電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)指標(biāo)、模型及方法發(fā)布者：本站 時(shí)間：2020-05-03 11:05:56
隨著科技的發(fā)展和時(shí)代的進(jìn)步，人們的生活水平不斷提高、生活節(jié)奏逐步加快，越來越多的消費(fèi)者漸漸習(xí)慣網(wǎng)上購物； 越來越多的企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)上開辟市場，建立電子商務(wù)網(wǎng)站。電子商務(wù)網(wǎng)站在運(yùn)營過程中，通過提高用戶進(jìn)入網(wǎng)站的點(diǎn)擊率和購買率，從而提高企業(yè)的銷售業(yè)績； 用戶點(diǎn)擊率越高，則該企業(yè)電子商務(wù)網(wǎng)站的流量就越高，則意味著企業(yè)銷售業(yè)績會(huì)相應(yīng)提高。因此，電子商務(wù)網(wǎng)站流量成為企業(yè)網(wǎng)站運(yùn)營健康評(píng)價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)，因此流量統(tǒng)計(jì)和分析對(duì)于一個(gè)企業(yè)的電子商務(wù)網(wǎng)站來說尤為重要。
本文運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法分析電子商務(wù)網(wǎng)站流量，從流量的大小、來源、質(zhì)量等幾個(gè)維度，利用網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)站運(yùn)營健康度進(jìn)行較為精準(zhǔn)地進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊綜合評(píng)價(jià)法 （fuzzy comprehensiveevaluation method） 是模糊數(shù)學(xué)中最基本的數(shù)學(xué)方法之一，是一種以隸屬度來描述模糊界限的方法。
該方法建立在模糊集合基礎(chǔ)上，從多個(gè)指標(biāo)綜合性評(píng)判被評(píng)價(jià)事物的隸屬等級(jí)狀況，使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀，符合實(shí)際情況。模糊綜合評(píng)判將定性和定量因素相結(jié)合，擴(kuò)大信息量，并結(jié)合變異系數(shù)法使評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重更加可靠，使評(píng)價(jià)結(jié)論可信。
1 電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)指標(biāo)
電子商務(wù)網(wǎng)站流量健康程度是由流量的數(shù)量、流量的質(zhì)量、流量來源和流量轉(zhuǎn)化比例四個(gè)因素共同作用產(chǎn)生的結(jié)果。本文從這四個(gè)方面分別闡述影響電子商務(wù)網(wǎng)站流量健康程度的因素。
1.1流量數(shù)量
流量數(shù)量，即訪問網(wǎng)站的流量的數(shù)量。網(wǎng)站推廣是否有效可以直接從流量數(shù)量大小看出，也是分析該網(wǎng)站客戶行為習(xí)慣的重要手段。流量多意味著瀏覽量大、顧客多。頁面訪問量大最直接地增加了網(wǎng)站流量。一般來說企業(yè)通過自身產(chǎn)品、售后服務(wù)、促銷等形式得到用戶的認(rèn)知與認(rèn)可，從而產(chǎn)生持續(xù)的關(guān)注； 同時(shí)企業(yè)也可以借助外部的資源合作，推廣網(wǎng)站，得到用戶的關(guān)注。
通過此類方式提高網(wǎng)站的流量，從而提高網(wǎng)站的相關(guān)流量指標(biāo)數(shù)據(jù)，如獨(dú)立訪客量、頁面訪問量、獨(dú)立IP、日均流量等。
其中獨(dú)立訪客 （UV） 是指網(wǎng)站被多少臺(tái)電腦訪問過，以用戶電腦的Cookie作為統(tǒng)計(jì)依據(jù) （ 某段時(shí)間內(nèi)訪問網(wǎng)站的唯一訪問者） ,用來衡量網(wǎng)站的流量大小。頁面瀏覽量 （PV） 指某站點(diǎn)總共有被瀏覽多少個(gè)頁面，它是重復(fù)累計(jì)的，同一個(gè)頁面被重復(fù)瀏覽也被計(jì)入PV.獨(dú)立IP指的是用戶自身擁有獨(dú)立使用權(quán)，無需與其他用戶共同使用的IP地址。日均流量指一段時(shí)間內(nèi)總流量/天數(shù)。
