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。


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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