信途科技今天給各位分享網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)網(wǎng)站做數(shù)據(jù)分析進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注和分享本站。

網(wǎng)站分析的數(shù)據(jù)來(lái)源

網(wǎng)站分析的數(shù)據(jù)來(lái)源

Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一書中將數(shù)據(jù)的來(lái)源分為4部分：點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)（Clickstream）、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（Outcomes）、調(diào)研數(shù)據(jù)（Research/Qualitative）和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)（Competitive Data）。點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)主要指的是用戶瀏覽網(wǎng)站時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；Outcomes我更習(xí)慣叫做運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，主要指用戶在網(wǎng)站中應(yīng)用服務(wù)或者購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)記錄下來(lái)的數(shù)據(jù)；調(diào)研數(shù)據(jù)主要是網(wǎng)站通過(guò)某些用戶調(diào)研手段（線上問(wèn)卷或者線下調(diào)研）獲取的一些定性數(shù)據(jù)；Competitive Data直譯為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)可能不太合適，因?yàn)楦鶕?jù)Avinash Kaushik的闡述，更像是跟網(wǎng)站有業(yè)務(wù)關(guān)系或競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系或存在某種利益影響的一切網(wǎng)站的可能的數(shù)據(jù)來(lái)源。

在獲取上述幾類數(shù)據(jù)的同時(shí)，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數(shù)據(jù)。下面是我對(duì)網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)獲取途徑的整理：

網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)

網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)是網(wǎng)站最容易獲取到的數(shù)據(jù)，它們往往就存放在網(wǎng)站的文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，也是與網(wǎng)站本身最為密切相關(guān)的數(shù)據(jù)，是網(wǎng)站分析最常見的數(shù)據(jù)來(lái)源，我們需要好好利用這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

服務(wù)器日志

隨著網(wǎng)站應(yīng)用的不斷擴(kuò)張，網(wǎng)站日志不再局限于點(diǎn)擊流的日志數(shù)據(jù)，如果你的網(wǎng)站提供上傳下載、視頻音樂(lè)、網(wǎng)頁(yè)游戲等服務(wù)，那么很明顯，你的網(wǎng)站服務(wù)器產(chǎn)生的絕不僅有用戶瀏覽點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)的日志，也不只有標(biāo)準(zhǔn)的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日志也給網(wǎng)站分析提供了新的方向。

網(wǎng)站分析不再局限于網(wǎng)頁(yè)瀏覽的PV、UV，轉(zhuǎn)化流失等，基于事件（Events）的分析將會(huì)越來(lái)越普遍，將會(huì)更多的關(guān)注用戶在接受網(wǎng)站服務(wù)的整個(gè)流程的情況：上傳下載是否完成，速度如何；用戶是否觀看的整部視頻，視頻的加載情況；及用戶在玩網(wǎng)頁(yè)游戲時(shí)的操作和體驗(yàn)分析等。Google Analytics已經(jīng)支持了基于事件的分析——Event Tracking，通過(guò)JS的動(dòng)作響應(yīng)獲取數(shù)據(jù)，但是還存在著一定的局限性。

網(wǎng)站分析工具

當(dāng)然，通過(guò)網(wǎng)站分析工具獲得數(shù)據(jù)是一個(gè)最為簡(jiǎn)便快捷的方式，從原先的基于網(wǎng)站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和網(wǎng)站日志通吃的WebTrends。通過(guò)網(wǎng)站分析工具獲得的數(shù)據(jù)一般都已經(jīng)經(jīng)過(guò)特殊計(jì)算，較為規(guī)范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢(shì)圖或比例圖，通過(guò)細(xì)分、排序等方法讓結(jié)果更為直觀。

但通過(guò)網(wǎng)站分析工具得到數(shù)據(jù)也不遠(yuǎn)只這些，上面的這些數(shù)據(jù)也一樣可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站日志獲得，但網(wǎng)站分析工具的優(yōu)勢(shì)在于其能通過(guò)一些嵌入頁(yè)面的JS代碼獲得一些有趣的結(jié)果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——網(wǎng)站點(diǎn)擊密度分布，及一些其它的網(wǎng)站分析工具提供的點(diǎn)擊熱圖，甚至鼠標(biāo)移動(dòng)軌跡圖。這些分析結(jié)果往往對(duì)網(wǎng)站優(yōu)化和用戶行為分析更為有效。

數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)

對(duì)于一般的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，存放于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以大致分為3個(gè)部分：

網(wǎng)站用戶信息，一般提供注冊(cè)服務(wù)的網(wǎng)站都會(huì)將用戶的注冊(cè)賬號(hào)和填寫的基本信息存放在數(shù)據(jù)庫(kù)里面；

網(wǎng)站應(yīng)用或產(chǎn)品數(shù)據(jù)，就像電子商務(wù)的商品詳細(xì)信息或者博客的文章信息，如商品信息會(huì)包含商品名稱、庫(kù)存數(shù)量、價(jià)格、特征描述等；

用戶在應(yīng)用服務(wù)或購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，最簡(jiǎn)單的例子就是博客上用戶的評(píng)論和電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)，購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買的用戶、購(gòu)買的商品、購(gòu)買數(shù)量、支付的金額等。

