在当今的数字时代，客户旅程日益复杂，如果您从事在线业务，那么了解客户旅程至关重要。一个典型的消费者现在平均拥有3.6台设备，这意味着一个人的旅程可能从笔记本电脑开始，然后在移动设备或平板电脑上结束。
在电子商务业务中，购物车的放弃率困扰着大多数企业主。根据Statista的数据，到2020年3月，全球有88.05%的在线购物订单被放弃，这意味着超过88%的人将选定的产品添加到购物车中，由于各种原因而没有购买。对于电子商务参与者而言，这是巨大的商机损失。
发展分析技能可以帮助您更好地管理这些障碍。没有足够的分析知识，您的营销将无法进行，因为您将不知道什么有效，什么无效。所有的营销工具都附带有分析工具，以帮助感知访问网站的访问者的行为，参与度和人口统计。最常见的网络分析工具是Google Analytics，Adobe Analytics，Kiss Metrics和Mixpanel。它们通常具有以下功能：
- 实时分析
- 移动分析
- 归因建模
- 分割
- 电子商务追踪
- 渠道分析
- 队列分析
- 跨设备跟踪
- 页内分析（会话记录，点击跟踪，热图）
- 目标转化跟踪
- 事件追踪
- A / B测试
每个功能都有其自己的数据集，可以对这些数据集进行比较以帮助您做出明智的决策。今天，我们将了解同类群组分析和行为分析，以消除障碍并提高参与度。
什么是同类群组分析，为什么它很重要？
同类群组分析是按共享特征分组的用户子集。它只是让您可以比较不同群组随时间变化的行为和指标。
假设您有一个在线食品订购网站/应用程序，并使用获取日期（当用户开始第一次会话时）队列来了解用户在客户生命周期中何时下降。可视化此数据的最佳方法是绘制保留曲线，描绘随时间变化的保留。
此保留曲线清楚地反映了最重要的见解-大约75％的用户在第一天之后就停止使用该网站。我们可以看到订婚下降了。因此，显然可以通过每天的报价/优惠券来提高整体体验并教a客户，以提高保留率。
同类群组分析比较–有机与直接
以下队列分析表明，自然流量的保留率比直接流量高。
访客行为分析及其重要性
这是一个跟踪网站上用户行为的过程，市场上有一些出色的工具可以提供准确的信息。诸如Hotjar，MouseFlow，Crazy Egg之类的工具记录访问者会话，以查看访问者如何在网站上导航。他们还提供点击跟踪和热图，以分析页面上最引人入胜和忽略（跳过）的元素。
如果您看一下上面的热图，您会发现没有人愿意单击顶部菜单中的“ PORTFOLIO”，这意味着人们对查看产品组合不感兴趣。也许我们必须用吸引人们注意的更有趣的内容（例如“案例研究”，“成就”等）来代替它。这些类型的见解可帮助您添加/删除元素以提高页面参与度。
使用过滤器，您可以进一步细分受众群体，以深入挖掘并提取可采取行动的见解，请参见以下过滤器：
在Google Analytics（分析）中，行为流向您直观地展示了人们如何浏览您的网站。您可以应用细分以更深入地了解其行为，还可以在这些细分之上应用不同的维度以获得可行的见解。
GA行为流程
这些分析工具的强大之处在于，它使您可以查看哪些客户离开了网站，使他们离开您的网站/应用程序-以便您对其进行修复。您还可以聘请专业的数字营销代理机构，以帮助您找到这些障碍并消除障碍，从而提高整体参与度。