许多电子商务所有者使用分析工具衡量页面浏览量、流量和转化率，但这已是老派做法。
在当今多设备、多渠道环境中，营销人员难以串联网站、移动设备和后端数据。仅简化访客转化旅程已不够，还需关注消费者购物习惯、访问诱因、站内行为及最终购买决策等深层内容。
在多渠道、多设备的世界中，数据分析变得更加困难。
了解您的购物者习惯
首先需深入了解购物者。他们来源多样，同时使用笔记本、台式机、平板、手机甚至线下渠道，且常多设备并行操作。例如，用户可能一边用电脑浏览，一边用手机发消息或看电视。
数字数据采集更具复杂性。传统分析方法会将同一客户通过不同浏览器（如Chrome、Firefox）的访问视为独立访客，导致营销活动效果评估失真。
如何有效追踪这种多设备、多渠道购物者？
追踪访客的设备与浏览器
可通过创建唯一密钥（如用户ID），引导访客在各设备及平台登录。Google Universal Analytics等工具可跨设备报告用户互动情况。下图展示了一位用户在三个不同平台和浏览器上的完整购买行为：
一些客户经常使用多个浏览器。
如上所示，该客户共完成六笔交易。传统分析会将其分散统计，易致转化率误判；而跨设备追踪则能准确呈现客户终身价值及长期购买行为。
另一案例显示，某用户在移动端和非移动端均有购买记录：
一些客户既在移动设备上也在非移动设备上购买商品。
数据显示，该客户在移动端活跃度高（37次访问，3笔交易）。电商经理可据此挖掘移动端偏好并优化推广策略。
随着数据复杂度提升，可按行为和标准对买家群体建模。不同群体的电商环境与商业模式各异。例如，在网络分析平台中区分一次性与重复购买者，分析其频率、数量及消费金额，对客户细分极具价值。建议结合上述场景，完善自身业务的追踪与分析体系。