如何分析網站數據？

網站的數據分析基本上是圍繞著顧客進行的。首先，管理層面不一樣，需要的數據也不樣，公司高層想知道的是一些偏宏觀的顧客數據，以便制定公司的戰(zhàn)略計劃，中層就可能想知道一些微觀的順客數據、以便進行一些日常工作，項目的控制以及短期的戰(zhàn)術計劃。其次，部門不一樣，需要的數據也不一樣，采購部門是想知道顧客經常購買哪些商品:內容編輯部比較關心哪些文章最能吸引顧客的眼球，市場部門則側重哪些廣告能帶來有價值的顧客。

客戶關系管理的核心是客戶價值管理。它將客戶價值分為既成價值、潛在價值及模型價值。通過滿足客戶個性化需求，提高客戶忠誠度和保有率，實現縮短銷售周期、降低銷售成本、增加收入、擴展市場，從而全面提升企業(yè)的贏利能力和競爭力。同時企業(yè)的業(yè)務決策是基于客戶價值變化開展的，根據客戶價值的變化，制定客戶獲取、客戶保有、客戶價值提升的相關業(yè)務計劃或行動。
并不是每個客戶都具有同樣的價值，從抽象和通用的意義上講，多數企業(yè)的客戶價值分布是適合“二八法則”的，即一個企業(yè)80%的利潤往往是由20%最有價值的客戶創(chuàng)造，其余809的客戶是微利、無利，甚至是負利潤的。企業(yè)要保持的是有價值的客戶，因此，有價值客戶的識別是客戶關系管理必須首先完成的一項基本任務。
但對每個企業(yè)而言，要識別“究竟哪些客戶才是最有價值的客戶?這些客戶在哪些方面的價值大?他們有什么共同的特征?”卻不是一件很容易的事。目前，多數企業(yè)的管理方式還 停留在根據某一項或兩項單一指標(如銷售額或利潤)來做的客戶重要性的排行，無法進行全方位、多角度的綜合客戶價值分析、管理。而要實現“以客戶為中心”的CRM理念，就必須建立一套全面的客戶價值評估管理系統(tǒng)，并利用系統(tǒng)強大的數據分析、挖掘功能，快速地進行客戶群價值細分管理，建立起客戶價值金字塔通過網站數據分析，可以區(qū)分不同的客戶群。
客戶數據的收集、分析與應用
在企業(yè)信息化進程中，越來越多的企業(yè)將客戶數據的管理作為重點內容。然而，就像銀行業(yè)在20世紀90年代的發(fā)展一樣，很多企業(yè)在進行客戶數據的管理方面還僅僅是收集和管理些與企業(yè)業(yè)務直接相關的簡單信息。這些數據僅僅能保證對客戶情況的粗淺反映，還不足以為帶附加價值。形成市場引導的作用，客戶數據的價值特征還不明顯。以客戶服務中心的興起和CRM實用化為基礎，企業(yè)對客戶數據的管理要求迅速提高。全面收集客戶數據、分析客戶數據，將客戶數據應用于產品設計、市場規(guī)劃、銷售過程成為企業(yè)發(fā)展的重要手段。那么，企業(yè)需要關注的客戶數據是什么?如何獲得與企業(yè)發(fā)展息息相關的客戶數據?怎樣讓這些客戶數據為企業(yè)帶來利潤呢?
