发率基本相近，但有“高不成低不就”的不良现象，2000人以上的公司虽然转发率还不错，但是后期的面试难度会更大。

1.通过和专业人士沟通求证，HR的转发率一般是在30%-40%取件，目前的简历数据在正常区间内。已不用再多花精力放在简历的样式上。

2.简历的投递需要有目标，要经得起HR的诱惑，碰运气也挺浪费感情的。

3.抓紧准备面试，避免出现高不成低不就的现象。

目前由于只有一周的测试数据，因此只做了简历投递阶段的分析。后期有精力，我会将面试阶段的数据补上供小伙伴们参考。正在找工作的小伙伴可以把相关的转化率数据留言，大家彼此参考。

❼ 怎样对数据进行分析

数据分析方法：

1、对比分析法

对比分析法是通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。

所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。

预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。

比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。

使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

❽ 如何做好百度竞价数据分析提高竞价转化率

�钪匾�氖鞘�莘治觯�蛭�治鍪�菽悴趴赡苷页鑫侍馑�冢��莘治龅脑较冈侥茏既氛页鑫侍狻Ｗ芴謇此担�蘼圩瞿囊恍械陌俣染杭弁乒悖�夹枰�饷醇赶钍�荩� 消费--点击--客服对话数--有效资源数 1.根据这四项，可以算出：资源成本和网络转化率、咨询转化率 2.前三项是网络部的数据，后一项是咨询部的数据。 3.网络转化率就是这么点击，你提供了多少个对话数量？ 4.资源成本就是这么钱，你留了多少个有效客户？ 网络竞价推广数据分析，每周的分析，每月的分析就不说了，最重要的是我们日常中怎么去找出原因： 1, 找出最好的一天和最差的一天做比较，排除自然日子的客观原因，比如说这天大家都放假之类。然后就要从最差的开始看到底差在那地方了？层层剥茧，直到追踪到某些关键词。 2 2, 从后往前推： 1） 有效资源数少、但是客服对话数多，说明咨询转化有问题 2）有效资源数少，客服对话也少，说明从点击--客服对话，这一段出现了问题，影响这段数据的因素：网站内容没有足够的吸引客户、客服对话软件出了问题、网站打开速度过慢被关掉、客服对话的设置引导语不吸引人、网站设置和你的网络竞价创意不符合、引来了不相关的垃圾关键词等。 3）客服对话对话数多，点击相对少，说明单个词的准确率在提高，就是说推广的词语正是我们的准客户搜索的。还有网络推广创意描述和网站很相符。 4）点击少，而消费高，说明关键词的单价在上升。原则上是消费高了点击就多，但如果少，就会是前面这个原因。而单价上升的原因主要有两个，一个是竞争价格上涨，另一个是关键词质量度偏低。

❾ 如何对网站进行运营数据分析，从而提高转化率 关注 查看修改记录 问题重定向

针对提高转化率：从1.入口页面 2.用户访问时间 3.停留时间 4.访问深度等维度分析；

❿ 如何用数据分析提高网店转化率

很多网店经营者都认为，有了流量，销量自然就上去。其实不然，流量大，你要能消化得了，不要一味的追求流量。应该去想想有流量的时候，你为什么没去把它消化掉！了解用户的所需，你才能留住用户，否则，即使你网店每天都有很多的用户访问，但却无法转化成你的客户，那也是没用的。相信每个淘宝店主都想提高自己网店的转化率。 其实做店铺运营最基础是会看数据，下面我开始讲几个维度其中包括：PV，访问率（点击率），询问率，咨询下单率，咨询下单成交率，静默下单率，静默下单支付率。 可以人为去改变的网店转化率 不知道大家平时对这几个数据有没有做一个统计，或者是分析。如果没有，那么请各位回去反思一下，别整天抱怨自己的店铺转化率低。其实虽然转化率涉及的因素很多，但是有些因素我们是可以人为的去做一些事情的。要不放着那么多的数据抓取软件不用，都是浪费！！ 接下来主要讲转化率这一块： 淘宝的销售额公式：销售额=UV*转化率*客单价 分解之后的公式：销售额=PV*访问率（UV/PV）*【询问率*咨询下单率*咨询下单成交率+默认下单率*默认下单支付率】*客单价 这个公式分解出来的 PV，访问率，还有客单价，我不多说了，直接讲转化率： 【询问率*咨询下单率*咨询下单成交率+默认下单率*默认下单支付率】=转化率 这条公式直接就是转化率的一个分解公式。 可以人为去改变的网店转化率 询问率，这一块，跟我们的设计文案，产品的价格，还有好评率，店铺活动等等。。 因为前面两部分是可以人为的去改变，其中价格这一块也包括在内，但是作为卖家，大家都希望自己的毛利有一定的保证，所以我就不讲价格了，大家自己调控。 在整个团队来说， 设计以及文案对这一块应该负一部分责任，我们的店铺是否能够吸引买家来咨询， 这一块也是比较难的，也就是我们的内页详情， 大家都知道一般咨询的买家，就说明了他对我们的这个宝贝有购买的欲望，当宝贝的价格，内页，好评，都满足买家的一个需求的时候。编辑： 李艳欣