网站分析实战 8.2分
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第1章 网站分析的目的、流程及价值

网站分析主要内容: 流量分析、内容分析、转化分析。目标是投资汇报率ROI 网站分析基本流程: 定义(需求)、测量(数据)、分析(问题)、改进(方案)、监控(结果)

第2章 基础指标解释

三种数据获取方式: 日志文件,可以获取到完整的服务端请求(包括爬虫),但处理成本高,且有很多页面操作无法记录; JS页面,可以获取到页面端操作记录,且数据完整丰富灵活,但需要在页面植入JS标记代码,无法获取爬虫,当JS被用户禁用后无法获取数据; Web Beacons,好像不太常用吧。

IP地址: 只有一个作用,就是获取访问者的地理位置信息,并生成访问者“地图覆盖报告”,很容易获取。由于伪ip、代理、动态IP、局域网共享等情况,用IP来标识唯一用户不太准确。

Cookie、UserID Cookie几乎能够唯一对应用户的访问终端,一般有效期为2年,不过可能会被用户禁用。 UserID是用户注册账号,可以用来识别用户唯一身份;若用户未登录,可以用Cookie识别。

浏览量PageView、唯一身份浏览量Unique PageView: PV即页面被成功加载的次数,同一Session中,一个页面最多只能有一个UPV,可以有很多PV。 可以用来衡量页面表现。 ( Session: 用来标识一次访问,当用户长时间停留在一个网站且没有任何操作时,Session将被重置(默认为30min) )

访问次数: 在一定时间范围内,网站的所有访问者访问网站的总次数,即访问者人数(Cookie+userID)*每个访问者的访问次数(Session)。(注意“网站”与UPV中“网页”的区别)

跳出率、退出率: 跳出:访问者只访问一个页面后离开网站记为一次跳出,该页面跳出次数+1 跳出率:某一范围内跳出的数量/同一范围内总访问量 退出:访问者离开网站被记录为一次退出,最后离开的页面的退出次数+1 退出率:某一范围内退出的数量/同一范围内综合访问量 可以用来衡量页面质量。

访问时长、访问深度: 访问时长:在选定的时间范围内,不同时长的访问次数(分别)/总访问次数 访问深度:在选定的时间范围内,不同浏览量的访问次数(分别)/总访问次数 可以衡量访问者与网站的互动情况

第3章 网站分析常用方法

趋势分析(监控数据): 同比:是为了消除数据周期性波动的影响。同比增长率=(本期数值-上一周期同期数值)/上一周期同期数值 环比:反应的是数据连续变化的趋势。环比增长率=(本期数值-上一期数值)/上一期数值 定基比:与基准线作比较。定基比增长率=(本期数值-基期数值)/基期数值 趋势拟合线:如指数、对数、线性等 移动均值:第n+1个数值的简单移动平均值为前n个数值的算术平均值;加权移动平均值需要分别给前n个数值赋一定权重(权重系数累加为1) 同比环比监控法:借助excel“条件格式”标识出 高于或低于临界值的数据

对比分析(明确优劣): 合并比较:将指标转化为百分比的形式,或者作标准化处理=(x-u)/σ 基于时间序列的组内比较、基于对照试验的组间比较:前者要注意规避数据本身的自然增长/下降趋势,规避节假日、营销活动等;后者要注意抽样规范,只有实验刺激这个差异 信度:卡方检验,主要验证两个总体间某个比率是否存在显著性差异;T检验,主要验证总体均值间是否存在显著性差异 最后别忘了和目标对比

细分分析(排查问题): 细分,就是通过不同纬度对指标进行分割,有利于将问题从整体一步步定位到细节。

第 4章 网站流量分析

网站流量: 搜索流量,通过点击搜索结果 推介流量,通过点击其他网站链接 直接流量,直接输入域名 访问网站产生的流量,包括在浏览器网址栏直接输入网址、点击书签中收藏的URL,以及各种没有或丢失来源信息的流量。

对直接流量进行细分: 1、细分网站入口页面。如果是在浏览器中直接输入网址,则入口页面应该是网站首页,因为首页URL最短容易记住;如果是点击收藏夹URL,入口页面可能是网站的任何一个页面;对于没有或丢失来源信息的流量,可以将入口页中访问量较大的推广页面、专题页找出来,看看有没有与之对应的站外广告。 2、访问路径分析、站内搜索关键词分析。有助于找到用户来访的目的。 3、地域分布分析。线下推广、广告活动会引起直接流量的增长,且地域性较强。 4、新老访客分析。新用户不太可能通过收藏夹访问网站。

辨别及标识直接流量的方法: 1、手动为URL增加标记; 2、创建影子页面,来分辨不同渠道流量的效果 3、好友可能会将网站的URL发给自己,当浏览器地址栏中的URL被复制并粘贴时,URL尾部会自动增加一个标识符,以此区别于直接流量 4、点击收藏夹产生的URL也可以自动添加标识

GA对广告流量进行过滤:

