數據營銷大背景下，各位獨立站商家深知通過數據分析能夠更好的進行用戶調研、營銷規劃、產品優化等決策工作。一個獨立站涵蓋的數據量龐大且複雜，已經有概念的商家或許會想到Google Analytics 、Facebook Analytics 、Similarweb 等數據分析工具能夠彙總信息並且系統而又高效地處理數據。
但商家們仍會遇到 Google Analytics 上顯示流量與跳出率都相對穩定，獨立站卻出現業績下滑、訂單量減少的情況，這代表以上數據分析工具在「網站數據」與「商店數據」中更偏向於網站數據的分析。
今天 SHOPLINE 帶各位獨立站商家一起了解網站數據分析與商店數據分析的差異，更帶來可視化的商店數據分析工具—— Shoplytics 數據分析中心的相關介紹，幫助商家輕鬆搞定商店數據可視化分析。
商店分析與網站分析有何不同？
在數據分析之前，商家們首先必須瞭解的是你需要做哪方面的數據分析。縱觀電商數據分析情況來說，最常見且需求大的便是「網站數據分析」及「商店數據分析」。
而這兩者的差異在於，網站數據針對網站前臺發生的項目做分析居多，例如：網站流量、訪客畫像、流量來源、網站速度、訪問頁面流程、轉化率等，通過這些數據可以全面的反映網站的整體情況。
而商店數據分析在包含網站數據分析的一部分項目的同時，更著重於運營層面的分析，像是訂單量、客單價、復購率、熱銷產品排行、顧客畫像、會員分析、取貨率、購物車分析等商店內所有能拾取的數據進行分析，會更接近整體品牌運營面所需的內容。
商店分析才是運營的根基
不難發現 Google Analytics 也能看到訂單轉換、轉換金額的數據，但這些轉換訂單中只有產生真實收益的訂單與顧客資料才是優化運營決策與增加銷量的關鍵 。
以 SHOPLINE 串接的 Google Analytics 舉例，雖然擁有加強型電子商務功能，還可以查看網站轉化分析。但像是消費者退換貨、取貨情況、支付方式偏好、商店促銷活動的實際成效、網絡紅人引流產生的實際訂單、顧客的復購率、不同等級會員的生態差異、顧客加入購物車的商品結賬組合分析等等，這些與獨立站運營相關的數據無法通過 Google Analytics 看到，因此更顯現出商店分析的重要性。
Shoplytics 助力商店數據分析
對於其它想要開始分析商店數據的獨立站賣家來說，最痛苦的事情便是需要將網站上的資料以 excel 報表的形式下載下來，並高薪聘請專業的數據分析師進行再分析。
而通過 SHOPLINE 建站的獨立站商家，直接在 SHOPLINE 後臺「報表及分析」就可以找到可視化的商店數據分析工具—— 「 Shoplytics 數據分析中心」
。
5大可視化分析報告，驅動品牌成長
進入 Shoplytics 數據分析中心後，可在總覽頁面看到9項最重要的商店指標數據：平均訂單金額、復購率、瀏覽量、成交總額、總營業額、成交訂單總量、總訂單量、總消費顧客數、Top 10 熱門商品。
導航列表內還包含5大運營層面：商品表現、顧客畫像、訂單詳情、特價及促銷成果和顧客行為的詳細分析報告，協助獨立站商家通過可視化的圖表報告，實時監控運營情況，創建、優化和保持敏捷的數字營銷策略。
其中以下這3個指標數據報告 SHOPLINE 在這必須推薦給各位獨立站商家。
01 訂單
對於店家來說，從訂單裡能看到許多數據，而這些都是消費者真實的消費樣貌。其中，從選用的付款、送貨方式比例可以推測出顧客們的喜好，甚至推測影響顧客在付款頁未完成訂購的因素。
經營臺灣市場的用戶若串接了超商取貨，也可以在此查看取貨付款的平均天數、不取貨率等，通過這些數據能夠了解獨立站是否需要加強顧客取貨通知服務，以此降低不取貨率。
02 顧客
顧客是品牌的根基，因此瞭解顧客畫像是獨立站運營過程中的關鍵點之一。在顧客的數據報告內，又細分為「消費顧客分析」和「進階顧客分析」兩大模塊。比起消費顧客數，SHOPLINE 認為回購客的數量指標更值得各位獨立站商家關注，回購客的比例能夠幫助各位商家對症下藥做出下一期的營銷規劃。
03 特價及促銷
在此報告內可查看各營銷優惠活動的表現，例如顧客促銷活動參與情況、不同優惠活動的排行榜以及成交結果平均訂單金額與回購率等等，藉此分析優惠活動的成效。
商店數據分析是獨立站運營中必不可少的分析之一，包括 Shoplytics 數據分析中心在內一切建站所需功能，SHOPLINE 都會為你準備齊全，助力品牌電商在茫茫店海中脫穎而出。
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