网站运营数据分析111.docx

1， 网站运营数据分析对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如 日均浏览页面数量、 日均访问网站的人数、 每次访问平均花费时间、 每个访问者平均访问几个页面、 哪些页面跳出率高、 访客的回头率、 访客通过什么途径访问网站，比例如何、 竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、 每带来一个咨询客户花费的成本、 哪些长尾关键字被搜索频率高、 站内搜索热门关键字、 访客集中的地域、 每天咨询客户的数量、 每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、 网站转化率、 访客访问网站的时间分布规律、 当然也包括网站总体内容被收录量等等对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？从现实的情况看，除了一些较大电子商务企业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的关注往往还不够。因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然这不是本文的重点。网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一样的，这是根据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访问页面数量等；如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况；如果侧重网站运营管理，则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点，1、用什么工具统计？2、应该统计哪些数据？3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？4、数据分析产生哪些结果及结论？5、数据分析结论对企业的现实意义？l 用什么工具统计？案例采用的数据统计工具：百度商桥统计工具有很多，CNZZ、51LA、量子统计、GA等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家都有侧重和优势，可以同时装2种统计工具。l 应该统计哪些数据？案例统计的数据类项：a. 用户来访日期b. 用户来访地区c. 用户来访途径（百度/谷歌/直达）d. 用户来访关键字e. 用户到达页f. 平均访问时间g. 平均浏览页面数量h. 用户是否QQ对话i. 用户客户姓名j. 用户联系方式k. 用户提问的问题l. 客服的解答m. 客服人员n. 客户咨询时间o. 客服回应时间p. 交流历时v 数据类项说明： 日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。 来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外；当你在百度商桥内设置了推广区域，从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。 来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重要性，并在后面的推广中做好调整。 关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。 到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。 平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。 平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，可看性强。 是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，便于统计有效率咨询率。 咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。 客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售能力等；同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。 客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间段安排人员盯守，防止客户流失。 客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要；了解自己客服的响应时间也能知道客服的工作状态。 交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。l 如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以： 帮助改进网站用户体验、 监控推广的投入产出、 考核相关人员的绩效、 分析线上营销活动的成效、 发现企业存在的运营管理问题（比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题）、 预测市场未来的趋势等对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释： “提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。” “我们真正的进入一个数据时代 我们由于掌握了阿里巴巴的内贸和外贸数据，掌握了淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资”案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。