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如何通过数据进行网站分析

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发表于 2012-4-14 03:02:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

网站的监测指标有很多,一般的统计产品都包含大约20-30个指标。这些指标可以分成五个类别:用户规模、用户粘性、用户来源、网站受众属性、网站内容属性;

用户规模主要是通过PV、UV和独立IP三个指标衡量;

用户粘性主要通过回访率、访问频率和访问深度三个指标衡量;

用户来源主要通过直接来源和站外来源两个指标衡量,其中站外来源常被分为搜索引擎和其他网站;

网站受众属性主要通过用户的性别、年龄、收入、职业以及地域分布等指标衡量;

网站内容属性主要通过最常访问内容、入口页和出口页三个指标衡量;

我们日常监控范围内的常见数据种类都有哪些含义呢?其实每个数据指标都有他的实际意义,而要说最基础、最关键的流量指标那应该是PV和UV。PV和UV是反映站点的用户规模,在很多时候与收入直接相关。这两个指标的重要性就不在过多描述了,也经常有人问起对这两个指标的分析频率和如何分析。频率可能不同的网站、站长习惯不同,下面以月的数据为切入点,介绍三种常用的分析思路:

一、首先分析PV/UV的比值同最近三个月的比较。如果发现这个比值明显下降,而UV变化不大,说明PV的下将主要是每个用户单次访问的页面数减少,这种情况下网站的内容或结构急需调整,不然等用户大量流失时已晚。那么网站结构是否合理,具体通过什么样的数据指标去看?如何去分析用户关注的内容?网站结构是指网站中页面间的层次关系;按性质可分为逻辑结构及物理结构。网站结构对网站的搜索引擎友好性及用户体验有着非常重要的影响。小站初期往往希望更快地找到自身定位,除了站长自身的资源和优势,还需要我们通过数据找到用户最感兴趣的内容,并且最大限度地引导他们浏览、回复这些内容。这就需要我们对网站内容和网站结构进行分析:例如可从以下几个角度分析首页的结构是否合理:

1、查看首页作为网站入口的比例;

2、查看首页流量在全站的比例;

3、查看首页的二跳率和弹出率;

4、查看首页带给其他版块或频道的流量。

经过几次这样的调整再分析的过程,最终找到最优的解决方法。通过对用户最常访问内容的分析,更能发现运营中存在的问题。比如说论坛如果发现TOP5版块的主题量和流量占全站比例不足50%,或者TOP20页面的回复量和流量占全站比例不足50%,或者流量TOP20页面中有超过10个页面来自非主流版块等等,类似的数据表现都可以说明用户的关注点太过分散,网站没能有效的引导用户,网站的定位与用户的兴趣点存在偏差。

二、其次查看PV、UV的环比变化率,分析网站最近的运营是否稳定,是否保持持续的增长。

三、最后还要与行业对比,才能发现自己的状况是真的好,还是表象;如某个月你的用户规模增长了10%,但行业均值确增长15%,那我们要努力的地方还有很多。

怎么分析用户偏好,那么对于网站产品,一般的用户行为相关数据有哪些?怎样通过这些数据来分析用户进而分析网站产品?

用户在网站的每一次点击、回复乃至鼠标的每一次滑动,都是用户的访问行为;用户的访问行为是用户心理最直白的显现,更是我们网站产品设计的试金石。从用户行为来讲,除了注册,登陆,其他数据会有访问深度、访问次数分布、访问停留时长分布、回访天数分布、每小时访问页数分布等等;通过分析网站用户各种行为的次数和人数数据,了解用户使用你的网站和产品情况,用户使用多的是哪种行为?是否符合产品原型的设计?