當(dāng)然，這一部分?jǐn)?shù)據(jù)的具體形式會(huì)根據(jù)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)模式存在較大差異，一些業(yè)務(wù)范圍很廣，提供多樣服務(wù)的網(wǎng)站其數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的組合會(huì)相當(dāng)復(fù)雜。

其它

其它一切網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，有可能是用戶創(chuàng)造，也有可能是網(wǎng)站內(nèi)部創(chuàng)造，其中有一大部分我們可以稱其為“線下數(shù)據(jù)（Offline Data）”。如用戶的反饋和抱怨，可能通過(guò)網(wǎng)站的交流論壇，也有可能通過(guò)網(wǎng)站時(shí)公布的客服電話、即時(shí)通訊工具等，如果你相信“客戶中心論”，那么顯然對(duì)于這些數(shù)據(jù)的分析必不可少；另外一部分來(lái)源就是網(wǎng)站開展的線下活動(dòng)，促銷或推廣，衡量它們開展的效果或投入產(chǎn)出，以便于之后更好地開展類似的線下推廣。

外部數(shù)據(jù)

網(wǎng)站分析除了可以從網(wǎng)站內(nèi)部獲取數(shù)據(jù)以外，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)開放的環(huán)境，從網(wǎng)站外部捕獲一些數(shù)據(jù)可以讓分析的結(jié)果更加全面。

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)

即使你的網(wǎng)站只是一個(gè)很小的網(wǎng)站，但如果想讓你的網(wǎng)站變得更好，或者不至于落后于互聯(lián)網(wǎng)的前進(jìn)腳步，那么建議你關(guān)注一下互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)?？梢陨螦lexa查一下互聯(lián)網(wǎng)中頂級(jí)網(wǎng)站的訪問(wèn)量趨勢(shì)；看看comScore發(fā)布的數(shù)據(jù)或者199IT–中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站上的各種數(shù)據(jù)分析和研究資料；如果經(jīng)營(yíng)電子商務(wù)網(wǎng)站，淘寶數(shù)據(jù)中心也許會(huì)讓你感興趣。

競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)

時(shí)刻關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況可以讓你的網(wǎng)站不至于在競(jìng)爭(zhēng)中落伍。除了在Alexa及一些其他的網(wǎng)站數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)以外，直接從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)也是另外一條有效的途徑，一般網(wǎng)站會(huì)出于某些原因（信息透明、數(shù)據(jù)展示等）將自己的部分統(tǒng)計(jì)信息展現(xiàn)在網(wǎng)站上，看看那些數(shù)據(jù)對(duì)于掌握你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況是否有幫助。

合作伙伴數(shù)據(jù)

如果你有合作的網(wǎng)站或者你經(jīng)營(yíng)的是一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，也許你會(huì)有相關(guān)的產(chǎn)品提供商、物流供應(yīng)商等合作伙伴，看看他們能為你提供些什么數(shù)據(jù)。

用戶數(shù)據(jù)

嘗試跟蹤用戶的腳步去看看他們是怎么評(píng)價(jià)你的網(wǎng)站的。如果你的網(wǎng)站已經(jīng)小有名氣，那么嘗試在搜索引擎看看用戶是怎么評(píng)價(jià)你的網(wǎng)站，或者通過(guò)Twitter、新浪微博等看看用戶正在上面發(fā)表什么關(guān)于你的網(wǎng)站的言論。

當(dāng)然通過(guò)用戶調(diào)研獲取數(shù)據(jù)是另外一個(gè)不錯(cuò)的途徑，通過(guò)網(wǎng)站上的調(diào)查問(wèn)卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調(diào)查，可用性實(shí)驗(yàn)測(cè)試等方式可以獲取一些用戶對(duì)網(wǎng)站的直觀感受和真實(shí)評(píng)價(jià)，這些數(shù)據(jù)往往是十分有價(jià)值的，也是普通的網(wǎng)站分析工具所獲取不到的。

在分析網(wǎng)站的外部數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要注意的是不要過(guò)于相信數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)相比內(nèi)部數(shù)據(jù)不確定性會(huì)比較高。網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)即使也不準(zhǔn)確，但我們至少能知道數(shù)據(jù)的誤差大概會(huì)有多大，是什么原因造成了數(shù)據(jù)存在誤差。而外部數(shù)據(jù)一般都是有其他網(wǎng)站或機(jī)構(gòu)公布的，每個(gè)公司，無(wú)論是數(shù)據(jù)平臺(tái)、咨詢公司還是合作伙伴都可能會(huì)為了某些利益而使其公布的數(shù)據(jù)更加可信或更具一定的偏向性，所以我們?cè)诜治鐾獠繑?shù)據(jù)是需要更加嚴(yán)格的驗(yàn)證和深入的分析。而對(duì)于用戶調(diào)研中獲取的數(shù)據(jù)，我們一般會(huì)通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區(qū)間，這是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前必須完成的一步。

怎樣分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)，需要借助網(wǎng)站分析工具，免費(fèi)的有GA，但是這個(gè)需要有專業(yè)的知識(shí)，付費(fèi)系統(tǒng)和工具也比較多，我們正在用的就是99click旗下的siteflow系統(tǒng)，按流量收費(fèi)，價(jià)格也合理，有專門的客戶服務(wù)，你可以試試。

如何分析網(wǎng)站中的匯總數(shù)據(jù)

