网站分析方法大全-201409.ppt

网站分析流程 1 用户的访问体验怎么样 把自己当作网站的用户去访问网站 留意网站的潜在目标 客户体验和不便之处 顺便关注下竞争对手网站 2 网站的流量获取策略是什么样的 这些信息可从流量来源报告中获取 3 用户的留存情况与忠诚度怎么样 可查看用户忠诚度和新近度数据 4 如何发现和快速改进网站存在问题的页面 分析热门着陆网页 找出那些跳出率较高的着陆页面及其跳出率较高的原因 提供优化建议 5 哪些页面是最有价值的页面 页面价值和着陆页面的单次访问价值 6 用户如何使用网站上的站内搜索 通过关键字标签云可以快速了解这些信息 7 用户在网站上有产生转化吗 分析目标和目标价值 8 营销预算是否需要优化 查看广告转化与效果 9 用户的转化流程顺畅吗 关注渠道可视化报告 10 分析报告中是否还存在盲点 可查看智能报告 整个分析思路 Webanalytics2 0定义 分析自身以及竞争对手的定量与定性的数据 为用户以及潜在用户不断改善网站体验 并将其转化为你所期望的结果 线上 线下 分析见解 竞争情报 第三方网站 客户的反馈 用户调研 试验与测试 A B测试 多目标产出分析 增加收入 降低成本 提高用户满意度与忠诚度 点击流数据 GA统计 是什么 有多少 为什么 其他方面 上帝 关键指标 1 访问与访客2 网页停留时间和网站停留时间3 跳出率 本网页进入本网页出去4 退出率 不管是哪个网页进去的都是在本网站出去了5 参与度 只能计量程度 不能计量好坏优秀指标 简单 相关 及时 即使有用性 关键关注指标 确定一个指标 再找出影响他的所有方面 发散图宏观上理解网站 1 有多少访客来我们的网站 注意选择长一些的时间段2 访客从哪里来的 3 你希望访客在网站上做什么 网站的目的 最重要的流量策略 访客在网站上应该做些什么 4 访客实际做了什么 流量最大的着陆页 流量最大的页面 页面点击覆盖分析 漏斗转化分析 入门指南 1 元老级指标 注意长一些时间段的走势会话 PV PV 会话 跳出率 平均在线时长 新用户2 访客来源 时间长度 细分3 检查热门着陆页和跳出率 试验和测试来改进4 热力图5 衡量访问和购买 购买前访问报表 购买前天数报表 销售策略最佳网站分析报表 流量来源贡献 转化 报表 有流量来源和产出细分 站内搜索 产出KPI衡量 1 任务完成度 访客访问网站达到预期目标的比例 要定性研究2 搜索流量比例3 访客忠诚度和回访率4 RSS Feed订阅数5 正面退出比例 点击对网站有价值的内容而离开网站的访客比例宏观转化 直接能看到效益的转化微观转化 默默促进宏观转换 访客忠诚度 访客回访率 网站停留时间 访问深度 网站调研 1 网页级别调研 用户主动参与 在某个按钮处用户点击后主动参与2 用户级别调研 用户快结束访问时弹出 并且用户可选择是否参与注意 可以使用评分的模式永不过时的3个问题 1 今天你访问我们网站的目的是什么2 你能在我们网站上完成你想做的事么3 如果今天你不能完成想做的事 原因是什么还可以测试 对于今天的访问 您怎样评价该网站的用户体验 AB测试 改进着陆页 优秀的报表 专家入门 1 比较不同时期的关键指标2 通过细分提供背景信息3 比较网站关键指标的平均值和细分值4 给指标寻找伴侣5 利用行业基准和竞争数据KPI变化趋势 1 走势图加入业务行为和分析原因2 细分救援3 关注TOP10 以及TOP10之外 职业规划 分析师每周工作时间分布 网站分析常用方法 趋势分析最基础的方法 1 针对波动性大的数据同比 环比 列出星期几的日子 适合PV这种基础级数据的数据 2 针对波动不大的数据移动均值 进行监控和预警复合级数据监控Arup值 转化率 活跃度等 对比分析产品层明确优劣好坏 1 简单合并比较将所有的指标转化成百分制的模式 所有指标除以总体的最大值 并且根据指标的重要性加权排序 比较活动或者网站改版 对比有基于时间序列和基于同一时间两组分析方法 1 卡片检验 百分比的形式 对复合级指标如转化率的数据进行比较2 T检验 对数值的比较 对基础级指标如PV的数据进行比较 细分分析排查问题的利器 拆分 具体 查看影响收入的几个关键因素 然后再将一个关键因素细分再细分找出时间 找出原因 网站流量分析 网站流量分类 登陆页必然是首页域名 大部分是老访客 虚假流量的特点 网站流量日记 对事件分类 1营销活动 