譬如,注册量是衡量新用户发展的一个数据;登陆是衡量用户使用网站和产品的一个主要活跃数据;评论次数反应你的网站用户互动情况,访问深度反映用户对网站内容的兴趣度等。那究竟这些指标数值的多少代表什么?是否有衡量的标准?因不同行业、不同类型的网站、以及网站处于不同的发展阶段衡量的标准都不同,所以对这些指标要动态的分析;下面分析一下媒体型网站的相关数据。一个用户平均每天访问5-7次,每次访问8-10个页面,每次停留500秒左右,回访率在33%-38%之间。

古语有知己知彼百战百胜,网站最核心的价值是为用户提供服务,而用户属性是我们了解用户的一条渠道。一般网站产品的用户属性数据有哪些,如何通过分析用户属性数据优化产品、协助运营?

用户属性数据一般包括用户所属的地域、用户的性别、年龄、收入、职业以及学历;通过对网站注册用户属性数据的分析,可帮助网站优化产品,协助运营,提升用户对网站的粘性;这里会用到网站数据分析的基本思想:细分;其实细分可于用户数据分析的方方面面,对发现的问题,都要层层拨开,找出事情的缘由,这就是细分的思想。

比如通过IP定位,知道哪些省份、城市以及哪个区域的用户在访问,不同地域的用户关注的内容是否有差异,通过对这个数据的分析,可指导市场部门具体选定在哪个城市做推广或者活动效果更好。

比如某个地方性的网站,在春节期间PV未降反而增长了20%,提供我们对这20%新用户的监测,发现IP地址都来源于本地,进而我们可以判断这20%的用户是从外地返乡的,我们在运营时,可为这 20%的新用户有针对性的提供信息;比如提供返城火车票的信息服务,提供儿童教育类商家的信息等等。

细分思想,数据运营要的就是针尖上跳舞的艺术,切忌烦杂,沉迷宏观的PV、IP。

经过对网站访问情况、用户属性等数据了解和分析,我们可以更真实了解自己的网站,帮助我们及时改进网站运营。当我们需要改版或者转型的情况,应该如何利用现有数据分析,以便使转型工作取得更有效的成果?

如果一个网站决定改版或转型,那可能是发现用户对现有的网站结构不满意,而具体对哪些地方不满意,怎样的数据指标能反映用户的心理呢。一般地,我们会从以下角度进行分析:

1、首先通过整站或者频道的小时浏览趋势来掌握网站用户的访问情况。

比如我们持续跟踪某个网站流量的小时变化趋势,发现凌晨1-2点,博客频道的流量都会大幅增长,并且平均每个用户都会访问10个页面以上;根据这个分析,编辑可针对性在这个时段,推荐些有思想博文和深度评论,同时也可考虑推荐些其他频道的、用户可能感兴趣的内容,引导用户对其他频道的访问。

2、其次分析首页的弹出率、二跳率等指标,评估首页的引导效果;

通过访问深度来衡量网站首页内容是不是符合网站主流的用户偏好。通过对网站最近一周的监测发现,70%以上用户的访问深度都低于3页,访问最热的内容TOP10中,仅有3个来自于网站首页,说明我们近期编辑发布的内容与当前热点有偏差或者首页导航、热点区域的推荐内容有问题。

3、最后我们还可分析不同板块的用户重合度、不同板块的流量引导效果

如之前我们对网站的监测发现,该网站新闻频道和女性频道的用户重合度达到73%,同时女性频道的流量50%是由新闻频道带来的,根据这些数据,我们会建议广告商在新闻频道投放广告的同时,也需在女性频道投放,这样可提升目标受众对品牌的印象,同时更可节约成本(女性频道的广告相对更便宜);

网站的营销形式有很多,这里简单粗略地分为内容营销和市场营销:

1、内容营销会更多的关注数据的时效性,如流量的小时变化趋势、帖子热门标签、意见领袖的热点话题、热点关键词等,根据这些数据指标的变化,实时调整内容营销策略:

例如通过流量的小时变化趋势发现每天在上午8-10点、下午4-6点和晚上的8-10出现三个峰值区间,可对这类用户(大部分是上班族)提供有针对性的内容;

