网站分析常用的指标之内容指标(网站分析中都用到哪些页数指标？又如何分析？)
　　网站Analysis Metrics|流量数量指标|流量质量指标|流量转化指标介绍：网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果把网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多停留、多买、多拿会员卡。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看过多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入了网站，浏览了多少页面，注册会员的人数等网站分析指标以数据化的形式呈现网站运行状态，帮助站长全方位了解访问者并优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问量、访问量（UV）、新访问者数量、新访问者比例、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化率、转化率。可以概括为3类，流量指标、流量质量指标、流量转化指标。Traffic Quantity Indicator1.Views (PV) 定义：Page Views 就是 PV（Page View），每次用户打开一个页面都会记录下来。对页面的请求。当页面上的JS文件加载完毕时，统计系统只会统计该页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，累计浏览量。
　　2.如果客户端已经有缓存的文档，即使它实际上有页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能被记录为PV。但是如果使用后台日志进行分析，由于缓存页面可能不经过服务器请求直接显示，所以不会记录为PV。含义：PV越多，页面浏览量越多。PV之于网站就像收视率之于电视，已经成为评价网站表现的基本标准。2.访问次数的定义：访问次数是访问次数，访问者在网站上的会话（session）数，一个会话可以浏览多个页面。技术说明：如果访客不重新打开并刷新 网站' s页面连续30分钟，或者访问者关闭浏览器，下次访问者访问你的网站时，访问次数加1。反之，如果访问者在半小时内返回离开后将被视为同一次访问，访问者的上述判断基于cookie。含义：Page Views（PV）是从页面角度衡量加载次数的统计指标，而Visits（访问量）是从访问者角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。访客人数（UV）的定义：
　　技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录访问服务器的信息。下次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果在一段时间内，服务器发现两次访问对应的cookie编号相同，那么这些访问肯定来自一个新的UV访问者。人数定义：一天内独立访问者中历史上第一次访问网站的访问者人数。含义：新访问者的数量是衡量营销活动在开发新用户方面的有效性的指标。新访客比率定义：新访客比率 = 新访客/访客。那是，一天内新访客与总访客的比例。含义：总体访问量在增加，新增访问者比例比较高，可以看出网站的运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜的血液不断得到补充，充满活力。定义：一天内不同独立IP访问网站的数量之和。同一个IP无论访问多少页面，独立IP的个数都是1。含义：从IP数的角度衡量网站的流量。流量质量指标的跳出率定义：仅浏览一页后离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即仅浏览一页的总访问次数。
　　这个指标还可以衡量网络营销的有效性，表示有多少访问者被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后迷路，可以说是熟鸭飞了。比如网站在某个媒体上做广告，分析这个推广来源的访问指标，其跳出率可以反映这个媒体是否合适，广告标语写得好不好，网站是否入口页面的设计是良好的用户体验。平均访问时长的定义：网站上每次访问的平均时长，即平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比值。含义：平均访问时间越长，访问者在网页上停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，网页会很快关闭，所以平均访问时间短；如果用户对网站的内容不感兴趣，我对@网站的内容很感兴趣，我在网站停留时间长，平均访问时间长。平均访问页面数的定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=页面浏览量/访问次数。含义：平均访问页面数表明访问者对网站更感兴趣。大量的浏览信息也让访问者对网站有更好的了解，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及日后的促销活动。一般来说，平均访问页面数和平均访问时长这两个指标会一起分析来衡量网站的用户体验。流量转化指标的转化次数定义：访问者到达转化目标页面的次数，或完成操作者期望完成的动作网站的次数。
　　含义：转换是指访问者做了经理希望访问者做的任何网站事情。这关系到网站的运营商所期望的推广目的和效果。转化率定义：转化率=转化/访问。含义：转化率是访问转化的效率。值越高，完成的访问次数越多网站操作员希望访问者执行的操作。案例描述 下图是访问者进入网站的访问行为记录，可以统计以下指标： 统计：平均访问时长=5分钟平均访问页面数=2如果C为设置的转化目标页面，那么转化次数为1，转化率=50%。也许你也想知道：[SEO 关键词 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站需要不断的维护改版更新才能适应用户的需求(组图))
　　网站它需要不断的维护和修改以适应用户的需求，但我们应该努力改进真实的指标，而不是仅仅根据个人喜好设计并分析所有相关因素。
　　我们为什么要重新设计？
　　虽然这是理所当然的，改版符合发展需要，但这并不是最终目的。根据用户的喜好，把现在的设计做性感，不断的生产新的东西，给用户带来新的体验。这些是相对于 网站 的用户要求，但我们应该尝试改进实际指标，而不仅仅是根据个人喜好进行设计。
　　我之前的大部分重新设计都是基于一些不错的视觉概念，可能是一个有趣的 网站，甚至是行业趋势。通过这次改造，我通过采集 Google Analytics 指标、性能统计数据和当前技术进行了初步分析，以应用于我的新 网站。
　　初步分析
　　在您开始将您的想法放入 Photoshop 之前，您要做的第一件事就是打开分析软件并开始挖掘信息。根据您对 网站 的分析，您的指标可能与我的不同。但请务必分析大时间周期，以确定访客行为的潜在趋势。
　　访客行为
　　至于游客，我在过去一年开始定义我的参考时间表。在此期间，我分析了以下指标：移动、浏览器、忠诚度、页面浏览量、网站跳出率的时间。
　　网站性能
　　接下来就是从性能角度分析我的网站。在这里，希望尽量减少HTTP请求的数量，减小网页的大小，提高网站在百度统计、YSlow等性能基准测试工具中排名的表现！
　　内容/搜索引擎优化
　　在内容方面，这对我的访问者很重要，我分析了 Google Analytics 并发现了有关类别、访问量最大的 文章 以及该主题的内容类型的有趣统计数据。这个分析让我对网站上的内容有了一个非常清晰的认识。所以一定要从这个角度分析你的网站。
　　分析结果
　　分析结果返回了一些有趣的值。这些数值与我的发帖频率和我当时的网站状态有关。
　　在内容方面，它更清楚地解释了我的发现。主要思想是查看访问了哪个类别的 文章 内容，然后尝试突出显示其位置。
　　下一步
　　现在我们有了所有 网站 输入的当前状态，我们首先应该认为它可以很容易地修复。例如，由于主图像大小，我的主页很大。然后我们作为指导，每个主题图像不会超过 85 KB。
　　一旦您了解了简单的维护，您将需要为未来的重新设计定义目标。当然，您当然不能为无法更改的事物设定目标——例如访问者的屏幕分辨率或浏览器，但跳出率、网站 停留时间，甚至忠诚度，您都可以为自己设定一些目标。
　　重新设计的过程因项目而异。也许只是因为你工作，也许不是，但结果将证明 网站 修订的意义。网站构建、测试、改进并重复该过程。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站分析采用的指标可能有各种各样的，也算作是自己复习)
　　文章总结：
　　最近开始学习网站分析，边学习边写下重要内容，也算是自己的复习。网站分析可能使用多种指标，其中许多指标可以根据 网站 的目标和 网站 的客户来衡量。常用的网站分析指标包括内容指标和业务指标。内容指标是指衡量访客活动的指标，商业指标是指衡量访客活动转化为商业利润的指标。一...最近开始学习网站分析，边学习边写下重要内容，也算是自己的复习了。网站分析可能使用多种指标，其中许多指标可以根据 < @网站 的目标和 网站 的客户。常用的网站分析指标包括内容指标和业务指标。内容指标是指衡量访客活动的指标，商业指标是指衡量访客活动转化为商业利润的指标。
　　一、网站分析的内容指标
　　Take Rates（转换率）
　　计算公式：转化率=执行相应动作的访问次数/总访问次数
　　指标含义：衡量网站 内容对访问者的吸引力和网站 促销的有效性
　　Metrics 使用：当你在不同地方测试新闻提要、下载链接、或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，见那个方式保持转化率上升？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。
　　回头客分享
　　计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数
　　指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的有用性，你的网站是否有有趣的内容让访问者回到你的网站@k17@ >。
　　指标使用情况：此指标可能因访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。
　　活跃访客率 重度用户分享
　　计算公式：活跃用户比例=访问11页以上的用户/总访问次数
　　指标含义：衡量有多少访问者对 网站 的内容高度感兴趣
　　指标使用情况：如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该不断上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类别的内容区分不同的活跃访问者，当然你也可以定义20页以上的活跃访问者。
　　忠实访客率承诺访客份额
　　计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
　　指标含义：与上一个指标相同，除了您使用花费的时间而不是查看的页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　指标使用：访客时长是一个有争议的指标，应与转化率等其他指标结合使用，但一般而言，更长的访问时长意味着用户喜欢留在您的网站，高忠诚访问率是当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。
　　承诺访客指数
　　计算公式：忠诚访问者指数=19分钟内访问页面数/19分钟内访问者数
　　指标含义：是指每个长期访问者平均访问的页面数，是结合页面数和时间的重要指标。
　　指标使用情况：如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少（可能访问者只是去吃晚饭）。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和素材，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就会上升。
　　承诺访客量
　　计算公式：忠实访问者数=19分钟内访问页面数/总访问页面数
　　指标含义：长期访问者访问的页面数占总访问页面数的比例
　　指标使用：对于广告驱动的 网站，这个指标特别值得注意，因为它代表了页面访问的整体质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是您应该考虑广告词是否具有误导性的地方。
　　游客参与指数
　　计算公式：访客参与指数 = 总访问量 / 独立访客
　　指标含义：该指标是每个访问者的平均会话数，代表部分访问者多次访问的趋势。
　　指标使用：与回访率不同，该指标代表回访的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则该指数将远高于 1。将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的高低取决于网站 的目标，大多数内容和商业网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；客户服务特别是像投诉或 网站 这样的页面希望这个索引尽可能接近 1。
　　回弹率（所有页面） 拒绝率/跳出率
　　计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
　　指标含义：表示访问者只看到一页的比率
　　指标含义：这个指标对于最高入口页面很重要，因为流量是从这些页面产生的，尤其是当您对网站的导航或布局设计进行调整时。一般来说，你希望这个比率继续下降。
　　篮板率（主场） 拒绝率／跳出率
　　计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数
