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电子商务网站流量评价指标模型及方法论文
随着科技的发展和时代的进步，人们的生活水平不断提高、生活节奏逐步加快，越来越多的消费者渐渐习惯网上购物； 越来越多的企业在网络上开辟市场，建立电子商务网站。电子商务网站在运营过程中，通过提高用户进入网站的点击率和购买率，从而提高企业的销售业绩； 用户点击率越高，则该企业电子商务网站的流量就越高，则意味着企业销售业绩会相应提高。因此，电子商务网站流量成为企业网站运营健康评价的一个重要指标，因此流量统计和分析对于一个企业的电子商务网站来说尤为重要。
本文运用模糊综合评价方法分析电子商务网站流量，从流量的大小、来源、质量等几个维度，利用网站流量数据，对网站运营健康度进行较为精准地进行评价。模糊综合评价法 （fuzzy comprehensiveevaluation method） 是模糊数学中最基本的数学方法之一，是一种以隶属度来描述模糊界限的方法。
该方法建立在模糊集合基础上，从多个指标综合性评判被评价事物的隶属等级状况，使评价结果更客观，符合实际情况。模糊综合评判将定性和定量因素相结合，扩大信息量，并结合变异系数法使评价指标的权重更加可靠，使评价结论可信。
1 电子商务网站流量评价指标
电子商务网站流量健康程度是由流量的数量、流量的质量、流量来源和流量转化比例四个因素共同作用产生的结果。本文从这四个方面分别阐述影响电子商务网站流量健康程度的因素。
1.1流量数量
流量数量，即访问网站的流量的数量。网站推广是否有效可以直接从流量数量大小看出，也是分析该网站客户行为习惯的重要手段。流量多意味着浏览量大、顾客多。页面访问量大最直接地增加了网站流量。一般来说企业通过自身产品、售后服务、促销等形式得到用户的认知与认可，从而产生持续的关注； 同时企业也可以借助外部的资源合作，推广网站，得到用户的关注。
通过此类方式提高网站的流量，从而提高网站的相关流量指标数据，如独立访客量、页面访问量、独立IP、日均流量等。
其中独立访客 （UV） 是指网站被多少台电脑访问过，以用户电脑的Cookie作为统计依据 （ 某段时间内访问网站的唯一访问者） ,用来衡量网站的流量大小。页面浏览量 （PV） 指某站点总共有被浏览多少个页面，它是重复累计的，同一个页面被重复浏览也被计入PV.独立IP指的是用户自身拥有独立使用权，无需与其他用户共同使用的IP地址。日均流量指一段时间内总流量/天数。
1.2流量质量
流量质量，即对流量数量在质量上进行把关。为了提升流量的质量，网站设计人员需要减少网站各种问题以及网站BUG,优化客户在网站的体验，使用户产生良好的感觉。一个设计合理的网站会使用户长时间停留并长时间、高次数浏览商品，一定程度上提高下单率。因此，衡量一个网站的流量质量好坏程度，需要参考该网站的平均访问页数、平均停留时间、新访问占比、跳出率、到达商品页面的访问占比等指标。
用户访问网站可以通过导航或者搜索最终到的商品的页面，商品页面浏览量 （PV） 数就加1; 商品页面PV数是个比较重要的指标，用户只有进入商品页面才能进行后续的购买行为。跳出率也叫SPV_ UV占比，等于SPV_ UV数/整站独立访客 （UV）数，指在只访问了入口页面就离开的浏览量与所产生总浏览量的百分比。
1.3流量来源
一个电子商务网站，其网站流量来源有品牌流量、直接流量、SEO流量 （ 搜索引擎的流量）、导航流量等。而作为大型电子商务网站，品牌流量如果没有占绝大数百分比，那么这个网站的推广是不健康的。各渠道流量转化至网站流量的比例也十分重要，网站的商品质量、服务等很大程度地影响了该比例，这也直接判定了该电子商务网站的推广方式的好坏。因此，网站流量来源比例和推广流量转化比决定了该网站流量来源的健康程度。
1.4流量转化比例
网站流量转化比例在网站流量指标中至关重要。在用户的购物过程中，部分用户会流失； 经过首页、中间页、产品页、购物车以及结算等几个步骤，流量到成交的概率逐渐变小。如下图所示，假设有1000名新访客，愿意继续查看中间页的访客变为750名，继续查看产品的访客减少至450人，100人将产品加入购物车，只有30人进行结算，形成了流量漏斗，如图1所示。
从图1中可知网站流量转化比例具体由会员注册转化率、购物车转化率、订单提交转化率、订单支付转化率四个方面决定。有竞争力的价格将直接影响用户的注册、购买； 产品的质量、描述、库存量影响着网站流量转化； 购物流程简便程度、人性化设置等影响网站流量转化。
2 电子商务网站流量评价模型
2. 1建立评价指标集
由n个影响评价对象的指标组成的集合称为指标集。当存在多层指标时：
一级评价指标集U由若干二级指标 （ 第一层指标） 构成：U ={u1,u2,…，ui}.
