聚合分析:成長型電商站內(nèi)優(yōu)化的利器

4月12日，MediaV聚勝萬合公司在北京發(fā)布了國內(nèi)首款面向獨(dú)立B2C電商提供網(wǎng)站商業(yè)數(shù)據(jù)分析的新產(chǎn)品：聚合分析，并宣布啟用網(wǎng)址www.fenxi.com作為該款產(chǎn)品的官網(wǎng)。MediaV是一家從事精準(zhǔn)營銷及數(shù)字營銷的專業(yè)廣告技術(shù)和服務(wù)公司，主業(yè)是靠精準(zhǔn)廣告幫助廣告主來引流量，可是此次它卻推出了電商站內(nèi)優(yōu)化工具，這個(gè)領(lǐng)域看似與它的主業(yè)毫無關(guān)系，MediaV此舉的意義何在？聚合分析這款產(chǎn)品又對電商企業(yè)有哪些幫助呢？為此，《廣告主》雜志專門采訪了此款產(chǎn)品的負(fù)責(zé)人、MediaV高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理武凱。

“我們推出此款產(chǎn)品的目的并不是想通過此產(chǎn)品來盈利，我們想幫助網(wǎng)站主更好地評(píng)估自己的推廣效果與監(jiān)測站內(nèi)流量的質(zhì)量與表現(xiàn)，因此此版本的產(chǎn)品是完全永久免費(fèi)的”，武凱這樣解釋。據(jù)悉，此次MediaV推出的聚合分析版本主要目標(biāo)用戶是成長型電商，一般這些電商的訂單量每天都在3000單左右，有著巨大的成長空間，而在數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化方面又沒有自己專業(yè)的人才來做。其實(shí)MediaV此舉考慮更多的是整條電商營銷鏈，通過使用聚合分析工具，網(wǎng)站主們提高了自己站內(nèi)的ROI；而MediaV也與潛在客戶有了一個(gè)間接接觸，增加了自己的品牌曝光度，同時(shí)此產(chǎn)品也可以與MediaV自己的站外營銷產(chǎn)品結(jié)合，從而為有需求的客戶提供更加精準(zhǔn)的營銷。

這款產(chǎn)品由MediaV專業(yè)團(tuán)隊(duì)歷時(shí)一年多精心打造而成，主要有兩大特點(diǎn)：第一、專注。其實(shí)，市場上有不少站內(nèi)優(yōu)化工具，可是專門針對電商這一領(lǐng)域卻不多，在傳統(tǒng)WA工具中，成千上萬的網(wǎng)站頁面只有一個(gè)共同的類別，即“內(nèi)容頁”；而聚合分析則為電商網(wǎng)站量身定制了分析模型，定義涵蓋了電商的首頁、類目頁、商品頁、搜索頁、下單頁、購物車頁等共計(jì)22類頁面類型，并深度挖掘訪客對不同頁面的行為。比如新客被誰帶來的？又去了哪里？他們?nèi)绾无D(zhuǎn)化的？在下第一單之前他們都在網(wǎng)站上干了什么……聚合分析可以提供“新客分析”功能解決帶新客問題，“老客分析”攜RMF分析模型將老客分為8級(jí)，研究他們的特征和比較不同時(shí)間的趨勢，發(fā)現(xiàn)老客價(jià)值，對整個(gè)客戶忠誠度分布和業(yè)務(wù)發(fā)展健康度有一個(gè)全面的跟蹤評(píng)估。

第二、精確。同一個(gè)人使用4個(gè)不同的設(shè)備訪問網(wǎng)站算1個(gè)人還是4個(gè)人？所有電商企業(yè)都期望是1個(gè)人，但絕大多數(shù)網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品會(huì)認(rèn)為是4個(gè)人，因?yàn)樗鼈冎灰蕾嘋ookie進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。聚合分析采用訪客身份雙指紋識(shí)別技術(shù)，將電商會(huì)員ID與訪客Cookie綁定，讓同一個(gè)人在不同客戶端、設(shè)備的識(shí)別更精準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)以人為本的UV統(tǒng)計(jì)；消費(fèi)者購物決策是一個(gè)復(fù)雜的過程，從產(chǎn)生購買動(dòng)機(jī)開始，到確定在何時(shí)、何地、以何種方式、何種價(jià)格購買何種品牌商品，一個(gè)人平均需要2.65次入站才會(huì)下1筆訂單。電商業(yè)內(nèi)都知道把訂單產(chǎn)生歸因于最后一次來源的算法是不科學(xué)的，但是限于之前沒有這部分?jǐn)?shù)據(jù)提供，電商分析師們也只能按照這種不科學(xué)的算法來計(jì)算。聚合分析則解決了這一難題，其 “訂單溯源”功能可以記錄下訪客每一次入站歷史，并幫電商評(píng)估和分析這“2.65”次背后的功臣，從而使網(wǎng)站主更加方便地去改進(jìn)營銷推廣策略和追溯訂單真正的來源；另外，一般電商在追蹤顧客訪問路線以及在哪兒離開時(shí)都強(qiáng)調(diào)“二跳率”，可是這種方法還是過于籠統(tǒng)，聚合分析則使用更為細(xì)化和垂直的“選購率、推車率、下單率”來研究消費(fèi)者行為。通過細(xì)分流量來源，可以比較每一個(gè)流量來源乃至廣告位和關(guān)鍵詞的流量質(zhì)量，透視顧客購物行為，迅速改進(jìn)流程，讓轉(zhuǎn)化率全面提高。