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網站分析的主要內容 如何正確的分析網站

發表日期:2018-08-19 13:32文章編輯:木易工作室瀏覽次數: 標簽:    

網站分析的定義有很多種,各種權威機構和協會甚至不同的企業 都有自己對網站分析的定義。這些定義大部分都是基于不同的人從不 同的角度對網站分析的理解以及經驗匯總而來。作為一個全新且高速 發展的行業來說,這里既不存在最權威的定義,也沒有錯誤的定義。 筆者依照自己對網站分析的經驗及理解推薦Avinash對網站分析的定 義。
下面介紹Avinash是如何對網站分析進行描述和定義的,以及我 們該如何對這個定義的內容進行分析與解讀,并從中發現有價值的信 息。
1.1.1網站分析定義及關鍵信息的概述
網站分析定義:
〃通過分析來自網站及競爭對手的定性與定量數據,驅動用戶及潛在用戶 在線體驗的持續提升,并最終轉化為你期望的結果。(線上及線下r
--Avinash
在Avinash對于網站分析的定義中有3個關鍵信息,它們分別是數 據、用戶體驗和結果。通過這3個關鍵信息,以及它們在定義中出現 的位置,可以發現這樣的邏輯,如圖1-1所示。
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網站的目標決定了在進行分析時所需的數據及關注點,數據分析 的價值則體現在改善用戶在網站中的使用體驗,而用戶體驗的提升則 可以吸引更多的用戶頻繁到訪(流量),并最終獲得期望的結果。這 是一個周而復始,不斷提升的過程。下面針對這3個關鍵信息進行分 解,并逐一進行解讀。
1.1.2關犍信息解讀
1.結果(目標)
第一個關鍵信息是網站期望獲得的結果,在這個期望的結果還沒 有達到前,它是網站的目標,這同時也是網站分析過程的開始。對于 網站分析師來說,網站的目標就像一個雜亂的毛線球開始的那一根, 找到這個開始的節點后,分析過程中所需要的數據及分析方法都將一 目了然,它將所有的數據、指標、分析過程有效地串聯在一起,并形 成一個高效的閉環提升過程。
網站的目標簡單來說就是網站為什么存在。每個網站的目標都各 不相同,例如,電商網站的目標是商品銷售,門戶類網站的目標是廣 告頁面的瀏覽量,SNS社區類網站的目標是用戶活躍度及內容貢獻 率。有時同一行業中網站的目標也不盡相同。原因很簡單,每個網站 的商業模式與運營策略,以及所處的成長周期都不相同,因此,每個 網站的目標也都不一樣。成長初期的網站不會去關注ROI ,它們更加 關注新客戶的增長及帶來的價值。而成熟期的網站則更關注老客戶的 到訪頻率及每次訪問帶來的價值。關于不同商業模式網站的目標,我 們將在第3章中詳細介紹。
確定網站的目標后,還需要對目標進行分解,并選擇合適的指標 對目標進行度量。如果無法對目標進行量化,那么也同樣無法對目標 進行提升和優化。因此,目標只有轉化為可以被量化的數字后才可以 被稱為可執行的指標。如何選擇度量指標是一個有技術含量的工作。 同一個指標在不同的使用場景和業務模式下,所表達的含義可能截然
相反。第3章將詳細介紹在實戰中不同指標的使用場景,以及如何對 目標進行分解,如何選擇指標對網站目標進行衡量。
2.數據
數據是在網站分析過程中最渴望得到的,同時也是最令人頭疼 的。對于一個線下實體店來說,要獲得每天來訪客戶的信息是一件非 常困難的事情。像7-11這樣的實體店就是使用專門的設備對每天購物 的顧客進行統計,可見數據對于實體店面的重要性。
對于線上的網站來說,獲得數據是一件易如反掌的事情。追蹤訪 客信息已經不是一件困難的事情,真正讓我們頭疼的是過于龐大的數 據量,以及如何利用數據獲取洞察的問題。原始數據數量龐大且雜亂 無章,這些數據不會為網站帶來任何價值。對于這樣的數據, Avinash在網站分析的定義中將它們從兩個維度分為了4個大類,如圖 1-2所示,它們分別是來自網站自身的網站數據、來自競爭對手的競 爭數據,以及定性數據和定量數據。網站數據用來衡量網站的表現, 競爭數據用來了解競爭對手及行業變化,定量數據告訴我們網站中每 天發生的故事,而定性數據則可以告訴我們這些故事發生的原因。
 
