吳多智
主要是研究電子商務(wù)網(wǎng)站流量的各項(xiàng)指標(biāo),因此采用逐級(jí)評(píng)價(jià)的方式進(jìn)行分析。使用變異系數(shù)法求值,得到權(quán)重值。運(yùn)用模糊理論當(dāng)中的模糊綜合評(píng)價(jià)方式進(jìn)行分析,運(yùn)用涉及參數(shù)構(gòu)建了綜合評(píng)價(jià)模型,以及對(duì)實(shí)例進(jìn)行分析得出結(jié)論。實(shí)際研究證明建立電子商務(wù)網(wǎng)站流量的綜合評(píng)價(jià)模型能夠?yàn)榉治鎏峁┛陀^且正確的評(píng)價(jià)方式,針對(duì)指標(biāo)當(dāng)中的數(shù)量、質(zhì)量、流量轉(zhuǎn)化等方面,探索與當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)之間的關(guān)聯(lián)性。
當(dāng)前社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展物欲橫流流量領(lǐng)先的時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供的購(gòu)物便利方便了廣大消費(fèi)者,線(xiàn)上購(gòu)物滿(mǎn)足了消費(fèi)者購(gòu)物欲望,眾多平臺(tái)、商家、消費(fèi)者環(huán)環(huán)相扣組成了這場(chǎng)消費(fèi)盛宴。越來(lái)越多愜意開(kāi)始在網(wǎng)絡(luò)上開(kāi)辟市場(chǎng),通過(guò)較高的點(diǎn)擊率、購(gòu)買(mǎi)力來(lái)提高企業(yè)的銷(xiāo)售業(yè)績(jī),用戶(hù)點(diǎn)擊率越高則意味著企業(yè)的銷(xiāo)售額會(huì)明顯增加,尤其是當(dāng)前電商時(shí)代,電子商務(wù)網(wǎng)站流量將成為評(píng)價(jià)企業(yè)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。
一、模糊理論
fuzzy comprehensive? evaluation method為綜合評(píng)價(jià)法,文章主要運(yùn)用該方式分析電子商務(wù)網(wǎng)站的流量、來(lái)源、質(zhì)量等幾個(gè)方面,通過(guò)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),分析網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)情況,這是模糊數(shù)學(xué)當(dāng)中最基本的數(shù)學(xué)方式,運(yùn)用隸屬度描述模糊界限的一種形式,因此是建立在模糊集合的基礎(chǔ)上。整理多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo),從綜合性角度出發(fā)來(lái)評(píng)價(jià)被評(píng)價(jià)對(duì)象的隸屬情況,保證評(píng)價(jià)結(jié)果更加樂(lè)觀和符合實(shí)際情況。在結(jié)論當(dāng)中,使用定性與定量因素組合形成系統(tǒng)信息量,運(yùn)用變異系數(shù)法來(lái)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,保證得出結(jié)果的科學(xué)性與合理性。在實(shí)際評(píng)價(jià)過(guò)程中,評(píng)論流量是否健康的依據(jù)是通過(guò)流量的數(shù)量、質(zhì)量、來(lái)源、轉(zhuǎn)化這幾個(gè)指標(biāo)來(lái)判斷,分析在共同作用下的電子商務(wù)經(jīng)營(yíng),從而判斷流量的健康程度。
二、電子商務(wù)網(wǎng)站流量的評(píng)價(jià)指標(biāo)
(一) 流量的數(shù)量指標(biāo)
數(shù)量是指用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的次數(shù),在海量用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)下變成流量數(shù)量。現(xiàn)代人使用有效的推廣手段來(lái)獲取流量,因此能夠直接從流量數(shù)量上看出網(wǎng)站推廣是否有效,通過(guò)網(wǎng)站流量可以分析網(wǎng)站的用戶(hù)習(xí)慣。流量多則意味著在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)用戶(hù)的瀏覽量增加,營(yíng)業(yè)額也會(huì)增加。頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量也就是該網(wǎng)站的流量。企業(yè)可以打造產(chǎn)品質(zhì)量、運(yùn)用優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)手段等拓展市場(chǎng)吸引用戶(hù);也可以借助外部的推廣力量等吸引到更多流量,運(yùn)用熱點(diǎn)、群眾關(guān)注點(diǎn)來(lái)吸引群眾的眼球。