
对于很多初学者来说,一般刚开始学网站分析时,对于基础的不扎实,总会遇到很多这样那样的问题,对很多名词不是很了解,这样就会对你在做网站数据分析时带来很多的困扰,下面我们来看下对于这些理论基础在实践中是如何运用的。
一:网站分析是什么?
网站分析(Web Analytics)即网站访客行为分析,通过对网站数据进行定量和定性的分析,来不断驱动和提高访问者在网站中的体验,并将访客转化为你的商业目标(在线及离线KPI)
网站分析数据收集与处理
二:为何要分析网站数据?
从
以上的示例图中可以看到,用户从点击访问到完成业务销售的整个环节,Google Analytics、 OMNITURE等网站分析工具收集提供的数
据,有助于提升访问体验以获取更高的在线leads的转化。但是在离线leads的监测方面,却一直是一个数据盲点,我们往往无法将访问来源与电话呼叫的
数据关联起来,关于离线监测的数据分析,大家请阅读Sidney Song的这篇文章:
线上营销对线下行动效果的监测(下) ,另外一个数据盲点是 客服业务的转化环节,呼叫中心往往无法直接和客户访问来源做关联。我们只有把用户在各个环节的数据有效关联起来,才能第一时间内找到业务优化的正确方向!
最佳实践
1、标识流量源:通过网站分析工具linktag标识,准确标识细分流量渠道。
2、定制商业KPI:了解用户在网站哪些关键行为对网站收益影响最大,并将关键行为定制为关键KPI。
3、监测用户浏览路径:用户是如何在浏览网站?大多用户是在哪些页面流失掉?改进用户访问体验,提升转化率!
4、分析端到端的ROI:从流量源-商业回报分析。
5、计算边际成本:计算每次KPI盈亏成本,并根据每次CPA盈亏成本.得到每次CPC或每个用户获取的盈亏成本。
6、确定优化方向:确定改进哪些环节可以最有效的提升商业回报!并有效执行。
三、哪些数据指标(度量)具有重要意义?
1、KPI定制实例一
背 景:某健康门户站点一直以来只将咨询留言作为关键KPI,但是随着网站接触用户的渠道越来越多(WEB IM,在线QQ,等),及用户对于信息安全的担 忧,KPI成本越来越高。也无法通过唯一的KPI客观的判定流量质量。甚至按照此考量标准去优化广告,已经无法支撑网站运营!
(代码实施说明 for Google Analytics)
(数据报告)
1、媒介优化考量指标是否合理?
不同KPI转化情况如何? 哪些KPI转化的提升,能有效提升商业回报?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02