獨立站的數據指標大概有20多個，但是在實際運營中，我們不用每個指標都要去分析，今天我們來重點說說獨立站數據分析項目都有哪些。

實際上，數據分析落實到實際工作中，也是要分階段的。數據分析的運算量很大程度取決于你有多少數據可用，當你網站剛起步的時候，面對每天幾十個或者十幾個的訪客，在如此少的數據樣本下，你能得出什么有價值的結論呢？所以說在網站的起步階段、增長階段和成熟階段，我們關注的指標自然也不同。

所以結合之前所講的數據指標分級，這篇文章里，我也會根據獨立站不同的階段來看運營和老板關心的指標是什么，要如何進行分析。

獨立站起步階段

這個階段，你的網站可能每天只有零星幾個訪客，或者不到20個訪客，如果沒有廣告的助力，這個階段可能會維持好幾個月。

前段時間看過一個純靠SEO做一件代發的賣家分享的案例，做的niche市場，全球市場。1月份建站，4月份出3單，5月份開始訂單增長。那么2-3月是網站不斷優化和站內+站外SEO的積攢階段。這個階段可以說是流量幾乎為0。

好在做品牌的獨立站運營們，不會僅僅只依賴一種渠道，SEO在布局、社交媒體、網紅、廣告也在布局中。但依舊會存在用戶訪問量少的情況。

可以說，這個階段是獨立站運營們最難熬的時期，因為這個時期需要驗證網站內容、布局和渠道的階段。流量少的可憐，訂單量更是少的可憐。所以這段時間獨立站運營需要分析的是什么？需要解決的問題是什么？

很簡單，這個階段訂單幾乎很少，甚至沒有訂單。所以我們主要分析的就是不同渠道的頁面訪問深度，當然前提是你已經安裝好了谷歌分析師GA4和熱力圖分析工具Clarify。

如果還沒有出訂單，可以拉長你的分析周期，以便積累多一點的數據樣本。

頁面訪問深度：

在分析不同渠道的頁面訪問深度時，可以重點關注以下數據：

每次會話的平均互動時長

感興趣的會話占比

關鍵事件數（比如加入購物車）

從下圖中，可以看到，來自organic social的各項指標都屬于比較低的水平，基本可以判斷，通過Facebook廣告帶來的訪問深度和質量目前就是最差的。

同時你還可以對維度進一步拆分；查看渠道下不同來源/媒介下的數據。畢竟只看渠道的數據，顆粒度還是有些大的。

熱圖分析

參考之前的Clarity安裝及使用教程，關注dead click，沒事看看用戶訪問的視頻。首頁和產品詳情頁一定是最為關注的重點頁面。

從熱圖分析上，你可以看到在當前頁面上：

用戶最感興趣的部分是哪些

愿意點擊的內容是什么

他還會點擊其他哪些頁面

比如很多網站會忽視的About us和Blog，但是從熱力圖上可以看到About us和 blog獲得關注還不少，算是首頁footer區域被點擊最多的鏈接了。

獨立站用戶增長階段：

網站日平均訪問量達到300～500個訪客以上，且網站能保持每日的訂單產生。流量曲線有波動，渠道的變動對流量影響較大，比如當單一渠道（如廣告）占到整體流量的1/2以上時。

這個階段，網站的流量來源應該多樣化，直接訪問、自然搜索、引薦流量、廣告流量應該都各有占比。

老板們肯定是最關心訂單數量的繼續增長啦！但是運營側如何落地，放大流量和訂單效果，就需要通過分析后對相應的渠道進行持續投入或加大投入。

通過渠道分析找到最佳渠道后，結合網站日志查看每一次在渠道上的操作，對流量造成了什么影響，同時排除掉網站調整對渠道分析的干擾。

這個時候，網站日志的價值就體現出來了。

而我在獨立站數據分析系列文章中之前提到的流量分析和渠道分析，也可以應用上了。

除了關注渠道的轉化外，從不同渠道上獲取到新用戶數也是一個重要指標。雖然有些渠道沒有產生轉化價值，但是我們是否可以利用他帶來其他價值呢，比如留下他的郵箱地址，這樣就可以為郵件營銷打好基礎，或者通過其他手段提高該渠道的轉化率。

而上述思維，在“如何設計數據看板”一文中曾經提到。從假設到效果評估的一系列獨立站數據分析及優化過程。

獨立站成熟階段

根據網站產品的類別和不同用戶群體的不同，差異較大，不再舉例出具體的每日訪客。網站流量的來源渠道趨于穩定，如果沒有特殊情況，網站訪問量整體變化不大，甚至呈現緩慢增長的曲線。

這個時候，網站已經有足夠多的訂單數量和用戶數，所以指標分級中的各項指標你都可以用得上。不管是老板關注的，還是你關注的，只要前期做好了相應的數據埋點，就是不斷的重復假設-論證-機會判斷-優化-效果評估的流程了。

而作為獨立站的負責人，復購率，轉化率，活動數據，是在數據分析層面需要關注的指標；同時我們可以對其他數據進行優化，比如退貨率、物流費用占比，不過這個時候，你所需要的工具就不僅僅是谷歌分析師了。

不過，值得一提的是，在整個數據分析階段，你可能會一直遇到數據不準確的困擾。在網站起步前期，比如購買數據重復，轉化沒有追蹤到，這種困擾可能會讓你抓破頭皮。所以單純的僅依靠GA4來完成數據分析是不太現實的。

這個時候，可以使用Shopify后臺的訂單數據來完成對訂單分析，通過Tag的使用來標記來源渠道，或者用戶屬性（比如重復購買客戶），而這個時候Tag需要手動添加或調整，因為在不同的統計系統中，總是會出現搶歸因的情況，

比如一個訂單，Facebook統計是廣告帶來的，并準確追蹤到了訂單金額，而Shopify確認為這是直接訪問或谷歌搜索帶來的。

通過標記后的訂單，對訂單數據進行分析，例如

不同產品的同比及環比 增長數據

不同來源渠道對訂單的貢獻

廣告對網站整體帶來的收益體現

用戶復購的同比及環比增長

當然了，以上僅為列舉，可以根據實際情況來設計你需要的分析報告模板。