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大數(shù)據(jù):5種方法解讀網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)

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分析

數(shù)據(jù)是進(jìn)行網(wǎng)站分析的基礎(chǔ),Google Analytics為一個(gè)網(wǎng)站提供了上百個(gè)報(bào)告和數(shù)據(jù)指標(biāo),它們分散在不同的維度中,如何來解讀這些數(shù)據(jù)呢?單一的數(shù)據(jù)本身沒有任何意義,只代表了它記錄到的信息。(比如PV只代表頁面被顯示的次數(shù))不同的處理方法也會(huì)獲得不同的數(shù)據(jù)結(jié)果。(追蹤代碼在頁面的位置會(huì)影響PV數(shù)據(jù)的記錄結(jié)果)網(wǎng)站分析的工作就是通過對(duì)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的解讀,產(chǎn)生有意義的結(jié)果。(將數(shù)字轉(zhuǎn)化為人類的語言)

跳出率是我們?cè)诰W(wǎng)站分析中比較關(guān)注的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo),單一的跳出率數(shù)據(jù)有什么意義嗎?

舉個(gè)例子,網(wǎng)站的跳出率是50%,一個(gè)不好也不壞的數(shù)字。這個(gè)數(shù)據(jù)有什么意義嗎?我覺得沒有。因?yàn)樗荒芨嬖V我們?nèi)魏涡畔ⅰ渭兊臄?shù)據(jù)無法被解讀。數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù),不是人類的語言!

面對(duì)這樣的數(shù)據(jù),在進(jìn)行網(wǎng)站分析時(shí)可以用5種方法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。讓數(shù)據(jù)變的更易讀更有意義。并對(duì)下一步工作具有指導(dǎo)意義。下面用5種方法逐一來解讀“網(wǎng)站的跳出率是50%”這個(gè)數(shù)據(jù)。

1 了解數(shù)據(jù)的意義和產(chǎn)生的原因

解讀數(shù)據(jù)前先要清楚的了解數(shù)據(jù)背后所代表的意義及產(chǎn)生的原因(這個(gè)數(shù)據(jù)是如何被計(jì)算出來的。)

解讀數(shù)據(jù): 網(wǎng)站的跳出率是50%

跳出: 指單頁訪問或訪問者的次數(shù),即在一次訪問中訪問者進(jìn)入網(wǎng)站后只訪問了一個(gè)頁面就離開的數(shù)量。

跳出率: 指某一范圍內(nèi)單頁訪問次數(shù)或訪問者與總訪問次數(shù)的百分比。

跳出率=跳出訪次/所有訪次

結(jié)論: 跳出率是一個(gè)負(fù)面指標(biāo),數(shù)據(jù)高不是個(gè)好事情。這個(gè)網(wǎng)站的跳出率有50%,說明有一半的訪次在網(wǎng)站上只瀏覽了一個(gè)頁面就離開網(wǎng)站了。

數(shù)據(jù)產(chǎn)生
如何在Google Analytics中實(shí)現(xiàn):在報(bào)告中,每個(gè)指標(biāo)右側(cè)都有一個(gè)問號(hào)標(biāo)記,點(diǎn)擊這個(gè)標(biāo)記可以看到google對(duì)這個(gè)指標(biāo)的定義和計(jì)算方法。

2 和歷史數(shù)據(jù)做對(duì)比

前面知道了跳出率是個(gè)負(fù)面指標(biāo),但單一的50%我們不知道他對(duì)于網(wǎng)站來說究竟是算高還是算低,因?yàn)闆]有參照物。我們需要一個(gè)參照指標(biāo)來對(duì)目前的數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量。這個(gè)參照指標(biāo)可以是網(wǎng)站歷史同期的指標(biāo)。(對(duì)于有銷售季節(jié)性的網(wǎng)站,歷史同期數(shù)據(jù)很重要)也可以是行業(yè)基準(zhǔn)指標(biāo)。

對(duì)比前首先要確定這個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間,然后選擇有比較意義的歷史數(shù)據(jù),通過對(duì)比可以看出目前數(shù)據(jù)的好壞。

