簡述電商運營大數據標準

文/高興

在電子商務發展中，大數據的應用與探究為電商發展提供了幫助。大數據標準的建設成為電子商務大數據參考的重要前提，也是電子商務發展的重大驅動力。大數據標準方面有眾多的內容，以下討論的幾種大數據標準和算法是當前電子商務中應用較多的。

1 電子商務訪問者內容標準

1.1 忠實訪問者指數（Committed Visitor Index）

計算公式：忠實訪問者指數=大于N分鐘的訪問頁數/大于N分鐘的訪問者數

忠實訪問者指數能夠反映固定時間段平均訪問頁數，能夠正確的反映頁數和時間之間的關系。該標準能夠我們認識頁面和時間之間的聯系，通過指數高低分析訪問者忠實度。如果這個指數低，能夠說明訪問者在訪問時間內對頁面的瀏覽較少，反之，如果在網站資料和功能方面予以填充，能夠看到該指數的增加，則說明訪問者對于網站的忠實程度提升了。

1.2 忠實訪問者量（Committed Visitor Volume）

計算公式：忠實訪問者量=大于N分鐘的訪問頁數/總的訪問頁數

該指標能夠反映長時間訪問網站的訪問者所瀏覽的頁面的總數。在電子商務發展中，網站的訪問量是最重點的內容，在推廣和宣傳中占據主導的就是訪問質量。有1000個人訪問頁面，而其中的忠實訪問者僅僅占到10，那么就說明網站的建設還存在很多的不足，說明網站吸引力不夠或者進行了錯誤的引導。因此，量低說明網站宣傳和推廣需要進一步創新。

1.3 訪問者參與指數（Visitor Engagement Index）

計算公式：訪問者參與指數=總訪問數/獨立訪問者數

該指標能夠對訪問者的關注程度進行了解，能夠看到多次訪問的趨勢變化。在與回訪者比率的對比中，該標準能夠更大限度的對訪問者的關注程度進行反應，也就是訪問者對網站的熱情。如果訪問者對于網站的關注熱情很高，則這個數值就遠遠的大于1，當訪問者熱情降低，這個數值就會趨向于1。通過這個標準，就能夠判斷網站對公眾的吸引能力，對于網站建設來說也是至關重要的內容。

1.4 忠實訪問者比率Committed Visitor Share

計算公式：訪問時間在N分鐘以上的用戶數/總用戶數

該標準的應用應該與網站長期的運營結合在一起，根據不同的網站確定不同的標準其中的N也通過網站的類型和大小來定義，比如大型網站通常定位在20分鐘左右。這個訪問者指標如果單獨使用很難體現他的效用，應該結合其它網站運營的數據指標一起使用，例如轉換率，但總體來說，較長的訪問時長意味著用戶喜歡呆在你的網站，高的忠實訪問率當然是較好的。同樣的，訪問時長也可以根據不同的需要自行設定。

2 電子商務網站蹦失率內容標準

2.1 蹦失率/跳出率(所有頁面)Reject Rate/Bounce Rate

計算公式：回彈率(所有頁面)=單頁面訪問數/總訪問數

訪問者在瀏覽網站的過程中僅僅看到一頁的數值反應，該標準對于網站流量來說是意義重大的，在網站分析的過程中對于該數值的分析，能夠確定網站建設是否完善，對于公眾的吸引力是否到位。而這個比率的下降說明網站建設在不斷地完善。

2.2 蹦失率/跳出率(首頁)Reject Rate/Bounce Rate

計算公式：回彈率(首頁)=僅僅訪問首頁的訪問數/所有從首頁開始的訪問數

該指標對于首頁對于訪問者的吸引力大小有著充分的反應，對于網站首頁建設具有指導意義。該指標在所有的內容型指標中是居于首位的，也是當前電子商務網站首先要進行關注的標準。在訪問者瀏覽網站的過程中，大多數網站都會一掠而過，而這一掠而過的內容往往就是網站首頁的內容，因此網站在策劃過程中，要關注首頁是否能夠滿足訪問者瀏覽的需要，同時激發起瀏覽者對網站的興趣。如果這個比率比較低，則說明，網站設計還是存在一些創新上的問題，需要進一步優化。

3 電子商務網站瀏覽用戶內容標準

3.1 瀏覽用戶比率Scanning Visitor Share

計算公式：瀏覽用戶比率=少于1分鐘的訪問者數/總訪問數

該指標對于網頁也因程度的分析具有一定的指導意義。網站對于瀏覽者的吸引往往都以時間為主，如果瀏覽者能夠在網站上停留一分鐘之久，則對于網站的整體就更加的深入，如果這個數字較低，能夠說明網站的設計過于簡單，需要內容的進一步充實。

3.2 瀏覽用戶指數Scanning Visitor Index

計算公式：瀏覽用戶指數=少于1分鐘的訪問頁面數/少于1分鐘的訪問者數

訪問者在一分鐘之內對于頁面的瀏覽數量。該指標能夠對訪問者的訪問興趣進行反應，該比率趨向于1的情況下，說明訪問者的訪問興趣不高，如果在接下來的建設中能夠提升該指數，則說明網站的導航系統獲得了瀏覽者的認可，反之則說明網站的市場定位方向需要改善。該指數也跟以上的瀏覽用戶比率綜合分析，才能夠對瀏覽者對網站的興趣進行綜合的分析。

3.3 瀏覽用戶量Scanning Visitor Volume

計算公式：瀏覽用戶量=少于1分鐘的瀏覽頁數/所有瀏覽頁數

該指標是一分鐘之內的訪問頁面數的比值。該指標與網站目標息息相關，大小也因為不同的網站而存在區別，總體來說，這個指標越低越好。如果指標持續走高，說明訪問者對于該網站具有一定的興趣，但是忠實程度不夠，對于網站的業務沒有興趣，即使訪問量再高也于事無補。

4 結論

以上通過對網站大數據內容標準的分析，能夠看到當前的電子商務發展過程中，對于大數據的應用越來越多，根據網站的瀏覽情況和收益情況確定的大數據標準，對于網站建設和電商發展具有重大意義。

參考文獻

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