无论你是一个大型电商网站的CEO还是一个小型电商网站的老板，我们对于自己的网上商城都有着类似的期望：把访客转换成客户，然后把这些客户变成回头客，并引导他们去宣传你的品牌从而带来更多的客户。通过收集访客与网站之间的接触点数据，深入挖掘网站访客的在线行为和购买习惯数据。如何跟踪和分析用户的目标转化数据。以下是分析的内容：

      1、分析客户持续的互动行为

      我们要学会区分哪些是增长性的指标，哪些是参与度的指标。比如，客户有可能在完成第一次购买后再也不会回访和购买产品，导致这种结果的原因有很多，比如客户可能不满意已购买的产品，或是对于我们的服务也有意见，但这些客户不一定会把问题和意见反馈给我们。大量的新客户数据掩盖了这些一次性客户缺乏后期互动（二次购买）的问题。

       根据客户的购买日期（把购买日期设置为可分组的维度或属性）对客户进行分组。把在三月份购买商品客户作为一个群组，在八月份购买商品的客户作为另一个群组，依此类推。我们对不同的群组的客户进行分析，随着时间推移，每个客户群组与网站的互动情况有什么不同。例如，我们可以从数据中发现，在十二月份进行购买的客户会比在六月份购物的客户和网站的互动更多，带来的销售也更多，我们就可以深入分析其原因并提出优化方案。

      2、基于购买次数分析客户的互动行为（客户终身价值）

高水平的网站运营人员或分析师能够基于客户的忠诚度（购买频率）对用户的行为展开深入分析。在这里我们会应用到细分分析，我们可以根据客户的购买次数对他们进行分组。有过3次购买行为的用户将组成一个群组，而有过7次购买行为的用户将组成另一个群组，依此类推，分析他们与网站的互动行为。

       3、基于购买花费分析客户的互动行为

       我们在这里可以把基于他们的订单价值把客户人口统计分为三个不同的组：大额订单客户，中额订单客户和小额订单客户，这样我们就能知道随着时间的推移哪些客户可以给我们带来更多的销售额。

      充分挖掘出我们最喜欢的消费人群的更多信息：他们来自哪里，他们在网站上会有哪些行为。了解他们来自哪里，我们就可以调整和优化营销预算，以吸引更多此类的用户。而了解这些客户与网站的交互方式，我们就可以更新和优化内容以满足他们的需求。

      4、基于客户的访问意图分析他们的互动行为

      访问目的的细分是网站分析中非常重要的分析方法。如果我们不知道是谁访问了网站，他们为什么会访问我们的网站，那么我们也就不能精确地评估与优化我们的在线商城的表现。不同于之前所说的访问者类型的细分，行为或访问意图的细分分析需要使用到一些复杂的工具和技术。我们可以根据这些具体的行为，给用户添加上相应的标识，从而可以对用户进行细分分析和优化。