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如何進行網站分析?

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網站分析的首要目標是提升線上客戶的用戶體驗。 網站分析 不是提供報表的一種技術,而是優化網站的一個有效的流程。下述的框架有助于在公司建立數據驅動的文化,去監測客戶與網站的交互,細分客戶群體,了解每個不同群體的行為,分析不同營銷活動的回報率,以及優化網站提升 盈利水平 。

如何進行網站分析?

網站分析的流程:-

1、先確定一個明確的商業目標-

2、建立一套KPI來監控目標的達成-

3、準確及完整的采集數據-

4、分析數據,獲取洞見-

5、對分析中得到的一些假設進行測試-

6、行動(根據從分析或者測試中得到的經驗進行網站優化)-

確立網站目標-

這個是網站優化的第一步,在提升網站之前,首先要理解網站的目標。下面的問題可以幫助你去定義網站的目標:-

網站存在的價值是什么?每一個網站都有自己獨特的目標。對某些網站來說,它們的目標是提升網站的PV來賣更多的廣告(媒體類網站);對另外的一些網站來說,它們的目標是減少網站的PV,因為他們想訪客更快的找到答案(問答幫助類網站);有些網站,它們的目標是使用戶去購買(增加銷售);而另外一些網站,目標可能是針對滿足其條件的客戶進行銷售(不滿足條件的客戶會降低利潤率)。但,正如JImSterne在他的書《SocialMediaMetric》中所說:網站的關注點總是在增加收入,降低成本,或者提升客戶滿意度這三點加上。所以可以把這三個目標一起做。

正如上面的網站分析流程所提到的。目標是網站分析流程的第一步。只有確立了目標后,我們才可以建立KPI。同樣,根據網站分析后優化的結果持續的修正目標也是很重要的。-

建立KPI-

為了監控目標實現,營銷人需要建立KPI以了解網站發展的趨勢。KPI應該如優秀的藝術品一樣,能讓你動心。或讓你高興,或讓你傷心,但不會讓你無動于衷。如果是那樣,則表明你用錯了KPI。優秀的藝術品是稀少的,每個博物館都只有少量的令人心動的藝術品;也不是每個藝術品都能獲得相同的人欣賞。KPI也是這樣,每個公司都只有少量的真正有用的KPI,每個人(或者層級)關心不同類別的KPI(與自己每天的工作息息相關的指標)。如管理人員關心的是總體的目標轉化表現,中層管理人員關心的是營銷活動和網站優化的結果,分析師則需要關心每一個指標。-

好的KPI應該具有下面的四個屬性:

簡單:公司的決策涉及到不同部門,不同背景的不同人。如果網站分析師是唯一理解KPI的人,那么在做決策的時候就沒有人會用這KPI。

相關:正如上面提到的,不同的公司都有其獨特的目標,因此,不同公司應該有不同的KPI去監測網站的趨勢。

及時:KPI的數據應該能及時獲得,以便決策者能快速及時的決策。如果行業每個星期都在發生變化,但KPI數據需要一個月才能出來,那么再優秀的KPI也是無用的。

直觀:決策人員能夠快速理解KPI的意義是非常重要的。這樣人們第一眼看到這些數據就可以知道這個數據是什么,能怎么用。

確立了網站的目標和相應的指標,才能確定需要采集什么數據。-

采集網站數據-

一個公司在采集網站數據(或評估網站數據采集)的時候,應該問兩個問題:

數據是否準確:如果你的數據不準確,相當于在沙地上建一座大廈。基礎很容易就會動搖。

是否采集到所有所需的數據:如果相關數據沒有被采集,你很難準確的理解用戶的行為。

這里不會深入說明數據采集的方式(日志,javascript標記,網絡信標或者網絡抓包),因為已經有大量的文檔說明這些方式如何實現。-

分析數據-

下面我提供我在從數據分析方面的一些思考和優化網站的一些步驟:

就像100米自由泳的運動員與100米賽跑的運動員不能相提并論,一個網站也不合適跟其他網站進行對比。最好的方法是長時間記錄網站的趨勢,跟歷史進行對比,理解網站是否有提升。就像游泳運動員不斷提升,打破自己的記錄

在訪客參與度方面,沒有絕對的真理。訪問中pv的數量高也許是好事(對內容網站來說),也許是壞事(對問答幫助類網站來說),或者沒有指示意義(對flash和ajax型網站來說)。然而時間很有可能是訪客參與度相關度比較高的指標。