如何分析網(wǎng)站中的匯總數(shù)據(jù)

網(wǎng)站中的匯總數(shù)據(jù)是指那些以整站作為維度的數(shù)據(jù)。例如：網(wǎng)站訪問(wèn)次數(shù)，網(wǎng)站跳出率，網(wǎng)站停留時(shí)間等等。在Google Analytics Dashboard中顯示的大部分內(nèi)容都屬于網(wǎng)站的匯總數(shù)據(jù)。匯總數(shù)據(jù)可以直觀的反映出網(wǎng)站在一定時(shí)間段內(nèi)的表現(xiàn)和變化趨勢(shì)。但同時(shí)，匯總數(shù)據(jù)也會(huì)隱藏網(wǎng)站中的一些問(wèn)題甚至是危險(xiǎn)。面對(duì)網(wǎng)站中平穩(wěn)的匯總數(shù)據(jù)，我們應(yīng)該保持對(duì)待數(shù)據(jù)異常時(shí)同樣的警惕。

下面是一個(gè)網(wǎng)站兩周的訪問(wèn)量對(duì)比，從圖中可以看出本周與上周訪問(wèn)量幾乎沒(méi)有變化，并且具有相同的變化趨勢(shì)（周末略低于平時(shí)）。同樣，本周網(wǎng)站其他的指標(biāo)變化也很微小，跳出率，停留時(shí)間等指標(biāo)變化率都在2%以內(nèi)。天哪，從匯總數(shù)據(jù)上來(lái)看，第二周的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)直就是第一周的復(fù)制。面對(duì)這樣的情況，我們可以簡(jiǎn)單的說(shuō)本周網(wǎng)站整體表現(xiàn)與上周持平，各項(xiàng)指標(biāo)均表現(xiàn)正常嗎？如何不可以的話，我們又需要進(jìn)行哪些分析，從哪里入手呢？

（點(diǎn)擊查看大圖）

1對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分

還記得Avinash大師的那句話嗎？分析匯總數(shù)據(jù)是對(duì)人類的犯罪！對(duì)于這類匯總數(shù)據(jù)，細(xì)分是最有效最直接的一種方法。它可以讓我們很快的發(fā)現(xiàn)匯總數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題。面對(duì)上面兩周的訪問(wèn)量對(duì)比趨勢(shì)圖，只看匯總數(shù)據(jù)我們會(huì)說(shuō)，本周的數(shù)據(jù)和上周一樣，表現(xiàn)很平穩(wěn)，沒(méi)有什么可關(guān)注和分析的，但真的是這樣嗎？網(wǎng)站在本周的表現(xiàn)真的是上周的復(fù)制嗎？通過(guò)簡(jiǎn)單的細(xì)分就可以發(fā)現(xiàn)其中存在很多隱藏的變化。這里推薦使用Google Analytics中的所有流量來(lái)源報(bào)告，關(guān)鍵詞報(bào)告對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分。

使用的Google Analytics報(bào)告

所有流量來(lái)源報(bào)告

對(duì)于網(wǎng)站訪問(wèn)量的匯總數(shù)據(jù)，所有流量來(lái)源報(bào)告是最有效的一個(gè)細(xì)分報(bào)告。這個(gè)報(bào)告中同時(shí)使用來(lái)源和媒介顯示了網(wǎng)站的所有流量來(lái)源渠道，其中既包含了付費(fèi)流量和免費(fèi)流量，也包含了推介流量和搜索流量。在這個(gè)報(bào)告中可以非常清晰的告訴我們每個(gè)流量渠道流量的變化。很多時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)，雖然網(wǎng)站整體的訪問(wèn)量變化不大，但不同的流量渠道卻是有漲有跌。表面上看起來(lái)平靜的匯總數(shù)據(jù)中隱藏了很多變化。

關(guān)鍵詞報(bào)告

關(guān)鍵詞報(bào)告是針對(duì)搜索引擎渠道的細(xì)分報(bào)告，也許在所有流量來(lái)源報(bào)告中搜索引擎的流量變化很平穩(wěn)，這時(shí)候我們還需要繼續(xù)進(jìn)行細(xì)分嗎？別忘了搜索引擎本身也是一個(gè)匯總數(shù)據(jù)。所以，我建議無(wú)論搜索引擎的流量表現(xiàn)如何，我們都需要查看一下對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞報(bào)告。也許你會(huì)發(fā)現(xiàn)在關(guān)鍵詞報(bào)告中，某幾個(gè)關(guān)鍵詞的表現(xiàn)正在變差，而另外一些關(guān)鍵詞的表現(xiàn)正在提升，又或者新出現(xiàn)了一些長(zhǎng)尾詞等等。

2對(duì)網(wǎng)站訪客群體進(jìn)行分析

對(duì)網(wǎng)站中不同的訪客群體進(jìn)行分析也是一種非常有效的方法。每個(gè)網(wǎng)站都會(huì)幾類不同的訪客群體。而匯總數(shù)據(jù)往往會(huì)掩蓋網(wǎng)站中不同群體的表現(xiàn)。例如：本周網(wǎng)站訪問(wèn)量與上周相同，那么這兩周的新老訪客比例是否也相同呢？如何他們的表現(xiàn)是不同的，我們就不能簡(jiǎn)單的認(rèn)為這兩周的數(shù)據(jù)平穩(wěn)。這時(shí)通過(guò)在不同訪客群體的維度下剖析數(shù)據(jù)，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)更多的問(wèn)題。這里推薦使用Google Analytics的新老訪客報(bào)告及高級(jí)群體功能對(duì)網(wǎng)站中不同群體進(jìn)行分析。

