网站内容的建设(一个从网站数据分析的意义、三大方面两个部分，详细地为)

　　网站内容的建设(一个从网站数据分析的意义、三大方面两个部分，详细地为)

　　编者按：当我们得到一个网站时，我们通常不知道如何开始。我们应该做外部链接还是内容？事实上，数据分析是最重要的事情。网站 的构建需要数据作为支撑。那为什么企业在建设网站时需要做好网站的历史数据分析？本文章从网站数据分析的含义和网站数据分析的三个方面详细回答了这个问题。有兴趣的朋友快来看看吧。

　　正如我们在上一节中提到的，网站建设需要数据作为支撑，而网站数据分析可以使网站建设计划的制定更加有效和科学。

　　无论来自哪个维度，数据都是我们做出某种决策最科学、最可靠的依据之一，在网站的建设中也是如此。

　　一、网站 数据分析的意义

　　一般来说，数据分析的意义在于：

　　明白发生了什么吗？为什么会发生？未来可能会发生什么？

　　比如我们在做广告的时候，可以通过广告后台的一些受众特征数据、渠道源数据、消费成本、点击率、线索量来了解我们的整体投放情况，可以了解我们的整体投放情况和广告投放后发送。发生了什么。

　　经过人工处理，分析某些数据指标的影响因素，以及造成当前交付状态的原因。

　　知道原因后，根据这些数据指导制定新的优化方案，改进某些指标数据，最后利用过去的数据波动来预测未来的数据变化和趋势。

　　访客属性分析

　　网站的历史数据分析也是如此。超人接触过的很多公司，过去都有旧的官网，需要改版升级。但是，它们之间存在一个共同的问题。一些关于网站修改的决定主观上是很严肃的，我们称之为“头脑决定”。这些决策并没有给企业带来真正的回报。真正有效、科学的决策往往需要数据作为支撑。

　　网站建筑是一项技术工作。公众可能会重视网站的设计。这只是表面。我们在构建网站的时候，需要深入探究，而网站历史数据是我们做到这一点的基础。高质量网站的建立离不开历史数据分析。

　　一个网站的好坏应该由访问者来评判，那么访问者如何“投票”给网站呢？

　　所有进入网站的访问者的路径、点击次数、停留时长都是非常真实、科学的数据。只要我们用正确的方式去解读和分析其背后隐藏的信息和意义，就可以帮助网站在做迭代升级的时候事半功倍。

　　所以，在企业做网站建设或改版之前，历史数据分析的**意义在于：

　　通过分析网站的数据，从各个方面判断网站的质量，预测游客的喜好，并以此数据为依据制定相应的网站建设方案。

　　二、网站数据分析的三个方面

　　数据分析是利用一些数据分析工具、方法或思维，从海量数据中发现规律，用来揭示数据背后的真相，可以指导企业或业务的发展，为决策提供数据支持。制作行为。

　　对于大多数公司来说，网站的核心目标是获取客户，但首先要实现这个目标，访客必须在场。此外，我们必须根据访问者的需求有效地展示我们的内容、产品和信息。并让访问者喜欢这些内容；最后是最关键的部分“把访客变成顾客”来购买我们的产品和服务。

　　根据这三个不同的阶段，我们将网站的数据分析分为三大方面：

　　1. 网站流量分析

　　(1）交通多维分割

　　细分是指将指标通过不同的维度进行划分，查看同一指标在不同维度上的表现，从而找出该指标的哪一部分存在问题，并对这部分指标进行优化。

　　访问量是网站中的一个重要指标，也是我们常说的流量。在时间、来源、位置、媒介等维度下，我们可以对网站流量进行多维度的单独或重叠细分。这样，我们就可以找到流量分析中存在问题的部分。

　　(2）流量重合度分析

　　游客将穿梭于多个不同的交通通道。他们使用不同的查询方式来查询产品和服务，比较后做出决策。每个访问者也会在不同渠道的转化过程中扮演不同的角色。一些渠道会树立品牌形象，吸引访问者的注意力，比如网站的横幅图；有些会提供准确的信息，例如搜索引擎广告。.

　　2. 网站内容分析

　　网站页面可以分为导航页、功能页和内容页三类。

　　比如中微半导体官网（成长超人出品）：

　　引导访问者查找信息是导航页的功能。功能页面的目的是帮助访问者完成特定的任务。内容页面的主要目的是为访问者展示信息，帮助访问者做出决策。网站 整体的页面结构就是由这三种类型的页面组成的。

　　我们不希望在 网站 上看到访问者的这两种行为：

　　一种是访问者在导航页面中途离开。另一种是从内容页返回导航页。除了访问者自己的新任务和目标与此页面无关之*敏*感*词*内。

　　对于导航页面的质量，最简单的方式可以从流量的分流来判断。

　　访客的行踪是否符合我们最初的设计逻辑和思维？

　　页面引导能否将访问者引导至促进任务完成的关键页面？

　　这只是最基本的页面分析思路。其实导航页面会处理更多的任务，访问者也不会那么“听话”，所以我们要对受众进行分类，分配不同的流量和不同的页面。部分。

　　3. 网站 转化分析

　　企业网站建设/改版要有基本目的。有的希望通过改版提升品牌形象，有的希望协助营销推广，有的希望从潜在客户那里获取信息。

　　企业在建立网站以获取客户为目的时，需要考虑转化率。因此，我们需要对网站的转化路径、节点、效率等进行分析，以便制定科学有效的后续网站转化策略，提供基础数据依据和优化方向。

