在电子商务中，单个网站用户的行为往往是无意识、充满随意性的，然而大批网络用户的行为中却蕴含了重要的线索。

　　网站访问者情况统计

　　基本信息统计：比如访问者使用的操作系统、浏览器，屏幕大小等，以及来自于国家和省份的比例分布。这些可以帮你为不同的用户设置不同的界面，提升他们的访问体验。

　　网站流量情况：网站浏览、购买的时间地点分布。

　　访客忠诚度统计：这是重要的运营指标，包括活跃用户比例、浏览/注册转化率、浏览/购买比例、二次回访用户比例、二次购买用户比例、用户长尾效果等等。

　　用户站内行为分析

　　分析用户的行为轨迹，统计后获得网站商品浏览、销售情况。比如最热商品排行、最热类别排行、上升最快的商品排行、转化率最高（低）商品排行、网站滞销商品等。

　　从“观察”到“行动” 

　　为不同的群体和个体展示不同的主页。这不仅可以带给用户更好的购物体验，还可以根据活跃用户的购买、浏览数据，帮助其他用户快速找到他们喜欢的内容。

　　更重要的是，可发现用户真正的喜好，而不是无目的地排列一些热销商品。当他们再次返回主页，就能把感兴趣的内容展示出来。

　　比如搜索“生日礼物”这个关键词进入网站的顾客，进入网站的第一页就看到了各种精美礼品，必然大大加快他下单的速度。

　　又如，在某网站上放置了“NIKE”的促销广告，通过数据分析，发现通过该广告进入网站的用户还会进入“运动装备”页面，浏览一些与NIKE匹配的产品，就可以把这些产品与NIKE产品一起展示出来。

　　这样，即使你只花了一些小钱，也可以一次展示许多内容。即使用户没有进行更多的点击动作，也看到了所有感兴趣的内容，大大提高了用户购买转化率。

　　跟踪用户行为轨迹

　　一般的网站导航往往是静态的，尽管许多网站已经提供了用户浏览历史的功能，但是都没有提供可以下一步操作的导航。用户的单次点击行为往往带有一定的随意性，而更多的浏览路径就能更好地反映他的兴趣。可以充分利用用户这些隐性的线索，以及其他购物者的经验数据，形成动态的导航，为用户提示他可能购买的产品， 或者下一步操作的提示，防止用户流失。

　　交叉销售提升单客户价值

　　下单之后是进行交叉销售的好机会。分析其他用户的购物习惯，可以知道购买该产品的用户还购买了哪些其他产品，可以在适当的位置，推送给用户，让其打包购买。这不仅不会造成用户的反感，反而会让他感觉非常体贴和周到，同时也降低了对整体购买的价格敏感度。

　　榨干每一个信息

　　网站的每一个位置都是有价值的，要合理地优化每一个位置，放置用户最有可能购买的商品。做到“有多少个用户，就有多少个店铺”。记住，在再次投资之前，尽可能把现有的数据资源好好利用，榨干每一个信息所带来的价值。（Kevin）