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访客数异动分析

SHOPLINE【访客数异动分析】通过观察店铺流量变化趋势,并拆解这种变化的影响因素,以帮助您定位流量异常原因和提供营销策略数据参考。

 

下面是分析场景事例:

当您的店铺访客数在今天或者过去一段时间发生下降或者上涨,导致这种变化的因素可能是某些推荐来源渠道,或者一些地区的流量发生变化。

以推荐来源名称维度为例,访客推荐来源渠道可能来自GoogleAds、Instagram、TikTok等,当店铺访客数环比下跌50%,在访客数异动分析卡片中,您可以查看:

【推荐来源名称正向贡献数】,体现了有多少来源渠道保持了跟店铺一致的波动态势,例如均体现为访客数下跌。

【推荐来源名称负向贡献数】,则体现了有多少来源渠道出现了跟店铺相反的波动态势,例如店铺访客数在下跌,但推荐来源名称中的TikTok渠道体现为访客数上涨。

同时,您可以点击卡片进入到【行为 : 按推荐来源查看流量和销售贡献】报告中,查看具体来源渠道的【访客数异动贡献度】数据,该指标体现了具体渠道或者地区的访客数波动对店铺整体的影响程度,其数值越大,代表影响越大;相反地,数值越小,代表影响越小甚至是负面的。

 

目录


功能介绍

您可以访问【分析】页面,查看【访客数异动分析卡片】以了解影响店铺访客异动的推荐来源名称分布情况,并且支持跳转查看数据详情。例如,您点击卡片中【推荐来源名称负向贡献数】指标,可跳转进入【行为 : 按推荐来源查看流量和销售贡献】报告查看不同推荐来源名称,或者国家/地区的【访客数异动贡献度】、【访客数】等指标。

以下访客数异动分析的一些基本操作的说明:

  1. 【访客数异动分析】:在 SHOPLINE 后台,找到【分析】。默认情况下会呈现【今天】的数据,并与昨天进行对比。您可以根据自己的需要随时调整。
  2. 【调整时间窗口】:如果您需要查看其他日期范围的数据,请点击日期输入框,并选择您想要的不同日期范围。您可以选择预设范围,例如【过去 7 天】,也可以通过点击日历上的日期来设置任意自定义范围。这样您就可以方便地查看所需的日期数据。
  3. 【数据比较】:如果要显示与上一周期或上一年度相同日期范围的比较,请选择与之前的日期比较并选择比较值,并点击【确定】。注意当筛选无对比时,将不显示访客异动数据。
  4. 【自定义】:自定义功能可协助您自定义卡片的位置,以及确定哪些卡片需要隐藏。您可以通过点击【自定义】按钮进入卡片编辑页,在这里,您可以拖动卡片到任意位置,也可以点击卡片右上角的关闭按钮将该指标进行隐藏,隐藏的卡片不会被删除,而是被收纳到卡片编辑页左侧的【指标库】中,若您有需要,也可以随时从指标库中将被隐藏的卡片再次放到分析页。值得一提的是,系统将自动按照登录账号最后一次保存的卡片位置进行展示。

 


 

维度说明

访客异动分析常见的维度说明如下:

维度

说明

推荐来源名称

访客到达您的在线商店的推荐来源名称,例如 Google、Facebook、Instagram 或 TikTok 等。对于直接来源,如果无法确定推荐来源,则名称显示为 N/A。

推荐来源

显示客户到达您的商店的的途径。可能的情况包括:

  • 社交:客户在社交媒体上点击链接来到您的商店。
  • 直接:客户将您商店的 URL 输入其浏览器中。
  • 搜索:客户从搜索引擎的结果页面点击您的商店。
  • 其他:不符合以上任一情况的来源。流量推荐来源有时是无法确定的,所以出现未知流量来源的情况也很常见。

国家/地区

既表示访客的 IP 国家/地区,也表示订单记录的访客 IP 国家/地区。访客可能在访问在线商店时切换了 IP 地址,导致访客记录的 IP 地址和订单记录的 IP 地址不同,对于 1 笔订单而言,只有订单记录的客户 IP 国家/地区(比如,US)和访客的 IP 国家/地区相同时,才能在报告内看到“来自 US 的 1 名访客完成了 1 笔订单”。

 

指标定义

访客异动分析常见的指标定义如下:

指标 定义
推荐来源名称正向贡献数 统计访客数波动相对在线商店访客数波动一致的推荐来源名称个数,例如指定周期内店铺访客数异动体现为增长,即统计推荐来源名称访客数异动亦为增长的维度个数
假设今天店铺访客数下降 50%,店铺访客数的推荐来源名称有 A、B 和 C。如果 A 今天也是下降的,那就算一个正向贡献,如果 B 今天上涨,那就算一个负向贡献;这里会统计 A 类型的推荐来源名称个数。
推荐来源名称负向贡献数 统计访客数波动相对在线商店访客数波动相反的推荐来源名称个数,例如指定周期内店铺访客数异动体现为增长,即统计推荐来源名称访客数异动为下降的维度个数。
访客数异动贡献度 统计当前维度颗粒度下的访客数异动值除以在线商店访客数异动值。
 
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