第 42 篇
(本文框架)
网站分析基本概念
网站分析的目的:
首先明确网站的目的是什么? 大部分网站的目的是盈利, 而网站分析的目的就是为了更好的完成网站的目的.
网站分析流程:
网站分析也是数据分析的一种, 所以其分析流程也是发现问题, 分析问题和解决问题的过程. 点击查看: 关于数据分析: 你想知道的都在这里!
网站分析主要指标:
浏览量 PV-- 页面被加载的总次数.
唯一身份浏览量 Unique PV-- 同一用户在同一个会话期间的综合访问次数, 主要是避免页面的重复加载和刷新导致 PV 虚高的情况.
访问次数 -- 网站所有访问者发起的具体会话次数.
绝对唯一访问者 -- 在指定时间段内不重复的访问者人数, 用 cookie 来确定.
网站 (页面) 停留时长 -- 访问者在网站或页面上所花费的时间, 通过对进入网站和退出网站的时间点作差来获得网站停留时长(用户访问后一网页的初始时间减去访问前一网页的初始时间就是某一页面的停留时长).
跳出率 -- 指在某个范围内跳出的值与总访问次数的百分比, 这个范围可以是单一页面, 单一频道, 也可以是一个关键词, 一个流量来源, 一个城市, 一个日期等.
访问时长 -- 是在选定的时间范围内, 不同时长的访问次数在网站所有访问次数中的分布情况.
该指标是访问质量的一个衡量指标, 较长的访问时长表明访问者与网站进行了深入的互动. 通过访问时长报告可以直观地查看整个访问的分布情况, 而不仅仅是所有用户中访问次数的 "平均网站停留时间".
访问深度 -- 是在选定的时间范围内, 不同浏览量的访问次数在网站所有访问次数中的分布情况.
该指标是访问质量的另一个衡量指标, 通过查看访问深度报告可以直观地查看整个访问的分布情况, 而不是平均.
网站分析常用方法
通过前面对做网站分析目的, 流程以及常用指标的介绍, 这一节主要讲述网站分析的具体分析方法.
1, 趋势分析
所谓趋势分析就是对一些关键指标的变化趋势进行分析, 发现关键指标的表现情况(好或者不好).
同比是前后两个发展周期之间的相同时间点的比较, 反映的是周期性的变化趋势.
环比是通过与前一期数据的对比反映当前发展趋势.
定基比是将所有数据都与某一个基准线的数据进行对比, 这个基准线是公司或产品发展的一个重要数据节点.
趋势线拟合是使用拟合技术来表现数据大体的变化趋势(如果单纯的把一系列数据列出来看其变化趋势不太明显的时候用到). 常见的趋势线包括指数趋势线, 对数趋势线和线性趋势线, 根据数据变化的特点可以选择合适的趋势线对数据进行拟合. 借助 Excel 可以插入各类趋势线.
移动均值是一种简单平滑的预测技术, 通过在时间序列上逐项推移取一定项数的均值的方法来表现指标的长期变化和发展趋势. 根据预测时使用的各项数权重不同, 可以分为: 简单移动平均法和加权移动平均法.
简单移动平均是将时间序列上前 n 个数值做简单的算数平均即可得到第 n+1 个的预测值. X(n+1)=(X1+X2+X3+........Xn)/n.
加权移动平均时在简单移动平均的基础上, 对时间序列上前 n 期的每一期数值赋予相应的权重. 基本思路为: 通过改变每一期数值被赋予的权重来调整对预测结果影响较大的数值. X(n+1)=W1*X1+W2*X2+W3*X3+........+Wn*Xn, 其中 W1,W2,W3,.......,Wn 为对应每一项的权重, 每一项的权重之和为 1.
2, 对比分析
趋势分析让我们知道数据的变化规律, 比较的是自身在时间序列上的变化; 对比分析法是让我们在两种或多种情况中明确各情况的好坏优劣, 评价一种情况好坏优劣的时候往往不能仅仅依靠某一指标, 而是需要结合各类基本的指标进行二次计算合并得到一个可以进行综合评定的指标.(如下图百分比评分均值表中, 评价商品 ABCD 四种商品的好坏, 不能用单一的浏览量或者转化率来比较, 而应该用两者的综合评分)下面介绍两种具体方法:
百分比评分均值比较法, 将指标的值都转化为百分比 (所有指标除以总体的最大值 ) 的形式, 相当于该指标在 100 分制的条件下的得分有多少, 下表中的浏览量 (转化率) 评分即为转化以后的数据.
