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分析

分析页面展示您店铺里面重要的经营指标比如访客数、销售额、订单数、转化漏斗。其他常用的指标,比如已付款金额、退款金额、按流量来源查看访客数等一目了然地被呈现了出来。这些指标都可以实时查看,当然您也可以选择任意一个时间段进行查看。 

下面是一些具体的用户事例:

  • 查看今天或者过去一段时间的销售额,观察其变化趋势,并进行同比或者环比;
  • 按照流量渠道来源、国家/地区、设备类型等角度分析流量的构成;
  • 分析客单价、复购率的变化趋势;
  • 查看热销商品排行榜,发现畅销爆款。

分析页面显示了最有价值的指标,可让您深入了解商店业绩和客户行为。指标以数字格式显示,在适当的情况下也可以显示为图表。对于所有指标,还可以显示相较于上一个日期范围的百分比变化。

 


 

步骤

如果您想了解更详细的数据报表,指标卡片还支持跳转查看报告详情。比如,您可以点击【热销商品】卡片右上方的【查看报告】,进入报告页查看热销商品的销售额、销售额占比、访客数等指标。

以下【分析】页面的一些基本操作的说明:

  1. 【导航】: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30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】;
  4. 【自动更新】:当您打开分析页面时,将看到约 1 分钟内的最新数据。您可以刷新页面或者在页面右上角勾选【自动刷新】这样您可以看到最新的数据。如果您没有使用在线商店渠道,则不会显示与网站流量相关的指标。

 


 

指标定义

在了解基本操作之后,您可以通过下面的指标定义来帮助您理解指标:

指标 定义

销售额

显示下单成功的订单金额。此指标适用于所有销售渠道的订单,以及搬迁导入的订单。

  • 销售额 = 小计金额 - 优惠金额 + 运费 + 商品税 + 小费 +运费税 + 关税 + 舍入调整金额 - 积分抵扣金额 - 退款金额
  • 请注意,销售额的计算会扣除掉退款金额。这可能导致您看到的销售额是负值。假如您的商店昨日成交了一笔价值 100 美元的订单,昨日的销售额将记录为 100 美元,但今日该笔订单产生了 10 美元的退款,您的商店今日的销售额将计算为 -10 美元。

已付款金额

显示部分付款和已付款的订单的已支付金额。

  • 假如您的商店在 8 月 1 日成交了一笔价值 100 美元的订单,但客户没有及时完成付款,而是等到 8 月 10 日才完成付款。则您将在面板上看到,8 月 1 日的已付款金额是 0 美元,而 8 月 10 号的已付款金额为 100 美元。
  • 由于【销售额】和【已付款金额】在计算的时间节点不同,所以二者数值不可拿来做直接比较。当您发现数值不同时,请到销售结果报告中查看是否有客户存在跨天支付的情况。
  • 请注意,已付款金额只登记录正向付款的金额,逆向退款的金额不会影响此指标。例如,8 月 10 日,客户对订单付款了 100 美元,8 月 10 号产生了 20 美元的退款,则已付款金额依然为 100 美元。(但您可以从【退款金额】中看到 -20 美元)

访客数

显示在线商店中的访问会话数。此指标仅适用于您的在线商店渠道。

一名访客可能有多次访问行为。访客将在没有进行任何活动 30 分钟后以及午夜时 (UTC) 结束。访客数基于 Cookie,关于访客的解释请查看【流量和访客】。

复购率

显示在您的商店中多次下订单的客户所占百分比。

  • 复购率 = 回头客数/所有客户数(回头客:客户首次下单后又再次返回您的商店下单,则该客户是商店的回头客)