l 数据分析产生哪些结果及结论？数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果： 客服响应咨询的时间及回答质量 客户咨询最多的问题 长尾关键字、核心关键字 竞价效率 平均访问时间及平均访问页面数量 有效咨询率 工作时间段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00） 非工作时间包括中午吃饭时间段流失率 投入产出月统计随之即可以分析出： 客服工作状态及业务能力 客户真实需求是什么 竞价推广的重要性占比如何 网站建设水平如何 客服工作管理安排是否合理有效 是否需要增加值班客服 推广人员绩效考评附图：l 数据分析结论对企业的现实意义？上述的分析所产生的确切结论，将对网站运营、人员管理、企业运营、部门协作都产生明显的影响。比如： 客服工作状态及业务能力客服响应速度慢还是快，直接关系到客户体验，良好的人员管理及制度能够保证高效的响应速度，同时如果从记录中反应客服专业能力欠缺，可及时安排培训。 客户真实需求是什么通过客户的咨询问题，可以知道他们的真实需求，解决客户真实需求是推广、营销、在线咨询、销售必须面对和解决的问题。 竞价推广的重要性占比如何网络推广，一般是付费和非付费两种形式。作为付费的主要方式-竞价，在整个销售产出中发挥的作用到底有多大，这个占比对网络运营推广有直接的影响，成本的节约也主要发生在这一环节。 网站建设水平如何从用户黏性各指标分析，是否需要改进网站内容的、设计的用户体验。 客服工作管理安排是否合理有效合理安排客服工作，尽量降低工作时间内的咨询流失率。而这也是促进提高销售的最直接方法。 是否需要增加值班客服如果非工作时间客户咨询确实多，企业务必需要考虑增加值班人手。这同时也是增加了销售的时间段。（还是有很多企业是有值班客服的，特别是一些医药医疗整容机构） 推广人员绩效考评一、我们为什么要进行site数据查询?1.纵观人类历史，人类是在不断进步的，消费者的需求会随着时间的变化而变化，所以我们的网页也是一样地具有生命周期，如果用户不再关注你网页中的内容，那么百度会认为你网站提供的内容是无价值的，也就会删除你的收录。比如大家经常在A5论坛发帖子的就明白，刚发一篇帖子的时候用户点击率是很高的，所以搜索引擎会很快就收录这个页面，而当论坛中的热点的转移，你的帖子不再受站长们的青睐的时候，你的帖子就会沉到后面几页，再也没有站长点击了，那么搜索引擎就会慢慢删除掉你的收录。这就是为什么我们做论坛的个性签名的外链丢失的特别快的原因了。2.同行的超越。只要发现一个带有商业性的词，就有很多SEO来参与竞争，这个符合现代商业社会的原则，如果你有幸能够做第一个吃螃蟹的人，当然是再好不过。但是如果你仅仅是只满足现状，不对每一个网页做用户需求分析，那么很有可能会被同行所超越。二、通过site数据具体有哪些作用?1.找出网页不收录的原因。造成网页不收录有很多种原因，但占主要因素的就几种原因，我们需要进行分析。我们通过site就可以很清楚地看出哪些网页被收录了，哪些网页没有收录，比如两个类似产品的内页，一个收录了，另一个不收录，这样我们就可以对比，看看被收录的网页比没被收录的网页好在哪里，是内容质量好，还是图片更清晰，还是两个网页相似度过高?我们需要对这些因素进行一一排除。如果找出原因后还不收录，那就可能是外链的原因，我们就可以去做一些外链来促进收录。2.搜索引擎会根据用户对某一事物的关注度来提高 或者降低收录。比如每到冬天是海南旅游的旺季，搜索引擎会将这些关于海南旅游的内容更喜欢，这时就会有更多海南旅游的长尾关键词的网页被搜索引擎大量地收录。所以我们如果是做海南旅游的SEO的话，就可以提前进行用户的需求分析和推广方案。不要等到旺季来临才进行。因为你的网页并不一定会被马上收录，蜘蛛爬行是需要一定时间的，所以我们针对季节性的关键词一定要提前布局，快人一步，你就会收获更多。3.通过收录可以对无价值的页面进行清理。我们所说的收录是指参与关键词排名或者用户需要的内容的这种有效收录，对一些无价值的收录要进行清理，比如商城站的加入购物车、登陆页面、重复页面等等，都会影响我们网站在搜索引擎中的体现，这时我们可以对这些无效页面用robots进行屏蔽，去掉它的入口，防止它对用户形成干扰。这里首先需要说明的是标题中的“用户”指的是数据的用户，或者数据的需求方，这些用户往往不是网站或企业面向的外部用户，数据的消费者通常是公司内部各个部门和领域的人员。为什么会提出这个问题，其实我们经常会遇到这样的情况：公司的高层抱怨从报表里面看不到有用的东西，是不是可以对报表做下整理（于是下面就忙开了），但是该怎么整理或者他们到底需要的是什么数据（好吧，高层的需求一般是不会明说的，我们要试着自己去揣摩）；同时各个部门也在不断地提各类数据需求，往往他们的需求就比较明确，有时可能会细得吓人，需要每个用户的每次关键操作（考验服务器的时间到了）。数据部门就是处在这样一个对数据的需求存在着如何多样化的环境里面，所以考验数据人员的时间到了，我们能满足所有的需求吗？目标和KPI好了，首先来解答一下我们揣摩“圣意”后的结果，老板或者高层需要什么数据？其实很简单，他们只想知道公司的总体状况如何，所以我们只需要提供汇总的目标和KPI数据，不需要太多，2-3张报表，10个左右的指标足够展现出公司的全局了，但其实首先要做的是对公司的目标和KPI有一个明确的认识和定义。主要关注人员：决策层虽然目标和KPI的主要关注人群锁定在公司的决策层，但其实公司的每位员工都应该关心公司的目标实现情况及KPI指标的表现，因为目标和KPI是客观评价公司状况和效益的最有效途径。