最近在读一本名为《图解网站分析: 让流量倍增的网站优化方法》的书, 此书认为, 网站分析有以下作用:
1, 将用户在网站外的行为可视化.
2, 将用户在网站内的行为可视化.
3, 通过可视化的信息把握网站的运营状况.
4, 根据可视化的结果拟定网站的改善方案.
5, 评估已实施改善方案的效果.
本书详细讲解了网站分析工具获取的各种数据. 另外, 也讲解了如何根据这些数据分析网站状况, 以及如何根据分析结果拟定改进策略.
网站分析中的统计一词有着被动的含义, 分析一次却有着主动的含义.
1, 统计是指收集, 计算数据.
2, 分析是指分解某种事物, 弄清该事物的组成, 形成的要素和视角.
一, 网站目标的可视化
在网站分析中, 将网站的目标称为 KGI(Key Global Indicator, 关键目标指标). 最重要的是将目标量化, 并且针对这些目标设定完成的时间, 程度等指标. 例如:
1, 网站的营业额在一年之内增加 15%.
2, 为了提高品牌的知名度, 半年后每月的浏览量达到 100 万次.
3, 开设帮助中心, 让电话咨询数减少 20%.
1)KGI 的设定方法
以 5 种主要类型的网站为例:
1, 通过销售商品盈利的网站, 可以根据公司的营业额目标或以往的营业额业绩考虑 KGI 的设定.
2, 通过刊登广告盈利的网站, 可以根据下面的公式计算营业额并设定 KGI.
KGI = 广告位的数量 * 刊登率 * 综合浏览量 * 浏览单价
3, 通过展示内容盈利的网站, 可以根据营业额和保持率来设定 KGI.
4, 线下盈利的网站, 可以从最终获得的营业额倒过来推算, 从而设定 KGI.
5, 几乎不盈利的网站, 可以根据营业额之外的因素设定 KGI.
2)CSF
为了达成 KGI, 有必要考虑战略和战术. 战略是达成 KGI 所需的必要条件, 战术是指实现战略的方法. 网站分析中将这样的战略称为 CSF(Critical Success Factor, 重要成功原因). 如果 KGI 设定为营业额提供 20%, 那么 CSF 就是为提高营业额要做些什么. 下表是常用的战略和战术.
战略(CSF) | 战术 |
增加访问流量 | 花费资金获取流量,在线下刊登广告 |
提高使用频率 | 发行电子杂志,举办面向回访者的活动 |
提升使用者的满意度 | 创建帮助与 QA 板块,根据问卷调查的意见改善网站和服务 |
降低退出率 | 改善进入页面,改善进价排名广告 |
增加会员的注册数 | 提供会员专用商品,在网站内更多地突显会员的功能 |
但是, 即便制定了 CSF, 在内容上仍显得过于含糊, 为了达成 CSF 要采取的具体方法仍然不清楚. 因此, 需要基于 CSF 执行下面的流程, 设定更加具体的目标.
1, 确定能够测量战略的目标. 例如增加电子杂志的读者数, 能够测量该战略的指标是电子杂志的读者数.
2, 考虑实现战略所需的策略. 例如增加电子杂志的读者数, 策略可以是举办注册电子杂志赠送礼物的活动. 战术和策略最大的不同在于是否具有可执行性. 对于花费资金获取流量这一战术, 可以采取搜索引擎优化.
3, 设定策略的目标数值. 这个数值要根据 KGI 来计算, 如果 KGI 是在一年内营收额达到 10 亿日元, 电子杂志的营业额是 1 亿, 网站的营业额是 6 亿, 那么可以设定以下目标值.
(1)通过在网站内更多的突显电子杂志, 增加电子杂志的读者数, 使电子杂志的营业额提高 10%.
(2)通过提供只限于电子杂志中销售的商品, 增加电子杂志的读者数, 使电子杂志的营业额提高 10%.