EDM CPS 专题活动 线下广告等 2网站故障 宕机 3内部测试 刷IP工具测试 4内部调整 内部的策略调整 如SEM出价 匹配模式 5外部调整 外部流量来源的调整 如搜索引擎收录量调整 6异常流量 作弊流量 内部访问量等 7节假日 各类法定节假日 8周末 周六日 如何获得网站中的事件1 使用监控工具记录宕机事件2推广活动排期表3日常信息沟通 作用 1节约分析师的时间2预测网站流量变化3记录网站历史事件 流量变化常见原因 网站内容效率分析 页面参与度 总目标价值页面参与度 唯一身份浏览量设置时将目标价值设置为1 主要是看内容的时候需要当值为0时 需要逐个分析问题成正比 表示转化能力强 成反比 则需找问题看是哪个页面有问题 热力图 百度统计里 页面分析 页面点击图主要分析页面的布局是否合理 页面加载时间分析 退出时间提前到和点击时间一致 加载时间推后 用户等不急页面打开就点击 网站中的三种渠道转化 1 网站流量来源landingpage 防止分流 针对目标给访客一类具有相同属性的链接 2 网站内部渠道 访客进入网站后的活动情况按照内容属性相似的分为同一类 3 网站的目标渠道 注意非数据分析得到的内容 1 市场情况如其他替代产品2 用户群大小3 对手情况4 产品淡旺季5 行业水平6 用户习惯7 其他 重点思考 设计页面时需要考虑的两个问题 最终产品页分析 基于多指标的内容综合评分 权重之和 1 内容综合评分 访问量评分 访问量权重 转化率评分 转化率权重 价格评分 价格权重 气泡图 展现个体在不同指标上的分布特征 高质 用户感兴趣的 最终想给用户的东西 评分规则依据 百分比评分均值比较法 网站用户分析 网站用户分析 网站用户分析 用户分类 最重要的用户指标1 新用户比例2 用户流失率 一段时间 如一个月 未访问的用户 了解网站的3 用户活跃度 活跃定义为有关键动作或行为达到某个要求时用户 如有行动 洞悉网站当前的真实运营情况 1 新用户比例 用户流失率 产品处于发展成长阶段 2 新用户比例 用户流失率 产品处于成熟阶段 3 新用户比例 用户流失率 产品处于下滑衰退阶段老用户是网站生存的基础 新用户是网站发展的动力 网站用户分析 用户分类 显示新用户和老用户的数量变化 堆积的结果就是网站总用户数数量的变化 结合新用户比例的折现 反应营销效果 看新用户推广效果 网站用户分析 网站用户分析 网站用户分析细分是用于比较 为了反映差距进而做出调整优化的 看看新老用户对商品的不同喜好 与总体的比较 A 52 19 总体二次比例 总体二次比例 网站用户分析用户忠诚度和价值分析 1 忠诚度评分 访问频率评分 权重 0 4 最近访问间隔评分 权重 0 25 平均停留时长评分 权重 0 2 平均浏览页面数评分 权重 0 15 2 用户价值 网站转化分析 网站转化分析创建网站分析体系 网站转化分析创建网站分析体系 网站转化分析创建网站分析体系 1KPI指标变化趋势及细分从这里开始进入报告中最有价值的部分 这部分提供了报告中关键KPI指标的背景信息 变化趋势 整个报告的分析过程也将从这里开始 2KPI指标变化原因3KPI指标对应的Action这部分对前面分析出的问题提出下一步的行动和建议 有了这部分内容 网站分析精要简报 才能成为一个可执行的网站分析报告 这部分的行动和建议大部分依托在一个完整的网站分析KPI体系之上 4衡量KPI指标造成的影响让你的老板真正明白发生了什么问题 以及 网站分析精要简报 的价值 因为这里将前面所有的分析结果和指标数字都转化为货币和收入 但这部分并不是每一个网站都可以做到的 因为它需要很多基础数据的支持 比如 端到端的分析 流量渠道的细分等等 网站转化分析寻找关键KPI指标的路径 网站转化分析路径与转化分析 3 漏斗模型的展现 每步骤用户数 总用户数 当前步骤用户数 上一步骤用户数 条形图演变 网站转化分析路径与转化分析 虚拟漏斗图 适合所有类型网站 提升网站收益的三个方法 1 提高访问数量 效果小 2 提高业务的转化率 最有效 优化业务流程 3 提高访客的价值 提高单个访客的价值 A选择高质量的流量B提高现有访客的价值 业务流程中添加推荐 如亚马逊产品页推荐 网站转化分析路径与转化分析 多路径优化选择 网站分析高级应用 网站分析高级应用内容推荐 1 网站内容关联推荐向上营销 基于同类产品线升级或优化产品推荐交叉营销 基于相