其中網(wǎng)站流量分為幾種:獨(dú)立訪(fǎng)客量、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量、日均與獨(dú)立IP等。其中獨(dú)立訪(fǎng)客網(wǎng)站被多少臺(tái)電腦訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)量,以獨(dú)立電腦為單位;頁(yè)面瀏覽量是統(tǒng)計(jì)某個(gè)站點(diǎn)的瀏覽總用戶(hù)數(shù)量;獨(dú)立IP是不與任何一個(gè)用戶(hù)IP地址重合的瀏覽量,日均流量是指一天、一段時(shí)間內(nèi)的流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 。
(二) 質(zhì)量指標(biāo)
就是在流量數(shù)量的基礎(chǔ)上對(duì)質(zhì)量把關(guān),保證流量的質(zhì)量吸引流量。因此需要以?xún)?yōu)質(zhì)的網(wǎng)站質(zhì)量為主,在設(shè)計(jì)的時(shí)候,應(yīng)該抓住當(dāng)前人們的心理,判斷人們對(duì)網(wǎng)站設(shè)計(jì)的喜好程度。優(yōu)化頁(yè)面內(nèi)容的同時(shí),網(wǎng)站本身的問(wèn)題也需要解決,比如網(wǎng)站頁(yè)面崩潰、網(wǎng)站BUG等。運(yùn)用質(zhì)量手段來(lái)優(yōu)化客戶(hù)網(wǎng)站體驗(yàn),提升用戶(hù)對(duì)網(wǎng)站的好感度也可以提升質(zhì)量指標(biāo)。假設(shè)一個(gè)用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候,這個(gè)網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)良好,而且抓住了用戶(hù)的心理,則這個(gè)用戶(hù)會(huì)反復(fù)瀏覽這個(gè)的商家設(shè)計(jì)的網(wǎng)站。進(jìn)而看到商品,存在長(zhǎng)時(shí)間瀏覽網(wǎng)站的舉動(dòng),相應(yīng)增加下單的概率。對(duì)于當(dāng)前的電商發(fā)展,衡量一個(gè)網(wǎng)站質(zhì)量,需要考慮諸多因素,可以統(tǒng)計(jì)日均訪(fǎng)問(wèn)量、新增訪(fǎng)問(wèn)人數(shù)、用戶(hù)瀏覽頁(yè)面停留時(shí)間來(lái)確定。戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站會(huì)通過(guò)不同的形式進(jìn)入。比如直接檢索、復(fù)雜黏貼、頁(yè)面導(dǎo)航等,當(dāng)檢索抵達(dá)商品頁(yè)面,商品頁(yè)面瀏覽量就會(huì)+1。在這個(gè)過(guò)程中的商品頁(yè)面瀏覽量指標(biāo)非常重要,因?yàn)橛脩?hù)通過(guò)網(wǎng)站或者是被網(wǎng)站吸引進(jìn)入到頁(yè)面到達(dá)指定商品位置,才會(huì)產(chǎn)生加入購(gòu)物車(chē)與下單的行為。
(三) 流量的來(lái)源
電子商務(wù)網(wǎng)站中的網(wǎng)站流量系主要有品牌流量、檢索引擎流量等。大型電商網(wǎng)站一定擁有高數(shù)量的品牌流量占比,一旦數(shù)量很低,也就可以評(píng)價(jià)“這個(gè)網(wǎng)站流量并不健康”。大型電商的流量并不是來(lái)自同一渠道,而是多方面經(jīng)營(yíng)得到的流量,比如商品質(zhì)量、服務(wù)也會(huì)影響到電子商務(wù)網(wǎng)站的流量。人們也通過(guò)網(wǎng)站流量來(lái)源、推廣流量轉(zhuǎn)化比分析網(wǎng)站流量是否健康。
(四) 轉(zhuǎn)化比例
網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化比例在流量分析當(dāng)中占比也非常重要,用戶(hù)不是固定的,因?yàn)橛脩?hù)在瀏覽之后不一定會(huì)下單,留住的客戶(hù)也非常重要,這個(gè)過(guò)程是:網(wǎng)站→中間頁(yè)面→產(chǎn)品→購(gòu)物車(chē)→結(jié)算,抵達(dá)結(jié)算階段,成交概率也會(huì)降低。這里闡述電子商務(wù)的一個(gè)概率:假設(shè)1000名信訪(fǎng)客,進(jìn)入到中間頁(yè)面的訪(fǎng)客降低到750,只有450人抵達(dá)產(chǎn)品頁(yè)面了解產(chǎn)品,假設(shè)100人將商家加購(gòu),最終有30人進(jìn)入結(jié)算階段,這就是電子商務(wù)流量當(dāng)中的流量定律??梢苑治?,在網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化比例當(dāng)中,決定因素有會(huì)員注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、購(gòu)物車(chē)轉(zhuǎn)化、訂單提交、支付四個(gè)因素,其中,價(jià)格是最主要的競(jìng)爭(zhēng)力,對(duì)用戶(hù)是否注冊(cè)會(huì)員、購(gòu)買(mǎi)有很大影響;而商家對(duì)產(chǎn)品的描述與質(zhì)量的闡述、庫(kù)存量也直接影響網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化;購(gòu)買(mǎi)流程簡(jiǎn)易程度、人性化設(shè)置方面都直接影響網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化 。
