1. 企業網站怎麼優化
隨著網路時代的崛起，很多企業都建立了自己的官網，但是很多企業以為建立了官網，就會有很多的用戶來到我們的網站，其實這是錯的觀點，如果你的企業沒有品牌力度，別人怎麼會去搜索你的網站並且點擊進入官網呢？官網並不是說放著好看的。我們一定要做好後期的網站運營，即網站排名，帶來流量與訂單，讓網站發揮出最大的價值！
一、網站診斷
二、網站診斷的必經步驟
1、自我剖析：網站的優勢和劣勢。
2、網站定位：定位，以及優劣勢定位，哪種定位更有利於網站的發展。
3、模式分析：網站的模式，可採用的模式，哪種模式更好。
4、競爭對手：對競爭對手的發展狀態做一個整體的評估，取長補短。
5、短期布局和長遠發展： 盈利模式及實現的可能性，盈利基礎工作及工作步驟，以及制約因素和應變對策。
三、關鍵詞分析
四、站內優化
五、站外優化
六、網站內容建設方面的要點
七、網站外部的推廣
八、豐富網站內容
九、網站內鏈的優化
2. 怎麼利用網站推廣增加用戶對企業的粘性
企業都必然要做網路推廣，在建設自己的網站後要對自己的網站進行推廣，讓更多的消費者和瀏覽者能更快更方便的找到我們的網站，找到他想要的信息。在這個市場不斷的發展和完善的過程中，已有越來越多的企業將互聯網當作銷售的重要渠道，那麼網站推廣對於企業而言都有那些重要作用？
1、提高企業的知名度
在互聯網發達的今天，雖說提升企業知名度的方式有很多，但是其中最有效最直接的方式還是網站推廣，它能夠幫助企業更好的提升知名度，讓更多的人了解到企業的發展和前景，但是想要你的企業網站被眾人熟知其實並不容易，而這就需要專業的推廣團隊，採用合理的推廣方式，從而幫助企業更好的運行網站。
2、幫助企業吸引更多新的客戶
企業想要在互聯網中有更好的發展，不能完全依靠於老客戶，必須要增加一定的新客戶，沒有新客戶的企業是無法長久發展生存的。通常情況下，一個好的在線客服網站能夠有效的幫助企業在眾多同行中脫穎而出，成為其中的佼佼者，留住老客戶，吸引更多的新客戶，當然前提是你必須要為自己的企業建立一個成功的網站，如果企業連專屬於自身的網站都沒有，怎麼利用網站推廣吸引新客戶？
3、鎖住現有的客戶
眾所周知，在網站推廣的過程中，好的推廣方式能夠幫助企業提升對客戶的服務效率，可以隨時回答大多數客戶經常向您提出的問題，可以幫助與老客戶建立及時聯系，實現穩定的溝通交流以及長期合作，從而增加客戶對企業的粘性，幫助企業更有效的鎖住原有客戶。
4、縮短了媒體投放周期
一般情況下，用戶在傳統媒體進行市場推廣需要經過市場開發期、市場鞏固期和市場維持期三個階段，這三個階段每一個階段的開展都需要企業投入大量的時間，而互聯網將這三個階段合並在一次信息發布中實現：消費者看到網路宣傳，點擊後獲得詳細信息，並填寫用戶資料或直接參與用戶的市場活動，大大降低了媒體投放的周期。
3. 電商企業如何吸引客戶並增加粘性
隨著互聯網的高速發展,電子商務正以令人難以置信的速度蓬勃發展。新的商業環境在為企業提供新的商機的同時,也對企業提出了新的挑戰。以客戶為中心的客戶關系管理是電子商務環境中企業吸引和提高客戶粘性的關鍵。怎樣在瞬息萬變的電子商務時代吸引新的客戶,並提高自己的用戶體驗,用足夠吸引客戶的產品或服務促使他們留下來,成為許多電子商務企業的主要任務。另一方面,客戶面對如此眾多的選擇,要從中挑選出自己真正需要的東西也相當於大海撈針。近年來興起的推薦系統成為解決這些問題的重要途徑之一。 推薦系統就是根據用戶個人的喜好、習慣來向其推薦信息、商品的程序。最初的研究動機來自於互聯網帶來的信息爆炸。通常人們藉助於搜索引擎來尋找所需的內容,但大多數用戶很難用幾個簡短的關鍵字來准確地描述自己的需要,其結果是要麼得不到任何結果,要麼不得不返回大量列表中逐個查看。於是設想讓一個程序來推測用戶的心意,觀察什麼是用戶喜歡的,什麼是用戶不喜歡的,然後自動地為用戶篩選出與喜歡的內容,過濾掉那些不喜歡的內容。在現在國際上的主流電子商務網站中,已有不少成功的推薦系統的例子,推薦的內容從新聞組的帖子到影碟,CD,書籍,各類商品等。 電子商務網站可以使用推薦系統分析客戶的消費偏好,向每個客戶具有針對性地推薦產品,幫助用戶從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。推薦系統在幫助了客戶的同時也提高了顧客對電子商務平台的滿意度,換來對商務網站的進一步支持。一般說來,推薦系統對電子商務平台有以下積極的推動作用： 1)幫助用戶檢驗有用的信息 2)促進銷售 3)個性化的服務 4)提高客戶忠誠度 目前雖然已有了很多推薦系統,但是它們都有各自的缺點或不足,或者只適用於自身的網站。推薦系統通常面臨的挑戰就是對於用戶,如何讓適合他們的產品或者潛在想購買的產品出現在他們的推薦欄中。對於產品,如何讓這些產品能夠准確的提供給需要它們的用戶。針對這些問題,我們總結歸納已有的系統框架以及演算法後,發現網站往往難以對一個較新用戶提供有效地推薦,在用戶的整體行為不足時,整體的推薦效果也會大打折扣。對於新的產品,它們也很難很快出現在用戶的推薦列表中。所以這樣就使得很多好的新產品錯失了銷售良機。綜合這些問題,我們在主流的協同過濾演算法上做了改進,提出基於特徵的協同過濾演算法。新演算法會提取產品的屬性特徵,我們會針對各個屬性分別計算他們的評分,並加權計算出最終的分數,通過實驗我們歸納出在用戶鄰居數目較少時候,該演算法有著較好的推薦效果。這也恰恰是網站發展初中期缺少的推薦模式。緊接著我們提出一個新的一整套推薦系統,並將其應用於新興的保險電子商務平台。並針對保險電子商務提出基於內容的推薦演算法,使得新產品的冷啟動推薦問題得以解決。通過以上這些工作,我們希望可以讓更多樣的電子商務公司為它們的客戶提供個性化推薦服務,提升用戶的購物體驗。