三招教你提升团购网站流量转化率(上)

本文介绍如何利用Google Analytics统计团购网站的订单转化率,并通过不同渠道分析转化效果,以指导广告投放。

转载出处: http://hi.baidu.com/%CE%A4%B2%AE%C4%C9%CB%B9/blog/item/21f173c3275b82c7d10060a0.html/cmtid/8501cf90d0feb311d21b70ea


本人负责经营美心计化妆品团购网站,日常推广需要对流量进行分析。而流量分析中的核心是分析流量的价值,流量的价值是通过流量的订单转化率来衡量的。

一、订单转化率的定义

订单转化率,即单位流量(UV或IP,按实际需要使用,以下简称流量)所带来的订单数量,即每一百流量带来的订单数量,如1%,2%等。

订单转化率是衡量电子商务网站的一个非常重要的指标。在团购网站,我们需要知道:

1.如何统计订单转化率

2.如何分析订单转化率

3.如何提高订单转化率

二、如何统计订单转化率

简单的统计订单转化率是很简单的,拿每天的订单数量除以每天的流量,即得到每天的订单转化率。但如果需要分渠道(来源、客户或者更多角度)来统计订单转化率,就需要使用专业的工具、复杂的设置来实现此功能。我都采用google analytics来实现此统计分析功能。下面就把我在美心计网上的实施过程一一与大家分享。

Google analytics是google公司出品的强大的统计分析工作,http://www.google.com/analytics/,本文重点不在于教你如何安装及使用google analytics,关于这方面的内容,你可以google一下。Google analytics的强项不仅在于流量统计,更强大的是它的分析功能。下面我就用它来实现订单转化率分析。

1.放置统计代码

<script type=”text/javascript”>

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-88888888-8']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement(’script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (’https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(’script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

将上面的UA-88888888-8更改为你自己的统计编号即可。

2.目标设定

修改配置文件设置,添加一个目标,按下图进行设置,其中目标渠道设置是我按我的网站的购买过程的每一个步骤进行设置一个子目标,这样可以实现统计客户购买的过程中的每一步的转化率。目标网址可以自定义,但在添加代码中需要使用(参考下面第3点的代码设置)。

3.网页代码

按我们设置的渠道目标,在相应的网页中加入代码。

第一步:用户点击“购买按钮”,在此处添加下面的代码(红色部分)

onclick="pageTracker._trackPageview(’/buy/step_click.html’);"

第二步:用户进入购物车,点击“确认无误,下订单”,在此处添加下面的代码(红色部分)

onclick="pageTracker._trackPageview(’/buy/step_qty.html’);"

第三步:用户进入订单确认页,点击“确认订单,付款”,在此处添加下面的代码(红色部分)

onclick="pageTracker._trackPageview(’/buy/step_order.html’);"

第四步:在用户付款成功后,进入一个付款成功的页面,如果付款未成功是不可能进入的,可以在此页而的<body>里添加下面的代码(红色部分)

onload=”pageTracker._trackPageview(’/buy/step_pay.html’);"

以上步骤,对应于目标设置图里的红色标记处的内容。如果你网站的购物流程不一样,请同时修改目标设定及网页代码。

完成以上工作,google analytics统计器就会正式工作,等上半天的时间,在google analytics后台中就可以看到订单转化率了。

三、如何分析订单转化率

1.简单分析

在google analytics中,点击“目标”-“转化率”,选择一定的时间段,就可以查看订单转化率。

2.渠道转化率

在google analytics中,点击“目标”-“渠道可视化”,我选择美心计一天的流量进行统计,如下图,是客户在购物的每一个流程的转化情况。

3.多角度分析订单转化率

自定义群体

点击左边的“我的自定义信息”-“高级群体”,创建新的自定义群,出现下图。

按我在美心计的分析操作,展开流量来源,把“来源”拉到右边的“维度或指标”,在条件中选择“包含”,值输入“tuan800.com”

你也可以添加“或”或“与”条件,来更细化分析,最后命名群体为“tuan800.com”。

按群体查看订单转化率

同样,我们在google analytics中的转化率中,点击右上角的“高级群体:所有访问次数”,按下图进行选择。

选择的结果如下图。

你可以清楚的知道各个渠道的流量来源的订单转化率,至此,我们实现了各种渠道的订单转化率的分析统计。

在自定义群体中,还可以按不同的条件细分群体,如地面推广时,你可以推广http://www.meixinji.com/?3,这样你可以在自定义群体中添加此类群体,你就可以知道地面推广的访问人数及订单转化率了。

以我的美心计网站为例,我经常使用的群体渠道:地区、一天中的时段等。

订单转化率及不同群体的转化率,意义非常重大,它可以指导你的广告投放,实现投入产出最大化。

 

注:必要步骤未执行,而直接到达目标页面不会算入目标转化;非必要步骤未执行,而直接到达目标页面,GA会自动在渠道可视化中自动补全缺失步骤。

如果每个步骤的url不同没必要在按钮里加入代码,产生多余的虚拟页面。


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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