使用的Google Analytics報(bào)告

新老訪客報(bào)告

新老訪客報(bào)告是Google Analaytics中默認(rèn)的一組訪客群體，也是每個(gè)網(wǎng)站最基本的一種訪客分類方法。通過(guò)新老訪客報(bào)告可以看到新訪客與老訪客對(duì)網(wǎng)站流量的貢獻(xiàn)以及他們?cè)诰W(wǎng)站中的表現(xiàn)。新訪客比率表示了網(wǎng)站在開拓新市場(chǎng)，吸引新訪客方面的表現(xiàn)。老訪客比率則表示網(wǎng)站內(nèi)容對(duì)訪客的吸引力。

除了新老訪客群體，Google Analytics中的高級(jí)群體功能可以幫助創(chuàng)建更多的自定義群體，你可以按照訪客的不同來(lái)源，不同行為，來(lái)創(chuàng)建各類自定義訪客群體，并從這些訪客群體的維度對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分。

3對(duì)網(wǎng)站流量質(zhì)量進(jìn)行分析

從質(zhì)的角度分析匯總數(shù)據(jù)也是一種很好的辦法。還以文章開頭時(shí)的周訪問(wèn)量對(duì)比數(shù)據(jù)為例，從量的角度看，訪問(wèn)量總數(shù)和趨勢(shì)是一樣的，但從質(zhì)的角度他們也是一樣的嗎？本周的訪問(wèn)量與上周相比，是由更多的獨(dú)立訪客帶來(lái)的，還是由更多的訪問(wèn)頻率帶來(lái)的呢？不同的答案使得對(duì)流量質(zhì)量的判斷也大相徑庭。這里推薦使用Google Analytics的忠誠(chéng)度報(bào)告和獨(dú)立訪客報(bào)告對(duì)流量質(zhì)量進(jìn)行分析。

使用的Google Analytics報(bào)告

忠誠(chéng)度報(bào)告

在相同的時(shí)間段以及相同的訪問(wèn)量下，訪客訪問(wèn)網(wǎng)站的頻率也是一樣的嗎？Google Analytics通過(guò)訪客忠誠(chéng)度報(bào)告顯示不同回訪頻率的訪客在網(wǎng)站總訪問(wèn)量中所占的比例。對(duì)比兩周的數(shù)據(jù)，看看訪客在忠誠(chéng)度上也是否一致呢？?jī)芍芟嗤脑L問(wèn)量是否是都由回訪頻率3-5次的訪客帶來(lái)的，或者其中一周大部分流量是由只來(lái)過(guò)一次的訪客帶來(lái)的呢。

獨(dú)立訪客報(bào)告

（點(diǎn)擊查看大圖）

訪問(wèn)量相同并不代表獨(dú)立訪客也是相同的。Google Analytics的絕對(duì)唯一獨(dú)立訪客報(bào)告雖然不支持細(xì)分，但可以進(jìn)行不同時(shí)間段的對(duì)比。當(dāng)網(wǎng)站在兩周的訪問(wèn)量差別不大時(shí)，我們還要對(duì)比和關(guān)注一下獨(dú)立訪客。對(duì)于很多非快消類的電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，訪問(wèn)量只是浮云，獨(dú)立訪客才是王道。隱藏在訪問(wèn)量下的獨(dú)立訪客變化才是他們最關(guān)心的。

4對(duì)訪客目的進(jìn)行分析

訪客目的分析是另一種對(duì)訪問(wèn)量的質(zhì)量分析。訪問(wèn)量只是一個(gè)數(shù)字，尤其是整站的匯總數(shù)據(jù)。這些數(shù)字只能告訴我們網(wǎng)站在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)獲得了多少次訪問(wèn)。但并不能告訴我們這些訪問(wèn)者的目的是什么。舉個(gè)極端的例子，網(wǎng)站在兩周都獲得了10萬(wàn)次的訪問(wèn)，第一周中有8萬(wàn)次購(gòu)物訪問(wèn)，2萬(wàn)次咨詢?cè)L問(wèn)。而第二周中有6萬(wàn)次退貨訪問(wèn)，4萬(wàn)次尋找客服或幫助的訪問(wèn)。這時(shí)從匯總數(shù)據(jù)上來(lái)看，兩周的訪問(wèn)量是一樣的。但訪客的目的卻大不一樣。這里推薦Google Analytics的熱門內(nèi)容報(bào)告和站內(nèi)搜索報(bào)告來(lái)了解訪問(wèn)者的目的。

使用的Google Analytics報(bào)告

熱門內(nèi)容報(bào)告

熱門內(nèi)容報(bào)告按照網(wǎng)站中頁(yè)面被瀏覽的次數(shù)對(duì)頁(yè)面進(jìn)行排序，但通常情況下排在最前面的頁(yè)面總是那么幾個(gè)，例如首頁(yè)。所以，要了解訪問(wèn)者訪問(wèn)目的的變化要對(duì)不同時(shí)間段的熱門內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比，找出變化率最大的那些頁(yè)面，然后再進(jìn)行分析。不過(guò)比較遺憾的是Google Analytics的熱門內(nèi)容報(bào)告好像只能按指標(biāo)值排序，不能按照變化率進(jìn)行排序。