转化率

显示完成订单的访客数在总体访客数中的占比。此指标仅适用于您的在线商店渠道。

  • 转化率 = 完成结账访客数/访客数

访客需要先向他们的在线购物车中添加产品,并前往结账页面,才能购买产品。这通常称为转化漏斗,即从上一步到下一步的人数一般会逐层递减。

  • 访客数:显示在线商店中的访问会话数。在访客进入您的商店时进行统计。

访客在早上 10:00 访问您的网站,10:00 ~ 10:30 期间访问了多个页面。这个情况下,访客数数值只会在10时被统计为1名访客数。

  • 加入购物车:点击【Add to cart】或【加入购物车】按钮的访客数。

此数量通常小于店铺访客总数,因为一些访客仅在商店查看商品,但未将任何产品添加到其购物车。

  • 到达结账:到达结账页的访客数。

此数量通常小于加入购物车的访客数量,因为一些访客仅将商品添加到其购物车,但未进行结账或未提交其联系信息。

此数量在某些情况下可能会高于加入购物车的数量,因为一些访客可能直接访问结账页(比如,通过召回链接到达结账页),而没有在商品详情页内加入购物车的按钮。

  • 添加用户信息:在结账页成功添加了邮箱、电话、地址等个人信息的访客数。

此数量通常小于完成结账的访客数,因为一些访客可能在填写信息后未发起支付或完成订单。

  • 选择物流方式:在结账页完成选择物流方式的访客数。

此数量通常小于完成结账的访客数,因为一些访客可能在选择物流方式后由于运费过高等原因未发起支付或完成订单。

  • 添加支付信息:点击支付或点击完成订单按钮并且成功提交支付方式的访客数。

此数量通常小于完成结账的访客数,因为一些访客在添加用户信息、选择物流信息后,并未发起支付或完成订单。

  • 完成结账:下单成功的访客数。

此数量可能与您的订单数不一致,因为访客可能会在一次访问中下多笔订单。

此数量通常小于添加支付信息的数量,因为有些访客可能在支付过程中遇到问题而未完成结账。

客单价

显示所有订单(不包括礼品卡)的平均价值。客单价 = 销售额 / 订单数

订单数

显示下单成功的订单数量。此指标适用于所有销售渠道的订单,以及搬迁导入的订单。

订单数在下单成功时即刻统计,后续订单发生退款、取消不会改变此数值。

热销商品

显示您商店中最畅销的商品。

热销商品卡片显示您商店中销量(售出件数)排名前 5 的商品,包括商品的销量和商品转化率。您可以点击卡片右上角的【查看报告】进入商品数据详情,查看销量(售出件数)位于前 2000 的商品以及商品销售表现。

访客数按不同主题划分

 

从不同地区、流量来源、设备类型等主题分析您的在线商店访客数的构成。此指标仅适用于您的在线商店渠道。

  • 访客按国家/地区分:按访客 IP 所属的国家/地区进行分组,展示访客数排名前 5 的国家/地区的访客数和转化率。您可以点击卡片右上角的【查看报告】进入报告详情页查看更多信息。
  • 访客按设备分:按访客的设备类型进行分组,最常见的设备类型为移动设备、桌面设备和平板电脑,展示访客数排名前 5 的设备类型的流量转化率。您可以点击卡片右上角的【查看报告】进入报告详情页查看更多信息。
  • 访客按流量来源分:流量来源,是指访客进入商店的流量推荐来源,展示访客数排名前 5 的推荐来源的流量转化率。您可以点击卡片右上角的【查看报告】进入报告详情页查看更多信息。最常见的流量来源是搜索、社交和直接访问(例如,有人搜索您的商店或直接输入您商店的 URL 时将产生流量)。流量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。
  • 访客按社交渠道分:显示流量推荐来源是【社交媒体】的访客转化情况。社交媒体(例如 Facebook、Instagram、YouTube 或 Twitter)通常是流量的主要来源,此数据可以帮助您集中精力进行营销。

热门推荐来源网站

显示您商店中最热门的 5 个推荐来源网站。呈现访客数最高的 5 个推荐来源网站。这揭示了访客从哪些网站跳转到您的商店。如果您的商店正在投放广告,推荐来源网站一般是媒体平台,比如 facebook.com。点击【查看报告】跳转报告详情,您可以查看到所有的推荐来源网站。

销售额按不同主题划分

从推荐来源、社交渠道等维度查看销售额的构成。

  • 销售额按推荐来源分:显示销售额在不同推荐来源分类下的构成。推荐来源分为 Search、Social、Direct 等几类。结合对比,您可以快速发现异常变动。点击卡片右上角的【查看报告】,可以跳转报告以查看所有的推荐来源的销售额。
  • 销售额按社交渠道分:显示销售额在不同社交渠道下的构成。社交媒体都会被视为【社交渠道】,比如 Instagram、Facebook。结合对比,您可以快速发现异常变动。点击卡片右上角的【查看报告】,可以跳转报告以查看所有的社交渠道的销售额。

营销活动带来的销售额

仅展示与您的营销工作相关的流量产生的总销售额。这包括通过 Shopline 后台的“营销”部分以及使用 Urchin Tracking Module (UTM) 参数的外部方法管理的营销宣传和活动。

热门登陆页面(按访客数)

登陆页面是根据每个访客进入您的商店的第一个页面。

此卡片显示访客数排名前 5 的登陆页面及其相关联的访客数。您可以使用此数据来对这些页面上的文本和营销内容进行自定义优化,加深客户对您网站的第一印象。

浏览量

商店下所有页面的浏览次数。访客将在没有进行任何活动 30 分钟后以及午夜时 (UTC) 结束。由于一名访客可能会浏览多次页面,因此浏览量通常高于访客数。

示例:访客A在您的商店中查看产品一次,然后在 10 分钟后又返回商店访问首页一次。此时将报告 2 次浏览量和 1 位访客。

退款金额

订单的退款金额,按退款发生时间记录。

客户群体分析

显示过去一段时间内返回您的商店并进行复购的客户的百分比。

每一个客户都会根据他们的首次下单日期进行分组,如 Cindy 是 2023 年 2 月 23 日第一次在您的商店购买商品的,则 Cindy 属于 2023 年 2 月份的这一客群。