加权平均均值比较法, 相比百分比评分均值比较法, 不同指标的权重不一样, 根据指标影响程度来设置权重的大小.
标准化指标合并比较法, 是用 Z 标准化的方法将各指标数据进行标准化之后再进行比较. 与百分比评分均值不同的是, 百分是用所有指标除以总体的最大值而获取新的评分数据, 而标准化是利用: 新数据 =(原数据 - 均值)/ 标准差来算的.
3, 细分分析
先来看两个概念 -- 指标, 维度. 指标是用来记录访问者行为的数字, 比如: 访问次数, 停留时间, 跳出率, 转化率等; 维度是观察访问者行为的角度, 比如: 访客属性, 浏览器类型, 手机型号, 软件版本, 地理位置, 访问时间等. 而细分就是指标和维度的组合.
那么为什么要进行细分呢? 细分的最大意义在于看清问题的本质. 比如你发现某一天的订单异常高, 那么你就可以去查清是一整天中哪个时间段订单出现异常, 在异常时间段中哪个手机型号的用户出现异常, 出现异常的这些手机分布在哪些区域等等. 通过对问题进行细分, 发现问题的本质加以改进或利用.
如何进行细分, 会根据产品的不同, 需求的不同, 数据拥有的完整程度不同而不同.
网站分析内容
1, 网站流量分析
1)通常我们把网站的流量分成三类, 分别是直接流量, 推介流量, 搜索流量.
直接流量: 指访问者直接输入域名访问网站产生的流量.
推介流量: 指访问者通过访问其他网站的链接访问网站产生的流量.(比较典型的就是友情链接)
搜索引擎流量: 指访问者通过点击搜索结果访问网站产生的流量.
2)为网站创建流量日记, 所谓网站流量日记就是记录网站流量变化的日记. 注意: 我们需要记录的并不是网站每一天流量的数字, 而是网站中引起流量变化的故事.
那么该如何创建网络流量日记呢?
首先明确网站流量来源并进行类别划分.
使用两种方法 (星期和日期) 记录时间, 这样可以让我们更加清晰的分辨出网站流量在不同时间趋势中的变化, 比如周末或节假日.
对事件的属性 (也就是引起流量变化的原因) 进行分类. 常见的原因有: 营销活动, 网站故障, 内部测试, 节假日, 异常流量.
获得网站中的事件并开始记录.(与公司各部门及时沟通, 获取网站发生的事件).
(网站流量日记实例)
3)流量波动的常见原因分析
直接流量波动原因分析:
品牌广告
热点事件
内部访问, 是指网站或公司内部人员访问网站产生的流量. 网站通常会屏蔽掉来自内部 ip 的访问量, 但是如果没有屏蔽或因为某种原因无法屏蔽时, 内部就成了影响直接流量的主要原因.
营销活动
付费搜索流量 (SEM) 波动原因分析:
关键词匹配方式, 通常关键词都会有三种匹配模式, 即精确匹配, 词组匹配和广泛匹配模式. 不同的匹配模式决定了广告在搜索结果中被展现的数量, 从而进一步影响到了关键词为网站带来的流量.
关键词出价策略, 出价策略直接影响广告的展现次数和位置, 这将直接影响流量.
修改关键词创意, 创意是指标题和描述中的内容, 修改创意不会影响展现的次数和位置, 但是创意的好坏会影响点击率.
广告的投放时间, 投放时间直接影响广告的展现次数, 进而影响点击率和带来的流量.
竞争对手策略, 竞争对手的以上几个方面的改动都有可能影响我方的流量变化.
关键词数量, 购买越多的关键词就越可能被访客搜索到.
广告投放地域, 地域的不同带来的流量肯定是不同的.
自然搜索流量 (SEO) 波动原因分析:
网站收录量, 网站页面被搜索引擎收录的数量会影响自然搜索流量, 收录量的多少会影响网站获得的流量.
标题描述优化, 与 SEM 中的创意类似.
排名与外链, 排名的变化直接影响流量的变化. 外链就是指在别的网站导入自己网站的链接.
竞争对手, 竞争对手所做的一切都会影响我们的流量变化.