　　指标含义：该指标代表所有从第一页开始的访问者中只看到第一页的访问者的比例
　　指标含义：该指标是所有内容指标中最重要的。通常我们认为首页是最高入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高的入口页面，也应该添加到被跟踪的目标中）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果一个访问者扫了一眼首页或者最常见的入口页面，就意味着网站在某种程度上存在问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 的设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，也就是市场问题。
　　扫描访客分享
　　计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问者数/总访问量
　　指标含义：该指标在一定程度上衡量网页的吸引力。
　　指标使用：大多数 网站 预计访客停留时间超过一分钟。如果这个指标的值太高，那么就要考虑页面内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
　　扫描访客索引
　　计算公式：浏览用户指数=1分钟内访问的页面数/1分钟内的访问者数
　　指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
　　指标使用：这个指标也接近1，说明访问者对网站的兴趣越低，越是扫了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，您应该看到该指数正在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。
　　结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是在浏览有用信息还是无聊离开。
　　扫描访客量
　　计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面数/浏览页面数
　　指标含义：一分钟内完成的访问页面数的比率
　　指标使用：根据网站的不同目标，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站 希望这个指标会减少。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过广告吸引了很多访问者，导致页面数很高，但访问者数量的质量产品不高，能带来的收益会受到影响。
　　二、网站分析的业务指标
　　平均订单金额 (AOA)
　　计算公式：平均订货量=总销售额/总订货量
　　指标含义：用于衡量网站销售的质量
　　指标使用：将 网站 访问者转化为买家当然很重要，但同样重要的是激励买家每次访问购买更多产品。跟踪这个指标可以带来更好的改进方法。
　　转化率 (CR)
　　计算公式：转化率=总订单数/总访问量
　　指标含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访客的销售额
　　指标使用情况：通过此指标，您可以看到即使是很小的变化也会对 网站 的收入产生巨大影响。如果还可以区分新老访客产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新老客户分别进行统计。
　　每次访问销售额 (SPV)
　　计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
　　指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
　　指标用法：该指标与转化率类似，但表达方式不同。
　　每单成本 (CPO)
　　计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数量
　　指标含义：衡量平均订购成本
　　指标使用：每个订单的营销成本对 网站 的盈利能力和现金流至关重要。不同的人对营销成本的计算有不同的标准。有些人将年度 网站 运营费用计入每月成本，而其他人则没有。关键是看什么最适合你。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，那么这个指标应该会下降。
　　重复订购率 (ROR)
　　计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
　　指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
　　指标使用：这个指标的高低跟客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
　　每次访问费用 (CPV)
　　计算公式：单次访问成本=营销成本/总访问次数
　　指标含义：用于衡量网站的流量成本
　　指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是减少该指标并增加 SPV。为此，应减少无效营销费用，增加有效市场投入。
　　订单获取差距 (OAG)
　　计算公式：订单获取差额=每次访问成本（CPV）-每次订单成本（CPO）
　　指标意义：这是衡量市场效率的指标，代表网站带来的访客与转化的访客之间的差异
　　指标使用：指标的值应该是负值，这是衡量从非访客那里获得客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增强网站的销售能力时，CPO会降低，这个差值会缩小，说明网站的现有流量转化能力增强了；相同 是的，CPV 可能会增加，而 CPO 不变或减少，差异也会缩小，说明 网站 吸引的流量具有更高的转化率，这通常发生在 PPC（按点击付费） ） 计划。
　　订单获取率 (OAR)
　　计算公式：订单获取率=每次订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
　　指标含义：用另一种形式反映市场效率
　　指标使用：比率的形式往往更容易被管理层，尤其是财务人员理解。
　　每订单贡献 (CON) 每输出
　　计算公式：单单产量=（平均单数x平均边际收益）-单单成本
　　指标含义：每笔订单给您带来的现金净值
　　指标使用：公司的首席财务官总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚。
　　投资回报率 (ROI)
　　计算公式：ROI = 单产产出（CON）/单单成本（CPO）
　　指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
　　指标使用情况：比较广告的回报率。钱应该分配给回报率最高的广告，但是这个回报率应该限制在一个时间段内，比如“25% RIO/week”和“25% RIO/Every year”有很大的不同。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标)
　　网站分析指标
　　网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果把网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多停留、多买、多拿会员卡。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看过多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入了网站，浏览了多少页面，如何很多人都注册了会员等网站 分析指标以数据化的形式呈现网站运营状态，帮助站长全方位了解访问者并优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问量、访问量（UV）、新访问者数量、新访问者比例、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化率、转化率。可以概括为三类，流量指标、流量质量指标、流量转化指标。平均访问页面数、转化率、转化率。可以概括为三类，流量指标、流量质量指标、流量转化指标。平均访问页面数、转化率、转化率。可以概括为三类，流量指标、流量质量指标、流量转化指标。
　　流量指标视图 (PV)
　　定义：页面浏览量是PV（Page View），用户每打开一个页面就记录一次。
　　技术描述：PV 是计算机从 网站 下载页面的请求。当页面上的JS文件被加载时，统计系统只会统计该页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，累计浏览量。2.如果客户端已经有缓存的文档，即使它实际上有页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能被记录为PV。但是如果使用后台日志进行分析，由于缓存页面可能不经过服务器请求直接显示，所以不会记录为PV。
　　含义：PV越多，页面浏览量越多。PV之于网站就像收视率之于TV，已经成为评价网站业绩的基本指标。
　　访问次数
　　定义：访问次数是访问，访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
　　技术说明：如果访问者连续 30 分钟没有重新打开和刷新 网站 的网页，或者如果访问者关闭浏览器，则访问者下次访问您的 网站 时，访问次数将加1。反之，如果访问者离开后半小时内返回，则视为同一次访问，访问者上述判断基于cookie。
　　含义：Page Views（PV）是从页面角度衡量加载次数的统计指标，而Visits（访问量）是从访问者角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
　　访客（紫外线）
　　定义：访问者数量（UV）是独立访问者的数量，一天内网站的独立访问者数量（基于cookies），同一访问者在一天内多次访问网站一天只计算一位访客。
　　技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录访问服务器的信息。下次再次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器在一段时间内发现两次访问对应的cookie数量相同，那么这些访问肯定来自一个UV。
　　含义：唯一访问者 (UV) 是访问者维度中到达 网站 的访问者数量。
　　新访客
　　定义：在当天的独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者的数量。
　　含义：新访问者的数量是衡量营销活动在开发新用户方面的有效性的指标。
　　新访客率
　　定义：新访客比率 = 新访客/访客。即一天内新访客与总访客的比例。
　　含义：总体访问量在增加，新增访问者比例比较高，可以看出网站的运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜的血液不断得到补充，充满活力。
　　IP数
　　定义：一天内不同独立IP访问网站的数量之和。不管同一个IP访问多少页，独立IP的个数都是1。
　　含义：从IP号的角度测量网站的流量。
　　流量质量指标跳出率
　　定义：仅浏览一页后离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即仅浏览一页的访问次数/总访问次数。
　　含义：跳出率是访问者粘性的一个非常重要的指标，它显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对内容越感兴趣网站，这些访问者更有可能成为 网站 的有效和忠实用户。这个指标也可以衡量网络营销的有效性，表示有多少访问者被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后迷路，可以说是熟鸭飞了。比如网站在某媒体做广告，分析这个推广来源的访问指标，跳出率可以反映这个媒体是否合适，广告标语写得好不好，网站
　　平均访问时间
　　定义：网站上每次访问的平均时长，即平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比值。
　　含义：平均访问时间越长，访问者在网页上停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，网页会更快关闭，所以平均访问时间短; 如果用户对网站的内容不感兴趣，我对@网站的内容很感兴趣，我在网站停留时间长，平均访问时间长。
　　平均访问页面数
　　定义：每次访问的平均浏览量，平均浏览量=浏览量/访问量。
　　含义：平均访问页面数表明访问者对网站更感兴趣。大量的浏览信息也让访问者对网站有更好的了解，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及日后的促销活动。一般来说，平均访问页面数和平均访问时长这两个指标会一起分析来衡量网站的用户体验。
　　流量转换指标转换
　　定义：访问者到达转化目标页面或完成操作网站操作员期望它完成的次数。
　　含义：转换是指访问者做了经理希望访问者做的任何网站事情。这关系到网站的运营商所期望的推广目的和效果。
　　兑换率
　　定义：转化率=转化/访问。
　　含义：转化率是访问转化的效率。值越高，完成的访问次数越多网站操作员希望访问者执行的操作。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(不少电子商务运营人员出口不离UV、PV的两大维度出发)
　　很多电商的出口都离不开UV和PV。这两个指标很重要，但把所有的精力都花在它们上面只是表面上。
　　随着电商精细化运营的推进，越来越深入的运营指标显得尤为重要，比如反弹率、浏览用户比例、访客参与指数等，这些术语已经纳入您的日常运营参考指标体系。?
