RFM分析也存在着一定的缺陷，它只能分析有交易行为的用户，而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法进行分析，这样就无法发现潜在的客户。

所以在分析电子商务网站的用户时，由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据，而且可以收集到用户的浏览访问数据，可以扩展到更广阔的角度去观察用户，这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。

用户忠诚度分析
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。

可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。

用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。

对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。

根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量：
重复购买意向（Repurchase Intention）：购买以前购买过的类型产品的意愿；
交叉购买意向（Cross-buying Intention）：购买以前为购买的产品类型或扩展服务的意愿；
客户推荐意向（Customer Reference Intention）：向其他潜在客户推荐，传递品牌口碑的意愿；
价格忍耐力（Price Tolerance）：客户愿意支付的最高价格。

量化网站的用户忠诚度
以上的4个指标对于电子商务网站而言，可能还有适用性，但对于大多数网站是不合适的，所以为了让分析具有普遍的适用性，同时为了满足所有的指标都可以量化（上面的客户推荐意向比较难以量化），以便进行定量分析的要求，这里可以选取Google Analytics中对用户忠诚度的4个度量指标：Repeated Times、Recency、Length of Visit、Depth of
Visit，即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数，这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到，对所有的网站都适用，下面看一下这些指标的定义及如何计算得到
访问频率：用户在一段时间内访问网站的次数，即每个用户Visits的个数；。