站內(nèi)搜索關(guān)鍵詞報(bào)告

站內(nèi)搜索關(guān)鍵詞報(bào)告記錄了訪問(wèn)者在網(wǎng)站中尋找的內(nèi)容，而這些恰恰也是訪問(wèn)者的訪問(wèn)目的。與熱門內(nèi)容報(bào)告相比，站內(nèi)搜索關(guān)鍵詞報(bào)告更加直觀和準(zhǔn)確的告訴了我們?cè)L客每次訪問(wèn)的目的。通過(guò)觀察和分析訪客使用關(guān)鍵詞的變化以及所到達(dá)的搜索目標(biāo)頁(yè)面，我們就可以清晰的知道訪問(wèn)者的目的，而不同時(shí)間段中搜索關(guān)鍵詞的變化也表示了流量目標(biāo)的變化情況。

5對(duì)網(wǎng)站的ROI進(jìn)行分析

每個(gè)網(wǎng)站都是有目標(biāo)的，而網(wǎng)站獲取流量也是需要成本的。在訪問(wèn)量相同的情況下，我們獲取流量的成本以及這些流量所帶來(lái)的價(jià)值（目標(biāo)完成度）是否也是一樣的呢？再來(lái)舉個(gè)例子說(shuō)明下，網(wǎng)站在兩周都獲得了10萬(wàn)次的訪問(wèn)，第一周獲取流量的成本為50萬(wàn)，而流量帶來(lái)的價(jià)值為60萬(wàn)。ROI=120%。第二周獲取流量的成本為30萬(wàn)，流量帶來(lái)的價(jià)值為50萬(wàn)。ROI=166%。在兩周訪問(wèn)量相同的情況下，不同的流量獲取成本和價(jià)值導(dǎo)致了投資回報(bào)率的差異。這里推薦使用Google Analytics的Adwords報(bào)告和電子商務(wù)報(bào)告獲得流量成本和價(jià)值。

使用的Google Analytics報(bào)告

Adwords報(bào)告

Google Analytics中的Adwords報(bào)告可以記錄你在Google購(gòu)買廣告的總花費(fèi)。通過(guò)這個(gè)報(bào)告我們可以了解獲得這部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本則需求單獨(dú)計(jì)算并匯總。

電子商務(wù)報(bào)告

電子商務(wù)報(bào)告記錄了網(wǎng)站獲得的總收入，也就是流量帶來(lái)的價(jià)值。對(duì)于非電子商務(wù)類網(wǎng)站可以通過(guò)設(shè)置目標(biāo)及目標(biāo)轉(zhuǎn)化價(jià)值的方法來(lái)計(jì)算流量帶來(lái)的價(jià)值。

以上是小編為大家分享的關(guān)于如何分析網(wǎng)站中的匯總數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析一般主要分析哪些數(shù)據(jù)呢？

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析主要包括行業(yè)數(shù)據(jù)分析、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、域名評(píng)估、網(wǎng)站內(nèi)容分析、網(wǎng)站用戶體驗(yàn)測(cè)量、網(wǎng)站優(yōu)化的各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站用戶行為分析、網(wǎng)站用戶需求分析、網(wǎng)站營(yíng)銷數(shù)據(jù)庫(kù)分析、客戶數(shù)據(jù)的收集等主要內(nèi)容。

如何進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析?

一般而言，電子商務(wù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析包括了流量來(lái)源的分析及流量效率的分析，還有網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)流的分析，用戶特征分析這四個(gè)部分。

首先，電商網(wǎng)站若是想接到單子，肯定要保證流量?？墒谦@取流量是需要成本的，怎么樣才能降低流量成本屬于電商網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)最重要的一個(gè)部分，其中流量來(lái)源分析屬于重點(diǎn)，如在對(duì)電商網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，要先明白用戶都是從哪里點(diǎn)擊過(guò)來(lái)的，哪些網(wǎng)站可謂我們帶來(lái)更多的訂單，哪些流量來(lái)源是真實(shí)的，哪些屬于虛假的等等。弄清楚這些之后，才能穩(wěn)定老客戶，發(fā)展新客戶，將網(wǎng)站推廣的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時(shí)候流量效率指的是流量達(dá)到了網(wǎng)站是否屬于真實(shí)的流量。那么，在具體分析的時(shí)候，要看下它的到達(dá)率，PV/IP比還有就是訂單轉(zhuǎn)化率等等。其中訂單轉(zhuǎn)化率是最重要的一方面，若沒(méi)有訂單轉(zhuǎn)換了一切都沒(méi)意義。

最后，怎樣進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析也離不開站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析這個(gè)方面。這里所說(shuō)的站內(nèi)數(shù)據(jù)流的分析，主要是用于分析購(gòu)物流程順暢程度及網(wǎng)站產(chǎn)品分布合理與否等等，然后再根據(jù)這些來(lái)分析頁(yè)面流量排名及場(chǎng)景轉(zhuǎn)化率分析，站內(nèi)搜索分析及客戶為何離開頁(yè)面分析等問(wèn)題的分析等等，查看問(wèn)題所在，然后想辦法解決，才能讓網(wǎng)站產(chǎn)品得到更好的推廣。