　　这张图表从“业务”和“内容”两个维度出发，梳理了网站运营中的关键指标。
　　
　　一、网站运营数据分析内容指标
　　网站Take Rates（转化率）
　　计算公式：网站转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
　　指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站推广的有效性。
　　Metrics 使用：当你在不同地方测试新闻提要、下载链接、或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，见那个方式保持转化率上升？如何增加访问者对网站内容的相关性？如果值增加，则相关性增加，否则，相关性降低。
　　回头客分享
　　计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数
　　指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的有用性，你的网站是否有有趣的内容让访问者回到你的网站@k17@ >。
　　指标使用情况：此指标可能因访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。
　　活跃访客率 重度用户分享
　　计算公式：活跃用户比例=访问N页以上的用户/总访问次数
　　指标含义：衡量有多少访问者对 网站 的内容高度感兴趣。
　　指标用法：根据你的网站的内容和大小，测量N的大小。例如，内容类型网站通常定义在11~15页左右。如果是电商类型网站，那么大概可以定义7~10页。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。
　　忠实访客率承诺访客份额
　　计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
　　指标含义：与上一个指标相同，除了您使用花费的时间而不是查看的页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　指标用法：N 也由 网站 的类型和大小定义。例如，大的 网站 通常定位在 20 分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其效用。应该和网站运营的其他数据指标结合使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，用户就喜欢和你在一起网站，忠诚访问率高当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。
　　承诺访客指数
　　计算公式：忠实访问者指数=N分钟内访问页面数/N分钟内访问者数
　　指标含义：是指每个长期访问者平均访问的页面数，是结合页面数和时间的重要指标。
　　指标用法：这个索引可以根据页面和时间对 网站 进行更精细的区分，也许访问者只是去吃晚饭。如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和素材，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就会上升。
　　承诺访客量
　　计算公式：忠实访问者数=访问大于N分钟的页面数/总访问页面数
　　指标含义：长期访问者访问的页面占所有访问页面的数量。
　　指标使用：网站通常是靠宣传推广来吸引用户，这个指标的意义尤为重要，因为它代表了整体的页面访问质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是你应该考虑的地方，你的推广方法和宣传方法是否有问题。
　　游客参与指数
　　计算公式：访客参与指数 = 总访问次数 / 独立访客
　　指标含义：该指标是每个访问者的平均会话数，代表部分访问者多次访问的趋势。
　　指标使用：与回访率不同，该指标代表回访的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则该指数将显着高于 1。将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的水平取决于网站 的目标，大多数基于内容和商业的网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；但是，例如客户服务，尤其是投诉或 网站 等页面希望此索引尽可能接近 1。
　　回弹率（所有页面） 拒绝率/跳出率
　　计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
　　指标含义：表示访问者只看到一页的比率。
　　指标使用：这个指标对于入口最高的页面意义重大，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站规划和网站规划中，需要网站这个参数为在构建导航或布局设计时要特别注意。一般来说，你希望这个比率继续下降。
　　反弹率（首页）拒绝率/跳出率
　　计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数
　　指标含义：该指标表示在所有从首页开始的访问者中，只看到首页的访问者的比例。
　　指标使用：这个指标是所有内容指标中最重要的，通常我们认为首页是最高入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高入口页面，也应该添加到跟踪目标，如推广广告等）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果访问者经过首页或者最常见的入口页面，就说明网站的规划有问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，即
　　扫描访客分享
　　计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问者数/总访问量
　　指标含义：该指标在一定程度上衡量网页的吸引力。
　　指标使用：大多数 网站 预计访客停留时间超过一分钟。如果这个指标的值太高，那么就要考虑页面内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
　　扫描访客索引
　　计算公式：浏览用户指数=1分钟内访问页面数/1分钟内访问者数
　　指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数。
　　指标使用：这个指标也接近于1，说明对网站感兴趣的访问者越多，只是扫一眼就离开。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，您应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是在浏览有用信息还是无聊离开。
　　扫描访客量
　　计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面数/浏览页面数
　　指标含义：一分钟内访问的页面数的比率。
　　指标使用：根据网站的不同目标，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站 希望这个指标会减少。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过广告吸引了很多访问者，导致页面数很高，但访问者数量的质量产品不高，能带来的收益会受到影响。
　　二、网站运营数据分析的业务指标
　　平均订单金额 (AOA)
　　计算公式：平均订货量=总销售额/总订货量
　　指标含义：用于衡量网站销售的质量。
　　指标使用：将 网站 访问者转化为买家当然很重要，但同样重要的是激励买家每次访问购买更多产品。跟踪这个指标可以带来更好的改进方法。
　　转化率 (CR)
　　计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
　　指标含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站的每个访问者的销售额。
　　指标使用情况：通过此指标，您可以看到即使是很小的变化也会对 网站 的收入产生巨大影响。如果还可以区分新老访客产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新老客户分别进行统计。
　　每次访问销售额 (SPV)
　　计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
　　指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率。
　　指标用法：该指标与转化率类似，但表达方式不同。
　　每单成本 (CPO)
　　计算公式：单单成本=营销总支出/总订单量
　　指标意义：衡量平均订货成本。
　　指标使用：每个订单的营销成本对 网站 的盈利能力和现金流至关重要。不同的人对营销成本的计算有不同的标准。有些人将年度 网站 运营费用计入每月成本，而其他人则没有。关键是看什么最适合你。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，那么这个指标应该会下降。
　　重复订购率 (ROR)
　　计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
　　指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力。
　　指标使用：这个指标的高低跟客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
　　每次访问费用 (CPV)
　　计算公式：单次访问成本=营销成本/总访问次数
　　指标含义：用于衡量网站的流量成本。
　　指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是减少该指标并增加 SPV。为此，应减少无效营销费用，增加有效市场投入。
　　订单获取差距 (OAG)
　　计算公式：订单获取差额=每次访问成本（CPV）-每次订单成本（CPO）
　　指标含义：这是衡量市场效率的指标，代表网站 带来的访客与转化的访客之间的差异。
　　指标使用：指标的值应该是负值，这是衡量从非访客那里获得客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增强网站的销售能力时，CPO会下降，差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；相同 是的，CPV 可能会增加，而 CPO 不变或减少，差异也会缩小，说明 网站 吸引的流量具有更高的转化率，这通常发生在 PPC（按点击付费） ） 计划。
