一:網站分析是什么?

網站分析(Web Analytics)即網站訪客行為分析,通過對網站數據進行定量和定性的分析,來不斷驅動和提高訪問者在網站中的體驗,并將訪客轉化為你的商業目標(在線及離線KPI)
網站分析數據收集與處理

二:為何要分析網站數據?

數據驅動業務提升

從以上的示例圖中可以看到,用戶從點擊訪問到完成業務銷售的整個環節,Google Analytics、 OMNITURE等網站分析工具收集提 供的數據,有助于提升訪問體驗以獲取更高的在線leads的轉化。但是在離線leads的監測方面,卻一直是一個數據盲點,我們往往無法將訪問來源與電話 呼叫的數據關聯起來,關于離線監測的數據分析,大家請閱讀Sidney Song的這篇文章:
線上營銷對線下行動效果的監測(下) ,另外一個數據盲點是 客服業務的轉化環節,呼叫中心往往無法直接和客戶訪問來源做關聯。我們只有把用戶在各個環節的數據有效關聯起來,才能第一時間內找到業務優化的正確方向!
最佳實踐
1、標識流量源:通過網站分析工具linktag標識,準確標識細分流量渠道。
2、定制商業KPI:了解用戶在網站哪些關鍵行為對網站收益影響最大,并將關鍵行為定制為關鍵KPI。
3、監測用戶瀏覽路徑:用戶是如何在瀏覽網站?大多用戶是在哪些頁面流失掉?改進用戶訪問體驗,提升轉化率!
4、分析端到端的ROI:從流量源-商業回報分析。
5、計算邊際成本:計算每次KPI盈虧成本,并根據每次CPA盈虧成本.得到每次CPC或每個用戶獲取的盈虧成本。
6、確定優化方向:確定改進哪些環節可以最有效的提升商業回報!并有效執行。
三、哪些數據指標(度量)具有重要意義?

四:KPI定制實例
1、KPI定制實例一
背景:某健康門戶站點一直以來只將咨詢留言作為關鍵KPI,但是隨著網站接觸用戶的渠道越來越多(WEB IM,在線QQ,等),及用戶對于信息安
全的擔憂,KPI成本越來越高。也無法通過唯一的KPI客觀的判定流量質量。甚至按照此考量標準去優化廣告,已經無法支撐網站運營!

(代碼實施說明 for Google Analytics
(目標轉化配置)

(數據報告)
1、媒介優化考量指標是否合理?
不同KPI轉化情況如何? 哪些KPI轉化的提升,能有效提升商業回報?
2、留言KPI,在所有KPI轉化中占有的比例是多少?
結論:我的KPI設定是否合理?

2、KPI定制實例二
背景:某共享軟件站點,由于競爭因素,市場份額不斷萎縮. (計劃依靠PPC 流量穩定住市場份額與軟件銷售,但是從自然搜索流量數據發現,大多數的購買
轉化只有千分之3,按照這個行業平均CPC (0.5美金)成本去計算,如果轉化率達不到1%,很難盈虧平衡.
(此站點平均每筆訂單的金額大概是50美金左右)

代碼定制樣例

(目標轉化配置)

用戶在是如何流失?


五:解析流量屬性與KPI之間的關系

大多數轉化率高的流量源,用戶平均停留時間都超過了1分鐘. 跳出率都在80%以內
轉換率表現最好的流量源,新訪問者占有比率很低。
所有停留時間低于30秒,跳出率高于90%的流量源無轉化。
這篇網站分析基礎及KPI實踐,希望對大家能有所幫助。 有什么問題,有什么想法,都盡管留言吧! 同時也期待大家在留言中,分享一些KPI定制的案例和網站KPI定制的經驗和見解!
轉自:http://www.199it.com/archives/47739.html
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