二级评价指标集U1由若干三级指标 （ 第二层指标） 构成：U1={u11,u12,…，u1i}.
2.2建立评语集
将评价对象的指标分为若干级，评语集是指划分评价对象指标的等级的集合，其数学表达形式为：V ={v1,v2,v3,…，vj}.
2.3确定各级指标权重分配集合
二级指标 （ 第一层指标） 权重是指某一级指标集中，将各个二级指标对一级指标的影响程度利用Delphi Method、层次分析法、变异系数法的等进行数值化、归一化，保证一个指标集中各个指标权重值的和为1.同理，三级指标 （ 第二层指标） 权重是指某二级指标集中，将各个三级指标对二级指标的影响程度利用各种方法进行数值化、归一化，保证一个指标集中各个指标权重值的和为1。
2.4建立评判矩阵
评价指标集U到评语集V的模糊映射R的向量R（Ui）={ri1,ri2,ri3,…，rim} 为单因素评价。当存在多个因素时，从指标Ui考虑该网站被评为Vj的隶属度是rij（0≤rij≤1;i = 1,2,3,…，n;j = 1,2,3,…，n）。
模糊映射R可以确定一个评价矩阵：
2.5综合评价模型
当已知权重分配集和评价矩阵时，可运用运算进行综合评价，并得到综合评价模型：B = A* R.若存在三级指标，需要依次对第二层指标进行评价，求出对应的第一层指标综合评价，最终测出一级指标-网站流量健康度。
针对本 文 情况，我 们 选 择 的 运 算 方 法 为：M（·，+）-加权平均模型，即：bj= ∑（ai· rij） （j =1,2,…，m）。模型M（·，+） 对所有因素依权重大小均衡兼顾，适用于考虑各因素起作用的情况。
3 电子商务网站流量评价方法和评价分析方法
3. 1影响电子商务网站流量评价的因素
根据上文所述，影响电子商务网站流量评价的因素如图2所示：
其中一级指标为： 流量指标；
二级指标 （ 即第一层指标） 为：U ={ 流量数量，流量质量，流量来源，流量转化} ;
三级指标 （ 即第二层指标） 为：
U1 ={ 独立访客，页面访问量，独立IP,日均访客}
U2 ={ 平均访问页面，平均滞留时间，新访问占比，跳出率，到达商品页面访问比}
U3 ={ 流量来源比例，流量来源转化比}
U4 ={ 会员注册比例，加入购物车比例，订单提交比例，订单支付比例}.
3.2影响电子商务网站流量指标的评语集
设定影响电子商务网站流量指标的评语集分为五级，将评价电子商务网站流量指标的等级分为优，良，中，差，劣，即：V ={v1,v2,v3,v4,v5}={ 优，良，中，差，劣}.