但往往各个部门关心目标的KPI的方式会有差异，于是数据需要去满足各个部门不同的关注目标的KPI的方式，就有了下面的细分。细分与功能点公司的决策层可能会希望看到上面这些目标和KPIs的汇总数据，但如果我们给所有用户都提供这类汇总数据，那么可能其他用户就只能远远地望着这些数据，什么都做不了。所以我们需要给不同的用户不同类别不同层面的数据，因为我们要做的就是让每个数据消费者都能根据数据Take Actions，而其中很重要的一块就是数据的细分。我们可以从多个角度对网站分析的报表和指标进行细分，每个公司根据自己运营类型的差异选择适合自己的细分模块，当然这里说的最常见的几个细分模块：内容、用户和来源，也就是Google Analytics的分块方式。内容细分主要关注人员：产品运营尽管互联网的形式在不断地多样化，但无论如何互联网还是主要以信息服务提供商的角色存在，归根到底还是内容，所以对于网站而言内容是它的核心竞争力所在，对于网站分析同样如此，所以首当其冲的就是内容的细分。之前有篇文章网站页面度量与细分，对网站的内容的一些度量指标和几个细分方式作了介绍，无论以哪些指标或者以何种细分方式来评价内容，最终我们的目的都是区分优质和劣质的内容，掌控产品的运营状况，从而保持或者改进网站内容。内容细分的分析结果无疑可以给产品运营或者网站运营提供有价值的参考依据，明确了哪些是需要把握的核心内容，哪些内容需要改进。同时借助一些特殊的指标还可以指引细节上的改进，比如一个Pageviews很高但Avg. Time on Page较短、Exit Rate很高的页面显然在内容上没有足够的吸引力，但标题或简介信息足够吸引眼球，那么改进的方向就可以确定为提高内容的描述方式；如果你的网站提供电子商务服务，那么每个或每类产品细分的销售额（目标）及转化率（KPI）将让你能够更好地有针对性地进行产品和运营方式的选择。用户细分主要关注人员：用户体验、销售我们一般通过用户的使用环境（网络、设备、系统和客户端等）、人口统计学信息（性别、年龄、地域等）、用户行为类型（使用的趋势、忠诚度、创造的价值等）这几类数据和指标对用户进行细分。在现在“用户中心论”盛行的潮流下，是不是把用户放在内容后面有点不妥？网站的一切就是为了满足用户的需求，包括所有的内容的提供，但其实在数据分析上用户分析并没有内容分析来得普遍，特别是还要对用户进行细分，道理很简单，内容或者产品是可以自己把握的，而用户不行，所以尤其是基于用户行为分析的数据，说得很多但真正做好的或者应用于实践的其实并不多。但有一块必须要有用户分析数据的支持，那就是用户体验的设计和优化。对于用户体验设计而言，其目标是能够满足所有用户的使用习惯，所以比较和优化各类用户在不同的使用环境和使用习惯中的数据能够对用户体验的改善起到很大的作用；而如果你的网站产品需要进行销售，那么用户行为分析对于个性化的产品销售和推荐能够起到很好的效果，它刚好与用户体验的目标相反，这类细分分析主要是为了满足每类甚至每个用户需求上的偏好。来源细分主要关注人员：市场推广其实对于网站分析人员而言，渠道来源的数据分析肯定不会陌生，许多网站都会重点分析这块的效果，包括SEO和SEM等都已经发展成为了非常专业的领域。网站分析工具里面一般都会区分直接进入、搜索引擎、外部网站及促销途径这几项来源，其实我们可以使用一些有效的途径将这些渠道分得更细，包括社会化媒介、合作网站、广告直邮等，通过这些来源细分去观察各渠道带来的流量的质量（在目标和KPI指标上的表现），我们就可以看清楚各推广渠道的优劣，从而为有效的推广行动提供参考。其实还有一块线下渠道，我们往往会认为线下的电视、报纸等上面的促销或广告的效果很难用数据进行监控，但其实只要我们去寻求一些办法，这些也是可以实现的，比如离线通是监控线下电话营销渠道的很好的工具。通过对线下渠道的监控分析，是我们更了解线下推广的效果以及其对线上推广所带来的关联和影响，最终指导推广人员更有效地布置和实施整套完整的推广计划。功能点分析主要关注人员：技术、用户体验如果你的网站不单是简单的几个页面，而是一个庞大复杂的系统，其中提供了丰富的功能和应用，那么我们还需要做一类分析，就是各功能点的分析。之前在“让用户更容易地找到需要的信息”专题中分析过几类网站中常见的功能：站内搜索、导航设计和内容推荐，这些功能点我们都可以使用特殊的方法获取数据、设置特殊的指标去分析他们的实现效果。技术和用户体验团队都需要关注这些功能的实现效果和优化空间，数据是评价这些功能最有效的途径，因为这些功能都影响着用户的体验和满意度，一个真正优秀的网站需要把握好每个功能的每个细节的实现。分析模型上面提到的相关人员几乎涵盖了每个公司的各个领域，但其实还缺少一块重要的组成部分，就是我们自己数据分析人员。其实对于数据分析人员来说，他们需要把握所有的数据，从全局的目标和KPI到各类细分指标，以及各类功能点的数据。但这些还远远不够，数据分析师必须发挥他们的所长，设计并构建起各类分析模型，这些模型不仅可以对公司的关键业务和运营状态做出客观的评价，起到总结的效果外，更可以发现一些潜在的商业需求点，为公司的发展提供可能的方向和决策依据，起到预测的作用。分析模型主要分为两类，一类是定量分析模型，这个在我的博客中已经介绍过一些，包括关键路径分析的漏斗模型、基于用户行为分析的用户评价模型，当然也包括数据挖掘领域的用户兴趣发现、内容模式匹配，以及基于其上的个性化推荐模型，这些都在一定程度上实现了预测的效果。另一类是定性分析模型，包括目标市场的调研、以用户为中心的研究以及竞争优势的分析。当然现在可能在用户调研和用户体验方面做得相对多些，通过网上问卷、可用性实验、实景访问调研，结合一些可视化的点击热图、鼠标移动监控等工具来评估用户在使用网站是的整体感受和满意度，这种更加接近用户的分析方法将逐步为网站和产品的优化带来许多新的思考。