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2014年6月目录网站分析常用方法网站流量分析网站内容分析网站转化分析趋势分析最基础的方法1、针对波动性大的数据同、环比：列出星期几的日子，适合PV这种基础级数据的数据。2、针对波动不大的数据移动均值：进行监控和预警复合级数据监控Arup值、转化率、活跃度等。对比分析产品层明确优劣好坏1、简单合并比较将所有的指标转化成百分制的模式，所有指标除以总体的最大值。并且根据指标的重要性加权排序。比较活动或者网站改版对比有基于时间序列和基于同一时间两组分析方法：1、卡片检验——百分比的形式，对复合级指标如转化率的数据进行比较2、T检验——对数值的比较，对基础级指标如PV的数据进行比较细分分析排查问题的利器细分指标维度指标拆分具体：查看影响收入的几个关键因素，然后再将一个关键因素细分再细分找出时间，找出原因网站流量分类网站流量搜索流量推介流量直接流量•浏览器地址栏•浏览器收藏夹•丢失来源信息登陆页必然是首页域名大部分是老访客虚假流量的特点分割出问题部分的流量网站停留时间不能单独分析，要配合分析流量产生的时间（分小时段看曲线是否平滑）上下页路径是否集中内容-热门内容-进入路径流量的地理来源单页面刷新分析PV/UPV比值流量的网络属性（分运营商）：真实是千差万别访客忠诚度拉大时间看回访用户跳出率：在某个时间段跳出率高，则和前3项要素对比访客重合度（1-排重访客/为排重访客）*100%访客取UPV网站流量日记对事件分类：1营销活动：EDM，CPS，专题活动，线下广告等。2网站故障：宕机。3内部测试：刷IP工具测试。4内部调整：内部的策略调整，如SEM出价，匹配模式。5外部调整：外部流量来源的调整，如搜索引擎收录量调整。6异常流量：作弊流量，内部访问量等。7节假日：各类法定节假日。8周末：周六日。如何获得网站中的事件1、使用监控工具记录宕机事件2推广活动排期表3日常信息沟通作用：1节约分析师的时间2预测网站流量变化3记录网站历史事件流量变化常见原因直接流量品牌广告热点事件内部访问营销活动匹配方式出价策略修改创意投放时间竞争对手关键词数量投放地域网站收录量标题描述优化排名和外链竞争对手网站内部改版服务器Sem策略引荐流量引荐网站自身流量引荐链接形式（图—文）所在的频道和位置描点文字及内容变化付费搜索自然搜索页面参与度总目标价值页面参与度=————————唯一身份浏览量设置时将目标价值设置为1，主要是看内容的时候需要当值为0时，需要逐个分析问题成正比，表示转化能力强；成反比，则需找问题看是哪个页面有问题。热力图百度统计里-页面分析-页面点击图主要分析页面的布局是否合理页面加载时间分析退出时间提前到和点击时间一致加载时间推后，用户等不急页面打开就点击网站中的三种渠道转化1、网站流量来源landingpage：防止分流，针对目标给访客一类具有相同属性的链接2、网站内部渠道：访客进入网站后的活动情况按照内容属性相似的分为同一类3、网站的目标渠道：注意非数据分析得到的内容1、市场情况如其他替代产品2、用户群大小3、对手情况4、产品淡旺季5、行业水平6、用户习惯7、其他重点思考设计页面时需要考虑的两个问题•表达本次营销活动的吸引力1、页面要表达什么？•引导访问者继续，而不是跳出2、页面的功能是什么？最终产品页分析基于多指标的内容综合评分（权重之和=1）内容综合评分=访问量评分*访问量权重+转化率评分*转化率权重+价格评分*价格权重气泡图：展现个体在不同指标上的分布特征高质、用户感兴趣的、最终想给用户的东西商品编号PV转化率价格综合评分A2463.81%16537B3303.02%7231C1913.51%135546D13791.27%13830E1404.27%228040权重20%50%30%评分规则依据“百分比评分均值比较法”网站用户分析1、用户统计监控•分析各类用户群体的变化情况，看网站在吸引和保留用户方面的能力2、用户定向营销•分析用户的行为来指导网站区分用户群体的营销3、用户调研•用问卷和实验的方法了解用户的需求、建议和满意度网站用户分析—用户分类最重要的用户指标1、新用户比例2、用户流失率：一段时间（如一个月）未访问的用户——了解网站的3、用户活跃度：活跃定义为有关键动作或行为达到某个要求时用户（如有行动）——洞悉网站当前的真实运营情况（1）新用户比例用户流失率：产品处于发展成长阶段（2）新用户比例=用户流失率：产品处于成熟