1.2流量質(zhì)量
流量質(zhì)量，即對(duì)流量數(shù)量在質(zhì)量上進(jìn)行把關(guān)。為了提升流量的質(zhì)量，網(wǎng)站設(shè)計(jì)人員需要減少網(wǎng)站各種問題以及網(wǎng)站BUG,優(yōu)化客戶在網(wǎng)站的體驗(yàn)，使用戶產(chǎn)生良好的感覺。一個(gè)設(shè)計(jì)合理的網(wǎng)站會(huì)使用戶長時(shí)間停留并長時(shí)間、高次數(shù)瀏覽商品，一定程度上提高下單率。因此，衡量一個(gè)網(wǎng)站的流量質(zhì)量好壞程度，需要參考該網(wǎng)站的平均訪問頁數(shù)、平均停留時(shí)間、新訪問占比、跳出率、到達(dá)商品頁面的訪問占比等指標(biāo)。
用戶訪問網(wǎng)站可以通過導(dǎo)航或者搜索最終到的商品的頁面，商品頁面瀏覽量 （PV） 數(shù)就加1; 商品頁面PV數(shù)是個(gè)比較重要的指標(biāo)，用戶只有進(jìn)入商品頁面才能進(jìn)行后續(xù)的購買行為。跳出率也叫SPV_ UV占比，等于SPV_ UV數(shù)/整站獨(dú)立訪客 （UV）數(shù)，指在只訪問了入口頁面就離開的瀏覽量與所產(chǎn)生總瀏覽量的百分比。
1.3流量來源
一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，其網(wǎng)站流量來源有品牌流量、直接流量、SEO流量 （ 搜索引擎的流量）、導(dǎo)航流量等。而作為大型電子商務(wù)網(wǎng)站，品牌流量如果沒有占絕大數(shù)百分比，那么這個(gè)網(wǎng)站的推廣是不健康的。各渠道流量轉(zhuǎn)化至網(wǎng)站流量的比例也十分重要，網(wǎng)站的商品質(zhì)量、服務(wù)等很大程度地影響了該比例，這也直接判定了該電子商務(wù)網(wǎng)站的推廣方式的好壞。因此，網(wǎng)站流量來源比例和推廣流量轉(zhuǎn)化比決定了該網(wǎng)站流量來源的健康程度。
1.4流量轉(zhuǎn)化比例
網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化比例在網(wǎng)站流量指標(biāo)中至關(guān)重要。在用戶的購物過程中，部分用戶會(huì)流失； 經(jīng)過首頁、中間頁、產(chǎn)品頁、購物車以及結(jié)算等幾個(gè)步驟，流量到成交的概率逐漸變小。如下圖所示，假設(shè)有1000名新訪客，愿意繼續(xù)查看中間頁的訪客變?yōu)?50名，繼續(xù)查看產(chǎn)品的訪客減少至450人，100人將產(chǎn)品加入購物車，只有30人進(jìn)行結(jié)算，形成了流量漏斗，如圖1所示。
從圖1中可知網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化比例具體由會(huì)員注冊轉(zhuǎn)化率、購物車轉(zhuǎn)化率、訂單提交轉(zhuǎn)化率、訂單支付轉(zhuǎn)化率四個(gè)方面決定。有競爭力的價(jià)格將直接影響用戶的注冊、購買； 產(chǎn)品的質(zhì)量、描述、庫存量影響著網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化； 購物流程簡便程度、人性化設(shè)置等影響網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化。
2 電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)模型
2. 1建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集
由n個(gè)影響評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)組成的集合稱為指標(biāo)集。當(dāng)存在多層指標(biāo)時(shí)：
一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集U由若干二級(jí)指標(biāo) （ 第一層指標(biāo)） 構(gòu)成：U ={u1,u2,…，ui}.