自定义Dashboard其实大部分的网站分析工具和BI报表工具中都会提供自定义Dashboard的功能，以便用户可以将自己关注的指标、报表和图表集成地显示在同一个Dashboard上面，方便日常的观察和分析。本来这是一个很Cool的功能，因为只要稍微用点心，可以把自己的“仪表盘”做得很漂亮，但现实中这个功能没有想象中实现得那么好，或者用户没有去自定义Dashboard的习惯（当然存在数据的组织和关联上的限制以及报表工具易用性方面的问题），但作为数据的提供方，我们在定制好公用的Dashboard的同时，有必要时还要帮助某些特定需求群体定制自定义的Dashboard。优秀的自定义Dashboard不仅能够合理地组织数据，同时更加可视化地展现数据，让数据的观察的分析不需要这么累，是的，也许用户会爱上这些数据。同时自定义的Dashboard其实还可以有效的控制数据权限，在Dashboard里面将合适的指标和报表开放给用户，从而屏蔽掉一些敏感的数据，数据的保密性对数据部门而言也是一块重要的工作。不知道读完整篇文章会不会觉得有点空，没有实质的内容或实践性的分析方法，但其实这篇文章花了我很长的时间进行总结和思考，梳理整个数据提供方案的可行的思路，希望能给出一个系统全面的数据组织和提供方案，用数据为线索贯穿企业的各个角落，真正能够建立起数据驱动（Data Driven）的企业文化，让数据不单只是单纯的展现这么简单，能够满足各类人员的不同需要，并最终依靠数据提高企业在各个领域执行的效率和效果。数据的价值有多少人来过我的店铺？什么时间来？从哪里来？这些数据是我们每天必需掌握的数据，店里的哪些商品会比较热卖，我们所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据，很多部门需要这些数据，包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门没有数据就没有发言权，任何的决策、管理都必须以数据为支撑数据采集1. 店铺运营的基础数据流量数据：页面停留时间、访问深度、访客数等销售数据：成交用户数、客单价、支付宝成交量率等转化数据：UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等，以下为我们要重点分析的数据：流量数据浏览量（）/访客数（）=平均访问深度 也就是说每个人平均的访问页面，这里我们希望数值越高越好，这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度，客户停留时间长，这样买家才有可能令买家产生购买的冲动，我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。销售数据在量子里面有一个销售分析模块，看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价，用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的，原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的，不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉，这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的，也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品，同时，我们换一个角度在拍下没有付款的客户，我们去催款，形成交易，这样催款成交，远远比我们去开发一个新客户容易的多，所以我们要留意这些数据，不要忽略了这种催款的成交。Call in转化率=咨询用户数/访客数询单转化率=成交用户数/咨询用户数数据分析就是总结规律找原因数据公式：销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价这些公式可以为我们带来提示，访客数也就是我们的流量流量=推广+搜索+其他 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动搜索流量来自于名称搜索、类目搜索其他流量来自于收藏及后台、江湖及帮派、直接访问、站外推广、其他如果我们销售额没有达到预期，我们来分析是流量原因，还是转化率原因，还是客单价的原因，如果是流量原因，那么我们的推广力度是否不够呢，我们的活动力度怎样，找更适合我们的一些方式去尝试来提高我们的流量，如果我们的流量上来了，其实这些都是为了提高搜索的流量做的准备，那么我们还需要对搜索来优化，也就是关键词和类目属性的优化，还有就是对宝贝进行优化，还可以利用收藏、帮派等来补充流量引进访客数。流量图表中比例中要是有一项达到70%左右，那时不健康的，因为我们最终的目的是提高自然搜索的流量，要是这个没有达到，那就不健康了。UV转化率=Call in转化率*询单转化率如果是流量是足够的，但这些客户都不买那怎样处理呢，首先要分析是Call in转化率不高呢，还是询单转化率不高，找出问题所在。Call in转化率就是今天来的人有多少咨询旺旺，要是买家愿意来咨询旺旺的时候那代表产生了一定的购买欲望，那我们要考虑哪些因素影响到买家的购买欲望。1、 页面设计是否专业、精美、有没有风格2、 商品的展示，我们是否把商品的卖点和细节突显出来展示3、 商品的陈列，我们是否把买家最喜欢看的最愿意买的转化率最高的商品放在最多人浏览到的页面4、 促销活动，当买家有一点购买欲望的时候，因为店铺还有活动，那么她会因为活动优惠会马上决定购买5、 产品品牌，商城的客户对于价格的敏感度是低于集市的，客户希望买到的是品牌的服务、附加值、有质量保