网站分析实战-王彦平_读书笔记

京东商家的自我修养 liz 1349℃ 0评论

最近的书是跳着看的,不是一个个系列看的,主要跟工作有关系,最近在做一款数据分析的产品,而这块领域还没有经验,只能靠书先恶补了。

网站分析实战是王彦平写的,虽然说是介绍google ananlytics 工具的使用,但是整体对于网站分析的思路还是写的很不错的,作为入门级书籍,很值得一读。

下面对于这本书介绍的分析思路做一些总结。

一、什么是网站分析?

网站分析承担着3个角色。

网站分析是什么?

1、网站的眼睛(营销角度):主要用来分析访问者,以及访问者在网站中的行为和不同流量渠道之间的关系。指标:流量渠道、地理位置;搜索关键字;平均停留时间、退出率、跳出率、二跳率;来源分析;退出页分析。

2、网站的神经(产品和架构的角度):主要用来分析网站的逻辑和结构,网站的导航是否合理,注册及购买的逻辑流程是否顺畅。了解网站是否健康,网站页面的表现如何,哪个功能出现了问题、哪些需要调整、页面布局是否合理、导航是否清晰等。指标:点击情况。

3、网站的大脑(运营的角度):主要用来分析投资回报率(ROI)。在完成目标的过程中合理分配资源和预算,并通过优化不断提高网站表现。指标:转化率。

二、如何进行网站分析呢?

网站分析的整个过程就是对网站的眼睛、神经、大脑进行分析,分别对应流量、内容和转化

1、网站的眼睛:

在电商里面,有个黄金法则:销量=流量 * 转化率 * 客单价 。流量是源泉,对于每个网站来说都很重要,并且精准高质量的流量更是重中之重。

1.1、网站流量质量分析

不同流量来源的质量分布情况:

网站流量质量分析

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

注释:BD流量:BUSINESS Development,商务拓展,比如百度竞价排名。圆圈的大小代表获取流量的成本。

1.2、网站流量多维度细分

1.3、网站流量重合度分析

对于质比较差的第三象限流量需要分析这个渠道与其他渠道的关系,也就是渠道间访问者重合度。

2、网站的神经:

对于所有的网站来说,页面分为三类,即导航页、功能页、内容页。首页和列表页是典型的导航页,站内搜索页面、注册表单页和购物车页都是典型的功能页,产品详情页、新闻和文章页都是典型的内容页。导航页的目的就是引导访问者找到信息,功能页的目的就是帮忙访问者完成特定任务,内容页的目的就是想访问者展现信息并帮助访问者进行决策。

对于内容的分析,主要就是寻找出两类诡异的行为。一是访问者在导航类页面中途离开;二是访问者从内容类页面重新返回导航页。这两种情况都是不符合我们网站设计初衷的,都是我们不希望看到的。

3、网站的大脑:

网站转化:对于转化渠道,我们分为两部分分析,分别为访问者的流失和迷失

访问者流失:主要原因是转化过程中的阻力流失,这里的阻力主要包括错误的设计和错误的引导;访问者迷失:主要原因是转化流量设计不合理。访问者得不到需要的信息,并且不能根据现有的信息作出决策。

 三、网站分析基本流程

网站分析的最终目标就是提高网站的投资回报率

1、需要合格并且有质量的流量来访问网站,因此我们队网站的流量进行了分析,找出最优质的那部分流量,同时细分了表现较差的流量,并且看清了不同渠道流量之间的关系

2、需要有清晰的导航结构将访问者带到他们感兴趣的内容页面上、而提供的信息也必须符合访问者需求。需要我们对导航页、功能页、内容页进行分析,检查访问者的访问路径,找出诡异的访问行为。

3、要让访问者顺利完成目标。

 四、数据分析基本方法:

数据分析基本方法:指标、趋势分析、对比分析、细分分析

1、指标

1.1、基础指标

1.1.1、IP:用于获取访问者的地理位置信息

1.1.2、PV、UPV:基于页面的指标, count(1) as pv

pv(pageview):浏览量,页面被成功加载的总次数;UPV(unique pageview):唯一身份浏览量,同一用户在同一session中的浏览量,即同一用户在同一session访问同一个页面多次,被记录为1次UPV。

