网站分析常用的指标之内容指标(网站数据统计后台茫茫的数据图表，我们应该如何下手？)

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站数据统计后台茫茫的数据图表，我们应该如何下手？)

　　数据是我们做出某项决策最科学、最可靠的依据之一，但是看着数据统计背景下的海量数据图表，我们应该如何入手呢？

　　对于个人来说，个人在不同方面的改变或改进的依据是不同类型的数据，比如能量摄入、体重等数据，可以作为评估自身健康的参考，也可以作为减肥的简单参考；

　　对于企业来说，数据的重要性更加明显，可以通过企业的相关绩效数据来评估和衡量企业的价值；

　　对于产品经理来说，会根据不同产品对应的数据来衡量产品是否符合健康发展的标准。通过数据分析，产品经理从数据中发现潜在模式，推断数据变化背后的原因。

　　无论哪个维度，数据都是我们做决定最科学、最可靠的依据之一，在网站建设中也是如此。

　　网站数据分析的意义

　　通俗地说，数据分析的含义是：

　　了解发生了什么？为什么会这样？未来可能会发生什么？

　　比如我们在投放广告的时候，可以通过广告后台的一些受众特征数据、渠道来源数据、消费成本、点击率、引导量等来了解我们的整体投放情况。什么。经过人工处理，分析了部分数据指标的影响因素，以及是什么导致了当前的交付现状。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，最终通过过去的数据波动预测未来数据的变化和趋势。

　　访客属性分析

　　网站的历史数据分析也是如此。成长超人曾经接触过很多建立网站的公司。他们有旧的官方网站，需要修改和升级，但他们普遍存在问题。网站改版的一些决策非常主观，我们称之为“拍脑袋决策”，这些决策并没有给企业带来实际的回报，真正有效、科学的决策往往需要数据作为支撑。

　　网站施工是一项技术活动，公众可以多关注网站的设计。这只是[表面]。我们在构建网站的时候，需要去更深的[inside]去探索，而网站历史数据是我们做这件事的最大依据，一个高质量的网站构建和历史数据分析是分不开的。

　　一个网站好不好应该由访问者来评判，那么访问者如何为网站“投票”呢？所有进入网站的访问者的路径、点击和停留时间都是非常真实和科学的数据。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，就可以帮助我们为网站做迭代升级时事半功倍。

　　因此，网站建设或改版前的企业历史数据分析的最大意义在于：通过分析网站数据，判断网站各方面的质量，预测访问者的喜好，并以数据为最大依据制定相应的网站建设方案。

　　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，揭示数据背后的真相，指导企业或业务的发展，为决策行为提供数据支持。 .

　　对于大多数公司来说，网站的核心目标是获取客户，但要达到这个目标，首先必须要有访客；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；最后一部分是“将访客转化为客户”购买我们的产品和服务的最关键部分。

　　根据这三个不同的阶段，我们将网站数据分析分为三大方面：

　　1.网站流量分析 流量多维分割

　　细分是指通过不同的维度对指标进行划分，在不同的维度检查同一指标的表现，从而找出指标的哪一部分存在问题，并优化这部分指标。

　　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，我们可以对网站的流量进行单独或重叠的多维度分割。这样，我们可以发现流量分析的问题部分。

　　湾。流量符合分析

　　访问者通过多个不同的流量渠道旅行，他们使用不同的查询方式来查询产品和服务，并在比较后做出决定。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。有些渠道会树立品牌形象来吸引访问者的注意力，比如网站的Banner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

　　网站页面可以分为三类：导航页面、功能页面、内容页面。首页和列表页是典型的导航页；网站中的搜索页面和注册表单页面是典型的功能页面；新闻、文章 页面和产品详细信息页面是典型的内容页面。

　　比如中微电子官网（成长超人出品）：

　　具体详情请参考案例拆解：中微官网 案例拆解：可能是中国芯片企业中的佼佼者网站

　　引导访问者查找信息是导航页面的作用。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向访问者显示信息并帮助访问者做出决定。网站整体页面结构由这三种页面组成。

　　我们不希望看到访问者在网站上有这两种行为：一种是访问者在导航页中途离开，另一种是从内容页返回到导航页，除了访问者自己的new task 和这个页面的目标无关，否则我们还需要分析内容页面的原创设计，还要考虑到页面信息的交叉提供。