二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集U1由若干三級(jí)指標(biāo) （ 第二層指標(biāo)） 構(gòu)成：U1={u11,u12,…，u1i}.
2.2建立評(píng)語集
將評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)分為若干級(jí)，評(píng)語集是指劃分評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)的等級(jí)的集合，其數(shù)學(xué)表達(dá)形式為：V ={v1,v2,v3,…，vj}.
2.3確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重分配集合
二級(jí)指標(biāo) （ 第一層指標(biāo)） 權(quán)重是指某一級(jí)指標(biāo)集中，將各個(gè)二級(jí)指標(biāo)對(duì)一級(jí)指標(biāo)的影響程度利用Delphi Method、層次分析法、變異系數(shù)法的等進(jìn)行數(shù)值化、歸一化，保證一個(gè)指標(biāo)集中各個(gè)指標(biāo)權(quán)重值的和為1.同理，三級(jí)指標(biāo) （ 第二層指標(biāo)） 權(quán)重是指某二級(jí)指標(biāo)集中，將各個(gè)三級(jí)指標(biāo)對(duì)二級(jí)指標(biāo)的影響程度利用各種方法進(jìn)行數(shù)值化、歸一化，保證一個(gè)指標(biāo)集中各個(gè)指標(biāo)權(quán)重值的和為1.
2.4建立評(píng)判矩陣
評(píng)價(jià)指標(biāo)集U到評(píng)語集V的模糊映射R的向量R（Ui）={ri1,ri2,ri3,…，rim} 為單因素評(píng)價(jià)。當(dāng)存在多個(gè)因素時(shí)，從指標(biāo)Ui考慮該網(wǎng)站被評(píng)為Vj的隸屬度是rij（0≤rij≤1;i = 1,2,3,…，n;j = 1,2,3,…，n）。
模糊映射R可以確定一個(gè)評(píng)價(jià)矩陣：
2.5綜合評(píng)價(jià)模型
當(dāng)已知權(quán)重分配集和評(píng)價(jià)矩陣時(shí)，可運(yùn)用運(yùn)算進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并得到綜合評(píng)價(jià)模型：B = A* R.若存在三級(jí)指標(biāo)，需要依次對(duì)第二層指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，求出對(duì)應(yīng)的第一層指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，最終測出一級(jí)指標(biāo)-網(wǎng)站流量健康度。
針對(duì)本 文 情況，我 們 選 擇 的 運(yùn) 算 方 法 為：M（·，+）-加權(quán)平均模型，即：bj= ∑（ai· rij） （j =1,2,…，m）。模型M（·，+） 對(duì)所有因素依權(quán)重大小均衡兼顧，適用于考慮各因素起作用的情況。
3 電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)分析方法
3. 1影響電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)的因素
根據(jù)上文所述，影響電子商務(wù)網(wǎng)站流量評(píng)價(jià)的因素如圖2所示：
其中一級(jí)指標(biāo)為： 流量指標(biāo)；
二級(jí)指標(biāo) （ 即第一層指標(biāo)） 為：U ={ 流量數(shù)量，流量質(zhì)量，流量來源，流量轉(zhuǎn)化} ;
三級(jí)指標(biāo) （ 即第二層指標(biāo)） 為：
U1 ={ 獨(dú)立訪客，頁面訪問量，獨(dú)立IP,日均訪客}
U2 ={ 平均訪問頁面，平均滯留時(shí)間，新訪問占比，跳出率，到達(dá)商品頁面訪問比}
U3 ={ 流量來源比例，流量來源轉(zhuǎn)化比}
U4 ={ 會(huì)員注冊比例，加入購物車比例，訂單提交比例，訂單支付比例}.
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