网站分析常用的指标之内容指标(网站从建设到日常整体运营,都必需规划好每个段价)

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站从建设到日常整体运营,都必需规划好每个段价)

　　网站从建设到日常整体运营，要规划好每个阶段的价格，才能完成任务。网站 运行模式多种多样，必须根据自己的实际情况制定运行指标。那么，网站操作中最常用的指标分析方法有哪些？让我们来看看。

　　网站常用操作指标分析

　　一、如何细分用户

　　我不建议将用户细分为多种类型。到目前为止，我看到的用户细分类别并不多。应该有一个很大的用户列表：当前用户、新老用户、活跃用户、流失用户、留存用户、回访用户、侵入用户、休眠用户、常驻用户、忠实用户……其实有很多定义或含义是相似的，在分析层面也起到类似的指标作用。因此，不建议如此混乱地将用户划分为N个类别。用户细分的关键是在合理的系统中将用户细分为若干类别，每个类别都可以在用户分析中发挥其作用。有麻烦和混乱。

　　所以这里我想介绍一下我认为比较合理的用户细分方法。我将用户分为以下几类：当前用户、新用户、活跃用户、流失用户和回访用户。这里是一个简短的解释。

　　当前用户数：我们通常所说的UV，即网站的登录或用户用户数。用于反映网站的当前运行状态。

　　新用户：首次访问或刚注册的用户；那么那些不是第一次访问的用户都是老用户，所以同时也得到了老用户的统计数据。用于分析网站的推广效果或成长空间。

　　活跃用户数：活跃用户的定义千差万别。一般将关键动作或行为满足一定要求的用户定义为活跃用户；每个网站应该根据自己的产品具体定义活跃用户。活跃用户用于分析网站真正掌握了多少有价值的用户。

　　流失用户：定义并引入了网站的活跃用户和流失用户，用于分析网站留存用户的能力。我们把那些没有流失的用户称为留存用户，可以用总用户数减去流失的用户数来计算。

　　回访用户：指那些之前已经走失但又重新访问你的网站的用户。用来分析网站恢复丢失用户的能力（往往你会收到很久没有登录的网站邮件，让你回去看看。这些措施是他们保留了那些失去的用户。）。除非近期采取了一些留住流失用户的措施，否则正常情况下回访用户的比例应该会比较低。否则，您对流失用户的定义不够准确，应适当延长定义流失用户的时间间隔。

　　所以其实我们在得到一定的用户统计指标后，也通过计算得到老用户、留存用户等指标。

　　二、值得关注的用户指标

　　正如文章开头提到的，如果你想了解一个网站或者一个产品的用户情况，请尽量把握最关键的用户指标。如果是我，我只会问3个指标：活跃用户数、新用户比例、流失率。

　　显然，活跃用户的数量直接反映了网站或者产品真正拥有多少用户。这些用户并不是因为一些广告或错误链接进来的，而是对这个网站或这个产​​品很感兴趣。有意使用或持续关注。活跃用户数越高，网站或产品的当前价值就越高。但是这里有一点需要特别注意，那就是活跃用户的定义。活跃用户与新用户不同。活跃用户可能会产生各种定义。之前的文章-Engagement是如何衡量用户活跃度的？引入了活跃用户的定义。活跃用户的定义大同小异，方法也多种多样。一个松散的定义可以让活跃用户“增加”，例如，只要访问的页面数超过2页或停留时间超过30秒；严格的定义可能会导致活跃用户“减少”，例如微博网站定义平均活跃用户是指每天发送超过2条微博帖子的用户。因此，不同的定义会影响活跃用户的数量。当您询问活跃用户时，您必须了解对方如何定义活跃用户。我更喜欢严谨的定义，虽然这样会让活跃用户数“减少”（一些高层看到这个数字可能不会做，所以赶紧重新定义定义，让数据“漂亮”起来。） .)，但是严格的定义让数据显得更加真实。

