怎么樣分析網站數據

真正的seo分析師是了解網站許多seo細節,明白很多網站數據的來源,更新每一篇文章都是有目的而更新滴,而不像很多站長都是直接復制,從不想能給用戶或者網站帶來什么數據,那更新文章的目的在哪里呢

為什么要做網站數據分析呢?

你知道每天、每個月有多少人訪問你的網站嗎?

你的網站在一天當中按個時段來的人最多?

你知道你的訪問者從那來的人最多嗎

如果你網站流量減少了,那些人不來了?為什么

如果流量增加了,多出來的人是從哪來的?為什么

你知道你的訪客都在你網站上找些什么嗎?網站能幫他們順利找到嗎?

以上都是為什么要做網站數據分析的理由,你現在知道數據分析需要分析哪些方面【五大環節】嗎


網站數據分析


 

數據分析目標是誰?

分析目標是誰?要牢記清楚的分析因子,統計維度是訂單,還是用戶,還是金額,還是用戶行為。避免把訂單當用戶算,把用戶當訂單算(上周運營同學真實案例),算出的結果是差別非常大的。

想達到什么效果?

通過分析各個維度的用戶,訂單,找到真正的問題。例如這次的XX通道的分析,全盤下線,或維持現狀不動,都不符合利益最大化原則。通過分析,找到真正的問題根源,發現用戶精細化運營已經非常必要了。

需要哪些數據?

支付的數據,茫茫大海,數據繁多,用“海”來形容一點都不為過。需要哪些源數據?付費總額,付費人數?新老用戶維度?付費次數?轉移人數?留存率?用戶特征?畫像?先整理好思路,列一個表。避免數據部門同學今天跑一個數據,明天又跑一個數據,數據部門同學也會比較煩。

二、數據分析七思路:

1、簡單趨勢

通過實時訪問趨勢了解產品使用情況。如總流水,總用戶,總成功率,總轉化率。

2、多維分解

根據分析需要,從多維度對指標進行分解。例如新老用戶、支付方式、游戲維度、產品版本維度、推廣渠道、來源、地區、設備品牌等等維度。

3、轉化漏斗

按照已知的轉化路徑,借助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有下單率,成功轉化率等。

4、用戶分群

在精細化分析中,常常需要對有某個特定行為的用戶群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件,有針對性地優化產品,提升用戶體驗。例如我們這次對短信這類用戶,短信里又有第3方和無第3方支付能力的,需要再進行分群的運營。

5、細查路徑

數據分析可以觀察用戶的行為軌跡,探索用戶與產品的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。例如我們這次對新用戶的運營,也非常有意思。

6、留存分析

留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率,是指“新增用戶”在一段時間內“回訪”的比例。通過分析不同用戶群組的留存差異、使用過不同功能用戶的留存差異來找到產品的增長點。

明白頁面存在的價值(Page value)

“頁面價值”是一個非常重要,但是很少被用到的參數,它可以用來發現表現欠佳的頁面。目標價值,就如它的名字所示,是一種賦予頁面直接的貨幣價值的方式。對于電子商務網站來說,它納入了各種各樣的交易收入總數和所有類型的網頁的目標價值——這些參數都需要在谷歌分析中人工設置,才能計算出頁面價值。一個高價值的頁面往往顯示出它是一個重要的頁面,意味著該頁面值得被納入可用性測試中。

網站數據從何而來你知道嗎

真正的seo分析師是了解網站許多seo細節,明白很多網站數據的來源,更新每一篇文章都是有目的而更新滴,而不像很多站長都是直接復制,從不想能給用戶或者網站帶來什么數據,那更新文章的目的在哪里呢


原標題:怎么樣分析網站數據
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