3.3评价电子商务网站的指标权重的确定
使用变异系数法来确定电子商务网站的流量指标权重，用流量相应指标的标准差除以平均数得出变异系数，并对变异系数进行归一化处理，即可求出电子商务网站的指标权重。
根据某电子商务网站一段时间内关于网站流量数据的统计，可以计算出如下数据： 包括平均数、标准差、变异系数，最终计算出权重，如表1所示。
因此，流量数据的权重计算结果为：A1={0. 3,0. 2,0. 3,0. 2}.同理，可求出影响电子商务网站流量的各个指标的相应权重值：
流量指标权重：A ={0. 3,0. 2,0. 1,0. 4}
流量数据权重：A1={0. 3,0. 2,0. 3,0. 2}
流量质量权重：A2={0. 2,0. 2,0. 2,0. 1,0. 3}
流量来源权重：A3={0. 4,0. 6}
流量转化权重：A4={0. 2,0. 2,0. 3,0. 3}.
电子商务网站关于网站流量各个指标有如表2数据：
其中表2中的ai表示第一层指标的权重值，例如：a1表示流量指标中的流量数量的权重值，同理可得到其他数据；aij表示第二层指标的权重值，例如：a11表示“流量数量”中的“独立访客”的权重值是0. 3,同理可得到其他的数据。
3.4电子商务网站流量各指标关于评语集的隶属度，
由表2,可得出电子商务网站流量第一层指标a1第二层指标关于评语集的隶属度矩阵如下：
3.5电子商务网站流量指标的综合评价模型
使用综合评价模型将三级评价指标（ 第二层指标） 中独立访客，页面访问量，独立IP,日均访客的权重矩阵与对应的三级评价指标的隶属度矩阵相乘，可得出关于电子商务网站流量指标第一级综合评价关于第一层指标流量数量的结果：
同理，可求出电子商务网站流量指标第一级综合评价的其它结果：
流量质量：B2= A2* R2=[0. 51 0. 36 0. 13 0 0]
流量来源：B3= A3* R3=[0. 64 0. 2 0. 16 0 0]
流量转化：B4= A4* R4=[0. 51 0. 26 0. 16 0. 07 0]
根据多层次模糊评价理论，利用电子商务网站流量第一级综合评价结果可得出电子商务网站流量第二级综合评价关于电子商务网站整体流量指标的结果：
3.6模糊综合评价结果分析
我们使用最大隶属度原则来分析模糊综合评价结果： 设B ={b1,b2,b3,…，bn} ,最大隶属度原则是指选择明确的电子商务网站流量指标评价等级，即当符合Bk= max Bi时，Bk对应的评语集中的电子商务网站流量指标评价等级Vk就作为整个电子商务网站流量模型的综合评价结果。当各项指标中最大指标占明确优势时，可直接使用最大隶属度原则。
根据模糊综合评价准则中的最大隶属原则，则：Bk= max Bi= B1= 0. 559.k = 1,即B1对应的评语集中的电子商务网站流量指标评价等级V1就作为整个电子商务网站流量模型的综合评价结果综合评价结果为v1（ 优）。
可得出结论： 该网站流量健康指标评价等级为优级。我们可以看出，该网站整体运营是健康的。从细节来看，在网站流量转化这方面，会员注册转化率、购物车转化率、订单提交转化率仍有小比例时间情况不佳，相关方面有待提高。
4 结论
一个电子商务网站健康运营是离不开网站流量指标的提升，优级的网站离不开优级的相关指标。电子商务网站运营需要对上文4个大指标进行整体把控。用户访问网站的数量直接影响着流量的数量，该方面也需要企业有效推广，如搜索引擎等； 从流量质量及转化指标来考虑，用户更长时间浏览，更多的购买，是影响整体指标的核心因素； 对网站进行有效推广，将极大地影响网站流量来源指标，让越来越多的用户在电子商务网站上进行购物，养成网上购物习惯，同时增加电子商务网站在用户心中的品牌价值。
参考文献：
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