1.企業(yè)關注的客戶數據
企業(yè)從事的生產、經營行為，其目的是實現其市場價值。而市場價值的實現卻在極大程度上依賴于客戶的需要和認同。作為市場的第一要素，客戶是指具有購買行為或需求的群體，隨著市場特征的不同，客戶也具有不同的范圍和行為特征。我們這里重點研究的客戶，根據行為特征應該分為客戶與頭客。作為零售企業(yè)在市場中是以顧客為主要銷售對象的。而我們所指的客戶則是與企業(yè)具有穩(wěn)定的買賣關系的個人或機構。顧客具有群體性強、范圍廣泛、個體不確定等特點；與之相比，客戶則具有針對性強、具有穩(wěn)定的購買關系等特點。
場占有率、市場地城分布等統(tǒng)計特征實現企業(yè)的價值導向。因此，企業(yè)重點關注的是整個市場 對客的數據，企業(yè)更加關注願客行為的統(tǒng)計規(guī)律，通過購買意向、購買力、銷售量的統(tǒng)計分析 數量預期等。這些數據更加適合零售企業(yè)、大眾消費企業(yè)、生產廠商等。為市點有、月銷、單筆平均購買量、市場量、你對客戶的數據，企業(yè)由于與客戶具有穩(wěn)定的購買關系，企業(yè)與客戶具有直接的聯系。因而，企業(yè)對客戶數據的關注程度要更加詳盡。通常，企業(yè)不但要關注客戶的靜態(tài)數據，面且要關注 客戶的動態(tài)數據。靜態(tài)數提一般包括?？蛻裘Q、地址、電話、行業(yè)性質等基礎信息。動態(tài)數據則需要包括:每次購買行為的記錄、為客戶提供產品和服務而帶來的成本、客戶在公開媒體上的信息、從服務渠道反簧的客戶要求、對具有競爭性的產品的態(tài)度等信息。
2.客戶數據的收集
直接接觸渠道是客戶數據收集的有效手段?？蛻敉ǔ钕扰c銷售渠道打交道，而后形成購買意向，到完成購買過程進入售后階段。在這些階段中，客戶數據的收集具有直接、明確的特征。很多企業(yè)都采取訂單、客戶登記表、客戶聯系卡、會員卡等形式，對客戶基本靜態(tài)信息進行收集。以航空公司為例，訂單直接登記了客戶姓名、證件號碼等信息，而?？蛣t采用會員卡的形式詳細收集了姓名、性別、證件號碼、通信地址、電話、電子郵件、日常喜好、座位偏好、餐食習慣等，并通過會員卡詳細登記了客戶的每一次行程記錄，甚至一些航空公司還通過會員卡實現了對客戶的賓館酒店入住信息和會員商場消費記錄的全面收集。這些直接接觸渠道與以電話、互聯網等構成的非接觸式渠道共同形成了客戶數據收集的主要來源。
客戶數據資源的整合成為企業(yè)客戶數據的另一個重要信息來源?？蛻魯祿Y源的整合是指客戶數據與其他企業(yè)進行共享以擴大相互的白資源提高客戶數據利用率的行為。隨著直復營銷、整合營銷的發(fā)展，市場上還形成了專注于客戶信息收集整理，集合各個企業(yè)資源進行整合營銷的渠道廠商。其通過諸如電話黃頁、網站注冊、展會收集、企業(yè)提供等方式收集了大量豐富的客戶信息，并利用這些信息，整合其他企業(yè)的產品或服務，有針對性地對客戶進行跨企業(yè)的整合銷售。
服務過程是客戶數據收集的好時機。如果說直接接觸渠道提供了客戶數據的收集的機會，那么服務過程則提供了深人了解客戶，建立互動聯系的好時機。服務的過程中，客戶通常能夠直接而毫無避諱地講述對產品的看法和期望、對服務的要求和評價、對競爭對手的認識和挑以及周邊客戶群體的意愿和銷售機會。其信息容量之大、準確性之高是在其他條件下難以實現的。一次好的服務過程本身就是一次全面的客戶數據收集過程。
市場調査所進行的數據收集能夠誰確完成客戶發(fā)現和客戶導向的發(fā)掘?，F代企業(yè)已經越來越多地利用市場調查來實現對產品、市場。服務進行考察、分析。預計的工作。通常情況下委托第三方進行相關的調查都能夠對調查對象的客戶數據進行詳盡的記錄，而這些記錄不但能夠反饋這些被調査人中潛在的客戶，而且能夠通過對產品，服務所反的意見和建該反映出客戶需求的導向，更重要的是還能夠通過被調查人的傾向性，發(fā)現潛在客戶的分布規(guī)律:為企業(yè)開發(fā)新產品，開拓更大的市場提供依據。
