通过我们的一系列卓越专利技术，以及精湛的计算能力，可实现各种类型、巨量数据的精确采集，实时分析，即时处理，帮助企业持续提高生产率，节约成本，开发消费者价值。

　　成伟市场研究数据分析系统已成为企业开展电子商务首屈一指的软件品牌和标准配置，自推出以来，备受行业认可，连续保持市场领先。

　　电子商务网站上线运营后，数据分析系统会在用户浏览网站商品页面时，保存用户的各种流量数据信息，并对其进行相应的分析。在分析数据的过程中，电商网站系统需要考虑三个方面的内容，分别是分析数据的来源、数据的存储以及界面的展现。根据电商数据分析系统的整体框架设计可以看出，系统主要包括三部分模块设计，分别是Web数据采集模块、数据库模块以及界面展现模块。

1）Web数据采集模块

　　顾名思义，电商数据分析系统的Web数据采集模块主要用来完成前期的数据准备工作，这一版块设计能够实现电商网站流量数据的捕捉、处理以及存储功能。我们考虑到重复打开和关闭数据库连接会占用大量的CPU资源，再加上多数电商网站的访问量较大，并具有不确定性和突发性等特征，因此，我们的系统采用了数据库连接池技术。

　　为了提高数据采集的效率，系统采用了Servlet的过滤器。系统通过配置相应的xml文件，使其关联目标电商网站所有被访问的资源。因此，用户申请访问网站资源的每一次请求都会经过过滤器，从而就能保证系统能够检测到所有的请求信息，继而完成数据的捕捉、处理和存储的全过程。对于电商数据分析系统的Web数据采集模块来说，系统需要收集、存储的数据有：

• 网站的SEO数据分析，系统需要记录网站的IP、PV、回访率以及跳出率，从而分析了解电商网站的整体流量、网站内容的可读性、用户体验以及用户忠诚度等；
• 系统能够通过用户的搜索引擎关键词来路了解电商网站的有效关键词，这一数据记录有利于分析用户的搜索习惯和真实需求；
• 通过不同时段的流量分析，可以了解一天中哪些时间段浏览人群最多，哪些时间段浏览人群较少，从而适时制定网站推广方案；
• 收集用户的详细个人信息，包括年龄段、所处地区、下单次数等，从而有助于后期针对特定的消费人群制定特定的营销计划。

2）数据库模块

　　如何在已收集数据的基础上设计出合适的存储数据库？由于存储数据库的设计会与后期数据分析的复杂性有着紧密的联系，因此，我们在设计此模块的过程中，会不断修改并完善其设计，我们的目标是凭借高效的数据设计来换取简单、易操作的展现界面。在数据库模块中，我们主要是以统计图表的形式呈现各项分析数据，如访客信息表（用来存储用户名、用户IP地址、访问日期、访问资源以及浏览器资源）、管理员信息表（用来存储管理员账号流水号、管理员账户名、登录密码等）、用户会话信息表（用来记录用户对话流水号、对话ID、对话IP地址、会话日期与时间）。

3）界面展现模块

　　界面展现模块是后台管理系统中的一个单独模块。我们在开发该模块时，采用了当前比较流行的DIV+CSS页面设计技术，从而让后台操作人员能够更好的控制页面布局，实现页面内容和样式的分离。下面，我们将对不同界面的功能进行详细介绍。

• 登录界面 - 登录界面面向的主要是系统后台管理员，登录界面会要求管理员凭借账号和密码进行登录，只有这两项验证完毕、完全匹配后，管理员才能进入后台数据分析模块。管理员的登录验证信息都是经过数据库进行了预先分配。
• 用户访问量分析界面 – 此界面是电商网站最基本的数据分析界面，页面主要针对电商网站的一些日常访问流量情况进行统计分析。一般而言，访问量分析界面主要包含的内容有统计开始日期、首页浏览次数、商品页面总点击次数、最高访问日期、总访问人次、今日访问人数以及最后一次访问来源等。
• 商品浏览页面分析界面 – 该界面能够实现商品浏览排行榜功能。用户在访问电商网站时，会点击浏览不同的商品展示页面，而该界面就会对用户点击浏览率进行统计分析，从而可以轻松得到商品浏览排行榜。
• 网站访客历史记录分析界面 – 这一界面主要呈现访问电商网站的用户的各种信息，如访问者的用户ID、IP地址、访问时间、日期、访问的途径等；
• 站内搜索关键词分析界面 – 我们的电商数据分析系统具备了站内搜索关键词分析界面，该界面通过全面分析站内用户搜索的相关数据，包括每一个搜索关键词的有效搜索次数以及无效搜索次数、搜索退出率等，从而帮助电商网站深入分析并挖掘用户的真实需求。
• IP来源分析界面 – 系统能够根据用户的IP地址来识别访客的来源地区，这会直接反映电商网站访问人群的分布区域，从而让电商企业针对不同区域客户的属性，提供有针对性的服务。
• 访客行为分析界面 – 所谓的访客行为，也就是用户在点击进入电商网站后，浏览了哪些界面，在停留在每个界面时又坐了哪些相关的操作。该界面主要就用来记录、分析用户的这些行为，如浏览某类或某个商品、查看购物车、搜索某一类产品关键词等。后台管理人员可以凭借用户名和日期去查询网站访客的行为。
  