三、評(píng)價(jià)模型
(一) 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集
在指標(biāo)集當(dāng)中,將多個(gè)影響評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)用n 表示,當(dāng)存在多層指標(biāo)則分級(jí)表示;當(dāng)二級(jí)指標(biāo)影響因素比較多,則由多個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。在指標(biāo)集當(dāng)中,被評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)等級(jí)被劃分為不同等級(jí),評(píng)語(yǔ)集是將這些評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)等級(jí)進(jìn)行集合表現(xiàn)出來(lái)。
(二)? 各級(jí)權(quán)重分配集合
確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重分配集合是將不同等級(jí)指標(biāo)權(quán)重分配到其中一個(gè)指標(biāo)去,最終指標(biāo)為1。比如 第一層指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)中的權(quán)重,是把一級(jí)指標(biāo)集中不同的二級(jí)指標(biāo)對(duì)一級(jí)指標(biāo)的影響分別闡述,使用Delphi Method、層次分析、變異系數(shù)法等,保證指標(biāo)權(quán)重最終數(shù)值為1。同理,三級(jí)指標(biāo)也是這樣評(píng)價(jià),最終實(shí)現(xiàn)數(shù)值化、歸一化。
(三) 評(píng)判矩陣建立
根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)集、評(píng)語(yǔ)集,其中模糊映射的向量為單因素評(píng)價(jià)。如果存在多個(gè)因素,從指標(biāo)上考慮網(wǎng)站的隸屬度。根據(jù)模糊映射,可以得到一個(gè)評(píng)價(jià)矩陣。
(四) 綜合評(píng)價(jià)模型
當(dāng)已知群眾分配集、評(píng)價(jià)矩陣最終能夠分析出綜合評(píng)價(jià),運(yùn)用分析得到的指標(biāo)建立起綜合評(píng)價(jià)模型。在綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中逐級(jí)分析評(píng)價(jià),得到相應(yīng)的數(shù)值,最終測(cè)出一級(jí)指標(biāo)、網(wǎng)站流量的健康度。針對(duì)這種情況可以選擇一加權(quán)平均模型,其中模型對(duì)所有因素的影響,根據(jù)權(quán)重的大小均衡兼顧,適合考慮各種因素起到作用的情況 。
四、 評(píng)價(jià)方式與分析方式
(一)? 影響評(píng)價(jià)的因素
影響因素有:流量指標(biāo):數(shù)量、質(zhì)量、來(lái)源、轉(zhuǎn)化(四個(gè)指標(biāo));其中流量數(shù)量的影響因素有:獨(dú)立訪(fǎng)客、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量、獨(dú)立IP、日均產(chǎn)量;流量質(zhì)量的影響因素有:平均訪(fǎng)問(wèn)與滯留時(shí)間、新訪(fǎng)客比例、跳出率等;流量來(lái)源。在這個(gè)內(nèi)容當(dāng)中流量指標(biāo)為一級(jí)指標(biāo),二級(jí)指標(biāo)就是四個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo),三級(jí)指標(biāo)就是四個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響指標(biāo)。
(二)評(píng)語(yǔ)集
假設(shè)影響電子商務(wù)網(wǎng)站流量指標(biāo)的評(píng)語(yǔ)集分成五個(gè)等級(jí),主要按照優(yōu)、良、 中、 差、劣的五個(gè)等級(jí)來(lái)評(píng)價(jià)。
(三)? 確定權(quán)重與隸屬度