　　订单获取率 (OAR)
　　计算公式：订单获取率=每次订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
　　指标含义：用另一种形式反映市场效率。
　　指标使用：比率的形式往往更容易被管理层，尤其是财务人员理解。
　　每订单贡献 (CON) 每输出
　　计算公式：单单产量=（平均单单数X平均边际收益）-单单成本
　　指标含义：每笔订单给您带来的现金净值。
　　指标使用：公司的首席财务官总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚。
　　投资回报率 (ROI)
　　计算公式：ROI = 单产产出（CON）/单单成本（CPO）
　　指标含义：用于衡量您的广告投资回报率。
　　指标使用情况：比较广告的回报率。钱应该分配给回报率最高的广告，但是这个回报率应该限制在一个时间段内，比如“25% RIO/week”和“25% RIO/Every year”有很大的不同。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】)
　　常用的网站分析指标包括内容指标和业务指标。内容指标是指衡量访客活动的指标，商业指标是指衡量访客活动转化为商业利润的指标。这里主要说一下网站分析的内容指标。
　　一、网站分析的内容指标
　　Take Rates（转换率）
　　计算公式：转化率=执行相应动作的访问次数/总访问次数
　　指标含义：衡量网站 内容对访问者的吸引力和网站 促销的有效性
　　Metrics 使用：当你在不同地方测试新闻提要、下载链接、或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，见那个方式保持转化率上升？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。
　　回头客分享
　　计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数
　　指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的有用性，你的网站是否有有趣的内容让访问者回到你的网站@k17@ >。
　　指标使用情况：此指标可能因访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。
　　活跃访客率 重度用户分享
　　计算公式：活跃用户比例=访问11页以上的用户/总访问次数
　　指标含义：衡量有多少访问者对 网站 的内容高度感兴趣
　　指标使用情况：如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该不断上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类别的内容区分不同的活跃访问者，当然你也可以定义20页以上的活跃访问者。
　　忠实访客率承诺访客份额
　　计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
　　指标含义：与上一个指标相同，除了您使用花费的时间而不是查看的页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　指标使用：访客时长是一个有争议的指标，应与转化率等其他指标结合使用，但一般而言，更长的访问时长意味着用户喜欢留在您的网站，高忠诚访问率是当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。
　　承诺访客指数
　　计算公式：忠诚访问者指数=19分钟内访问页面数/19分钟内访问者数
　　指标含义：是指每个长期访问者平均访问的页面数，是结合页面数和时间的重要指标。
　　指标使用情况：如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少（可能访问者只是去吃晚饭）。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和素材，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就会上升。
　　承诺访客量
　　计算公式：忠实访问者数=19分钟内访问页面数/总访问页面数
　　指标含义：长期访问者访问的页面数占总访问页面数的比例
　　指标使用：对于广告驱动的 网站，这个指标特别值得注意，因为它代表了页面访问的整体质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是您应该考虑广告词是否具有误导性的地方。
　　游客参与指数
　　计算公式：访客参与指数 = 总访问量 / 独立访客
　　指标含义：该指标是每个访问者的平均会话数，代表部分访问者多次访问的趋势。
　　指标使用：与回访率不同，该指标代表回访的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则该指数将远高于 1。将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的高低取决于网站 的目标，大多数内容和商业网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；客户服务特别是像投诉或 网站 这样的页面希望这个索引尽可能接近 1。
　　回弹率（所有页面） 拒绝率/跳出率
　　计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
　　指标含义：表示访问者只看到一页的比率
　　指标含义：这个指标对于最高入口页面很重要，因为流量是从这些页面产生的，尤其是当您对网站的导航或布局设计进行调整时。一般来说，你希望这个比率继续下降。
　　篮板率（主场） 拒绝率／跳出率
　　计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数
　　指标含义：该指标代表所有从第一页开始的访问者中只看到第一页的访问者的比例
　　指标含义：该指标是所有内容指标中最重要的。通常我们认为首页是最高入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高的入口页面，也应该添加到被跟踪的目标中）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果一个访问者扫了一眼首页或者最常见的入口页面，就意味着网站在某种程度上存在问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 的设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，也就是市场问题。
　　扫描访客分享
　　计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问者数/总访问量
　　指标含义：该指标在一定程度上衡量网页的吸引力。
　　指标使用：大多数 网站 预计访客停留时间超过一分钟。如果这个指标的值太高，那么就要考虑页面内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
　　扫描访客索引
　　计算公式：浏览用户指数=1分钟内访问的页面数/1分钟内的访问者数
　　指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
　　指标使用：这个指标也接近1，说明访问者对网站的兴趣越低，越是扫了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，您应该看到该指数正在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。
　　结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是在浏览有用信息还是无聊离开。
　　扫描访客量
　　计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面数/浏览页面数
　　指标含义：一分钟内完成的访问页面数的比率
　　指标使用：根据网站的不同目标，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站 希望这个指标会减少。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过广告吸引了很多访问者，导致页面数很高，但访问者数量的质量产品不高，能带来的收益会受到影响。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(《人人都是网站分析师》《流量的秘密》作者、Google分析个人资格认证)
　　博士。 Brian Clifton，《Everybody's an Analyst网站》《流量的秘密》的作者，Google Analytics Individual Qualification (GAIQ) 的作者，Web Analytics 行业领导者，推荐阅读基于场景的网站Analysis Metrics Usage指南从网站分析师的角度理解你的网站以业务为中心的代码设计和实现流程 Tag Manager 高级代码实现方法Google Analytics 跨屏跟踪网站流量分类原理和处理逻辑
　　【作者】
　　对网络分析的艺术和科学的精彩介绍。这本书涵盖了在处理大量数据时经常被遗忘的基础知识，但对于从一开始就正确处理非常重要。 - Brian Clifton World *网站分析专家/《交通的秘密》作者 数据的价值在于不断提升网站的体验。对于“家旺”来说，就是通过数据为客户创造一个完美的找房期。旅行。作为一本数据驱动的网站体验课，本书不仅详细讲解了网站分析的各种基础知识，还结合了信息架构的知识，基于GIGO原理（Garbage In Garbage Out) 为基础，实现基于业务需求的定制化数据，最终通过数据解决业务问题，完善网站体验的分析闭环，带领读者快速从数据中发现价值。 ——嘉网CEO彭永东 互联网的核心是“数据”，如何用好“数据”，决定了一个企业能走多远。本书总结了蓝鲸多年的实战经验，有力地向我们阐述了知识的大山。即使是数据分析领域的外行也可以借助本书解决问题。 ——海云飞，艾瑞研究院院长网站数据分析作为大数据的一个分支，目前是一个炙手可热的行业。从多年的互联网广告行业经验来看，数据是所有企业在营销中所关注的，也是帮助企业提升营销效果的有力工具。本书从基本的网站分析定义入手，介绍了这个行业应该和必须了解的各个方面的知识，包括基础数据指标、数据采集原理和常用的分析方法。与其他同类书籍不同，作者在本书末尾还给出了完整的分析框架。如果您立志成为一名网站分析师，那么本书将是您的起点。 ——前线网络创始人滕依林 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(互联网行业的常用指标，能直接拿来套用？(组图))