　　新用户比例反映了网站或产品的推广能力、渠道的铺设及其带来的效果。新用户占比不仅是衡量市场部门业绩的关键指标，也是反映网站和产品开发状况的重要指标。

　　但是，仅仅看新用户的比例是不够的。它需要与流失率相结合。我见过流失率98%的网站，也见过流失率20%左右的产品。流失率根据产品对用户的粘性而变化。用户流失率反映了网站或产品留存用户的能力，即新用户比例反映了用户的“来”情况，用户流失率反映了用户“离开”的情况。结合这两个指标会出现以下三种情况，分别代表产品开发的三个不同阶段：

　　新用户比例大于流失率：产品处于发展成长期；

　　新用户占比与流失率相同：产品处于成熟稳定阶段；

　　新用户占比低于流失率：产品处于下降和衰退阶段。

　　网站运营数据分析方法

　　网站运营数据分析方法十：Link Tag流量标签

　　标记流量来源的链接标签绝对是所有方法中最基本也是最重要的。该方法不仅适用于网站的流量来源，也适用于app下载来源的监控（但后者需要满足一定条件）。

　　链接标签是指在流量源的出站链接（在出站 URL 上）添加尾部参数。这些参数不仅不影响链路的重定向，还可以指示该链路所属的流量来源（理论上可以指示流量来源的属性数量是无限的）。

　　链接标签不能单独工作，必须与网站分析工具或应用分析工具配合使用。

　　链接标签是流量分析的基础。要认真分析流量，不仅要定期分析，还要进行归因分析，都需要用到链接标签法。

　　网站 运营数据分析方法九：转化漏斗

　　分析转化的基本模型是转化漏斗，大家应该都很熟悉。

　　最常见的转化漏斗是设置最终转化来达到某个目的，最典型的就是实现销售。因此，许多人将转换和销售混淆了。但转化漏斗的最终转化也可以是任何其他目的的实现，比如一次使用app超过10分钟（会话时长>10分钟）。对于增长黑客来说，构建漏斗是最常见的任务。

　　漏斗帮助我们解决了两个问题，第一一、一个进程是否有泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到，我们可以通过进一步的分析来阻止泄漏；第一个二、一个过程中不应该发生的其他过程是否对主转化过程造成破坏。

　　漏斗的构建非常简单，无论是web还是app，都是最好的方法之一。但漏斗的奥秘非常丰富。而且漏斗法还会和其他方法混用，乐趣无穷。我也会在互联网数据操作的过程中详细讲解。

　　网站运营数据分析方法八：微转换

　　转化漏斗大家都懂，但不是每个人都关注微转化。但是你想期望一个转化漏斗不断提高转化率太难了，微转化却可以做到。转化漏斗解决了转化过程中的大问题，但大问题总是有限的。这些问题解决后，你还需要不断优化你的转化。这时候就必须使用微改造。

　　微转化是指在转化的必要过程之外，但也对转化产生影响的各种要素。这些元素与用户的交互影响着用户的感受，也直接或间接地影响着用户的决策。

　　比如有些产品的图片在转化过程中是不需要看到的，但是它们的存在会影响用户的购买决定吗？这些图片是微转换元素。

　　在我看来，研究微转化比研究转化更有趣。有一些案例我会在课堂上告诉你。

　　网站操作数据分析方法七：合并相似项

　　将相似的物品组合起来，是大家容易忽略的常用方法。我们往往非常重视分割，但有时我们需要了解更多的宏观性能。

　　组合相似的项目就是这样一种方法。举个例子，我问你，一个电商网站，所有产品页面的整体表现如何？他们的整体跳出率是多少，停留多长时间，用户满意度如何等，你能回答吗？

　　如果我们检查每个产品页面的性能，然后将一个页面的所有数据汇总起来进行分析，那就太麻烦了（根本无法分析）。这时候，我们必须合并相似的项目。

　　如何合并？使用过滤工具或分析工具的搜索替换功能。不支持这个功能的工具你可以考虑扔掉，因为它们根本不应该放在增长黑客的专业设备箱里。

　　合并相似的项目有很多用途。例如，您需要了解网页或应用程序的某个部分（频道）的整体性能，或者您需要了解整个导航系统的使用情况。这是必须使用的方法。

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