对广告流量进行追踪和分析: 1、标记流量。Google 主要通过媒介信息对流量进行分类。None是直接流量,referral是引荐流量,organic是自然搜索流量,cpc、cpp、cpm...等是付费搜索流量(cpc是google特有标记,不应该再用于其它),除此之外是广告流量。 推介流量的标记是referral 2、区分付费流量与免费流量。需要设置付费关键词,主要有广告系列媒介(cpc、ppc会被自动归为付费关键词)、广告系列来源。 3、监测百度流量竞价ROI。首先,要为每个关键词创建带有标记的独特访问链接;比较不同关键词的ROI。 4、挖掘有价值的关键词。设置目标,如当关键词带来的访问流量超过了几个页面或停留了多长时间后,就是有价值的关键词。也可以是完成网站注册、购物成功等等 ;利用GA获取关键词的排名信息。 5、追踪EDM活动流量。 将设计好的邮件页面划分几个区域,给每个区域命名;将区域名称放在content里面,并生成链接。

辨别虚假流量: 使用高级细分群组分隔流量。 虚假的流量分别 在 地理位置、网络服务提供商、访客身份、访问目标、进入路径、访问时间段、网站停留时间、页面浏览量等方面,表现出某种程度的相似性,按照以上维度观察流量是否存在异常;单页面刷新频率较高、没有完成购买目标、后期新访客不再回访,也可能存在虚假情况。

创建网站流量日记: 1、划分网站流量来源,如直接流量、搜索流量、推介流量,或者按照关键字等更多方式划分 2、分别按照星期、日期标记时间,因为周末、节假日的流量可能会有所变化 3、对事件进行分类,主要有:营销活动(EDM、CPS、广告等)、网站故障( 宕机 )、内部测试(如刷IP测试工具)、内部调整(如SEM)、外部调整(如搜索引擎收录调整)、异常流量(作弊、内部访问等)、节假日和周末 记录历史事件和未来要发生的某些事件,有利于帮助分析师排除、预测流量变化的原因。

流量波动的常见原因: 直接流量:品牌广告、热点事件、内部访问(需屏蔽内部IP)、营销活动 付费搜索流量(SEM):关键词匹配方式、出价、创意;关键词数量、投放地域及时间;竞争对手策略;热点事件 自然搜索(SEO):网站页面被搜索引擎收录的数量、TDK(title、description、keyword)内容优化、关键字排名与外链传播、竞争对手策略 引荐流量:引荐流量网站自身的流量、链接位置、链接内容和样式变化

第5章 网站内容效率分析

页面参与度分析: 页面参与度=总目标价值/唯一身份综合浏览量UPV 只有页面参与了网站目标的转化,才会有参与度指标(即总目标价值),如商品详情页引导用户去了立即购买页面,详情页总目标价值增加;如果引导用户去了商品列表页,则其总目标价值不变。 页面每参加一次目标的转化,参与度指标都会增加。

页面热力图分析: 可以直观地显示访问者在网页中的点击行为,以及不同位置、不同样式链接的受欢迎程度

页面加载时间分析: 比较页面加载时间、点击行为时间、退出行为时间 之间的关系,可以得出是由于加载太慢,还是网页内容本身,或是其它原因导致用户的离开

追踪并分析404页面: 可以发现访问者要查找的内容和推介来源,有助于网站补充新的内容并修复有问题的链接。

最终产品页分析: 衡量内容的热门程度:UPV 衡量内容的价值: A类商品(浏览量高、转化率高); B类商品(浏览量低、转化率高),如果非小众商品,可以适当增加曝光度; C类商品(浏览量低、转化率低),产品本身或运营有问题,可以适当下架 ; D类商品(浏览量低、转化率低),可以看看产品内容、价格等有木有提升空间。 衡量内容的综合评分: 综合评分=访问量评分*权重1+转化率评分*权重2+价格评分*权重3

第6章 用户分析

用户分类: 新老用户:可以按照用户是是否访问过网站来区分(cookie),或者按照用户是否注册来区分(ID) 活跃用户和流失用户:前者在访问网站过程中完成关键动作,可以是下单、评论、浏览时长等,后者为一段时间未访问或登录网站的原有用户

用户行为指标: 用户行为指标:黏性(访问频率、访问间隔时间)、活跃(平均停留时长、平均访问页面数)、产出(订单数、客单价);或者是 RFM(最近一次消费、消费频率、消费金额) 对每个用户行为指标进行细分,比较不同细分下的用户分布情况 用户的首次购物体验非常重要,通过商品的购买用户数、 流失用户数、流失用户比例可以衡量产品的质量,将优质商品推荐给首次购买用户

用户价值: 用户忠诚度:最近购买间隔、购买频率、购买商品种类(反映用户需求的广度,价值具有可扩展性) 消费能力:平均每次消费额、单次最高消费额

用户的生命周期价值: 有四个阶段:考察期、形成期、稳定期、退化期 通过细分渠道、商品类目等,可以衡量哪些细分有助于引导用户的持续价值输出。

第7章 网站目标与KPI

网站收入: 电子商务收入 网站目标价值(设定的目标被完成一次,价值+1) 其它还有每次访问目标价值、每次访问价值、事件价值

第8章 路径与转化分析

关键路径分析: 明确转化路径——利用漏斗模型计算关键路径转化——对比改进前后

虚拟漏斗分析: 并非所有的网站都有封闭的购买流程,可以使用虚拟漏斗。

多路径转换数据分析: 用户购买流程并非只有一种,有时中间可能会省略某些步骤,可以画出不同购买流程的漏斗图,比较得出转化率最高的购买流程。

基于内容组的路径分析。。

第9章 网站分析高级应用

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