一般來說，數據分析包括：流量來源分析、流量效率分析、站內數據流分析和用戶特征分析四個部分。
我們先來探討流量來源分析。電子商務就是販賣流量的生意，低成本的流量來源是保證企業盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的用戶都是從那些網站來的，那些網站的給你帶來更多的訂單、那些網站的流量是真實的，那些是虛假等。
一、流量分析一般分析以下內容：
網站流量來源排名：那些網站貢獻的流量多，那些貢獻的少
搜索引擎關鍵詞分析：根據關鍵詞的來源分析來查看網站產品分布和產品組合。如果關鍵詞查詢多的產品卻不是網站的主推品，可以進行適當調整。
網站流量趨勢分析：網站的流量是否均衡穩定，是不是有大幅度波動。一般來說流量突然增加的網站，如非發生突發事件，購買的廣告位作弊的嫌疑比較大。
網站流量核對：查看是否有莫名流量來源，流量來源大不大。如果莫名來源流量很大的話，有可能是您購買的CPC或者其他資源被注水了，將您的廣告鏈接分包給了點擊聯盟。
推介網站與直接訪問的比例：推介網站可以理解為外部廣告，直接訪問就是用戶直接輸入網址。一般來說，直接訪問量越大說明網站的品買知名度越高。
二、其次是流量效率分析
流量效率是指流量到達了網站是不是真實流量，主要分析指標如下：
●到達率：到達率是指廣告從點擊到網站landing page的比例。一般來說，達到率能達到80%以上是比較理想的流量。這個也跟網站的速度有關，綜合來分析一下。
●二跳率：這個也是為了分析流量的有效性。如果是有效流量的話，一般會有合理的二跳。如果是虛假點擊的話，一般是沒有二跳的。但是也不排除有部分作假很 厲害的網站能做出二跳，比如PPLIVE，當年洪成浩做投放的時候，我們的廣告直接連接到廣告專題頁，二跳是15%左右，但是PPLIVE居然有60%的 二跳！最主要的是一個轉化都沒有。差點把我們的圖片圖服務器點癱瘓，這個就太過分了。
●PV/IP比：一般來說，有效的流量，網站內 容比較好的話，一個獨立IP大概能有3個以上的PV。如果PV/IP比能達到3以上的話，一般說明流量比較真實，網站內容也不錯。但是如果低于3的話，并 不代表流量不真實，也可能是網站本身的問題。如果PV/IP過高的話，也可能有問題，比如人力重復刷新等，要謹慎對待。
●訂單轉化率：這個是最最核心的數據了，沒有訂單轉化率，其他一切都是免談！某些牛B的B3C能做到4%的提袋率！某些卻僅僅是0.1%，努力吧，眾B2C們。
三、再次是站內數據流分析
站內數據流分析，主要用來分析購物流程是否順暢和產品分布是否合理，主要分析指標如下：
●頁面流量排名：主要查看產品詳情頁的流量，特別是首頁陳列的產品詳情頁。參照最終的銷售比例，優勝劣汰，用以調整銷售結構。
●場景轉化分析：從首頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁，的數據流分析。比如說，首頁到達了10000用戶，伺此后的數據分別是8000-5000-1000-50-5，購物車到訂單提交頁的相差比較大，大概就能看出來是購物車出了問題，需要改進。
●頻道流量排名：各個頻道流量的排名，主要用來考慮產品組織的問題。
●站內搜索分析：這個反應的是用戶關心的產品有哪些，產品調整的最直接數據。
●用戶離開頁面分析：用戶在那些也頁面離開最多？是首頁還是頻道頁？是購物車還是訂單提交頁。突然的大比例的離開網站，往往預示這問題的存在。
四、最后是用戶特征分析：
●用戶停留時間：這個放在用戶特征分析里有些牽強。而且目前監控用戶停留時間的方式是：用戶到達時間-用戶離開時間，但是用戶什么時候離開很難準確判 斷，這種數據僅作參考，一般停留時間越長網站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時，基本就是假流量，或者用大打開網頁忘記關了，呵呵。
●新老用戶比例：老用戶比例越高，證明用戶忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量，不能靠新用戶越來越少來襯托老用戶比例越來越高。
用戶地域分析：用戶地域與訂單地域分布基本一致，基本上就是用過互聯網用戶的分布比例以及經濟發達程度等。這個對于提升區域配送及服務比較有幫助。
電子商務網站的基本數據分析就是以上這些，作為實際操作人員要根據數據分析的情況來發現問題和總結問題，進而優化網站的結構和用戶體驗、來提升網站的專轉化率和用戶忠誠度。