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

本篇文章我們介紹4種網(wǎng)站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細(xì)分分析，對(duì)比分析，對(duì)比分析，質(zhì)與量分析。這些分析方法在實(shí)際工作中經(jīng)常組合使用。我們先來(lái)看下細(xì)分分析。

1，?細(xì)分分析

單一的指標(biāo)數(shù)據(jù)或大維度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的，只有當(dāng)指標(biāo)與維度配合使用時(shí)才有意義。細(xì)分也叫下鉆，是網(wǎng)站分析中最常用的一種方法。原理就是通過(guò)對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解。逐步找到有問(wèn)題的部分。在整個(gè)的Google Analytics報(bào)告的中，隨處都充滿了細(xì)分方法。

匯總數(shù)據(jù)是一個(gè)極其籠統(tǒng)的大維度數(shù)據(jù)。而平均數(shù)數(shù)據(jù)則可能會(huì)掩蓋很多問(wèn)題。這里是一個(gè)平均數(shù)的計(jì)算方法：訪問(wèn)者A瀏覽了10個(gè)頁(yè)面，訪問(wèn)者B瀏覽了2個(gè)頁(yè)面。網(wǎng)站每次訪問(wèn)頁(yè)面瀏覽量6個(gè)頁(yè)面?？此票憩F(xiàn)不錯(cuò)的平均數(shù)據(jù)其實(shí)包含很很多問(wèn)題。但我們僅從平均數(shù)中無(wú)法看到這些問(wèn)題。細(xì)分的主要目的就是對(duì)匯總數(shù)據(jù)和平均值數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，發(fā)現(xiàn)這些問(wèn)題并加以改進(jìn)。

1.1如何使用Google Analytics進(jìn)行細(xì)分

我們?nèi)绾问褂肎oogle Analytics來(lái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分？Google Analytics報(bào)告本身的結(jié)構(gòu)就是一個(gè)支持細(xì)分的結(jié)構(gòu)。不用我們進(jìn)行特別的設(shè)置就可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分。下面我們來(lái)看下如何使用Google Analytics報(bào)告中的這些簡(jiǎn)單的默認(rèn)細(xì)分功能和高級(jí)細(xì)分功能。

默認(rèn)細(xì)分功能

在Google Analytics的四類報(bào)告中，都提供了細(xì)分功能。展開每一類的報(bào)告，概述報(bào)告，而下面的各個(gè)子報(bào)告都是對(duì)概述報(bào)告的一個(gè)細(xì)分。

同時(shí)在子報(bào)告中，也提供了更進(jìn)一步的細(xì)分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，并且點(diǎn)進(jìn)去進(jìn)一步查看。

自定義細(xì)分功能

除了Google Analytics的默認(rèn)細(xì)分功能外，還有三種更靈活的自定義細(xì)分功能。他們分別是次級(jí)維度細(xì)分，高級(jí)細(xì)分和自定義細(xì)分。自定義細(xì)分與默認(rèn)細(xì)分功能最大的差別在于，默認(rèn)細(xì)分是在一個(gè)大的維度下逐級(jí)深入細(xì)分。例如，流量來(lái)源，搜索引擎，Google，自然搜索，關(guān)鍵詞。而自定義細(xì)分則可以完整更復(fù)雜的跨越多個(gè)維度的細(xì)分。例如：流量來(lái)源，搜索引擎，地理位置。

次級(jí)維度

第一個(gè)自定義細(xì)分功能是次級(jí)維度，在大部分Google Analytics報(bào)告中，都可以實(shí)現(xiàn)次級(jí)維度的細(xì)分。以下是次級(jí)維度的截圖。我們可以很容易的使用次級(jí)維度來(lái)查看同一個(gè)指標(biāo)在兩個(gè)不同維度中的表現(xiàn)如何。例如：北京地區(qū)的Google搜索引擎。

高級(jí)細(xì)分

第二個(gè)自定義細(xì)分是自定義報(bào)告，使用自定義報(bào)告進(jìn)行細(xì)分要比次級(jí)維度靈活的多。細(xì)分的層級(jí)也要深入的多。自定義報(bào)告的的實(shí)質(zhì)是對(duì)指標(biāo)和維度的重組。

自定義報(bào)告

第三個(gè)自定義細(xì)分是高級(jí)細(xì)分，與自定義報(bào)告相比，高級(jí)細(xì)分的主要優(yōu)勢(shì)在于細(xì)分結(jié)果的廣度。當(dāng)我們?cè)O(shè)置了一個(gè)自定義細(xì)分的維度后，這個(gè)維度將應(yīng)用于整個(gè)Google Analytics報(bào)告中。

2，對(duì)比分析

除了使用細(xì)分以外，我們還可以使用對(duì)比分析來(lái)觀察指標(biāo)的變化趨勢(shì)，例如，本月的訪問(wèn)量是300萬(wàn)，那么和上個(gè)月相比怎么樣呢？和去年同一時(shí)期又如何呢？這就是我們介紹的第二個(gè)方法，對(duì)比分析。對(duì)比分析的設(shè)置很簡(jiǎn)單，在時(shí)間里設(shè)置好要對(duì)比的時(shí)間段，報(bào)告會(huì)自動(dòng)給出指標(biāo)的變化結(jié)果。這里有一個(gè)需要注意的問(wèn)題是，當(dāng)使用Google Analytics自帶的與上一個(gè)時(shí)期進(jìn)行對(duì)比時(shí)，時(shí)間段內(nèi)周末的數(shù)量可能會(huì)不相同。而這也將直接影響指標(biāo)的對(duì)比結(jié)果。