　　判断导航页面质量最简单的方法是判断流量。访客浏览的目的地是否符合我们原有的设计逻辑和想法？页面的入职是否将访问者带到有助于完成任务的关键页面？这只是一个基本的页面分析思路。其实导航页面会考虑更多的任务，访问者不会那么“听话”，所以我们还需要对访问者群体进行分类，给不同的页面分配不同的流量。部分。

　　3.网站的转化分析

　　企业网站建/改必须有一个基本目的。有的希望通过改版提升品牌形象，有的希望辅助营销推广，有的希望获取潜在客户的信息。

　　当建站的目的是获取客户时，必须考虑转化率。因此，我们需要对网站的转化路径、节点和效率进行分析，以制定科学有效的网站@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。如果没有转化分析，我们不知道为什么我们的访问者会流失，甚至不知道流失了多少潜在客户。这一步可以帮助我们理解转化阻力网站。

　　我们需要注意的是，每个问题都不是单一原因造成的，每个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式——漏斗转化模型。

　　a.网站转化漏斗模型

　　原理很简单，我们可以把网站本身看成一个虚拟的漏斗，用户从进入网站开始浏览到最后的留存、注册行为（或者其他识别的转化行为，比如下单） )、follow、forward等)，有多少在某层“过滤器”上被屏蔽，有多少成功到达我们预先设定的“转化行为区”。

　　我们以常见的表单转换为例，从用户点击链接进入网站作为初始节点，大致的转换路径包括：点击、到达、填表、提交、线索，即漏斗模型表示如下图：

　　从这个模型图中可以清楚地看出，整个访问者的转化路径数据在逐渐减少。通过对整个转化路径的各个环节进行拆解和量化，可以对数据进行横向和纵向对比，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。比如左下角的漏斗模型，从【点击】到【到达】有很大的损失。可以猜测是网站无法打开或者由于打开速度慢，访问者无法正常访问网站，大大减少了后续各个链接的数据库。此外，右侧漏斗模型中【Form Fill】和【Submit】之间的节点也出现了数据突然下降的情况。原因可能是表单太复杂，提交按钮无法点击等，然后可以淘汰优化。

　　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，是否有优化空间。尝试了解网站访问者来找你的真正目的，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，可以快速找出问题所在，进而进行排查和优化，为网站的后续建设提供“学习教训”，避免重蹈覆辙，这也是我们营销中常用的。优化方式。

　　湾。用户行为路径分析

　　用户行为路径分析是指用户在网站内不同页面、不同板块、不同操作动作之间的相互流通，产生不同的流通路径，通过这些路径进行分析。

　　通过对路径的分析，我们可以很好的找出用户的流通特征，从而找出哪些页面，哪些链接，或者遇到了障碍，或者访问者从哪些页面流失，并优化这些页面。

　　涉及到全链接页面级PV、UV、路径流关系等数据指标。也可以用来判断转化用户和流失用户是否存在行为差异，用户行为路径是否符合预期。

　　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，让我们分析一下桑基图的构成，它表示流量的流动。我们需要知道起点在哪里，终点在哪里，有多少流量，这包括三个要素：

　　网站数据分析-桑基图（来源网络）漏斗模型与路径分析关系

　　上面提到的漏斗模型和路径分析有相似之处。从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析的一个特例。

　　路径分析不同于漏斗模型。漏斗模型通常是对用户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制定的转化路径。

　　路径分析就是跟踪和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，以及每一步的转化率。

　　可以说，漏斗模型提前、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，找出用户的主流路径，甚至可能发现一些事先不知道的有趣的模式路径。从技术上看，漏斗模型计算和展示相关转化率简单直观，路径分析会涉及到一些更广泛的方面。

　　挖掘访问者数据是提高访问者生命周期价值、与访问者忠诚度联系并推动转化增长的最佳方式之一。访客数据可以指导新的网站的架构设计，并清楚地了解每个访客群体的路径，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.

　　网站数据分析除了以上两种常见的分析，还包括热点击图分析、访客行为事件分析、访客生命周期分析等，通过这些多维度的分析方法，可以对新版本进行科学的引导网站@的内容规划、建筑设计和视觉设计>。

　　成长中的企业热点点击图 超人服务

　　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和精细化，更加注重用户体验。企业在构建网站时也是如此。未来的网站趋势必然会朝着数字化方向发展。网站数字化发展不仅对企业的线上营销和推广非常有利，而且对企业未来的数据化也非常有利。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。网站的历史数据是企业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站，还可以通过这些数据分析，发现或预测营销规律和逻辑，可以应用到其他方面。