意識到互聯網數據分析重要性之后的對策

艾搜聯合告訴您在意識到數據分析的重要性之后，就要付諸實際行動。數據分析并不是簡單的羅列歸納大量的數據，在這方面Lotte.com做的還是很不錯的，可以參考一下。這家網上購物商城建立了客戶行為分析數據庫，用來測評每位訪問者、訪問的網頁、訪問者在網站上的瀏覽方式以及采取的行動。此外，數據庫還捕獲用戶人口信息、購物車大小和轉化率、訂單數量及意向數量。

與單純分析訪問者數量不同的是，網站所采用的數據分析系統可通過對比每類促銷活動的實際訪問者 (電子郵件、廣告、關鍵詞等) 分析轉化率 (購物車、立即采購、意向清單、采購完成)，因此可以詳細分析渠道效率。同時，可以確認每類促銷活動訪問者搜索使用最多的關鍵詞、位置和采購的商品。頁面覆蓋功能可以測量頁面中每一項的點擊率和訪問者數量，測量頁面中每個位置的價值，找出熱點和非熱點區域。

利用這種功能，網站可以立即更換流量低的貨品，優化頁面，并且開展有針對性的營銷。更進一步，網站將數據分析的重點從下訂單的過程延伸至購物車，以期找到阻礙客戶購物的環節，提高轉化率。通過分析訪問者購物前的運動模式以及退出點，預測客戶的購物模式，洞察每位客戶的行為、需求和興趣，以此來更加有效地促進客戶采購，提高客戶滿意度。

通過互聯網數據分析之后的結果，在實踐中，Lotte僅通過用數據識別分析放棄購物車的原因，第一年網站的銷售額便增加了1000萬美元。

這正是數據分析所發揮的作用，它將人為的感性判斷轉化為定量分析，在提升客戶體驗上發揮著重要的作用。在互聯網行業，數據對客戶行為的分析很有意義。比如將行為相似的客戶聚成相同的類。有些網民是職業女性，其網絡瀏覽行為模式，如時間段、關注的網頁內容、訪問的頻道與家庭主婦不太一樣。

另外，公司面臨的市場競爭愈益劇烈，會不斷地有客戶流失的問題。而客戶流失的特征和模式要做數據分析之后才能知道一定的規律和特征。例如，一家航空公司在對客戶訂購流程的數據分析中，人們發現有較多客戶總是會在某個步驟中停頓不前，最后放棄，結果發現網頁和提示內容不合理，誤將客戶輸入“信息無效”提示為“艙位已無”，導致了一些生意機會流失。

對于互聯網企業，通過分析客戶在線行為數據模式，可以發現很多改進機會，一方面改善了客戶體驗，同時也為企業帶來了實實在在的利潤。

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