影响电子商务数据分析结果的因素有哪些？

　　尽管电商企业能够利用数据分析系统细致分析与企业电子商务相关的多个因素，如新老客户比、用户的购买频率、顾客的购买次数、网站的转化率、平台的注册会员数等，这些数据对于电商企业来说都有着重要的参考与借鉴意义。但是，电子商务企业在进行数据分析时，有几个重要因素将会直接影响电子商务数据分析的结果，而不容忽视的影响因素分别是：

1） 电子商务数据分析离不开商业敏感
　　对于今日的电商企业来讲，其电子商务数据分析师扮演了“军师”的角色，数据分析师们必须具备一定的商业敏感度，能够从大量枯燥的统计数据中解开市场的密码。如具有商业意识的数据分析师必须清楚，电商网站中在售的产品发挥着不同的作用，有的商品是为了达到促销的目的，从而吸引用户流量；而有的商品是为了帮助企业实现盈利。对于具有不同目的的产品，其在网站中展示的位置也不一样。就拿母婴电子商务类网站来说，其数据分析师在了解到交易平台中婴儿车的销量上去后，或许就能够预测到其他母婴类产品，如奶粉、学步车等的销量也会随之增加。
　　一位优秀的数据分析师必须知道如何借助数据分析系统、利用什么样的数据来帮助电商企业实现目标。如面对百度有啊与淘宝的竞争，一个商业敏感的数据分析师就懂得这两者竞争的关键是看其网站流量，并不是网站的交易量。原因很简单，现阶段有啊与淘宝的竞争核心是人气，要通过数据分析了解每天有多少新的卖家入驻平台，并产生多少订单量。试想一下，如果新入驻在线电子商务交易平台的卖家长时间没有销量，相反，老卖家的交易量却一直呈现增长的态势。在这样的局面下，即使电商网站每天的交易量都呈直线上升的局势，长期以往，电商企业的发展还会出现问题。

2）电子商务数据分析衡量指标的设定
　　为了更好的从数据量化的层面了解电商企业运营的状况，我们会设定一定的电子商务数据分析衡量指标，最基本的运营监督的指标包括网站转化率、PV以及UV等。对于网站分析所采用的指标，我们能够根据电商企业的行业以及目标客户的不同，采用不同的指标来衡量。而电子商务数据分析系统一般会使用两种不同的数据，分别是前端行为数据和后端商业数据。所谓的前段行为数据，主要是指网站访问量、页面浏览量、产品点击率以及站内搜索等反应用户行为的数据。而我们所说的后端商业数据主要包括商品交易量、投资回报率以及生命周期管理等。为了充分发挥电子商务数据分析的效能以及优势，就需要将前端行为数据与后端商业数据相结合，作为其分析的数据来源。

3）客户的购买行为分析需要得到重视
　　一旦用户在电商网站注册并成功下单后，这些潜在客户就变成了电商网站的价值客户。在此以后，电商网站的数据分析系统就会自动保存用户的购买交易信息，如用户名、下单时间、交易金额、购买产品名称等。在对客户的购买行为进行分析后，系统就能初步估算每一位客户的潜在价值，为针对客户的扩展营销提供了可能。针对客户的购买行为分析有很多种，如会员的生命周期分析、会员的活跃度分析、会员聚类分析以及传统的RFM模型分析等。由于这些数据分析有利于实施精准营销，因此电商企业必须重视客户的购买行为分析。

　　成伟市场研究不仅能够给您开发功能完备的电商数据分析系统，还能在数据分析的过程中给您提供指导性的建议，从而更好地让电子商务数据分析系统通过采集与分析目标站点的前后端数据，向电商企业提供各项有价值的数据分析。此后，通过直观的图形报表的形式向您展示电子商务的核心数据，帮您的电子商务企业实现利益的最大化。