网站数据分析指标与作用.docx

网站数据分析指标与作用/article/112213L2012.html时间:2012-11-23 01:25来源:新浪博客 作者:未知 围观: 616次【编者注】如果将网站分析比喻成十八般武艺的话，那么这篇文章则是网站分析的童子功，初看文章只是将网站分析系统的指标和作用做了简单的罗列，但这些则是日后进行深入分析的基础，要想武功高，练好童子功是必须的；当然文中介绍的一些内容并不是单凭一个网站数据分析工具能解决得了的，还需要一定的行业积累和第三方数据的支撑。 网站的数据分析系统，是对网站访问信息的记录和归类，以及在此基础上的统计分析，如网站访问量的增长趋势图、用户访问最高的时段、访问最多的网页、停留时间、用户使用的搜索引擎，主要关键词等，这些可以称为网站访问数据的基础分析。 同时还应提供网站被访问的整体数据，包括：单位时间内首页、搜索页面的访问人数、单位时间内各频道页面的访问人数、访问者的来源分析、各大类商品销售数据排行榜等！ 一、数据统计 1、流量统计是基础的数据统计 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等；实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有： A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。 B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。 C.独立访客，也称独立，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。 D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间访问人次停留时间/访问人次。指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。 E.人均访问页数（值），即访问者平均访问页面数， 计算公式：值访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。 F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。 G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。 H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。 I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。 2、关键字数据收集 包括两方面： 客户通过哪些关键字到达网站 客户在网站搜索哪些关键字-精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会 3网站专题及营销方式的效果统计 精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数 帮助我们评估网站页面格局的合理性 跟踪销售额和销售机会 二、根据以上数据统计带来哪些分析结果： 1、对网站营销的意义 通过网站的数据分析可以进行相关的推广效果评估，指导网站的页面布局和推广方式。这就需要我们明白网站的第一目标用户是谁，他们有什么特点。 当网站决定提供一项服务时，要清楚如何比别人做得更好。 第一步：分析品牌看购物信息的网民经常在网上关注什么品牌 第二步：类别分析他们经常访问哪些网站（除了购物类网站之外） 第三步：频道分析他们一般关注这些网站的什么频道 第四步：定位产品方向根据用户特点，设计网站页面内容，制定推广策略 2、对网站建设的意义 通过统计的数据对网站布局合理性及吸引力、频道间相关性等情况进行评估 分析网站内容对访问用户的吸引力 分析网站内/外流量导入/导出的情况，了解合作网站，评估广告投放的真实效果 分析各个频道间流量的相互贡献程度 分析网站用户的访问路径，了解网站建设中的潜在问题 根据搜索的关键词分析，可帮助网站进行内容优化及页面布局 了解频道间相关性，帮助改善网站内容。 了解外部导入网站带来的合作价值 分析市场活动的行为指向，了解市场运作及合作方带来的流量价值 3、对提高客户满意度、忠诚度和网站粘性的意义 同时，可以通过数据分析，了解访问者最常进入以及最终流失的路径，找到如何留住忠实访问者及避免用户流失的方法。 大部分访问者从哪里来分析网站流量来源 访问者最关注哪些栏目分析访问者的浏览路径 访问者从哪里流失得最多分析网站流量流失的原因 分析访问来源的差异性分析不同访问渠道对流量的贡献程度 如果