这样 CSF 就变得更加具体. 网站分析中也把 "具体策略 + 目标设定" 称为 KPI(Key Performance Indicator, 关键绩效指标). 在进行网站分析时, 经常通过关注 KPI 来把握状况和进行改善.
EC(E-commerce, 电子商务)网站通过在网站内销售商品或服务来盈利, 主要设定如下指标.
指标 | 指标示例 |
KGI | 增加营业额(盈利),每月平均营业额 10 亿日元 |
CSF | 增加访问流量 增加购买者数量 提高购买单价 |
KPI | 自然搜索流量增加 10% 主关键词和页面跳出率减少 10% 每次购物的平均购物积分由 1.3 增加到 1.5 到购物车的跳转率提高 10% 会员的消费金额增长为 1.3 倍 |
二, 网站分析的基础
1)数据搜集方法
1,Apache 日志方法. Apache 日志可以获取页面以外的请求, 例如图像或视频的请求信息. 除此之外, 还有爬虫的请求信息.
2, 网络信标方法. 事先在页面中嵌入测量用的图像与标记(JavaScript), 当用户访问该页面时, 向专门的统计服务器发送图像来获取访问信息的方法.
3,Apache 模块方法. 在 Apache 上安装访问发生时可以通过自动重写 html 代码来追加 img 标记的模块, 进而收集数据的方法. 与网络信标方法有些近似, 但因为该方法是通过模块在页面内直接嵌入图像标记, 即使是 JavaScript 无法执行的情况也能够使用此方法.
4, 包嗅探方法. 用专用服务器 (包嗅探服务器) 复制访问网站时产生的数据包(信息), 并将信息发送到统计服务器进行统计的方法.
2)获取的主要数据
网站分析工具能够获取的数据分为两类.
分类 | 内容 |
从 Cookie 以外能够获取的数据 | 访问的日期与时刻 访问页面的 URL 引荐来源(前一个页面的 URL 或搜索关键词) 浏览器或 OS 的版本 Flash、JavaScript 的版本或是否支持 屏幕的宽高 IP 地址 浏览器设定的语言 用户设定的任意变量,站内搜索关键词、商品 ID 等 识别用户的键(移动端) |
从 Cookie 中记录的数据 | 识别用户的键(PC 端) 累计访问次数 最初访问网站的日期与时刻 上一次访问网站的日期与时刻 用户设定的任意变量 |
网站分析工具识别用户的方法有 3 种.
1,PC 终端与浏览器的组合(PC, 智能手机)
2,IP 地址与浏览器的组合(PC, 智能手机, 移动端)
3, 手机终端标识号(移动端)
3)使用的主要指标
与访问数相关的 3 个指标:
1, 综合浏览量(PV 数), 指某页面或网站被显示的次数. 面向网络分析工具发送请求的次数.
2, 访问次数 (会话数, 总访问者数, 访问数), 指在一定期间内用户访问网站的次数. 同一个用户访问网站 2 次, 访问次数就是 2. 从访问网站到离开之间一连串的行为(会话) 都只算作 1 次访问. 大多数网站分析工具会将 30 分钟之内用户在页面间的跳转认为是同一次访问.
3, 访问者数(唯一身份访问者数, UU 数, 独立用户数, 独立浏览者数), 指访问网站的用户数量, 同一个用户不论访问多少次访问者数都是 1. 可以采用全站的访问者数, 也可以采用特定网页的访问者数. 访问者数是在特定的期间和背景下计算的.
4)特有的 4 个指标
这 4 个指标对于把握网站现状和发现问题是不可欠缺的, 如下图所示.
1, 新访问者 / 回访者, 表示用户是第 1 次 (新访问者) 访问网站还是访问网站达 2 次以上(回访者).
2, 转化, 表示网站内设定的任意目标 (通常是到达特定的页面) 是否达成的指标, 用转化数或转化率表示.
3, 跳转 / 退出 / 跳出, 这 3 个指标可以按照同样的思路计算.