1.1.3、访问次数(session):访问者发起的会话次数

1.1.4、UV(visitor):唯一身份访问者人数,用cookie确认,count(distinct browser_uniq_id) as uv

1.1.5、网站停留时间(Time on site)、页面停留时间(Time on page)

1.2、复合指标:

1.2.1、跳出率(Bounce Rate)、退出率(Exit Rate)

跳出:访问者只访问一个页面后离开网站被记录为一次跳出。

跳出率=某一范围内跳出的数量/同一范围内总访问量(session)* 100%

退出:访问者离开网站被记录为一次退出。

退出率=某一范围内退出的数量/同一范围内综合访问量(PV)*100%

跳出率可以被用来衡量流量和页面质量,高跳出率表示访问者对登陆页面(landing page)不感兴趣,或登陆页面设计存在问题与目标用户不匹配。跳出率可以通过调整广告渠道,优化登陆页面内容来降低。

退出率:因页面不同意义而不同。如果在网站的关键流程页面退出率高,那说明该页面出现了问题。

1.2.2、访问时长和访问深度:访问质量的一个衡量指标

访问时长:在选定时间范围内,不同时长的访问次数在网站获得的所有访问次数中的分布情况,即,访问持续时长、这一时段的访问次数、这一时段访问次数占所有访问的百分比

访问深度:在选定时间范围内,不同浏览量的访问次数在网站获得的所有访问次数中的分布情况,即,访问浏览量、达到此浏览量的访问次数、达到此浏览量的访问次数占所有访问的百分比。

通过访问时长报告可以查看是否有几次访问大幅度提升了平均网站停留时间,还是网站上的大多数访问都是较长的平均停留时间。

访问深度可以查看是否有几次访问大幅度提升了每次访问的平均浏览量,还是大多数访问次数都查看了大量的网页。

2、趋势分析

趋势分析:同比、环比、定基比

2.1、同比增长率是为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与上一周期中相同的时间点数据进行比较。

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 *100%

2.2、环比增长率反应的是数据连续变化的趋势,将本期的数据与上一期的数据进行对比。

环比增长率=(本期数值-上一期数值)/上一期数值 *100%

2.3、定基比增长率将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。

定基比增长率=(本期数值-基期数值)/基期数值 *100%

2.4、图的展现形式:柱形折线混合展现

同比环比折线图

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3、趋势线拟合分析(洞察数据的变化规律)

趋势拟合分析:指数趋势线、对数趋势线、线性趋势线

3.1、指数趋势线:用于拟合以指数形式增长的数据,即增长速度先慢后快

3.2、对数趋势线增长速度先快后慢

3.3、线性趋势线增长速度基本是均匀的,也是比较常见的线性拟合方式;

3.4、多项式适合于变化趋势比较不固定的数据,使用多项式可以拟合趋势比较复杂的曲线;

3.5、幂趋势线的变化趋势与指数比较相似;

3.6、移动平均的方法可以根据数据自身的变化情况作出平滑效果的拟合线。更适合没有明显变化的指标。

使用移动均值来监控的指标需要满足:1、指标没有明显的快速增长或者下降的趋势 2、指标不具备周期性波动的特征。

3.6.1、移动均值(Moving Average)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。移动均值一本被用于观察和分析数据的变化趋势,同时也具备预测和比较监控的功能。Xn+1=(X1+X2+X3+…+Xn)/n

3.6.2、加权移动平均(Weighted Average,WMV):基于简单移动平均的基础上,对时间序列上前n期的每一期数值富裕相应的权重。Xn+1=W1*X1+W2*X2+W3*X3+…+Wn *Xn

4、对比分析(明确好坏优劣)

对比分析:百分比评分均值比价法、标准化指标合并比较法、比较试验

4.1、百分比均值比价法:将指标值转化成百分比的形式,相当于该指标在100分制的条件下得分为多少。

简单的计算方法:所有指标除以指标中最大值。此方法适合所有大于0且分布不是特别离散的指标。

4.2、标准化指标合并比较法:用z标准化的方法消去各指标单位的影响后合并的方法;标准化后的指标符合均值是0标准差是1的正态分布;逆指标(比如跳出率、退出率),标准化后的数据乘以-1.