系统将根据每个客群的复购情况为您呈现客户留存表。

假如,您从 2023 年开始经营您的商店,在 1 月份您的商店有 100 名新客户,在 2023 年 2 月份有 150 名新客户。

并且,在 1 月份的 100 名新客户中,在 2 月份继续复购的人数是 13 名,在 2 月份的 150 名新客户中,在 3 月份继续复购的人数是 35 名。

基于这个例子,

您将在看到 2023 年 1 月的次月留存率是 13/100=13%

您将在看到 2023 年 2 月的次月留存率是 35/150=23.33%

如果您关注的是汇总行的数据,您将看到 2023年 1-2 月份整体的次月留存率是 (13+35)/(100+150)= 19.2%

按 POS 门店位置显示销售额

 

显示各个 POS 门店位置的销售额,只展示销售渠道是 POS 的销售额,如果您没有开通线下门店销售渠道,则此卡片将显示【暂无数据】。

 


 

常见问题

流量和访客

访客数统计的对象是会话,这是一个可以跟踪访问时长的 Cookie。Cookie 是客户浏览器里面的一个小型文件,存储在客户的设备(如桌面设备、平板电脑或者智能手机)。

客户在您的在线商店访问时,有 2 种情况会更新,也就是产生新的会话。(1)访问后 30 分钟后没有进行任何活动;(2)午夜时(UTC 0时)或者店铺时区 0 点到来。因此一个设备会产生多个访客,这是一种正常的情况。

比如:一个客户在您的商店中查看商品 5 分钟后离开,2 小时后又返回商店继续浏览 10 分钟,此时就会产生 2 个会话,就是 2 个访客;如果客户在您的商店中查看商品 5 分钟,然后在 30 分钟内再次返回商店继续浏览,则只会产生 1 个会话,就是 1 个访客;

需要您注意的是,您点击【在线商店】右侧的小眼睛图标产生的预览访问,也会被计算在内。

更多和其他分析工具的差异,请查看【和其他分析工具的差异以及【客户数据收集政策对分析的影响】。

和其他分析工具的差异

SHOPLINE 和第三方追踪服务(比如 Google Analytics)的统计结果差异,主要有以下原因:

  • 在SHOPLINE 的时区和第三方追踪服务商的设置不一致;
  • 访问次数和访客数区别。这需要您阅读第三方追踪服务商提供的指标说明, Google 会计算每个页面的加载次数,这个指标就不能直接和 SHOPLINE 提供的访客数进行对比;
  • 对机器人流量的定义有差异。不同的第三方追踪服务商识别机器人的算法有所差异,和 SHOPLINE 的识别方法也有差异,因此也会产生访客数计算结果上的差异;
  • Google 依赖 JavaScript 和 Cookie 统计访客数,某些客户可能在浏览器设置中不允许 Cookie 或者 JavaScript;
  • 记录访客数的 Cookie 作用机制的差异,比如 Cookie 的有效期有长有短不尽相同,这也会导致访客数有差异。

客户数据收集政策对分析的影响

Cookie 是在用户浏览网站时,被存储在用户设备上的小型文本文件,由 Web 浏览器负责管理和储存。它们是网站收集和报告分析的关键工具,尤其是与用户在网站上的行为相关的分析,如浏览次数、访问的页面和点击的链接等。 Cookie 能够存储大量数据,有时能够辨认出特定的用户。

全世界许多地方都有关于可收集哪些信息以及何时可以收集信息的法律和规定。《通用数据保护条例》(GDPR) 和《电子隐私指令》就是这样的两项重要法规,它们规定在欧盟内进行商业活动,或使用其用户数据的方式和时间。 如果您是一名商家,尤其是在欧盟、欧洲经济区(包括所有欧盟国家,以及冰岛、列支敦士登和挪威)、英国或瑞士进行业务,或者向这些区域内的客户销售产品,您可能已经注意到这个问题,并已对您的客户隐私设置进行了相应的调整。

如果您选择了”征得同意后收集”或“征得同意前部分收集”,那么在用户拒绝使用 Cookie 进行分析或营销时,您的基于访问的数据可能会受到影响。简而言之,一旦您更改这些设置,并修改了其他在计算中使用访问数据的指标(如转化率),浏览量、访客数等指标可能会有所下降。

 


 

如何联系我们

SHOPLINE 拥有专业的本地支持团队,为有需求和疑惑的商家提供帮助。您可以通过联系 SHOPLINE 店铺后台官方网页的实时客服来寻求 SHOPLINE 的帮助。
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