解讀數(shù)據(jù): 網(wǎng)站的跳出率是50%

確定數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間范圍是2010年3月份。選擇歷史同期數(shù)據(jù)2009年3月份數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。(或者行業(yè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù))

歷書數(shù)據(jù): 2009年3月份的跳出率是40%

行業(yè)數(shù)據(jù):跳出率45%

結(jié)論:3 月份網(wǎng)站的跳出率是50%,這個(gè)數(shù)據(jù)高于去年同期數(shù)據(jù),同時(shí)也高于行業(yè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。根據(jù)跳出率的定義,3月份網(wǎng)站對(duì)訪客的表現(xiàn)變差了,有更多的訪客只在網(wǎng)站瀏覽了一個(gè)頁面就離開了網(wǎng)站。

歷史數(shù)據(jù)對(duì)比
如何在Google Analytics中實(shí)現(xiàn):在報(bào)告菜單中有基準(zhǔn)數(shù)據(jù)(Benchmarking)選項(xiàng),找到與網(wǎng)站同行業(yè)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

3 把數(shù)據(jù)帶入到趨勢(shì)中

除了和歷書數(shù)據(jù)相比,還要把數(shù)據(jù)帶入到趨勢(shì)中,因?yàn)閿?shù)據(jù)不是孤立的,產(chǎn)生的原因多種多樣。通過趨勢(shì)中的背景信息可以獲得更多的信息來解讀數(shù)據(jù)。

解讀數(shù)據(jù): 網(wǎng)站的跳出率是50%

將3月份網(wǎng)站的跳出率是50%的數(shù)據(jù)帶入到網(wǎng)站第一個(gè)季度的趨勢(shì)中:1月份跳出率40%,2月份跳出率60%,3月份跳出率50%。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)在第一季度中網(wǎng)站的跳出率是一個(gè)先增后降的變化趨勢(shì)。3月份的跳出率雖然比歷書數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)要差,但其實(shí)是一個(gè)向正常的回歸。而真正造成3月份跳出率高的原因其實(shí)發(fā)生在2月份。這時(shí)候就需要對(duì)2月的情況進(jìn)行檢查,比如:網(wǎng)站在2月份進(jìn)行過改版,或者開展了某種營銷活動(dòng)。導(dǎo)致數(shù)據(jù)不穩(wěn)定。

結(jié)論: 50%是在變化趨勢(shì)中的一個(gè)數(shù)據(jù),雖然比歷史同期的表現(xiàn)要差,但是是向正常趨勢(shì)的回歸。所以不能僅憑50%的跳出率就說網(wǎng)站在3月份的表現(xiàn)變差了。

趨勢(shì)
如何在Google Analytics中實(shí)現(xiàn):在報(bào)告中選擇不同的時(shí)間范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比,所選擇的對(duì)比時(shí)間范圍將貫穿整個(gè)報(bào)告。

4 這是一個(gè)匯總數(shù)據(jù)嗎?

通常網(wǎng)站的數(shù)據(jù)是對(duì)網(wǎng)站內(nèi)不同頻道,不同頁面在不同時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)的一個(gè)匯總情況。在網(wǎng)站中,由于內(nèi)容和功能的差異,所以各個(gè)頻道或頁面的數(shù)據(jù)表現(xiàn)都會(huì)不同。將網(wǎng)站總體數(shù)據(jù)分解到不同的內(nèi)容中可以找到真正存在問題的部分。

解讀數(shù)據(jù): 網(wǎng)站的跳出率是50%

網(wǎng)站3月的跳出率是50%,是由3月每一天的跳出率匯總的。也可以是由網(wǎng)站的每個(gè)頁面,每個(gè)頻道數(shù)據(jù)匯總的。將數(shù)據(jù)細(xì)分到每個(gè)頻道中會(huì)發(fā)現(xiàn)可能大部分頻道的跳出率都低于50%,只有某個(gè)頻道80%的跳出率拉高了整個(gè)網(wǎng)站的跳出率水平。