指标 | 说明 |
跳转 | 从一个页面移动到另一个页面。跳转率是指页面 A 的总访问次数中跳转到页面 B 的次数所占的比例 |
退出 | 当前页面成为会话中最后阅览的页面。退出率是 “退出数 / 页面 A 的访问次数” |
跳出 | 并不从进入页面跳转到其他页面,而是只阅览了一个页面就退出的情况,跳出属于退出的一部分 |
4, 停留时间, 表示在某一页面或全站停留的时间, 分为页面停留时间和访问停留 (网站停留) 时间两种. 页面停留时间是由进入相应页面的时刻与进入下一页的时刻的差求得的. 访问停留时间是指从进入网站到离开网站经过的时间. 但是, 大多数工具无法获取从网站退出的时刻, 像 Google Analytics 就计为 0 秒, 也有工具设为特定的时间.
5)统计理论
1, 平均值, 在有 n 个数据的情况下, 将这 n 个数字的和除以 n 得到的值. 以页面为单位的平均值中典型的是页面的平均停留时间.
2, 中位数, n 个数据按升序排列时中间位置的值. 当 n 是偶数时, 取中间 2 个数的平均值.
3, 众数, 在 n 个数据中出现最频繁的值. 这个数字可以作为平均值的补充. 当中位数和众数跟平均值不同时, 意味着分布是偏离的.
4, 以平均值为中心左右对称的分布叫正太分布.
5, 相关系数是用 - 1~1 之间的值表示 2 个变量间相关性 (相似程度) 的指标. 越接近 1 表示正相关, 典型指标是平均综合浏览量, 网站平均停留时间; 越接近 - 1 表示负相关, 典型指标是跳出率, 转化率. 在网站分析中可用于比较数据之间转化数 (率) 的变化等.
6, 大数定理, 当参数很少时, 单个数据容易对整体造成影响, 如果没有达到一定的数据量将得不到正确的平均值. 网站分析中, 在计算新访问者 / 回访者比率, 转化率, 平均停留时间, 平均综合浏览量等时大数定理都是适用的.
7, 单位的除法运算, 这是处理数据时应当注意的一种重要的思维方式. 例如在求新访问者比率时, 使用访问者作为单位以及使用综合浏览量作为单位, 求得的值会不同.
6)统计图表
网站分析工具会用到下面几类图表.
种类 | 说明 |
折线图 | 观察数据随时间发生的变化 |
柱形图 | 在特定的轴上比较数据的大小 |
饼图 | 在特定的轴上比较数据所占比例 |
散点图 | 从 2 个轴观察数据的相关性 |
气泡图 | 从 3 个轴观察数据的相关性,在散点图中添加 1 个轴(气泡大小) |
雷达图 | 从多个轴评价特定的信息 |
图表种类的选择标准如下所示.
三, 网站优化实战
1)细分
细分是指按照某种条件对访问网站的用户进行分类, 并对每个细分进行分析的方法. 在网站分析中主要按照下面 6 个指标对用户进行分类:
1, 按照流量来源分类
2, 按照搜索关键词分类
3, 按照入口页分类
4, 按照新访问者 / 回访者分类
5, 按照内容分类
6, 按照有无转化分类
然后, 将各个细分的数据按照以下 5 个指标进行比较.
指标 | 说明 |
综合浏览量 / 访问次数 / 访问者数 | 为了把握各个细分的量而进行比较,例如像新访问者综合浏览量为 50000PV,回访者为 20000PV,这样进行比较 |
停留时间 | 测量哪个细分的用户在网站停留的时间更长,也可以用测量每次访问的平均综合浏览量来代替。例如完成转化率的用户平均停留 10 分钟,未完成转化率的用户平均停留 3 分钟,这样进行比较 |
跳出率 | 把握好的用户或内容。例如入口页是首页时有 30% 的用户会跳出,活动相关页面则有 60% 的用户会跳出 |
新访问者比例 | 测量各个细分的新访问者比例。例如完成转化的用户中新访问者比例为 35%,未完成转化的用户中新访问者比例是 52% |
转化数(率) | 测量各个细分的转化数(率)。如果能够把握转化率较高的细分,就有助于达成 KGI。例如来自广告联盟的流量和搜索引擎的流量分别有 2.5% 和 4.2% 的用户完成了转化 |
2)10 个步骤
进行网站分析时, 要依次执行如下 10 个步骤来找出网站的问题, 并考虑相应的改善方法.