网站内部调整, 可以理解为网站改版, 网站每改一次, SEO 就需要重新做一次.
推介流量波动原因分析:
推荐流量的网站自身流量的变化, 一个每日访客上亿 UV 的网站和只有几千 UV 的网站所带来的流量肯定是不一样的, 这也就是平台的重要性吧.
推荐流量链接形式发生变化, 同样的一个网站链接, 文字和图片形式的链接获得关注和点击肯定是不一样的.
所在频道和位置变化, 推荐流量在首页和内页所带来的流量肯定是不一样的.
2, 网站内容效率分析
内容对于网站至关重要, 网站的内容包括页面中的所有内容, 如页面的文字, 图片以及导航信息和帮助信息等. 优质的内容将吸引访问者进一步浏览, 并最终完成网站的目标; 劣质的内容将导致访问者离开网站. 你的网站内容如何将影响你的网站目标的达成. 本节将介绍几种内容分析方法, 包括网站页面参与度, 页面热力图分析, 页面加载时间分析, 网站三种渠道分析, 网站 404 页面分析, 最终产品页分析.
1)网站页面参与度分析
网站是由一个一个的页面组成的. 一个网站中可能会包含很多种不同类别的页面. 这些页面的质量如何? 在网站中有什么作用? 当我们需要对网站的页面进行评估时, 该如何去衡量他们呢? 这些就是需要页面参与度来解决.
网站页面参与度是指访问者在网站中某一页面目标完成度占总目标值比值, 页面参与度 = 总目标值 / 唯一身份综合浏览量.
网站页面参与度指标的作用, 用来记录不同页面在完成网站目标中所起的作用. 页面参与度越大, 说明该页面在完成网站目标过程中作用越大.
2)页面热力图分析
热力图就是网页点击量可视化工具, 通过直观地方式显示出访问者在网页中的点击行为, 告诉你不同位置, 不同样式链接的受欢迎程度. 本节主要从四个方面进行分析.
页面中的点击行为的质与量分析, 点击行为的量是指页面中链接被访问者点击的次数, 点击次数越多, 量的值越大. 当热力图中某个链接具有很高的点击量时, 说明该链接在这个页面很受欢迎; 点击行为的质是指访问者点击链接后完成目标的比率. 这些目标包括访问者的注册, 下载, 购买商品等系列行为.
分屏点击量分布数据分析, 你的网站页面有多长? 页面底部的内容是否有人感兴趣? 设计页面时我们该遵循什么样的原则呢? 这些都需要参考分屏点击量数据来进行设计. 第一分屏内容的点击率明显要高于第二, 第三分屏以及滚动轮下面的内容.
不同时间范围的数据分析, 可以查看页面中任何链接在不同时间段中的点击次数.
点击量占比分层筛选分析, 通过页面热力图可以看出页面中哪些链接获得的点击量多? 哪些链接带来的转化多? 哪些链接获得点击较少甚至可以忽略?
3)页面加载时间分析
通过分析页面加载时间, 点击行为 (通常指下一步操作) 时间, 退出行为的时间来发现页面中存在的问题.
如果发现加载时间大于退出时间, 说明访客还没等页面加载出来就已经退出, 需要优化页面加载速度.
如果页面加载时间大于退出时间而小于点击行为的时间, 说明页面的内容没有促使访客进行点击行为需要优化页面内容.
4)网站 404 页面分析
通过了解 404 背后的信息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.
3, 网站用户分析
随着 "用户中心论" 的兴起, 越来越多的企业和产品开始关注用户, 开始研究用户真正的去了解用户. 本节主要从用户分类和用户行为指标两个方面开始展开.
1)用户分类
在网站分析中, 根据用户的基本信息和行为特征可以将用户分为许多类别, 衍生出各种各样的用户指标, 对于用户总体的统计可以让我们明确用户的整体变化情况, 而对于用户各分类的统计分析, 可以让我们看到用户每个细分群体的变化情况, 进而掌握网站用户的全面去情况.
用户细分的关键在于以合理的体系将用户分为几个类别, 并且每个类别都能发挥其在用户分析上的功效.
一般的用户指标有访问用户数, 新用户数, 活跃用户数, 流失用户数和回访用户数. 通过对这些指标之间计算可以得出留存用户数, 新用户比例, 活跃用户比例, 用户流失率等衍生指标.