結(jié)論: 網(wǎng)站的整體數(shù)據(jù)是沒有可操作性的,因?yàn)槲覀儾恢绬栴}真正出在哪里。通過細(xì)分可以找到真正出問題的地方,并且有針對(duì)性的進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而提高整個(gè)網(wǎng)站的表現(xiàn)。

匯總
如何在Google Analytics中實(shí)現(xiàn):在高級(jí)群組中按頁面內(nèi)容創(chuàng)建自定義群組,并對(duì)不同頁面和頻道的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。最多只能同時(shí)查看3個(gè)高級(jí)群組。群組數(shù)據(jù)會(huì)貫穿整個(gè)報(bào)告。

5 這是一個(gè)平均數(shù)據(jù)嗎?

網(wǎng)站的百分比數(shù)據(jù)通常都是一個(gè)平均數(shù),比如跳出率,平均停留時(shí)間,平均頁面瀏覽量等等。和匯總數(shù)據(jù)一樣,這種數(shù)據(jù)沒有可操作性,并且掩蓋了網(wǎng)站中表現(xiàn)不好的部分。打破這些平均數(shù)可以發(fā)現(xiàn)真正有問題的部分。

解讀數(shù)據(jù): 網(wǎng)站的跳出率是50%

50%網(wǎng)站跳出率=網(wǎng)站中所有跳出訪次/網(wǎng)站所獲得的所有訪次

可以按多種維度來打破網(wǎng)站的平均值

按流量來源:

百度跳出率=來自百度的跳出訪次/百度帶來的所有訪次

按訪客地區(qū):

北京跳出率=來自北京的跳出訪次/北京帶來的所以訪次

按訪問時(shí)間:

第一周跳出率=第一周的跳出訪次/第一周的所有訪次

按頻道內(nèi)容: (需要有規(guī)范的URL規(guī)則支持)

新產(chǎn)品頁跳出率=所有新產(chǎn)品頁面跳出訪次/網(wǎng)站獲得的所有訪次

按頁面屬性:

營銷推廣跳出率=推廣頁面的跳出訪次/推廣頁面獲得的所有訪次

按訪客屬性:

新訪客跳出率=新訪客的跳出訪次/新訪客的所有訪次

結(jié)論: 不同來源,不同地區(qū),不同頁面和不同的訪次有不同的跳出率。通過細(xì)分可以打破網(wǎng)站的平均數(shù)陷阱。

數(shù)據(jù)
如何在Google Analytics中實(shí)現(xiàn):新老訪客,流量來源等數(shù)據(jù)可以直接在高級(jí)群組的默認(rèn)群組里選擇,其余的群組需要自己創(chuàng)建。或者使用自定義報(bào)告。

最終結(jié)論:跳出率是一個(gè)負(fù)面的指標(biāo)。網(wǎng)站50%的跳出率是在一個(gè)變化趨勢(shì)中的數(shù)據(jù),雖然高于歷史和行業(yè)水平,但是在向正常水平的回歸。通過對(duì)跳出率的細(xì)分可以發(fā)現(xiàn),高跳出率是由于某個(gè)地區(qū)或某個(gè)流量來源的新訪客在營銷推廣類頁面上的表現(xiàn)造成的,這部分?jǐn)?shù)據(jù)拉高了整站的跳出率水平,這類營銷推廣活動(dòng)和新訪客是造成網(wǎng)站在跳出率上表現(xiàn)差的原因。

解決的方法是

1優(yōu)化營銷活動(dòng)頁面。增加頁面上的引導(dǎo)信息,降低跳出訪次。

2分割流量進(jìn)行對(duì)比。網(wǎng)站分割出營銷推廣的數(shù)據(jù)后,與歷史數(shù)據(jù)再進(jìn)行對(duì)比。

3細(xì)分現(xiàn)有流量。分割數(shù)據(jù)后對(duì)有問題的部分進(jìn)行細(xì)分,對(duì)高跳出率的流量重點(diǎn)優(yōu)化。

via:數(shù)據(jù)分析

End.

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