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以下是一些我們可以進行深入分析的內容：

1、分析客戶持續的互動行為

我們要學會區分哪些是增長性的指標，哪些是參與度的指標。我們來看一下這樣的一個場景：

假如我們在不斷地獲得更多新客戶，從網站的轉化與互動數據來看，網站的表現似乎不錯，因為這些購買了產品的新客戶可能會在他們的第一次訪問過程中與網站的互動特別多，他們可能會瀏覽很多產品頁面，添加了多個產品到購物車中，并最終購買了產品。如果我們只是關注用戶和網站之間的總體互動次數，那么我們可能會認為我們正做著正確的事，網站的表現相當不錯，但實際上網站的問題可能已經是相當嚴重。

比如，客戶有可能在完成第一次購買后再也不會回訪和購買產品，導致這種結果的原因有很多，比如客戶可能不滿意已購買的產品，或是對于我們的服務也有意見，但這些客戶不一定會把問題和意見反饋給我們。

大量的新客戶數據掩蓋了這些一次性客戶缺乏后期互動（二次購買）的問題。

這里提供一個可用的解決方案：

根據客戶的購買日期（把購買日期設置為可分組的維度或屬性）對客戶進行分組。把在三月份購買商品客戶作為一個群組，在八月份購買商品的客戶作為另一個群組，依此類推。我們對不同的群組的客戶進行分析，隨著時間推移，每個客戶群組與網站的互動情況有什么不同。例如，我們可以從數據中發現，在十二月份進行購買的客戶會比在六月份購物的客戶和網站的互動更多，帶來的銷售也更多，我們就可以深入分析其原因并提出優化方案。

2、基于購買次數分析客戶的互動行為（客戶終身價值）

高水平的網站運營人員或分析師能夠基于客戶的忠誠度（購買頻率）對用戶的行為展開深入分析。在這里我們會應用到細分分析，我們可以根據客戶的購買次數對他們進行分組。有過3次購買行為的用戶將組成一個群組，而有過7次購買行為的用戶將組成另一個群組，依此類推，分析他們與網站的互動行為。

現在，我們可以看到每個群組的用戶他們的表現是什么樣的，比如：其中哪些營銷活動帶來了更多的二次購買？哪些用戶會較為積極地在社交網站上分享我們的產品？而對于那些已購買了過不下三次的忠誠客戶，他們的郵件點擊率是多少？

3、基于購買花費分析客戶的互動行為

我們都希望網站可以有更多的揮金如土的大客戶！但是，從長遠來看，我們怎么知道我們的訪客的真正價值，他們對我們的業務做出了多少貢獻呢？同樣，如果我們的工作重點就是衡量純粹的轉化，那么我們真的不需要分析得太深入。但是，如果我們的工作重點是衡量客戶的終生價值，分析誰才是真正給我們帶來更多銷售的人，我們就需要從不同的角度來分析我們的數據。

我們在這里可以把基于他們的訂單價值把客戶人口統計分為三個不同的組：大額訂單客戶，中額訂單客戶和小額訂單客戶，這樣我們就能知道隨著時間的推移哪些客戶可以給我們帶來更多的銷售額。

通過觀察這三個用戶群的數據，我們就可以確認給我們帶來較多大客戶的流量渠道有哪些，或者我們可以從中發現大部分的出手闊綽的訂單多屬于一次性的購買，要獲得這類客戶的成本相當高。我們可能還發現，那些中額訂單客戶和小額訂單客戶，不僅有很好的留存率，他們在后期還會轉變成大客戶。

充分挖掘出我們最喜歡的消費人群的更多信息：他們來自哪里，他們在網站上會有哪些行為。了解他們來自哪里，我們就可以調整和優化營銷預算，以吸引更多此類的用戶。而了解這些客戶與網站的交互方式，我們就可以更新和優化內容以滿足他們的需求。

4、基于客戶的性別和年齡分析他們的在線行為

不同人口特征的用戶的購買行為也會有著明顯的差異，我們可以基于客戶的性別和年齡分析他們的在線行為。

方法一，根據網站分析系統中的人口統計信息的數據進行細分分析；

方法二，根據后臺的用戶填寫的信息設置的性別與年齡的維度作細分分析。

5、基于客戶的訪問意圖分析他們的互動行為

訪問目的的細分是網站分析中非常重要的分析方法。如果我們不知道是誰訪問了網站，他們為什么會訪問我們的網站，那么我們也就不能精確地評估與優化我們的在線商城的表現。不同于之前所說的訪問者類型的細分，行為或訪問意圖的細分分析需要使用到一些復雜的工具和技術。

比如，訪問訪問我們的網站可能是因為以下的一種或多種原因：

• 購買禮品

• 購買服裝

• 退貨

• 檢查訂單狀態

• 檢查禮品卡余額

• 查看最近的實體店

• 查找客服電話號碼

• 搜索公司招聘信息

我們可以根據這些具體的行為，給用戶添加上相應的標識，從而可以對用戶進行細分分析和優化