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(1)網站數據
網站數據是目前談論最多的網站分析數據,也是最容易獲得的。 最早的網站數據來自于服務器日志,并用于網站運維人員分析網站狀 態及服務器錯誤。后來隨著營銷對數據的需求產生了專業的網站數據 統計及分析工具。
目前常見的網站數據追蹤工具如圖1-3所示,有Google Analytics、OMNITURE、webtrends、百度統計、CNZZ等,其中標注
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為免費的工具可以直接注冊使用。本書最后的附錄部分將給出所有本 書介紹的數據分析工具的網址。
(2 )競爭數據
知己知彼,百戰不殆。除了網站自身的數據外,我們還需要了解 競爭對手的數據。競爭數據并不像網站數據那樣容易獲得,需要專業 的競爭分析工具的支持。這類工具目前國內還比較少,如圖1-4所 示。競爭數據分析工具的功能和使用我們將在第2章詳細介紹。
 
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(3 )定量數據
通過工具自動獲得的網站數據都屬于定量數據。獲取定量數據的 工具如圖1-5所示。定量數據可以告訴我們網站中每天發生了什么故 事。例如,誰來過我的網站?他們來自哪里?在網站中做了什么事情? 瀏覽了哪些信息?從哪些頁面離開?這些問題的答案都可以通過定量 數據找到。
 
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(4 )定性數據
定量數據可以回答網站中發生的每件事情,但唯獨有一件事情無 法回答,那就是這些事情為什么會發生。這時就需要網站中的另一類 數據——定性數據。獲取定性數據的工具如圖1-6所示。定性數據可 以告訴我們每一件事情發生的原因。例如,訪問者在網站中是否完成 了訪問目標?如果沒完成,原因是什么?獲得定性數據的方法很簡 單,就是和網站的訪客直接進行溝通。這種溝通可以通過在線工具進 行用戶問卷調硏,也可以直接與目標用戶面對面溝通。
 
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我們通常使用4Q Survey或Kampyle對用戶進行在線調硏。4Q Survey是Avinash參與運營的一款免費調硏工具,Kampyle是對小流量
的網站及個人用戶提供免費版本。大家可以在筆者的博客上找到這兩 個調硏工具。
3.用戶體驗
第三個關鍵信息是用戶體驗。用戶在網站中的體驗是一個非常寬 泛的內容,相信任何一本關于交互設計或架構設計的書都介紹得非常 全面且專業。從網站分析的角度來看,用戶體驗的衡量標準只有3個:
•訪問目的是否完成。
•實現目標所耗費的時間。
•實現目標所進行的任務負荷。
第一個標準是用戶訪問網站的任務是否完成。這里不僅局限于用 戶是否完成轉化,還包括不以轉化為目的的用戶訪問行為。數據來源 于網站記錄到的轉化數據及用戶調研數據。
第二、第三個標準可以統一稱為用戶完成任務的效率,既包括完 成任務所使用的時間,也包括過程中訪問者與網站交互的次數。
所有的數據分析都將圍繞這3個標準進行,而這3點也將直接影 響網站的目標完成。Avinash強調網站分析的過程是通過數據來驅動 用戶體驗的提升,并最終轉化為結果的一個過程。數據并不直接驅動 或影響結果,而是用來對用戶體驗進行度量和提升,這就要求數據必 須能夠完整且準確地反映用戶行為。
如果想驗證Avinash的理論,可以在亞馬遜網站上找到答案。亞 馬遜的飛輪效應與Avinash對網站分析的定義相互印證。飛輪效應是 指為了使靜止的飛輪轉動起來,一開始必須使很大的力氣,一圈一圈 反復地推,每轉一圈都很費力,但是每一圈的努力都不會白費,飛輪 會轉動得越來越快。在達到某一臨界點后,飛輪的重力和沖力會成為 推動力的一部分,這時,就無須再費更大的力氣,飛輪依舊會快速轉 動,而且不停地轉動。
如圖1-7所示,對于亞馬遜而言,這個飛輪的起點就是用戶體驗, 而在支撐亞馬遜飛輪的三大支柱中最重要的一個就是數據化的運營。
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1.1.3網站分析定義的總結
通過對網站分析定義中關鍵信息的分解了解了網站分析的流程、 數據的分類,以及獲取此類數據所需要的工具等信息,這是在學習網 站分析過程中的知識框架,同時也是本書的內容框架。下面通過圖 1-8來回顧網站分析定義中的內容。
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