注释:Z标准化是最常用的数据标准化方法,使用统计学上的均值u和标准差q来处理数据,转化公式X*=(x-u)/q

4.3、比较试验:基于时间序列的组内比价和基于对照试验的组间比较

4.4、以目标比较:kpi考核,用子弹图展现

子弹图:利用较小的空间表达丰富的信息。可以包含指标的当前表现,指标的预期目标和评定指标表现的区间等信息,如下图

子弹图

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

黄色的柱状图是指标实际值,红色横线是预期目标值,渐变灰色背景表示指标表现的取值区间,分三段分表代表指标表现差、中、好三个层次。

 5、细分分析:

细分简单来说就是维度与指标之间的相互组合。

五、网站内容效率分析

1、页面参与度分析:

页面参与度指标用来衡量网站不同页面对完成目标的贡献度。被用于热门内容、内容标题、内容细目报告;分析页面与目标的相关性及页面对目标的促进度。

页面参与度=总目标价值/UV

2、页面热力图分析

热力图简单来说就是网页点击量的可视化工具。它通过直观的方法显示出访问者在网页中的点击行为,并且可以死告诉你不同位置、不同样式链接的受欢迎程度。

3、点击行为的质量分析

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,量就越大;

点击行为的质是指访问者点击连接后完成目标的比率。除了点击次数外,每次点击带来的交易次数、收入、目标转化等指标可用于衡量访问者点击行为的质。

4、landing page 跳出率高可分析 页面加载时间、点击行为时间、退出行为时间比较分析来确定是流量问题还是页面设计问题(页面内容、页面打开速度)。

 六、用户分析

1、指标:访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数

访问用户数:直接反应网站的受欢迎程度

新用户数:用于分析网站的推广效果和发展速度

活跃用户数:用于分析网站真正掌握的用户量,因为活跃用户会直接或间接的为网站创造价值

流失用户数:用于分析网站保留用户的能力

回访用户数:是指那些之前已经流失,但之后又重新访问网站的用户,用于分析网站挽留流失用户的能力

由以上指标可计算出老用户数、留存用户数等衍生指标,同时得到新用户比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等复合指标

最值得关注的指标:活跃用户数、新用户比例和用户流失率;通过分析网站的活跃用户可以洞悉网站当前真实的运营现状,而分析流失用户则可以了解网站是否存在被淘汰的风险,以及网站是否有能力留住新用户。

备注:可用回访用户比例来评估流失用户的流失时间期限的定义。成熟的网站回访用户占比低于5%

2、最值得关注的用户指标图展现

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3、转化率下降的可能原因:网站本身原因照成或者新用户比率的增加拉低了整体转化率,分析其原因需要区分新老用户的转化率

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4、用户行为分析分类指标

用户行为分析

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1、用户分析一个简单的方法:RFM分析

最近一次消费(recency):数据是一个时间点,需要计算与当前时间的间隔

消费频率(frequency):用户的消费次数累加

消费金额(monetary):该时间段内用户的消费总额

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4.2、用户忠诚度分析

用户忠诚度是用户处于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度;

4.2.1、电子商务可用4个指标来度量:

  • 重复购买意向(repurchase intention):购买以前购买过的类型产品的意愿
  • 交叉购买意向(cross-buying intention):高买以前未购买的产品类型或扩展服务的意愿
  • 客户推荐意向(customer reference intention):向其他潜在客户推荐,传递品牌口碑的意愿
  • 价格忍耐力(price tolerance):客户愿意支付的最高价格

4.2.2、网站可用以下4个指标:用户访问频率、最近访问间隔时间、平均停留时长、平均浏览页面数

4.2.3、雷达图

基于多指标从多角度进行评价最常见的展现方式是雷达图,使用雷达图分析用户的忠诚度主要优势

  • 可以完整的显示所有评价指标
  • 显示用户在各指标评分中的偏向性,在哪些方面表现较好
  • 可以简单观察用户整体的忠诚情况,即图形围成的面积大小
  • 可以用于用户间忠诚度的比较

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七、关键路径分析:漏斗图

1、 电子商务的漏斗图:

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总体转化率=每步动作的用户数/进入的用户数

上一步转化率=当前动作的用户数/上一步动作的用户数

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漏斗图是用来展现访客在网站的业务流程中转化与流失情况的,通过漏斗图可以很直观的看出网站业务流程中的问题所在,并加以完善。

2、网站分析的漏斗图是基于流量即虚拟漏斗图

虚拟漏斗图包括4个部分:网站全部流量、非跳出流量、非跳出且未转化流量、转化流量

 

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推荐指数:4星

 

 

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