④对于搜索无结果的关键词则需要进行深度分析 ， 是否是系统问题或者是涉及未引进的产品 ， 并反馈给招商采购部门 ， 作为采购依据 。
总的来说 ， 对搜索列表页的数据分析归纳为：高搜索词重点优化 ， 提高其点击转化；无结果词分析反馈；页面点击注重高筛选适用性 ， 方便用户快速定位 。 最终目的是让用户下沉到详情页 。
3.详情页
详情页作为流量转化的关键页面 ， 是承载商品信息的最基本单位 ， 也是用户决定下单购买的最重要一环 。 因此在分析详情页的时候 ， 数据指标更多的是详情页的质量和转化率 。 详情页质量的高低从数据的量化角度来看是平均页面停留时间和加入购物车数 。
（1）平均页面停留时间=页面停留总时间/访问UV数 ， 该指标与页面的呈现布局有着明显关联 ， 包含商品参数介绍 ， 详情图片描述 ， 客服在线情况 ， 好评率等 。
（2）加入购物车数：反映该商品有多少购买意向者 ， 是转化的关键步骤 。 加入购物车的数量多少基本由详情页页面综合质量（图片 ， 排版 ， 展示 ， 参数说明 ， 售后信息）、在线客服综合服务指数（响应时间 ， 在线时长 ， 答复满意度）、评价信息（好评率 ， 差评回复内容 ， 晒单信息）等几个因素决定 。
4.购物车
对于快消品、标准品的电商网站来说 ， 设置购物车一方面是为了节省用户挑选多个商品的付款时间 ， 另一方面就是提高了客单价 。 在配合满减优惠券等促销手段 ， 购物车必然能够起到事半功倍的作用 。
在购物车中如果大量积压了客户选购的商品 ， 但用户却始终没有下单支付 ， 这个时候则需要采用短信催付 ， 邮件催付 ， 以及push等手段来促进用户转化 。
5.订单
订单页面是纵向转化的最后一环 ， 在这个界面最主要的目的就是尽量让用户尽快付款 ， 达到最后的转化 。
有效订单转化率=成交订单数/有效订单数 ， 在这个阶段促成转化是较为简单的 ， 如果有效订单转化率较低就要分析是否支付页面存在问题 ， 系统提交流程是否出错等 。 在排除系统问题后同样可以使用短信或push等手段进行催付 。
最后作为总览全局的用户转化指标：UV成交转化率=成交订单数/页面UV数；
作为考核整体用户价值的指标：平均UV价值=成交金额/页面UV数 。
6.复购
复够率=一段时间内重复购买的客户数/一段时间内产生购买的客户数 ， 该指标要求我们从横向时间维度来分析数据 。
一个成熟期的购物网站其老用户贡献的销售额大约占据总数的60%-70% 。 因此我们在看到流量漏斗转化模型的同时 ， 更加要加深对会员的分层管理 ， 用良好的服务以及具有创意的活动维系老用户 。 如果复购率低 ， 可以采取如下的手段：
①可通过短信push、线下广告或者活动来对老会员进行足够的唤醒和激活；
②如果是近期投入拉新的资源较多 ， 导致新客增多降低了复够率 ， 需要核实拉新活动的数据；
③如果是超低价或者超优惠活动引流也会导致大量新用户引入 ， 也会对复够率产生影响 。
以上就是针对电商下单流程的整个过程 ， 当然有很多模块并没有提及 ， 比如智能交叉推荐等 ， 我们只需要理解其中的数据分析的逻辑即可 。
四、漏斗模型如何指导落地页
落地页的分析往往很主观 ， 比如落地页要有画面感、优点要突出、生动并吸引眼球等等 ， 这类词都经常会出现在落地页分析中 。 稍好一些的团队会有落地页的专项数据分析 ， 落地页一般有三种目的：发展用户、促成成交易、搜集线索 。
现有的落地页分析一般是漏斗模型 ， 而漏斗的各层级是由页面决定的 ， 比如落地页→购买页→订单页→购买 。 但是这样的流程分析往往会让我们跑偏 ， 比如落地页到购买页的转化率较低 ， 那么就在落地页上增加许多的入口 ， 诱导用户进入购买页 。 这样的改版最终的结果往往是这一步骤的转化率得到了提升 ， 但是之后的转化率随之下降 ， 整体的转化率并没有明显的改善 ， 甚至还会因此困扰用户造成整体转化率的降低 。
我们分析漏斗转化的目的 ， 是希望能够提升最终的转化 ， 而不是各层级的转化 。 如果用户没有发自内心的购买意愿 ， 无论前面的转化率有多高 ， 到了最后支付的环节依然还是需要靠用户的实际购买意愿来达成交易 。 所以 ， 我们改版的目的实际上是激发用户的购买意愿 。
不论我们的落地页形式怎样 ， 在消费者自身看来 ， 他们需要经历的步骤就是这么几个 。 实际上“用户视角”版本是漏斗转化背后的真实逻辑 。 我们先来梳理一下用户在一般的落地页的整个购买流程 。
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