当店铺获取到大量的流量时，只是我们进行分析的第一步，流量进去店铺后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？

想要维持业务的高转化，需要真正了解你的客户是如何在网上进行购物。若不真正深入了解，哪怕你花了大量的时间去拓展流量，终究无法得到有效的客户转化。

在不了解客户如何体验你网站的时候，极大的影响到订单的转化。比方容易在导航页中迷路、页面信息太复杂，这些体验都会让访客感到不耐烦或不信任，无法流畅的购物。

电商店铺的的转化是访客从开进入店铺后，在店铺内进行转化过程中所经历的一系列步骤。简言之，转化路径就是从访客成为客户的过程。

一般，电商平台转化路径会分为 5 个阶段：

1) 发现：访客登录你的网站；

2) 兴趣：访客查看产品；

3) 意向：访客将产品添加进购物车；

4) 购买：访客购买产品（成为客户）；

5) 参与：客户与品牌互动，成为品牌的忠诚客户。

如何分析转化路径

网站分析工具（如google analytic）是追踪店铺指标和流量来源的方法，你可以使用设定具体事件来追踪以衡量具体路径的效果。但是，该如何通过获取的数据中反应客户真实的旅程？

我们不能将现实生活中客户购买行为简化成一个标准的流程，由于每个客户的转化路径是非线性且私人的，所以需要采用其他的方式来衡量客户意图和经历，衡量转化路径的方式需要体现出每个客户真实体验的旅程。

当客户旅程是标准的转化路径时，你通过对定性数据的分析，可以利用行为分析工具帮助你了解客户是如何经历转化路径。那么，非线性的转化路径时，定性+定量结合看起来是一种不错的方式。定性的数据可以洞察访客是如何浏览你的网站，以及在购物的过程中会表现出何种特定的行为模式，从而更好的了解客户个性化的体验旅程。通过行为分析工具可以增加定量数据的说服力，帮助回答客户在网站上行为和体验方面的问题，例如：

a) 网站的哪些页面使他们感到失望并关闭网页？

b)网站的哪些页面吸引了他们的注意力并进一步了解？

c)他们遇到哪些问题导致跳出购买转化路径？

理解客户在网站上的行为有助于识别客户痛点或阻碍客户进行转化因素，基于数据分析来优化客户旅程，为客户提供更加流畅、满意的体验。