2、市场营销则需持续关注投放媒体的数据延续性和效果的可持续性。比如某些网络广告投放目的是提高产品销售,首先还是选择投放媒体,投放媒体的影响力和目标用户的吻合度同样重要;其次需对广告每次展示、点击、二跳都需要有全面的统计和分析;最后分析销售数据,购买用户究竟从哪个网站,点击了哪个位置的广告而来的。在购买的流程过程中,在哪个步骤用户大量流失。此外,我们也需要分析用户对什么样的内容感兴趣,分析用户的偏好;比如我们发现某一堆用户浏览的页面都是在描述5-10万元的汽车,根据这些数据,我们可将符合这个价格区间的汽车定地的投放给这一堆用户;

比如,近期我们选择了10个合作网站推广,那么该如何评估哪个网站效果好呢,仅看带了PV\UV数据是片面的,很有可能某个网站带来了大量的用户,但这些用户在我们网站仅访问了一页或二页,并且之后也没有回访行为。如果是这样,我们可以说这个网站带来的用户没有价值,下次也就不会考虑与这个网站在合作。所以我们在实际的运营过程中,在掌握PV\UV等宏观指标的同时,更要仔细研究分析平均访问页数、访问次数分数等细节指标。

一个数据运营中比较常见的问题,就是我们时常会发现某个长尾关键词带来了不小的流量,针对这种偶发现状,我们应该怎样面对机遇和挑战?

我们经常会发现一些用户通过搜索陌生的关键词来到网站,而这些关键词初看起来和网站并没有紧密的关系。每天通过互联网会产生大量的新词,如果能及时发现这些新词并与我们每天的运营结合起来,可能会起到意想不到的效果。怎么发现新词呢?通过百度和谷歌的搜索风云榜能及时发现社会热点关键词和话题。另外 通过云统计提供的行业热门帖子标签和用户站内搜索热点关键词。该如何利用这些长尾关键词我觉得可阶段性的尝试与网站内容编辑结合起来,辅以seo,并持续的跟踪监测,评估用户对这类内容的接受程度。

在数据运营越来越重要的今天,在数据统计产品越来越高端的现在,数据分析需要具备哪些知识呢?

1)需要了解互联网:我们分析的对象是网站,所以需要了解互联网

2)需要知道一些网页技术的基本概念:网页是我们分析的最小元素,因此需要懂一些网页技术的基本概念;比如,需要要知道HTML的基本的概念和元素,最好能知道一些脚本语言(比如Javascript)的基础,最后,还需要知道Cookie,Cache等随HTTP协议而产生的帮助互联网网页信息更高效传输的一些信息存储和传送方式。

3)需要会用一些最基本的工具:进行网站分析当然要使用网站分析工具。至少知道Google Analytics,或者更好能知道Omniture,WebTrends之类;精通Excel是必需的,SPSS/SAS等软件会使用更好。

4)需要学习最基本的WA概念和定义

5)要有商业意识:网站分析不是目的,而是服务于商业活动的手段。因此,网站分析的前提是你要有商业意识。你的数据不仅仅是在描述网站本身,更是在描述网站所代表的商业行为。如果你的分析不是由实现某种清晰的商业目标所统领的话,那么你的分析最终是毫无意义,或者至少是价值大打折扣。

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发表于 2012-4-14 14:24:36 | 显示全部楼层
     我相信  学习是一种信仰!!
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发表于 2012-12-17 14:50:43 | 显示全部楼层
学习到了真正的精髓
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发表于 2012-12-18 09:24:32 | 显示全部楼层
文章写的很好,很祥细
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发表于 2013-4-21 09:27:03 | 显示全部楼层
:victory:
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发表于 2013-7-22 09:59:50 | 显示全部楼层
大数据时代,谁掌握数据,谁会数据分析,谁就能跑在前面
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发表于 2014-2-19 08:55:13 | 显示全部楼层
写的不错,学习了
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