　　大家好，我是爱学习的小熊熊妹。
　　上一篇文章中提到，寻找指标是数据分析8大步骤中非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
　　理论上应该根据具体的业务场景来设计分析指标。但这操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有可以直接套用的常用指标？今天，我就盘点一下互联网行业常用的指标。
　　用户行为指标
　　用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。传统行业中，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难，只能在交易发生时记录数据。
　　传统业务中的大部分数据是交易数据。互联网行业依靠小程序/H5/APP记录用户每一个页面的点击量，相当于记录了网店的每一步，所以可以分析很多东西。
　　具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
　　拉新：主要用于分析拉新的转化效率和质量。新人招聘是很多互联网公司最重要的工作，而新人招聘成本是很多互联网公司最大的成本，所以新人招聘备受关注。
　　用户活动指标：用户活动指标是日常关注的焦点。活跃用户是所有业务的基础，每天的活跃行为都可以被记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注。
　　用户留存指标：留存指标通常与新/活跃指标相结合。由于留存统计相对滞后（统计需要 XX 天），一般在月审/后期分析时会看到。
　　用户转化指标：用户转化一般是指支付行为，是互联网商业模式实现的重要渠道。要看的指标主要围绕买了多少人、买了多少、是否连续买等。这和传统企业的会员消费分析很像，可以推导出很多子指标。
　　用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，比如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都属于推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：
　　除了 AARRR，还有一种特殊的行为类型：冒险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险的定义不同。比如电商场景下的刷毛采摘、游戏场景下的外挂、金融场景下的欺诈交易等。
　　产品索引
　　产品指标是互联网行业的特点。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果它们易于使用，他们将继续使用它们。如果它们不好用，就会半途而废。所有这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断淘汰和优化无人使用的功能。有些人使用函数来提高效率。
　　产品分析的常用指标如下：
　　注：产品分析有层次，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页）或特定路径（如从首页的banner位置广告输入商品详情，然后选择商品贸易）。
　　最详细的就是分析某次修订，某次按钮/页面布局调整等。上例中的指标更多是页面/路径分析的指标。其他情况，我会在有时间的时候详细分享。
　　内容指标
　　内容指标也是互联网行业的特点。互联网上发布的视频/图形可以记录阅读情况。与内容密切相关的部门，例如一般内容运营/营销推广/新媒体运营，将密切关注此类指标。
　　常见的内容指标如下：
　　通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以发现哪些内容阅读量大，哪些内容被转发，从而总结出文章的写作套路，扩大了内容的范围。内容传播。使用内容的部门，比如营销推广，可以关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
　　活动指标
　　活动指标在互联网和传统行业中都很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动密度更高、强度更大，往往是为了增长而烧钱。因此，与活动相关的指标受到高度关注。
　　常见的活动指标如下：
　　通过对这些指标的分析，负责活动的同事可以直观地看到活动的效果，比较不同类型的活动，不同的优势，找到更有效的方式来开展活动。
　　有的活动会收录多个角色，比如小组活动，会同时有leader/member两个角色；裂变活动有裂变发起者/参与者两个角色。
　　不同的角色有不同的参与条件、达标的动作、达标的奖励。因此可以划分两类群体，分别考虑目标活动次数/参与人数/达标人数等指标。
　　商品指数
　　商品指标在互联网和传统行业中都很常见。不同的是，传统企业大多是实物商品，而互联网有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等。
　　因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业更简单。库存周转指标不用担心，怕在仓库里呆久了，货就过期了。
　　常见的商品指标如下：
　　通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低卖情况，从而调整商品库存计划，避免商品积压/缺货。
　　请注意，原则上，虚拟商品是没有库存的（或者您要设置多少库存）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会导致互联网商品的通货膨胀和贬值。比如游戏中的稀有皮肤因为稀有所以价格不菲，而且为了短期的收入提供了很大的折扣。
　　因此，控制虚拟商品的库存，不是根据商品的销售率或库存时间，而是GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端商品将保持稳定的库存结构，避免烂大街。
　　以上就是今天的分享。喜欢的话可以转发+点赞+看三联，支持小熊妹。下次你遇到领导时，说：“分析当前情况。” 小伙伴们可以转发保存这篇文章，需要的时候随时拿出来查看。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一和分析)
　　
　　一、页面加载速度
　　页面加载速度极大地影响了用户体验。试想一下，点击链接来到一个网站，图标一直在转，加载后很久没有打开，很有可能被关闭了。
　　如何提高页面加载速度？首先，选择与知名服务器提供商合作，比如阿里云。当然，服务器带宽越大越好。
　　其次，网站程序优化，比如实现静态url，将多个CSS样式文件合并为一个并压缩，将多个js脚本文件合并为一个等。
　　最后，一个页面显示了适量的数据，而不是太多。比如一个列表页可以显示30条数据，但是显示200多条数据就有点过分了。
　　二、PV 和 UV
　　PV（page view），即页面浏览量。用户每次访问网站中的每个网页，记录一次，累计用户访问同一页面的次数。
　　浏览量是评价网站流量最常用的指标之一，简称PV。监测网站PV的变化趋势，分析其变化的原因，是很多站长定期做的工作。
　　UV（唯一访问者）是指访问网站或点击来自不同 IP 地址的新闻的人数。同一天，UV只记录第一次进入网站的独立IP访客，不计算当天再次访问网站的访客。
　　网站统计工具主要根据浏览器的“cookie”计算网站独立访问者的数量。独立 IP 访问者提供了一段时间内不同查看者数量的统计指标，没有反映 网站 的全部活跃度。
　　三、流量来源分析
　　以百度统计为例，流量来源分为直接访问、搜索引擎和外链。
　　
　　直接访问：指网友直接在浏览器上输入网址或点击采集的网站地址对你网站进行访问。所有无法知道其来源的流量都被归类为直接访问。
　　搜索引擎：网民在搜索引擎上输入搜索词后，可以点击搜索结果页面的链接访问你的网站，点击搜索词报告，查看具体带来流量的搜索引擎。
　　外部链接：指网民通过搜索引擎以外的网站上的链接访问你的网站。点击外链报告可以查看网站带来的具体流量。
　　四、平均访问时长和访问深度
　　平均访问时长是指用户浏览一个网站页面或整个网站的总停留时间与该页面或整个网站内的访问次数之比一定的统计周期。
　　平均访问时间越长，网站或页面对用户的吸引力越大，能给用户带来的有用信息越多，用户越喜欢。
　　网站访问深度是用户在一次访问您的网站 期间浏览到您的网站 的页面数。如果用户一次浏览你的网站的页面比较多，那么基本上可以断定你的网站有他感兴趣的东西。
　　用户访问网站的深度可以理解为网站访问的平均页面数，即PV与UV的比值。比例越大，用户体验越好，网站的粘性也越高。
　　五、跳出率
　　跳出率是指仅访问入口页面（例如网站主页）后离开的访问量占总流量的百分比。跳出率计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数。
　　需要提醒的是，跳出率只适用于多页网站，不适用于单页。例如，统计单个拍卖页面的跳出率是没有意义的。
　　有人可能会问，正常的跳出率是多少？一般来说，跳出率保持在50%是正常的，超过80%就有点高了。
　　跳出率是网站分析的一个重要指标，通常用来评估网站用户体验，可以用来指导网站和改进页面。
　　跳出率越高，网站 对访问者的吸引力就越小。当跳出率达到一定水平时，表示网站需要优化或者页面需要更新，但仅凭跳出率我不知道它有什么问题。
　　六、热图
　　热图主要有两种，一种是用来统计访问者的点击行为，衡量点击行为的指标是点击次数。
　　热图应该能够测量真实点击，包括链接点击、交互点击和空白点击。
　　另一种用于衡量访问者在页面上的浏览行为。衡量访问者滚动页面的指标是浏览行数，衡量页面各部分在屏幕上显示时长的指标是停留时间。
　　接下来介绍热图在实际场景中的应用。
　　评估页面是否过长：思路是如果你的页面有8个屏幕，但是浏览线到了第三个屏幕，只剩下4%了，那么就需要审查是否要缩短页面。
　　链接设置正确：查找页面上多次点击的图像或标题，访问者希望超链接将他们引导到特定的详细信息页面。添加链接可以大大增加用户的访问深度，提高目标转化率。
　　优化交互元素：如果访问者与页面交互很少，网站整体点击量不高，很可能是交互元素的设计不够突出，给访问者一种错觉无法互动。设计人员需要根据热图优化交互。元素。