比较重点的指标有活跃用户数, 指那些对网站或产品感兴趣的用户, 并愿意留下来的用户. 新用户比例, 反映网站或产品的推广能力, 渠道的铺设以及带来的效果, 同时也是反映网站和产品发展状况的重要指标. 用户流失率, 反映网站或产品保留用户的能力.
2)用户行为指标分析
点击流数据记录了用户在网站的几乎所有行为动作, 衍生出许多行为指标, 比较繁而杂. 不过我们可以把用户行为指标分为三大类, 即黏性, 活跃和产出.
黏性主要关注用户在一段时间内持续访问和使用网站情况, 更强调一种持续的状态, 常用衡量指标有 "访问频率" 和 "访问间隔时间" 两个.
活跃主要是针对用户每次的访问过程, 考察用户访问中的参与度, 选择 "平均访问时长" 和 "平均访问页面数" 来衡量活跃.
产出直接根据网站的业务衡量用户创造的价值输出, 如电子商务可以选择 "订单数" 和 "客单价", 前者衡量产出的频率, 后者衡量产出的的价值大小.
4, 网站访问者路径与转化分析
追寻用户的访问足迹, 发现用户每个行为细节根据用户的行为线索探寻用户可能遇到的各种困难以及用户体验, 最终提升网站的转化率. 但是也不是对网站中所有访问行为都感兴趣, 在做路径和转化分析前, 需要找出用户访问的关键路径进行分析.
1)关键转化路径分析
首先明确关键转化路径也就是关键流程图, 然后进行数据收集测试. 在这里我们比较常用的分析方法就是漏斗分析法.
整体转化率是截止该步骤的整体转化率, 即完成交易数 / 进入网站访问数. 上一步转化率是完成交易数 / 结算和支付数.
漏斗分析法可以告诉我们访客在业务中的转化和流失率, 还可以告诉我们业务在网站中的欢迎程度. 因漏斗图记录的是访问次数, 通过进入业务的访问次数与整站的访问次数的比率, 可以对比出哪个业务在网站中更受欢迎.
同时可以把每个转化步骤与相应的页面停留时长和页面浏览量相结合, 再结合每个步骤的转化与流失情况, 就可以更详细的发现访客在业务流程中的具体问题.
2)多路径选择优化分析
转化率低有一方面原因可能是转化路径设置不合理, 本节主要优化路径的一个比较有效的方法 -- 简化用户转化路径. 因为网站上的某些环节一旦被复杂化, 可能会增加用户思考和决策的时间成本, 更可能适得其反, 让最终的转化率下降.
那么在完整的业务流程中(寻找感兴趣商品 -- 浏览商品详情 -- 加入购物车 -- 填写确认订单 -- 结算和支付 -- 完成交易), 有哪些环节是可以省略简化的呢?
省略商品详情, 需要满足两个条件: 一是标准化, 规范化的商品, 二是用户熟知的低价商品. 标准化商品是指具有固定的规格和特性, 不需要用户进行定制和选择, 如手机充值卡, 图书等. 用户熟知的是指用户很熟悉的, 经常使用的商品. 满足以上这两种条件的商品可以省略商品详情.
省略购物车, 购物车这个场景最开始是在线下超市出现的, 为什么会出现购物车这么个东西呢, 是因为我们在超市买东西的时候一般都是一次性买多件商品, 用手不易携带, 所以有了购物车. 但是你如果去小卖铺买单件商品的话就不会使用购物车. 通过这个我们可以看出, 当用户一次只买一件商品的情况下, 就可以省略购物车.
省略订单填写确认, 填写和确认订单中, 我们关注的无非是物流, 发票, 优惠券这些信息, 对于实体交易而言, 物流确认环节必不可少, 但是对于那些无优惠策略的虚拟商品而言就可以省略订单确认环节.
在省略步骤的过程中, 对于明确可以省略的步骤, 比如线上充值这种简单交易过程, 可以直接省略某些步骤. 而对于加入购物车这样的步骤, 因为我们不知道用户是买一件还是买多件商品, 所以本着让用户选择适合自己的转化路径. 比如下图淘宝的商品页面, 你可以选择加入购物车, 也可以选择立即购买.
来源: https://cloud.tencent.com/developer/article/1092317?fromSource=waitui