淘寶流量來源有很多,主要分為:淘寶站內自然搜索流量、付費流量、活動流量、淘寶站外流量。但是如果更為細分的話流量還有很多來源,單單一個站外流量就有很多未知的流量來源,而且有流量有時候不一定就是好事,不健康的流量只會大大降低了店鋪的轉化率,影響店鋪銷量。
相對惡意流量來說,如果我們需要做站外推廣的話,也是一樣的,盲目做站外推廣,引進大量垃圾流量進來,同樣降低我們的轉化率。所以,我們需要時刻分析自己店鋪的具體流量來源,再根據實際情況做推廣。其實,這些都可以通過“生意參謀-流量分析”來完成。
一、流量分析:
1.瀏覽量:您的店鋪或商品詳情頁被訪問的次數,一個人在統計時間內訪問多次記為多次。所有終端的瀏覽量等于PC端瀏覽量和無線端瀏覽量之和。

2.訪客數:統計周期內訪問您店鋪頁面或寶貝詳情頁的去重人數,一個人在統計時間范圍內訪問多次只記為一個。所有終端訪客數為PC端訪客數和無線端訪客數相加去重。

3.跳失率:一天內,來訪您店鋪瀏覽量為1的訪客數/店鋪總訪客數,即訪客數中,只有一個瀏覽量的訪客數占比。該值越低表示流量的質量越好。多天的跳失率為各天跳失率的日均值。

4.人均瀏覽量:瀏覽量/訪客數,多天的人均瀏覽量為各天人均瀏覽量的日均值。

5.平均停留時長:來訪您店鋪的所有訪客總的停留時長/訪客數,單位為秒,多天的平均停留時長為各天平均停留時長的日均值。

6.下單轉化率:統計時間內,下單買家數/訪客數,即來訪客戶轉化為下單買家的比例。

7.引導下單轉化率:在所選的終端(PC或無線)上,對于店外搜索關鍵詞,是指引導下單買家數/該關鍵詞帶來的訪客數;對于店內搜索關鍵詞,是指引導下單買家數/該關鍵詞搜索結果頁的點擊人數。

8.淘內免費訪客占比:根據所選終端統計的,淘內免費來源渠道的訪客數/(淘內免費渠道來源的訪客數+淘內付費渠道來源的訪客數),所有終端淘內免費來源訪客數等于PC端和無線端淘內免費的訪客數直接相加之和。淘內免費和淘內付費來源的定義規則詳見流量地圖。

9.淘內付費訪客占比:根據所選終端統計的,淘內付費來源渠道的訪客數/(淘內免費渠道來源的訪客數+淘內付費渠道來源的訪客數),所有終端淘內付費來源訪客數等于PC端和無線端淘內付費的訪客數直接相加之和。淘內免費和淘內付費來源的定義規則詳見流量地圖。

10.店鋪新訪客占比:在所選的終端類型下,來訪您店鋪的訪客中,那些前6天沒有來訪過的訪客占比;所有終端的新訪客占比等于PC端新訪客和無線端新訪客之和/所有終端訪客數。

11.店鋪老訪客占比:在所選的終端類型下,來訪您店鋪的訪客中,那些前6天曾經來訪過的訪客占比;所有終端的老訪客占比等于PC端老訪客和無線端老訪客之和/所有終端訪客數。

12.同行平均:您所選的比較二級類目中,處于您所在市場(淘寶或天貓)該行業60%分位的同行的指標值,超過這個指標值,意味著您處于行業前40%范圍內。

13.同行優秀:您所選的比較二級類目中,處于您所在市場(淘寶或天貓)該行業90%分位的同行的指標值,超過這個指標值,意味著您處于行業前10%范圍內。

二、流量地圖:
1.訪客數:通過對應渠道進入您店鋪頁面或商品詳情頁訪問的去重人數,一個人在統計時間內訪問多次只記為一個。同一個訪客,通過多種渠道進入店鋪,則計入多個來源渠道;所有終端訪客數為PC端訪客數和無線端訪客去重數。

2.新訪客數:通過對應渠道進入店鋪訪問的訪客數中,前6天內沒有來訪過店鋪的去重人數。

3.瀏覽量:您的店鋪頁面被訪問的次數,訪客在某來源渠道的會話的瀏覽量。只包含PC的訪問量。

4.人均瀏覽量:瀏覽量/訪客數,多天的人均瀏覽量為各天人均瀏覽量的日均值。

5.收藏人數:通過對應渠道進入店鋪訪問的訪客數中,后續有商品收藏行為的人數。對于有多個來源渠道的訪客,收藏人數統計會體現在多個來源中。收藏人數不等同于收藏商品和收藏人氣等其他指標,是以路過原則計算加入購物車的間接轉化指標。可用于評估來源渠道引入訪客質量。

6.加入購物車人數:通過對應渠道進入店鋪訪問的訪客數中,后續有商品加入購物車行為的人數。對于有多個來源渠道的訪客,加入購物車人數統計會體現在多個來源中,是以路過原則計算其加入購物車的間接轉化指標。可用于評估來源渠道引入訪客質量。

7.跳失率:統計時間內,訪客中沒有發生點擊行為的人數/訪客數,即1-點擊人數/訪客數。該值越低表示流量的質量越好。多天的跳失率為各天跳失率的日均值。

8.下單金額:歸屬到對應渠道的下單買家,店內商品被買家拍下的累計金額。對于有多個來源渠道的訪客,下單金額統計會體現在多個來源中,是以路過原則計算其下單金額。可用于評估來源渠道引入訪客質量。

9.下單買家數:通過對應渠道進入店鋪訪問的訪客數中,后續下單的人數。對于有多個來源渠道的訪客,下單買家數統計會體現在多個來源中,是以路過原則計算其下單的轉化指標。可用于評估來源渠道引入訪客質量。

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本文來源: 生意參謀數據背后的含義(三):經營分析