　　重要内容上移：通过注意力热图发现，访问者在网页某部分的关注度远高于其他部分，因此基本可以认为这部分的内容比较多对用户有吸引力。它应该适当地向上移动，以便更多的访问者看到它。
　　导航栏是否设置妥当：如果访问者点击导航栏的次数较多，可能意味着无法直接在页面上找到自己需要的信息，也可能是因为导航栏的层次设置混乱. 此时需要对导航栏进行优化。
　　热图还有更多的使用场景。限于篇幅，仅分享以上几点。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(一波儿互联网广告专业术语收获的几个行业相关收获)
　　本文为大家整理了一波互联网广告术语，希望大家阅读后有所收获。
　　1
　　行业相关
　　1、Feed 广告
　　顾名思义，它是出现在社交媒体上用户朋友的订阅源中的广告。它于2006年首次出现在社交巨头Facebook上，随后出现在Twitter、Pinterest、Instagram和LinkedIn，以及QQ空间、微博、人人网等国内社交媒体上。以非常自然的方式融入用户接收到的信息中，用户接触率高。
　　2、SEM（搜索引擎营销：搜索引擎营销）
　　SEM是英文Search Engine Marketing的缩写，中文翻译为“搜索引擎营销”。
　　简单来说，搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息时，将企业信息传递给目标用户。
　　让用户主动找公司，点击公司广告，最后联系公司或下单。
　　3、搜索引擎优化（SEO：搜索引擎优化）
　　SEO是英文Search Engine Optimization的缩写，中文翻译为“搜索引擎优化”。SEO是指站内优化如网站结构调整、网站内容构建、网站代码优化等和站外优化，如网站站外优化。网站推广、网站 > 品牌建设等，使网站能够满足搜索引擎收录的排名需求，提高关键词在搜索引擎中的排名，从而将精准的用户带到网站并获得免费流量，产生直销或品牌推广。
　　4、Rich Media：Rich Media，这个应用程序采用了所有最先进的技术来最好地传达广告商的信息，甚至与用户互动，例如视频、Flash 广告等。
　　5、产品植入：在电影、电视剧或其他综艺节目中插入相关广告，如变形金刚、非诚勿扰等。
　　6、EDM：Electronic Direct Marketing 的缩写，即电子邮件营销。
　　7、AdWords：Google 的 关键词 竞价广告。
　　8、横幅：横幅广告。
　　9、按钮：图标广告。
　　10、公关推广：软文推广。
　　11、广告：软文一种广告，即付费文章，故意设计成类似于普通的文章。
　　12、按点击付费（PPC：按点击付费）
　　PPC是英文Pay Per Click的缩写，中文意思是按点击付费的广告。按点击付费广告是大公司最常用的在线广告形式。有很多网站提供点击付费，包括各大门户网站网站（如搜狐、新浪）、搜索引擎（谷歌和百度）等网站拥有大页面浏览量。
　　13、横幅广告：横幅广告，位于网页顶部、底部或侧面的广告位置。
　　14、需求方平台广告（DSP：Demand-Side Platform）
　　在互联网广告行业，DSP是一个系统，一个网络广告平台。它服务于广告商，帮助广告商在互联网或移动互联网上投放广告。DSP可以让广告商更容易、更方便地遵循统一的竞价和反馈方式。以实时价格购买高质量的广告资源。
　　* 需求方（DSP）提出广告需求，交易平台（Ad Exchange）连接供应平台（SSP），通过数据管理平台（DMP）找到精准用户，计算广告需求方通过实时竞价 (RTB) 显示。的价格。
　　15、实时竞价（RTB：实时竞价）
　　RTB是一种以技术为王的精准营销方式。当用户在全网浏览某个产品或点击某个特殊类别的广告时，其浏览轨迹会通过cookies被记录下来，并通过广告交易平台，在您下次浏览网页时，会向您发送广告符合您的喜好。
　　16、互联网广告交换（Ad Exchange）
　　AdExchange 是一个互联网广告交易平台。Ad Exchange 就像股票交易平台一样，联系广告交易的买家和卖家，即广告商和广告空间所有者。
　　17、数据管理平台（DMP：Data-Management Platform）
　　数据管理平台可以帮助参与广告库存买卖的各方管理他们的数据，更容易使用第三方数据，增强他们对所有这些数据的理解，将数据传回，或将自定义数据导入到更好的定位平台。
　　18、POP（购买点）
　　意为“卖点广告”，也可称为“店面陈列”。原指商业销售中的一种店铺推广工具。它的种类不限，但主要展示在店面，如吊牌、海报、小贴纸、纸架、展示架、纸堆、大招牌等。、实物模型、旗帜等，都在POP的范围内。
　　2
　　计费相关
　　19、CPS（每次销售成本）
　　根据实际销售的产品数量计算广告费用的广告。这类广告比较适合购物、导购、网站导航网站。它需要准确的流量才能带来转化。
　　20、CPA：每次行动成本，每次行动成本。
　　21、CPM：Cost Per Mille，或Cost Per Thousand，即每千人的成本。
　　22、CPC：Cost Per Click，每千次点击费用，网络广告的每次点击费用是网络广告行业最常见的定价形式。
　　23、CPT（每次成本）
　　这种方式的特点是按照用户的使用时间或使用周期计费，可以从根本上杜绝刷流量和激活作弊。是最真实有效的营销方式之一。
　　24、CPR：Cost Per Response，即每次响应的成本。
　　25、CPP：Cost Per Purchase，即每次购买的成本。
　　26、UV：Unique Vister 的缩写，独立访客。
　　27、PV：页面浏览量，即网站被浏览的总次数。
　　28、IP：互联网协议，指独立IP地址的个数。同一 IP 地址一天只计算一次。
　　29、PR值：全称是Pagerank（网页级别），是一种评估网页“重要性”的方法。
　　30、Alexa：是专门发布网站世界排名的网站。网站排名有两种：综合排名和分类排名。
　　31、点击：（点击次数/点击次数）是点击率，用户点击广告的次数，是评价广告效果的指标之一。
　　32、Click Rate：（点击率/点击率）是Clickthrough-Rate，即网络广告被点击的次数与访问次数的比值，即点击次数/印象。如果这个页面被访问了100次，并且页面上的广告也被点击了20次，那么CTR就是20%，CTR是评价广告效果的指标之一。
　　33、点击率（点击率）：
　　点击率是互联网广告中常用的术语，是指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击率，即也就是广告的实际点击次数（严格来说可以是到达目标页面的次数）除以广告展示次数（显示内容）。CTR衡量的是用户点击素材的比例，反映了网民对创意的偏好程度。是衡量网络广告效果的重要指标。
　　3
　　转换相关
　　34、投资回报率（ROI：投资回报率）
　　反映投入与产出的关系，衡量我的投资（花了多少钱）是否值得，能给我带来多少价值（不仅仅是利润），这是从投资或长期经营的角度。.
　　计算公式为：投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/总投资×100%，通常用于评价企业对某项活动的价值，投资回报率高表示价值高该项目。
　　35、CR转化率：Conversion Rate的缩写，指转化访问者占访问某个网站的所有访问者的比例。
　　36、第二跳率：网站页面展开后，用户在页面上产生的第一次点击称为“第二跳”，第二跳数为“第二跳量” ”。浏览量的比例称为页面的第二次跳转率。
　　37、跳出率：跳出率是指浏览一个页面后离开的用户对一组页面或一次页面访问的百分比。
　　38、人均访问页面：PV总和除以IP=人均访问页面。如果人均访问页数>=10，则认为优质用户是优质用户。
　　39、重复购买率：指消费者在网站中重复购买的次数。
　　40、客户单价：指每笔订单的平均购买金额，即平均成交金额。
　　以上，欢迎留言补充。
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　　网站分析常用的指标之内容指标(《网站运营数据指标常用的网站》运营中的指标)
　　网站常用运营数据指标网站运营数据指标一.网站获取基础数据（PV、UV、IP）二.网站转换rate 三.回访率四.人均访问次数五.跳出率六.回弹率一、网站获取基础数据（PV、UV , IP ) PV（Visits），即Page View，页面浏览量或点击量，每次用户刷新时计算一次。是指一个站点总共浏览了多少页，是重复累积的，同一个页面被重复浏览也计入PV。UV（Independent Visitor），即Unique Visitor，唯一访问者是指访问过某个站点的计算机数量，以用户计算机的cookie作为统计依据。同一客户仅在 00:00-24:00 期间计算一次。IP（Independent IP），即Protocol，独立IP是指访问过一个站点的IP总数，以用户的IP地址为统计依据。00:00-24:00 同一个IP地址只计算一次。( /v1/login.php?siteid=3990743 ) 二、网站转化率？计算公式：网站转化率=对应动作的访问次数/总流量？指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果？指标使用：当您在不同地方测试新闻提要、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等。看看是什么让转化率保持上升？如何提高访问者和网站内容的相关性？如果该值上升，则相关性增强，否则，相关性减弱。
　　我们现在关注的是注册转化率三.回访率？计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数？指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度和网站的有用性，你的网站有没有让访问者回访你的网站的有趣内容。?指标使用：绝大多数网站希望访问者返回，所以他们都希望这个值能继续增加。如果这个值在下降，说明网站的内容或者产品质量没有提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。四. 人均访问次数？计算公式：人均访问次数=PV/UV（访问次数/独立访问者） ? 指标含义：即每个人平均浏览你的网页的次数。数据越大越好，说明人们对你网站的浏览更深，说明网站的价值更高。五.跳出率？计算公式：仅查看一页后离开网站的访问次数/总访问次数的百分比。?意义：网站跳出率是用户进​​入网站和离开的次数与进入网站的总次数之比。它是衡量 网站 用户体验的重要指标。指标使用：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，所以在规划网站和网站规划的时候，需要对网站架构设计的导航或者布局设计，特别注意这个参数。一般来说，你希望这个比率继续下降。?使用：ndthea 密码：The 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(2020年Q1第一季度企业财报B站的业务主要有哪些)