使用變異系數(shù)法流量指標(biāo)權(quán)重,計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)差,除以平均數(shù)得到變異系數(shù),進(jìn)行處理之后,電子商務(wù)網(wǎng)站的指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)某一段時(shí)間內(nèi)電子商務(wù)網(wǎng)站對(duì)網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)就可以得到相關(guān)的參數(shù)。在實(shí)際的計(jì)算過(guò)程中,得到第一層指標(biāo)的權(quán)重值,相應(yīng)也可以得到別的數(shù)據(jù);比如知道流量數(shù)量當(dāng)中獨(dú)立訪(fǎng)客的權(quán)重值,就可以推斷計(jì)算出其他影響因素的比值。
當(dāng)?shù)玫诫娮由虅?wù)網(wǎng)站流量第一層指標(biāo)之后,也就可以得到第二層關(guān)于評(píng)語(yǔ)集的隸書(shū)矩陣表。
(四) 電子商務(wù)網(wǎng)站流量指標(biāo)的模型
得到電子商務(wù)網(wǎng)站流量指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型之后,使用模型,將三級(jí)指標(biāo)中獨(dú)立訪(fǎng)客、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量、獨(dú)立網(wǎng)址的權(quán)重值,對(duì)應(yīng)三級(jí)指標(biāo)的隸屬矩陣,相乘得到第一級(jí)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià),也就是第一層指標(biāo)流量的數(shù)量。根據(jù)多層次模糊評(píng)價(jià)理論和電子商務(wù)網(wǎng)站流量第一級(jí)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),得到關(guān)于電子商務(wù)整體流量指標(biāo)的結(jié)果。
(五)結(jié)果分析
根據(jù)最大隸屬度原則分析模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果得到電子商務(wù)網(wǎng)站部流量的指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí),也就是假設(shè)整體流量指標(biāo)結(jié)果為B,根據(jù)原則,當(dāng)B等于設(shè)定值,也就證明對(duì)應(yīng)評(píng)語(yǔ)當(dāng)中電子商務(wù)網(wǎng)站流量模型綜合評(píng)估結(jié)果就是這個(gè)評(píng)語(yǔ)。當(dāng)指標(biāo)處于優(yōu)勢(shì)地位就可以沿用這個(gè)原則。根據(jù)這個(gè)原則,當(dāng)最大隸屬原則對(duì)應(yīng)的時(shí)候,得到的結(jié)果就可以作為整個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站流量模型的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。也就可以得出健康、優(yōu)質(zhì)、不良等的評(píng)價(jià)??梢钥闯?,網(wǎng)站整體的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況,而且通過(guò)分析也可以得到會(huì)員處注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、購(gòu)物車(chē)轉(zhuǎn)化、訂單提交方面的實(shí)際情況,可以根據(jù)分析確定需要改正和優(yōu)化的位置。對(duì)于一個(gè)運(yùn)營(yíng)健康網(wǎng)站來(lái)講,要想提升網(wǎng)站質(zhì)量,只有以良好的推廣形式、優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)、深入人心的售后服務(wù)來(lái)作為電子商務(wù)發(fā)展的支撐,通過(guò)對(duì)上文的分析,電商應(yīng)該合理把握在實(shí)際發(fā)展過(guò)程中的影響因素,進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì),牢牢把握流量方向,重視流量的轉(zhuǎn)化與引領(lǐng),實(shí)現(xiàn)電商的健康發(fā)展。
五、結(jié)語(yǔ)
綜上,用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的數(shù)量直接影響了流量數(shù)量,企業(yè)如何推廣影響非常重要,因此可以搜索推廣引擎等,考慮流量質(zhì)量、轉(zhuǎn)化指標(biāo)來(lái)看,用戶(hù)在頁(yè)面的瀏覽時(shí)間決定了轉(zhuǎn)化指標(biāo)等。企業(yè)應(yīng)該針對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),進(jìn)行有效的推廣,打造出自身的品牌價(jià)值。
(作者單位:瓊臺(tái)師范學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院)