干货 网站分析的几个实用建议
发布时间：2021-12-15 11:17:51 所属栏目：推广 来源：互联网
导读：互联网相比线下最大的优势在于用户行为可追踪，可通过分析进行用户体验优化，由此产生了一个专业领域网站分析，其方法与实践在 2008 年之前就已经理论化、系统化，相关产品也非常丰富，如处于全球顶级水平的ominiture、webtrends、coremetrics、GA等。 而传
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互联网相比线下最大的优势在于用户行为可追踪，可通过分析进行用户体验优化，由此产生了一个专业领域——网站分析，其方法与实践在 2008 年之前就已经理论化、系统化，相关产品也非常丰富，如处于全球顶级水平的ominiture、webtrends、coremetrics、GA等。 而传统线下除了最终的成交结果数据，之前的过程基本没法采集留存，用户为什么成交，不成交的用户为什么走了，是一个黑盒子。 如今，越来越多的线下环节被互联网化、数据化，用数据改善线下流程成为可能，网站分析的很多理念也焕发出勃勃生机。 笔者供职单位从发力电商到O2O转型，网站分析也从纯线上分析到线上线下数据结合，笔者进行了较长时间的研究与实践，总结了一些心得体会。笔者将不会详细介绍具体的概念(很多网站可以参考，譬如“中国统计网”、“网站分析在中国”等)，而是提炼一些应用的方法，努力写得浅显些，希望能对更多的人有帮助。 一、网站分析应从哪里开始 一个完整的网站分析应用过程是这样的： 分析目标 → 插码 → 分析 → 行动 ，但实际上大部分人是无法参与插码这个环节的，这样对数据理解不够深刻，分析起来容易产生偏差。为了便于理解，先简单介绍一下网站分析的原理。 主流的网站分析工具基本都是采用页面标记法，就是说在前端页面嵌入一小段可被浏览器执行的代码(如JavaScript)，相当于给页面安装上摄像头，把用户在页面上的一举一动都记录下来，再传输给后端的服务器。 必须清楚的一个悲惨的事实是，网站分析没有准确的数据，可能是来不及加载采集代码、网络传输等原因，另外毕竟采集到的是终端行为，背后真实的人具体什么情况，到底是一直在浏览还是上了厕所再回来，我们无从得知。 数据采集是网站分析的起点，也是非常繁琐的工作，尤其开始的时候，页面、推广没有什么规范，只能定制采集代码，相当麻烦，即使是制定了规范，运营、开发经常赶时间上线，无暇遵循，人员的流动也影响规范的执行，经常到使用数据的时候才发现哪里哪里没有部署好。 办法也不是没有，譬如把采集规范固化到CMS、推广流程中，对采集数据进行异常监控等。 二、网站分析十字箴言 进入主题，如何用好网站分析数据，关键是把握十个关键字：转化、趋势、细分、对比、溯源，网站分析看什么， 就看两个：转化、趋势，怎么看?三个词而已：细分、对比、溯源!这些词并非笔者首创，而是前辈们总结出来的，笔者只是谈谈个人的理解。 1.转化 店里来了多少人，其中多少购买，这就是”转化”。我们在运营的时候，一般会设计一些用户的行为路径，譬如我们希望用户来访 → 访问宝贝页 → 进入购买流程 → 填写资料 → 确认支付或者 扫码 → 进入活动页面 → 参加活动等等。 我们希望看到用户在各个环节的流向，是否符合我们的期望，与之相对应的，则是那些不符合我们期望的“转化”(涉及的指标有“流失率”、“跳出率”、“离开率”、“退出率”，如果细究这些概念，又会有很多的不同，这里不展开介绍)，我们想知道用户流失去哪里了，到底是什么原因。 “转化”二字，是运营的终极目标，也是网站分析的核心。 所有的分析都是围绕“转化”二字开展(那些流失、跳出、退出等可看作是不好的“转化”)，做好转化分析关键是准确的把握哪些是关键环节，针对不同的场景进行不同的路径设计，形成转化漏斗图。 2.趋势 前面提到，网站分析数据是不准确的，但为什么它还有意义，因为数据的精度是稳定的(虽然不准确，但一直采用同一监测方法，带来的误差、误差的偏离方向是一致的)，虽然具体数值不是绝对准确的，但是能够准确的把握运营的趋势。 对于运营来说，比当前更重要的是，是否在正确的道路上，网站的流量、转化是不是一直向好，重要环节、路径、页面体验是否持续提升，运营是否碰到天花板了等等。把握这个趋势，清楚自己是属于起步期、上升期、成熟期还是遇到了发展瓶颈，不同的趋势情况下要采取不同的运营策略。 3.细分 有一位前辈说的好：“无细分，毋宁死”。譬如告诉你网站访问上涨了10%，怎么回事?你可以通过网页进行细分，发现大部分网页流量没啥变化，只是某个活动页面涨了200%;或者通过流量来源细分，发现某个推广来源涨得不少，这样就清楚了，这只是一个简单例子。 不细分，就没有真相。选对细分的维度及维度的划分就非常重要，一般来说，细分维度的划分要遵循如下原则：确定哪些是稳定的、哪些是不稳定的，对不稳定的进行穷追猛打。 4.对比 发现问题，从对比开始。和自己的过去比，横向比，和行业标杆比，和目标值比，和自己脑子的数据对比，细分了再对比…… 只有进行对比，才能发现问题，只有对比，才能找到提升的方向。 同样的数据，不同的人使用效果会大不不同，譬如一个整站转化率数据，甲只知道比过去提升了10%，而乙知道这已接近行业的最高水平，无需再在这里发力。每个人脑子里存储的经验数据不同，可供对比的数据不同，得出的结论也就有深浅之分。 （编辑：云计算网_泰州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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