　　本文是初学者选择数据分析指标的理论练习。主要有两个目的，一是分享，二是期望得到一些指点和建议。
　　数据索引通常可以从业务的最终目的出发，逆向实现该目的和各个业务模块的方式，根据各个模块的场景选择合适的数据指标。
　　作为一个重度哔哩哔哩用户，这次我以哔哩哔哩为例。根据公司B站2020年Q1第一季度财报：
　　
　　B站2020年Q1第一季度企业财报
　　B站业务主要包括以下几个主要部分：
　　手游利润（自研游戏和第三方游戏内虚拟物品的销售）
　　增值服务（直播打赏道具、玩家会员充值、续费）
　　广告服务（页面广告服务）
　　电子商务（动漫、游戏公仔及周边商品的销售）
　　以上业务线都需要以B站为平台，通过站内用户的转化实现流量变现，通过优质内容吸引用户注册、留存和成长。这是B站业务的核心目的之一。它通过网站上的高质量视频内容获取用户。
　　B站的内容大致可以分为两类：
　　连载动漫系列
　　2. up创作的各种视频作品
　　B站的用户也可以分为两类：
　　视频创作者UP主作为内容制作者
　　2. 作为内容消费者的普通用户（包括普通用户和游客）。
　　B站大部分用户的转化路径可能是这样的：
　　访客 - 官方用户（通过回答问题） - 内容创作者
　　B站的访问者只能浏览内容，不能参与互动（发弹幕、评论、动态等），不具备社交属性，产生的价值只是贡献浏览量站内的视频。
　　然后，通过分析网站上的播放量和普通用户贡献的播放量作为数据指标，我们可以大致知道游客数量，即尚未注册为正式用户的用户数量。
　　对于作为内容消费者的普通用户（包括在网站上回答问题成为正式会员的用户和旅游用户）来说，优秀的视频内容和良好的社区环境是吸引普通用户使用和留存的关键。
　　这些用户的内容偏好也可能不同。有些用户可能只在B站看动漫系列，而有些用户不看系列，但对站内UP主创作的视频作品更感兴趣，或两者兼而有之。有。
　　每个视频区域的播放量比例可以反映当前用户对内容的偏好和需求。
　　对于关注网站UGC内容的用户，平台上感兴趣的内容越多，登陆平台的次数越多，浏览时间越长。主页上的推荐内容非常重要。
　　除了内容需求明确的用户外，登录B站的用户一般会浏览首页推荐的内容或热门排行榜的内容。首页推荐视频的点击率越高，浏览时间越长，推荐内容越能击中用户兴趣点，用户对平台的黏性越高，越容易留存. 假设你已经连续刷新了很多次，没有足够吸引眼球的内容让你点击进去，那么你就不会心急，继续刷新。
　　除了满足用户无目的的内容浏览需求外，在用户自查方面，尤其是B站，在用户的认知中有逐渐向“学习平台”倾斜的趋势。很多人会在上面寻找学习资源。用户需要的优质内容展示在搜索页面的首页，这也极大地影响了用户体验。搜索后的点击率和浏览时间越高，在网站上搜索的准确率就越高，越符合用户的内容。需要。
　　除了内容浏览，B站的社交属性也是与用户粘性相关的重要因素。本模块需要关注的指标是内容发布的数量。
　　用户的关注者数量，关注UP主的用户越多，留存的可能性就越大。
　　互动量，即用户观看视频时的点赞数、弹幕数、评论数等。交互量越大，用户越活跃。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法)
　　
　　随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人员。那么作为一名数据分析师，如何做好数据分析工作，今天我们就来聊一聊常用的十种数据分析方法。希望大家能有所启发，找到有用的分析框架和方法。
　　
　　1、指标分析
　　度量可以理解为描述事物的数量。比如我们最常见的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了目标被转化的次数。用一句话来分类就是：谁，什么，发生了什么。以下数字对应产品、运营和市场的常见指标。
　　
　　只有明确了重点关注的指标，才能更好地有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
　　2、对比分析
　　对比分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地展示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值的相对值。业务不同阶段的问题。
　　
　　例如，本周和上周的比较是环比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
　　3、比率分析
　　指通过计算一个尺寸占总尺寸数量的比例来分析部分与总比例的方法。
　　公式：比率=维度值/总量X 100%
　　比如下图是一组营销数据，从中我们可以通过计算清楚的了解各个区域：
　　
　　每个区域花了多少钱？每个区域有多少转化？
　　以北京地区为例，其转化低于消费，说明整体转化不好，那么我们需要思考：转化差有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
　　在辽宁，转化高于消费，证明这个地区的转化非常好，那么我们需要思考：这个地区需要加钱吗？
　　通过分析各个指标所占的比重，我们可以清楚地了解各个区域的情况。这是比率分析。这种方式比较适合多产品、多区域的推广。
　　4、转化分析
　　转化分析是指一个统计周期内完成转化行为的次数与推广信息总点击次数的比值。
　　计算公式为：转化率=（转化次数/点击次数）×100%
　　例如：10个用户看到了某搜索推广的结果，其中5人点击了某推广结果并被重定向到目标URL，然后其中2人有后续转化行为。那么这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%.
　　常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映从起点到终点各个阶段的用户行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析、流量监控、产品目标转化等日常数据运营和数据分析工作。
　　漏斗分析中需要注意的两个要点：
　　● 不仅取决于整体转化率，还取决于转化过程中每一步的转化率；
　　●漏斗分析也需要多维度拆解。拆开后可能会发现，不同维度下的转化率也相差很大。
　　比如某公司注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析发现，主要损失在【提交验证码】环节。
　　
　　了解后发现邮箱验证很容易出现注册邮箱收不到邮件的情况。原因包括邮件代理被屏蔽、收录敏感词的邮件被归类为垃圾邮箱、邮件投递时间过长等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换个验证方式吧。改用短信验证后，整体转化率提升到了43%，增幅非常大。
　　5、留存分析
　　留存分析是一种用于分析用户参与度/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户会跟进。这是衡量产品对用户价值的重要方式。
　　衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存，一是新用户的留存率，二是产品特性的留存。
　　比如在电商行业，某公司开展了一项运营活动，比如春节期间的抢红包活动。那么节后，我们需要知道有多少用户通过抢红包活动在春节期间延长了红包的使用时间。这个产品的时间？日常生活增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
　　
　　精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是使用户的生命周期（使用产品）与产品的生命周期保持一致，使产品能够健康、健康地发展。
　　6、组分析
　　即用户分组是指对用户信息进行标注，将具有相同属性的用户通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，并进行后续分析。
　　在日常的数据工作中，经常会有这样的需求：想要关注一些满足一定条件的用户，不仅想要了解这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），还想要要知道谁完全符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示消息。有时我想进一步检查某些人使用某个功能的具体操作行为。用户分组是用来满足这种需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。
　　
　　常用的用户分组方法有两种：
　　●用户画像组，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像构建的重点是给用户群“打标签”，标签通常是人类指定的高度精细化的特征识别，最后是标签综合用户群，可以勾勒出用户群的三维“画像”。画像分组可以让我们真正了解用户的一些特征，对业务推广很有帮助。
　　●用户行为分组，根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略，并有针对性地进行优化。
　　7、交叉分析
　　交叉分析法，又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉和三维的角度，由浅入深，由低级向先进的分析方法。当我们需要发现变量之间的关系，从而发现数据特征，发现异常数据时使用它。
　　简单来说，交叉分析就是对具有多个条件的数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间下，会有不同的数据呈现。要想了解一个对象的具体情况，不能只考虑一个条件，而要分析多个条件。
　　
　　例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量，将两者结合起来，建立交叉制表，确定不同城市的商品市场规模。然而，在实际情况中，往往存在多个数据项。这时候，分析师也可以利用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
　　8、分布分析
　　分布分析是在特定维度下，根据不同指标对用户进行分类展示。它可以显示用户对产品的依赖。
　　分布分析的主要作用：
　　(1）求用户分布规律
