隨著(zhù)數據量的大量產(chǎn)生及很容易獲取,許多網(wǎng)站分析人員通過(guò)與專(zhuān)家、社會(huì )媒體、同等進(jìn)行交流討論分析什么樣的數據才能產(chǎn)生有意義/價(jià)值的信息。
作為藝術(shù)與技術(shù)結合的網(wǎng)站分析師,不能僅依靠關(guān)鍵指標或者依賴(lài)于一個(gè)很炫的儀表盤(pán)。而真正的價(jià)值體現在于不斷的細分網(wǎng)站用戶(hù),從而更好的分析用戶(hù),為他們提供個(gè)性化的服務(wù)進(jìn)而實(shí)現其商業(yè)價(jià)值。
1、一濾、二組、三細分
雖然網(wǎng)站(流量)分析的數據量是海量(譯者注:UV超過(guò) 10 萬(wàn)UV/天的網(wǎng)站網(wǎng)站日志、訂單數據、商品數據、會(huì )員數據等每天產(chǎn)生的數據一般都是以G為單位原始數據。),但往往也會(huì )很容易導致一些錯誤的結論(譯者注:大數據量意味數據內容多,但如果對于數據的收集過(guò)程或者數據本身是否有偏/不足不了解,就很容易在分析的時(shí)候做出的決定是錯的)。由于JS代碼的執行是在客戶(hù)端(瀏覽器加載網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中),所以有很多固有的錯誤是無(wú)法避免的,除非你對這些數據進(jìn)行過(guò)濾處理。另外,如果不對數據進(jìn)行細分,那么往往top 10 與TOP 50 列表內容各個(gè)時(shí)間段都并不太會(huì )有太大改變(譯者注:對于一個(gè)流量相對穩定的公司來(lái)說(shuō),排名前面幾位的一般變化不大。所以分析時(shí)候,最好看每個(gè)大類(lèi)下面的TOP50,更容易發(fā)現一些數據的異常)。
2、細分客戶(hù)類(lèi)型
常規的用戶(hù)類(lèi)型:新訪(fǎng)者、潛在用戶(hù)(多次訪(fǎng)問(wèn)過(guò)訪(fǎng)問(wèn),但沒(méi)有注冊)、會(huì )員、聯(lián)盟客戶(hù)、公司員工。不同類(lèi)型的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的行業(yè)差異性很大。會(huì )員的行為與潛在用戶(hù)可能完全不一樣(譯者注:因為不同類(lèi)型的用戶(hù)來(lái)網(wǎng)站的目的是不一樣的,會(huì )員來(lái)購買(mǎi)可能注是為了購買(mǎi)某種商品,而潛在用戶(hù)可能只是來(lái)看看或者進(jìn)行比比價(jià))。會(huì )員有時(shí)候會(huì )讓轉化率這個(gè)指標出現虛高,往往公司內部員工的轉化率會(huì )比較高。重慶做網(wǎng)站
3、對渠道類(lèi)型進(jìn)行劃時(shí)代
渠道類(lèi)型主要分為:付費與自然流量;付費媒體與免費媒體,內部與外部廣告,以及聯(lián)盟。很多網(wǎng)站分析工具提供的基本的流量細分報告,但如果沒(méi)有另外再加入跟蹤代碼,可能很難超越的三種基本類(lèi)型。
一些關(guān)鍵流量渠道細分必須考慮加入一些代碼包括:如果一些社會(huì )化渠道來(lái)源(一些人分析你網(wǎng)站的內容的轉貼或者發(fā)貼),自有社會(huì )化媒體的渠道(像在youtube或者facebook上官方主頁(yè)之類(lèi);付費或者自然搜索;自然的引用鏈接(像別的網(wǎng)站轉載你的內容然后會(huì )加上原文鏈接),一般網(wǎng)站鏈接的交換。否則這些渠道的流量跟蹤可能會(huì )無(wú)法統計。
4、仔細檢查自然流量加的代碼
許多網(wǎng)站的自然流量往往是不可信因為加入的代碼往往質(zhì)量很差。請仔細檢驗你的郵箱、社會(huì )媒體、重定位或者手機流量的監測代碼是否準備且完全正確的,這樣才能對更準備去判斷是否統計的自然輸入是真的直接輸入。
5、通過(guò)意向對內容進(jìn)行細分
網(wǎng)站的用戶(hù)可以分為:研究、購買(mǎi)、重復購買(mǎi)、談判、推薦。不對的人對于內容的印象是不一樣的,所以利用這些相同的內容定位命名為你的網(wǎng)站分析報告。隨著(zhù)時(shí)間的推移,通過(guò)構建一個(gè)好的購買(mǎi)流程漏斗:包括:研究、游客,購買(mǎi),交易和/或更新,從而不斷的夠優(yōu)化用戶(hù)體驗,
6、利用有意義的的方法劃分產(chǎn)品類(lèi)型
就像你通過(guò)內容來(lái)細分目的,為了更好追求從而更好的分析/識別業(yè)務(wù)上產(chǎn)品的配置便于作的擴展分析。
7、跨平臺的整合數據
網(wǎng)站分析數據不應該被交易數據所替代,整合不同的數據源用于理解的分析或者記錄的信息的區別。從記錄的信息中得出結果,二者并不相等,信息并表示結論。
8、更貼近你的客戶(hù)
許多在報告中呈現的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)與科學(xué)術(shù)語(yǔ)似乎與商業(yè)股東的利益沒(méi)有明顯的相關(guān)。轉變報告的內容表達從而更好走向你的“聽(tīng)眾”,讓他們更好的理解報告。
9、為每一個(gè)推測建議目標并檢驗這些預測
一個(gè)好的網(wǎng)站分析師通過(guò)假設、以及從數據中發(fā)現的規則來(lái)對未來(lái)的趨勢做出預測,基于對于整個(gè)市場(chǎng)的趨勢做出研判。一個(gè)偉大的網(wǎng)站分析師可以給猜測一個(gè)合適的解釋?zhuān)瑥亩梢詾橄乱徊皆露?、季度、年度去評估這些預測的目標。
10、把商業(yè)驅動(dòng)與細分&指標聯(lián)系在一起
您的業(yè)務(wù)主要集中在積極的收購重點(diǎn)產(chǎn)品?開(kāi)始分割你的數據,包括關(guān)鍵的發(fā)現,圍繞該焦點(diǎn)。
你報告的聽(tīng)眾是否持續深入的進(jìn)一步你的用戶(hù)服務(wù)行為,而不是僅僅把焦點(diǎn)集中的新用戶(hù)服務(wù)、潛在客戶(hù)的細分上。與業(yè)務(wù)相一致,以及注意各類(lèi)細節,從而讓你的分析你的聽(tīng)眾愿意接受分析,并保持開(kāi)放。