3 ，聚合分析

第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用于對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容的分析上。網(wǎng)站有大量的頁(yè)面訪問(wèn)數(shù)據(jù)，而每一個(gè)頁(yè)面又都擁有自己的指標(biāo)數(shù)據(jù)。對(duì)于如此龐大和細(xì)碎內(nèi)容數(shù)據(jù)，我們?cè)撊绾蜗率帜?？答案是使用聚合分析?/p>

3.1應(yīng)用場(chǎng)合

聚合分析通常用來(lái)對(duì)網(wǎng)站的分類和導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行分析。例如：關(guān)注A頻道的訪問(wèn)者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們?nèi)绾卧谶@兩類信息間流動(dòng)。使用列表篩選的功能是否中途也會(huì)使用站內(nèi)搜索？這些在基于頁(yè)面的數(shù)據(jù)中是很難發(fā)現(xiàn)的，因?yàn)閿?shù)據(jù)的顆粒度太細(xì)小了。需要我們對(duì)網(wǎng)站中不同的內(nèi)容進(jìn)行聚合。

3.2內(nèi)容組介紹

聚合內(nèi)容的方法很簡(jiǎn)單，就是將內(nèi)容相關(guān)，或者你關(guān)注的信息進(jìn)行分類，我們稱為內(nèi)容組。而分類的粒度取決于你分析的最終粒度。

聚合內(nèi)容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡(jiǎn)單的方法，我們可以按網(wǎng)站的頻道劃分內(nèi)容組，或者按網(wǎng)站的功能來(lái)劃分。例如首頁(yè)，站內(nèi)搜索功能，列表篩選功能，產(chǎn)品展示功能，購(gòu)物結(jié)算功能。注冊(cè)登錄功能。等等。

3.3?路徑分析

創(chuàng)建的內(nèi)容組主要用于進(jìn)行訪問(wèn)者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問(wèn)者流報(bào)告，和導(dǎo)航摘要報(bào)告中。通過(guò)訪問(wèn)者在各內(nèi)容組間的路徑來(lái)驗(yàn)證網(wǎng)站邏輯和不同產(chǎn)品間的設(shè)計(jì)是否合理。

4，?質(zhì)與量分析

最后介紹的質(zhì)與量的分析方法。質(zhì)與量與細(xì)分一樣，也始終貫穿于Google Analytics的各個(gè)報(bào)告中。

在流量來(lái)源報(bào)告中，訪問(wèn)次數(shù)是一個(gè)量的標(biāo)，跳出率是一個(gè)質(zhì)的指標(biāo)。通過(guò)這兩個(gè)指標(biāo)可以有效的衡量不同渠道流量與網(wǎng)站內(nèi)容的匹配度。

在內(nèi)容報(bào)告中，瀏覽量是一個(gè)量的指標(biāo)，退出百分比是一個(gè)質(zhì)的指標(biāo)，通過(guò)這兩個(gè)指標(biāo)可以衡量頁(yè)面的質(zhì)量。

4.1什么是量

什么是網(wǎng)站的量？通常來(lái)說(shuō)，量是一個(gè)絕對(duì)值，用來(lái)衡量事物的多少。例如，網(wǎng)站來(lái)了多少人，訪問(wèn)了多少次，看了多少個(gè)頁(yè)面，產(chǎn)生了多少訂單等等。這些絕對(duì)值數(shù)據(jù)都可以歸為網(wǎng)站的量指標(biāo)。但也并不絕對(duì)。

4.2什么是質(zhì)

什么是網(wǎng)站的質(zhì)？通常來(lái)說(shuō)，質(zhì)是一個(gè)比率。用來(lái)衡量效果。例如：跳出率，轉(zhuǎn)化率，平均停留時(shí)間，每次訪問(wèn)瀏覽頁(yè)面數(shù)，平均訂單價(jià)值等等。這些比率都可以歸為網(wǎng)站的質(zhì)指標(biāo)。

4.3主要應(yīng)用場(chǎng)景及報(bào)告

質(zhì)與量在網(wǎng)站分析中的應(yīng)用比較廣泛，任何的流量，網(wǎng)站頁(yè)面及訪問(wèn)者行為都可以通過(guò)質(zhì)與量?jī)蓚€(gè)維度進(jìn)行有效的分析。例如，進(jìn)入次數(shù)與跳出率，頁(yè)面瀏覽量與關(guān)鍵行為點(diǎn)擊率，等等等等。

以上是小編為大家分享的關(guān)于網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

如何進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析?