展會已經成為客戶數據收集的重要形式。由于展會的針對性強.替在客戶群體集中，圈此展會已經成為能夠迅速收集客戶數據、發(fā)現客戶群體，達成購買意向的場所。也正是由于這個特點，國內展會經濟呈現出蓬物發(fā)展的態(tài)勢。但是展會上的名片收集還遠遠不能滿足客戶數據收集的要求，對客戶的意見、產品傾向、競爭產品評價的收集是展會客戶數據收集的重點網站和呼叫中心是客戶數據收集的低成本“吸收器”。隨著電子商務的開展，網站、呼叫中心在企業(yè)客戶發(fā)展戰(zhàn)略中起的作用已經越來越受到企業(yè)領導者的重視。與此同時，客戶也越來越多地轉向網站和呼叫中心去了解企業(yè)情況、產品和服務，以及即時完成訂單等操作。不難看到，很多企業(yè)已經將客戶在網站、呼叫中心的坊問作為收集客戶數據的重要機會，為進一步開展營銷、服務打下基礎。也正是這些客戶數據為個性化服務的開展提供了可能。
3.客戶數據的目標性分析和非目標性分析
目標性分析為市場策略和產品策略提供了有利的支持?？蛻魯祿氖占^程中，大多數都是具有一定的針對性或相關性，而這些具有針對性和相關性的客戶數據更便于進行頂先設定目標的分析。比如，家電企業(yè)在數據的收集中通常會關往客戶某種家電的擁有數量、品牌、購買時間，而這些在配合家庭人口、職業(yè)、年齡等數據進行分析后，往往能夠直接得出該客戶是否具有購買需求、預計購買時間和數量、消費檔次等結論。這些都是具有目標性的數據分析。具有目標性的客戶數據分析，能夠對企業(yè)當前市場和產品的設計、生產、銷售產生指導，對營銷和市場細分提供依據。
非目標性分析幫助企業(yè)從客戶數據中發(fā)現新的商業(yè)機會?？蛻魯祿捎谌巳旱牡赜?、文化、歷史的相似性，客戶數據中往往還能夠反映出一些超出數據收集目標的結論。這些結論通常還能夠引導一個新的市場或產品。
4.目前數據分析的存在的問題
(1)要“以網站為中心的數據分析”，則不是“以願客為中心的數據分析” 大家一般常說的數據分析，大部分還是局限在對LOG文件的分析。由于1LOG文件里面只是記載了一些網站與顧客之間的基本互動信息，也就意味著LOG數據存在相當大的局限性。
此1分在能動籍起剩作用，相晶該半的教據分析起到的作用還是遠遠不能達到我們的需求。數據分析，如果只做一個L0G文件分析，則往往陷入了“以網站為中心的數據分析”，則不是“以顧客為中心的數據分析”。
“以顧客為中心的數據分析”的實施難度遠遠比“以網站為中心的數據分析”難度大，LOG分析基本上只要買個分析軟件安裝到服務器，或者購買一些用 Javascript嵌人代碼的在線即時LOG分析服務。但要想做到“以顧客為中心的數據分析”的數據，就沒有那么簡單，必須要將其作為一個戰(zhàn)略來實行，因為它需要整合所有與顧客相關的數據，動用的技術不僅僅有1LOG分析技術，而且更依賴于數據倉庫與數據挖掘技術。
(2)不要太過于依賴數據分析 由于目前數據分析方面的人員有相當一部分是從技術方面轉過來的，所以比較容易過度依數據來做決策。從原始數據到分析結果，中間還是經歷了眾多的過程，只要其中出現一點差錯，都會造成結果有較大的出入。
(3)多方面驗證你的數據
對于一些分析主題，可以采用多個方式來輔證你數據分析的結果是否真實。比如上門拜訪，在線調査等，往往這些數據的獲取比通過數據挖掘來得簡單與方便，在某些時候，甚至可以替代那些復雜的數據分析，用來作為決策的依據。
電子商務公司收集網站制作與顧客的互動行為，比傳統(tǒng)企業(yè)像超市，銀行都方便得多，但是也很容易陷入了數據的海洋，希望這些電子商務公司能夠在數據分析過程中，緊緊圍繞著顧客來進行，特別是那些為企業(yè)貢獻大的那20%的顧客。

當前題目：如何分析網站數據？
網站路徑：http://bm7419.com/news/146128.html

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