跳出率監控引入的網站流量的質量,如果訪客根本不與你的網站發生互動,那么你的網站很可能有問題:吸引了錯誤的訪客或者欺騙了訪客

訪客到達你的網站的搜索關鍵詞能告訴你他來網站的目的。高跳出率的關鍵詞說明他們的目標需求沒有達成。有可能是關鍵詞本身相關性不高但排名較高,也有可能是訪客到達的這個頁面沒有合適的calltoaction告訴他該怎么做。

站內搜索會清晰的告訴你訪客需要的內容是什么。所以可以關注哪些關鍵詞的參與率較高(可以觀察搜索后的網站停留時間),或者哪些搜索結果讓訪客離開(搜索后的退出率)。也許用戶在尋找你沒有銷售的一款產品,也許你的站內搜索有問題,導致一些重要產品的搜索無結果。google證明了搜索對用戶來說是極之重要的,所以必須要重視。

數據可視化就像雨中汽車擋風玻璃的雨刷,讓駕駛員可以看得更清楚。有大量的圖表工具可以實現數據的可視化。如果你喜歡數字,是挺好的。但不能假設每個人都喜歡數字。事實上大部分人是討厭數字的。所以需要使用線圖,餅圖,熱圖等工具進行數據可視化,方便其他人員理解這些數據。

需要知道的是,數據分析有三種結果(如上面的網站分析流程圖所示)

發現一些很明顯的導致網站轉化問題的問題。->立即修正

產生一個新的假設->進行分離測試

發現數據采集問題,重要數據丟失或者不準確->修正數據采集中的問題

分離測試-

在沒有經過充分測試之前就完全改版是很不明智的。進行測試,我們可以降低由于設計上的問題造成的收益減少,同時為決策提供科學的支持。但試驗的最有趣的地方不是最后的結果,而是對客戶的學習理解的過程。測試提供一個機會讓你去了解客戶喜歡什么,不喜歡什么,什么會影響客戶的轉化。這些有助于設計出更滿足客戶需要的網站,提升網站的轉化。-

網站分析師必須不斷去嘗試,快速試錯,測試各種選項。理解應該是由客戶決定,而不是設計師或者網站管理員決定網站是什么樣的。試驗和測試以民主的方式對一個設想進行判定。這意味著組織里的每一個人都可以提出自己的設想,最終由客戶(市場)評判哪個是最好的。這是科學的判斷方式。-

網站測試的一些技巧:

不是只有著陸頁才能做測試:測試應該在全站開展.像網站退出率較高的頁面和可能產生收入的地方

從小做起:應用測試工具(和技巧)從小試驗(不需要高層許可的地方)開始做起。在你熟悉了測試工具和相應的技巧后,可以嘗試對一些重要的頁面進行測試。但只針對小部分群體(或者低價值群體)。然后再做一些更重大的測試。

監控多目標:當首要目標的轉化提升的時候,可能會降低一些次要的轉化(如注冊或者郵件訂閱),這些可能會對網站的長期發展產生負面影響。

測試不同細分群體:不同的細分群體如地理位置的不同或者操作系統(mac,pc)可能有完全不同的行為。所以測試應該針對不同細分群體,以理解他們之間的行為差異。

采取行動-

巴西人有一句很有名的名言:翻譯出來的意思就是“煮熟的鴨子飛了”。一個網站分析師成功克服前面的各種困難,得出一些有效的洞見,但在行動上被卡住了,得不到執行,就相當于“煮熟的鴨子飛了”。沒有行動的網站分析是沒有意義的,網站分析的價值最終要靠對分析洞見的執行,實現對網站的優化展現。-

下面是幫助你克服執行瓶頸的一些技巧:

獲得管理層的支持:由于涉及到任務優先順序的設定及資源的分配,所以必須獲得管理層的支持。

從小出發:從小出發有助于人們理解網站分析的價值,知道應該期待什么,更好的使用工具,也讓他們理解需要他們做哪些配合。

友好:友好地與其他人進行溝通,有助于你更好的完成任務,而不是被抵抗。

總結-

最大的問題是:網站怎么說服訪客去購買產品或者閱讀文章(完成網站的目標)?答案是:觀察數據,理解網站上面發生的事情,聽從客戶的心聲,優化網站以更好的服務用戶。畢竟他們是網站存在的原因。應該由客戶決定我們應該做什么,而不是咨詢顧問、朋友或者自己的感覺。網站數據和在線調查是了解用戶需求的最好方式。

本文作者:@趙素衛

來源: 盧松松博客 ,歡迎分享,(QQ/微信:13340454)

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