1、網(wǎng)站服務(wù)器的運(yùn)行狀況及影響

通過(guò)對(duì)網(wǎng)站日志及監(jiān)控工具的分析與觀察，我們可以了解到網(wǎng)站在每個(gè)時(shí)段中的運(yùn)行狀態(tài)，網(wǎng)站是否被攻擊、服務(wù)器是否出現(xiàn)問(wèn)題，出現(xiàn)的這些問(wèn)題是否影響訪客的來(lái)訪，網(wǎng)站在每個(gè)地區(qū)的運(yùn)行是否都正常。

2、網(wǎng)站程序是否有利于搜索引擎

搜索引擎訪問(wèn)網(wǎng)站的爬行軌跡都會(huì)被服務(wù)器記錄，觀察總結(jié)搜索引擎對(duì)網(wǎng)站各個(gè)部分的訪問(wèn)情況，可以查看到網(wǎng)站程序中是否有死循環(huán)，網(wǎng)站是否有利于蜘蛛的爬行收錄，網(wǎng)站程序代碼是否需要精簡(jiǎn)，去除無(wú)用的代碼。

3、網(wǎng)站哪些內(nèi)容收錄

網(wǎng)站的在搜索引擎的的收錄，影響著整個(gè)網(wǎng)站的流量，收錄越多，流量的來(lái)源越廣，流量也就越多。通過(guò)對(duì)各個(gè)搜索引擎的收錄分析，我們可以總結(jié)觀察出網(wǎng)站在搜索引擎的表現(xiàn)主題，搜索引擎對(duì)網(wǎng)站的整體的定位，關(guān)鍵詞與整體內(nèi)容的表現(xiàn)含義越相近，排名也就越高。

4、網(wǎng)站的訪客情況與分析

通過(guò)對(duì)網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的分析，我們可以獲知網(wǎng)站的主體訪問(wèn)人群以及訪客來(lái)自的地區(qū)，是否是我們想要的訪問(wèn)者，而這些訪問(wèn)者又需要什么樣的內(nèi)容，有什么需求，網(wǎng)站哪些部分吸引他們。

5、網(wǎng)站各種關(guān)鍵詞的表現(xiàn)情況

網(wǎng)站的關(guān)鍵詞是流量來(lái)源的根本(排除品牌網(wǎng)站)，所以對(duì)各種關(guān)鍵詞在搜索引擎的表現(xiàn)情況的研究分析就變得尤為的重要?？偨Y(jié)分析網(wǎng)站流量來(lái)源前列的關(guān)鍵詞排名，然后針對(duì)流量大的關(guān)鍵詞及有很大提升空間的關(guān)鍵詞加以優(yōu)化，使得網(wǎng)站能夠有更好的流量。

網(wǎng)站通過(guò)哪些數(shù)據(jù)分析來(lái)解決問(wèn)題?

1、網(wǎng)站內(nèi)容質(zhì)量的分析

要分析網(wǎng)站內(nèi)部更新的內(nèi)容和外鏈發(fā)布內(nèi)容的質(zhì)量，越是高質(zhì)量的內(nèi)容，就越能引起用戶的關(guān)注，如果你的網(wǎng)站出現(xiàn)降級(jí)的問(wèn)題，便可從網(wǎng)站內(nèi)容方面著手解決問(wèn)題。

2、分析網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名進(jìn)度

要及時(shí)的了解關(guān)鍵詞排名進(jìn)度情況，當(dāng)排名出現(xiàn)一定波動(dòng)時(shí)，優(yōu)化人員就要多上心網(wǎng)站，根據(jù)實(shí)際情況來(lái)調(diào)整SEO優(yōu)化工作，以取得更好的優(yōu)化效果。

3、網(wǎng)站收錄數(shù)據(jù)分析

看收錄，并不是看單個(gè)鏈接的收錄，而是看整體的收錄變化比?？梢酝ㄟ^(guò)鏈接權(quán)重查詢，來(lái)查詢網(wǎng)址的收錄情況，在排名率不變的情況下，當(dāng)你的收錄越來(lái)越高，你的流量就會(huì)越來(lái)越多。所以如果你的網(wǎng)站收錄數(shù)據(jù)突然大幅度下降，那么就要想辦法提高網(wǎng)站收錄了。

4、網(wǎng)站流量分析

通過(guò)關(guān)鍵詞的流量分析，可以監(jiān)控到哪些詞是能夠獲得高流量的，哪些詞對(duì)對(duì)網(wǎng)站意義不大的，所以當(dāng)網(wǎng)站的訪問(wèn)量減少時(shí)，便可根據(jù)監(jiān)測(cè)的這些詞來(lái)分析，從而制定更合理的優(yōu)化方案。

5、網(wǎng)站跳出率和點(diǎn)擊率分析

跳出率是影響整個(gè)網(wǎng)站的整體質(zhì)量水平的一個(gè)體現(xiàn)，只有高質(zhì)量并且符合用戶需求的網(wǎng)站用戶才會(huì)更感興趣，所以優(yōu)化人員也可通過(guò)網(wǎng)站的跳出率高低來(lái)制定提升用戶體驗(yàn)的優(yōu)化方案。

6、網(wǎng)站服務(wù)器拒絕訪問(wèn)情況分析

網(wǎng)站服務(wù)器拒絕訪問(wèn)，這是會(huì)影響用戶體驗(yàn)的，一定要了解原因，做出科學(xué)可行的調(diào)整方案。

關(guān)于網(wǎng)站通過(guò)哪些數(shù)據(jù)分析來(lái)解決問(wèn)題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對(duì)大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。

網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于網(wǎng)站做數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)的信息別忘了在本站信途科技進(jìn)行查找。