1, 掌握主要的趋势
2, 确认网站流量的细节
3, 分析搜索引擎流量
4, 分析引荐流量
5, 分析入口页和出口页
6, 分析访问者的地理信息
7, 掌握网站的主要渠道
8, 分析特定页面
9, 分析即将发生转化的页面
10, 分析转化页面
3)优化流量
优化流量获取是指在合理的预算内吸引到完成目标营业额所需要的用户. 这不仅仅是增加流量数就可以了, 如果只是增加流量数, 那么只要花钱打广告就能解决问题, 但这样做就没有意义了. 为了得到一定的利润, 重要的是在事先计划的预算内保证必需的流量数. 而且网站的 KGI 应该也不会只是增加流量数而已. 下图是影响转化的因素, 由 Paul Aolstein 提出.
网站分析能够实施的改善策略大部分可以分为以下两种.
1, 根据用户的行为或需求修改内容, 提高网站, 商品, 服务的必要性和可靠性.
2, 基于数据实行能够提高转化率的策略(优化流量获取, 优化渠道).
在网站分析中使用以下 5 个指标来确认成本与营业额.
1,CPC(Cost Per Click), 每次点击 (1 次流量) 的单价, 数值越低越好.
2,CPA(Cost Per Action 或 Acquisition), 为了达成 1 次转化花费的成本, 数值也是越低越好.
3,SPA(Sales Per Action 或 Acquisition),1 次转化获得的营业额, 对于 EC 网站来说, 就是每次转化的平均购买单价, 数值越大越好.
4,ARPU(Average Revenue Per User), 每个人的月营业额, ARPU = 营业额 / 网站访问者.
5,ARPPU(Average Revenue Per Payed User), 每个购买者的月营业额, ARPPU = 营业额 / 购买者. 如果想知道网站的访问价值就看 ARPU, 如果想知道购买价值就使用 ARPPU.
11 种流量获取策略:
费用 | 策略名称 | 流量来源 | 说明 |
免费 | 搜索引擎 | 搜索引擎 | 增加来自搜索引擎界面的流量(SEO)。因为在大多数网站中都占有很高的流量比例,所以改善效果也很大 |
付费 | 竞价排名广告 | 搜索引擎 | 在搜索结果界面刊登付费广告,效果良好,可以预计定期的流量 |
付费 | 电子杂志 | 邮件 | 向注册者发送商品或服务的信息。虽然比其他策略更有效率,但是很难增大基数 |
付费 | 广告联盟 | 外部网站 | 在企业网站或个人网站刊登联盟广告。虽然能够针对匹配度较好的内容展示广告,但是通常不能控制广告刊登的位置,有可能出现在不正经的网站中 |
付费 | 外部广告(宣传) | 外部网站 | 在特定的媒体(杂志、新闻类网站等)或门户网站上刊登广告。虽然初期费用较高,事先很难预测宣传效果,但是通过刊登媒体,会在某一时期实现大量流量的获取 |
付费 | 广告网络 | 外部网站 | 广告网络是指通过那些收集、运用并管理了很多广告媒体网站的广告网络运营者,在很多网站上刊登广告来吸引访客。因为大多数网站都可以刊登广告,所以可以实现大量流量的获取。还可以只在特定类型的网站中刊登广告 |
付费 / 免费 | 新闻公告 | 公告刊登网站 | 在新闻公告中发布网站上刊登新商品或服务的信息。虽然免费或很便宜,但是不能期待流量会有多大的增加 |
免费 | 自我流量获取(社交网络) | 取决于策略 | 利用其他公司的服务或平台(博客、Twitter、Facebook 等),虽然能够增加匹配度较好的流量,但要花工夫才能有效果 |
付费 | 官方网站(移动端) | 官方网站的列表 | 在各个移动运营商提供的官方网站的菜单上刊登广告。如果是经过认证的官方网站,那么可以期待流量有一定的增加。但是在上面刊登广告的难度较大 |
付费 / 免费 | 借助外力获取流量 | 外部网站 | 在外部网站(个人博客、新闻网站等)上介绍本公司的网站。虽然能够免费地获取流量,但是流量的波动会很大 |
付费 | 联盟 | 外部网站 | 与其他公司(门户网站或供应商)合作,在其他公司的网站上定期地刊登本公司的内容。如果不是大企业很难实现。虽然有一定成本,但是能排除竞争对手的好处很大 |
4)优化渠道
优化渠道是指为了能让用户顺利跳转到目标页面 (转化达成页面) 而对网站的内容或布局等进行改善. 具体来说, 主要是查看跳出率和跳转率, 寻找用户的跳转去向, 如果发现有问题的地方就找出原因并进行改善. 入口页, 页面间的跳转和输入表单这 3 个地方需要进行渠道的优化.