阶段（3）新用户比例用户流失率：产品处于下滑衰退阶段老用户是网站生存的基础，新用户是网站发展的动力网站用户分析—用户分类显示新用户和老用户的数量变化，堆积的结果就是网站总用户数数量的变化，结合新用户比例的折现，反应营销效果看新用户推广效果网站用户分析用户行为分析黏性（持续状态）•访问频率•访问间隔时间活跃（参与度）•平均停留时长•平均访问页面数产出（衡量产生价值）•订单数•客单价网站用户分析RFM分析最近一次消费•与当前时间的间隔，以天为单位消费频率•对每位用户的消费次数计数得到消费金额•时间段内的用户消费总额网站用户分析细分是用于比较，为了反映差距进而做出调整优化的看看新老用户对商品的不同喜好与总体的比较：A=（52.19%-总体二次比例）/总体二次比例网站用户分析用户忠诚度和价值分析1、忠诚度评分：访问频率评分*权重（0.4）+最近访问间隔评分*权重（0.25)+平均停留时长评分*权重（0.2）+平均浏览页面数评分*权重（0.15）2、用户价值网站转化分析创建网站分析体系1、定义网站目标•期望网站达到的效果，创建网站时的原始动力2、细化网站的目标（目标=子目标+子目标）•1、用什么指标衡量•2、目标实现的时间范围•3、如何操作3、分解网站的目标。多用“sowhat”反问自己•如1、希望访问者来自哪里？•2、希望访问者从哪里进入网站•3、网站的哪些页面应该尽量多的被看到？•4、访问者应该按哪些路径浏览网站•5、访问者应该从哪里离开网站网站转化分析创建网站分析体系1、创建网站目标结构图做减法：先标注与网站目标关系最密切的分解目标，再标注控制力强的分解目标，同时对每个分解目标的度量进行优化，找最需要关注的指标。2、优化分解目标衡量指标查看每个分解指标并衡量其度量3、带着目标看数据网站转化分析创建网站分析体系1KPI指标变化趋势及细分从这里开始进入报告中最有价值的部分。这部分提供了报告中关键KPI指标的背景信息，变化趋势。整个报告的分析过程也将从这里开始。2KPI指标变化原因3KPI指标对应的Action这部分对前面分析出的问题提出下一步的行动和建议。有了这部分内容《网站分析精要简报》才能成为一个可执行的网站分析报告。这部分的行动和建议大部分依托在一个完整的网站分析KPI体系之上。4衡量KPI指标造成的影响让你的老板真正明白发生了什么问题，以及《网站分析精要简报》的价值。因为这里将前面所有的分析结果和指标数字都转化为货币和收入。但这部分并不是每一个网站都可以做到的。因为它需要很多基础数据的支持，比如，端到端的分析，流量渠道的细分等等。网站转化分析寻找关键KPI指标的路径网站转化分析路径与转化分析•画出业务流程图（画出整个流程，找到转化的关键动作）1、关键转化路径分析•统计出关键流程的数据记录2、测量关键转化路径3、漏斗模型的展现每步骤用户数/总用户数当前步骤用户数/上一步骤用户数条形图演变网站转化分析路径与转化分析虚拟漏斗图（适合所有类型网站）提升网站收益的三个方法：1、提高访问数量（效果小）2、提高业务的转化率（最有效，优化业务流程）3、提高访客的价值（提高单个访客的价值）A选择高质量的流量B提高现有访客的价值（业务流程中添加推荐，如亚马逊产品页推荐）网站转化分析路径与转化分析多路径优化选择•如无必要，吴增实体——淘宝首页手机充值体系奥姆剃须刀定律•逐个分析有无可省略项，提出多种可完成的，并根据商品简化先理出目前网站的用户路径•1、商品本身特征（虚拟物品，标准化产品）•2、用户个体特征（偏向选择还是快速购物）和用户购买需求（买一类还是多类）让用户自己选择合适路径•同样可用漏斗图拆分分析•最后比较多路径整体转化率=所有路径完成交易用户数/所有进入网站的用户数多路径看转化率网站分析高级应用数据统计•描述数据的形态和特征，定位在数据本身，很少上升到具体问题的层面数据分析•从数据中发现问题，寻找规律，得出结论并实施数据挖掘•预测的层面，做出规律性的预测网站分析高级应用内容推荐1、网站内容关联推荐向上营销：基于同类产品线升级或优化产品推荐交叉营销：基于相似但不同类的产品推荐2、推荐的条件购买了A后购买B/购买B购买B所有用户U网站分析高级应用KNN相关内容推荐K最近邻算法，根据内容标签进行匹配（权重设定=100，评分越高越推荐）新发布的内容最先用KNN，再用内容推荐表-5多变量测试，可用统计方法中的如卡方检验等计算效果网站分析高级应用KNN相关内容推荐K最近邻算法，根据内容标签进行匹配（权重设定=100，评分越高越推荐）