　　转化分析作为网站数据分析的一部分，也是一个非常关键的环节。不做转化分析，我们不知道为什么我们的访问者会流失，甚至我们失去了多少潜在客户。这一步可以帮助我们厘清网站转换的阻力。

　　我们需要注意的是，每个问题都不是由单一原因引起的，每条数据分析也不是孤立存在的。我们对网站转化的数据分析可以遵循一个逻辑模型——漏斗转化模型。

　　(1）网站转化漏斗模型

　　原理很简单。我们可以将 网站 本身视为一个虚拟漏斗。从进入网站，用户浏览到最终的留存和注册行为（或其他公认的转化行为，如下单、关注、转发等），有多少在某层被屏蔽“过滤器”，有多少成功到达了我们提前设置的“转化行为区”。

　　我们以常见的形式转换为例。从用户点击链接进入网站作为初始节点，大致的转化路径包括：点击、到达、填表、提交、引导。

　　用漏斗模型表示如下图：

　　从这个模型图可以很明显的看出整个访问者的转化路径数据呈现出逐渐减少的趋势。

　　通过对整个转化路径的各个环节进行拆解量化，可以横向和纵向比较数据，从而找到对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

　　转化路径中每一个环节的问题都会影响到之后的每一个环节。比如下图左边的漏斗模型，【点击】到【到达】，就出现了很大的亏损。可以猜测是网站无法打开或者打开速度慢的问题，使得访问者无法正常到达网站，大大减少了之后各个链接的数据库。

　　另外，在漏斗模型的右侧，在【Form Filling】和【Submit】之间的节点处也出现了数据突然下降的现象。原因可能是表单太复杂，提交按钮无法点击等，后期可以去掉优化。

　　漏斗模型适用于网站中一些关键路径的转化率分析，判断整个流程的设计是否合理，每一步的优劣，是否有优化的空间等。尽量了解你的网站访问者的真实目的，并为他们提供合理的访问路径，而不是一味地提高转化率。

　　通过转化漏斗模型的建立和分析，我们可以快速发现问题，进而优化排查问题，为网站的后续构建提供“借鉴”，避免重蹈覆辙，这就是我们在营销优化方法中经常做的。

　　(2）用户行为路径分析

　　用户行为路径分析是用户在网站内不同页面、不同版块、不同操作动作之间的流动，导致不同的流通路径，对这些路径进行分析。

　　通过路径分析，我们可以很好地找出用户的流通特征，从而找出用户来自哪些页面、链接或障碍，或者访问者丢失了哪些页面，并对这些页面进行优化。

　　涉及全链接页面级PV、UV、路径流通关系等数据指标。也可以用来判断转化用户和流失用户的行为是否存在差异，用户行为路径是否符合预期。

　　在这里，我们需要用到分析用户行为路径的有效方法之一——桑基图。

　　首先，分析表达流向问题的桑基图的组成。我们需要知道从哪里开始，从哪里结束，有多少流量，其中收录三个要素：

　　网站数据分析-桑基图（来源网络）

　　(3）漏斗模型与路径分析的关系

　　上述漏斗模型和路径分析类似。从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析中的一个特例。

　　路径分析不同于漏斗模型。漏斗模型通常是对网站中一系列关键节点的转化率的描述。这些关键点往往是我们人为的转化路径。

　　路径分析就是跟踪记录每个用户的每条行为路径，并在此基础上分析挖掘用户路径行为的特征，涉及每一步的来源和去向，每一步的转化率。

　　可以说，漏斗模型预先、人为、主动地设置了几个关键事件节点路径。路径分析就是探索整体的行为路径，找到用户的主流路径，甚至可能会发现一些事先不知道的有趣的模式路径。从技术角度来说，漏斗模型简单直观地计算并展示了相关转化率，路径分析会涉及到一些更广泛的层面。

　　挖掘访问者数据是提高访问者生命周期价值和访问者忠诚度并促进转化增长的最佳方法之一。

　　访客数据可以指导新网站的建筑设计。清楚了解每个访问群体的路径后，您可以更清楚地了解如何减少“摩擦”，增加潜在客户数量，提高转化率。

　　除了以上两种常见的分析之外，网站数据分析还包括热度点击图分析、访问者行为事件分析、访问者生命周期分析等，通过这些多维度的分析方法，可以对新版本进行科学指导网站 内容策划、架构设计和视觉设计。

　　超人服务成长中的公司热点击图

　　在互联网不断发展成熟的今天，企业的发展趋势也将更加规范、精细化，更加注重用户体验。

　　企业在建设网站时也是如此。网站的未来趋势必然走向数字化发展。网站 数字化发展不仅对企业的线上营销推广非常有利，对未来企业的数据资产建设尤为重要。

　　企业不仅要建立自己的数据资产，还要善于管理和应用。网站的历史数据是公司网络营销数据资产的一部分。这些数据不仅可以指导企业建立网站，还可以通过对这些数据的分析找出或预测营销规则和逻辑，可以应用到其他领域。