四, 活动的优化
对于活动的优化, 没有所谓的成功法则. 只有反复实施, 从成功和失败中吸取经验, 从而逐步进行优化. 如果通过一点一点地积累经验, 逐渐能够在一定程度上对结果进行预测, 那么成本效益也会慢慢提高.
1)活动的目的与策略
举办活动时需要事先明确活动的目的. 例如, 可以是获得新会员, 提高平均单价, 增加回访者. 接着, 为了达成该目的需要考虑活动策略. 可以根据过去的经验或竞争对手的想法来思考, 也可以参考其他行业或其他媒体举办的活动策略. 这里需要明确 5W2H, 以获得新会员为目的, 活动策略的 5W2H 如下表所列.
项目名称 | 概要 |
Why | 为了获得新会员 |
What | 成为新会员后可以参加抽奖,有机会获得海外旅行或网站内可以使用的优惠券 |
Where | 在首页、活动页面、新闻公告、外部网站的横幅上通知 |
Who | 面向新会员实施。在公司内部由网络营销部门与广告部门负责 |
When | 从 9 月 1 日开始的两周时间 |
How | 确定预算 -> 创建与测试页面 -> 准备赠品 -> 创建新闻公告 -> 公告与内容上线 |
How Much | 150 万,赠品预算 100 万,创建公告与页面的预算 50 万 |
2)将目的落实到具体指标
决定目的与策略后, 接下来要设定用于测量目的达成度的指标(KPI). 对于上述为了获得新会员而举办的活动, 要测量的指标就是新访问者的流量数与获得新会员的数量. 一般来说, 以下指标经常会成为测量的对象.
1, 新访问者比例 / 回访率
2, 综合浏览量 / 访问次数 / 访问者数
3, 停留时间
4, 申请数 / 资料申请数 / 获得会员的数量
5, 购买数 / 购买金额 / 平均单价
如果是举办以前做过的活动, 请基于当时的结果设定目标值. 如果是第一次举办活动, 因为没有参考值, 不设定具体的目标值也没有关系.
3)活动的举办与评估
目的, 策略与目标全部确定之后, 就可以开始举办活动了. 在活动举办的过程中查看每天的目标值, 确认其是否达成目标很重要. 假如没有达成设定的目标值, 有可能需要实施增加刊登的广告等对策.
活动结束后一定要记录结果并进行评估. 评估标准有以下 3 个.
评估标准 | 说明 |
目标的达成度 | 是否达成了目标。如果没有达成目标要思考原因 |
营业额与成本 | 评估营业额与成本。即使达成了目标,如果花费的成本超过了预算,则需要讨论改善策略 |
与其他流量获取策略的对比 | 与其他流量获取策略相比,衡量活动的成败。通过比较营业额或成本,来掌握成本效益更高的策略 |
posted on 2020-03-16 09:21 咖啡机(K.F.J) 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
来源: https://www.cnblogs.com/strick/p/12287065.html