　　对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户对产品的使用规律，进一步修正和制定产品策略。
　　(2）提高客户回访率
　　分布分析帮助企业从多个角度判断用户对产品的依赖程度。
　　(3）快速识别核心用户群
　　核心用户群是对公司贡献最大的用户群，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最小的成本实现公司利润的最大化。
　　应用场景：
　　(1）一个月内用户购买产品的支付次数分布。
　　(2）按省份查看用户在一个月内购买产品的支付次数分布。
　　(3）一个月内用户实际支付的订单总金额分布。
　　比如我们想知道用户每个月支付了多少次订单，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数，如下图所示：
　　
　　这里显示的是用户按月支付的订单数量。我们也可以改变维度，比如按省，或者按节日等，如下图所示：
　　
　　
　　同样，也可以更改指标，例如登录次数或使用时长。
　　9、矩阵分析
　　矩阵分析用数学矩阵的形式来表达因素之间的关系，从中探索问题并得出问题的解决方案。它是一种多思考和分析问题的方法。矩阵图使数据分析变得容易。
　　矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以针对不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策。灵活性是因为矩阵图的维度没有固定的维度。不同两个维度的组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
　　
　　当我们进行客户调查、产品设计或其他各种选择并做出决策时，我们往往需要确定几个需要考虑的因素，然后权衡它们的重要性，并对这些因素进行排队以获得加权系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的要求。详情如下：
　　（1）市场调研数据分析。当我们进行客户调查、产品设计开发或其他各种选择时，我们往往需要考虑多种影响因素，并确定每个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法通过对市场调研数据的分析计算，可以帮助我们确定客户对产品的需求，产品设计开发的关键影响因素，以及最合适的解决方案。
　　(2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且各因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
　　（3）复杂的质量评估。通过分析影响质量的大量数据来确定哪些因素是质量特征。
　　10、关联分析
　　关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在某种规律性，则称为关联。关联可以分为简单关联、时间关联和因果关联。
　　
　　图片来自：ITPUB 博客
　　关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户放入购物篮的不同物品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户经常同时购买哪些商品，发现此类关联可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、产品促销、产品排放和基于购买模式的客户细分。
　　可以从数据库中关联分析“由于某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则。比如“67%的顾客在买啤酒的时候也会买纸尿裤”，那么通过合理的货架摆放或者“啤酒和纸尿裤”的捆绑销售，可以提高超市的服务质量和效率。
　　以上是10种常用的数据分析方法，在日常数据工作中需要结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站分析工具中对网页分组的实现方式有哪些？)
　　网页作为网站的基本单元，记录着各种各样的内容，比如数字森林网站分析博客的博文页面；或企业产品推广页面、联系方式页面；网页类复杂的电子商务网站：首页和各种活动登陆页面，各种产品列表页面和产品介绍页面数不胜数，加上购物车页面等购物过程中的相关页面，这一系列< @网站内容共同构成了一个巨大的电子商务网站。将所有内容一一分析，既不现实也不有效；在进行网站分析数据分割时，你经常想关注某类产品（比如某个品牌的产品小计）或者某类功能网页的过滤数据（比如所有产品listing页面的汇总），但是如何对不同形式的网页内容进行分类，分类后通常关注哪些分析指标？这就是本文《网站解析高级细分六经神剑-第五经》要讨论的内容。
　　网页内容分组：
　　网页内容的分组方式主要看网站分析的业务需求：内容类型网站通常以栏目内容为分类依据，如“体育”、“娱乐”、“财经”金融”等；企业宣传站可分类“公司业务”、“公司新闻”、“售后支持”等；所以只有一种方法可以为相同的 网站 分组内容？答案当然是否定的。对内容进行分组的基础主要取决于您当前网站分析的业务目标和报告对象。以图1中的一个电子商务网站为例，销售部门不同的部门，比如设计部门或者运营部门，
　　既然复杂的业务决定了我们注定要面对各种各样的网页分组模式，那么如何在网站分析工具中操作和组织网页来实现这些分组呢？
　　网站分析工具中网页分组的实现一般分为两种：一种是在工具中直接提供网页分组功能接口，方便非技术人员直接手动操作；另一种是采集网页上的数据，在Tag code中添加相应组的tag code或在工具中为网页URL配置特殊的过滤条件，实现变相的组合并。两种实现方式各有优缺点，选择哪一种主要取决于所使用的网站 分析工具和实现者的技能水平。
　　
　　表1：网页分组的优缺点比较
　　接下来结合网站分析工具详细介绍几种常用的网页分组操作：
　　(1）手动分组
　　对于很多非技术人员来说，能够在分析工具中直接手动操作网页分组会更加方便。当然，这需要分析工具的功能支持：在工具系统中，可以直接设置和添加网页类别，然后选择相关网页手动添加到相应类别。以本篇网站分析博客为例，我们想建立一个在网络上广为转载的文章分类，以便于了解这些文章的来源和持续时间。 @> 转载。网站分析工具——在维度分析中，可以手动添加“热门转载文章”的类别，然后选择相关的文章网页（图2中的“
　　
　　图2：维度分析手动编辑分组示例
　　(2）根据URL规则创建匹配规则
　　中大型网站网页的数量可达数万甚至更多。如果这些网页仍然是手动分类的，运营商可能会崩溃。通常，在这种情况下，会根据 URL 规则创建相关的分类。匹配规则。例如，一个在线销售手机的电子商务网站，我们要重点分析每个品牌（如Apple、Samsung或HTC等）的浏览量和销量，研究网站的结构特征@网站网址：
　　可以发现，每个网页的网址都有一个品牌标志，也就是说我们可以将网址中的品牌标志作为对网页进行分类的依据。如果使用 Google Analytics，首先创建一个“内容分组”配置文件（Profile），然后在该配置文件中创建一个自定义过滤器，如下所示：
　　
　　图 3：Google Analytics 的 URL 分组过滤器设置
　　上述自定义过滤器生效后，所有收录“Apple”的网站URI都会被替换为“AppleGroup.html”，其他品牌的过滤器设置可以参考此设置。
　　如果使用维度分析，可以先创建需要的内容组，然后为内容组指定具体的URL匹配规则；以数字森林网站分析博客为例，通过创建如图4所示的匹配规则，博客文章中连载的几个主要系列（网站基本概念分析系列文章，或者这个高级细分系列等）可以总结和分组，方便整体横向比较分析。
　　
　　图 4：Dimension Analysis 为内容组创建 URL 匹配规则
　　(3）网页监控代码中指定
　　上面介绍了两种比较方便的对网页内容进行分组的方法。如果遇到一个网站，网页数量庞大，URL设计不规则，你该怎么办？如果您熟悉电子商务监控，您将熟悉解决这个问题；因为和电商监控类似，网页内容的分组可以通过自定义网页监控代码来解决。当然，这需要网站的技术人员一定的支持，在同一个内容组的所有网页监控代码中添加组标识，以便在网站分析数据的同时完成对网页内容的分组采集和处理。.
　　以微店的监控代码为例，为了将所有苹果产品详情页面分组为一个组：“AppleDetailGroup”，可以在所有相关页面的监控代码中添加参数标识符“u1=AppleDetailGroup”来识别分组的网页。以下是iphone5产品详情页群监控代码示例：
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　　通过上述分组方式定义并获取内容分组数据后，还需要注意：
　　1） 一个内容组只能收录一个网页，不一定是一组网页
　　2） 如果内容组收录一组网页，则对该组的“访问”意味着访问组内的任何一个或多个网页。如果一次访问的浏览量为5，这5个页面都在一个内容组中，则该组的访问量为1，浏览量为5。
　　网页内容分组和细分方法：
　　网页内容分组和细分的难点主要在于分组依据的定位和分组数据的采集与实现。分析比较简单。在很多支持内容分组的分析工具中，分组的操作与网页的操作基本相似。例如，网页的内容在自定义报告中用作二级维度；第一个分析维度可以是一些一般访问维度，比如新老访问者、搜索关键词、访问源域等。
　　
　　图 5：Google Analytics 创建自定义报告
　　下面是一个电子商务网站的内容分组分析示例：
　　
　　表 2：电子商务的样本内容分组分析 网站
　　和上面的分析数据一样，按照内容分组进行细分，通过对每条内容的各个指标值的分析，可以清楚的掌握访问者进入网站后首先浏览了哪些内容，并且哪些内容的指标值比较突出，哪些内容的指标值需要优化等等。但是注意如果直接用两种完全不同类型的内容比较指标，比如“网站@ > Homepage”和“Shopping Cart Page”，很可能会让你误会；我们需要注意那些具有类似功能的人。或者目标的内容，比如“特殊页面”和“产品列表页面”，都旨在引导访问者进入“产品详情页面”，
　　本次连载主要讨论网页内容分组的定义和实现，以及分组数据的一些分析方法。如果您对这些内容有任何意见或意见，欢迎加入我们的网站解析QQ群（群号：229656963））进行建议和讨论。这里也是本系列最后内容的预告of subdivisions是关于转换细分的，敬请期待！
　　来自：数字森林网站分析博客 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？)
　　常用的定量分析是问卷调查，可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷问题的影响，不能完全客观地反映用户如何使用产品以及在实际环境中遇到的问题。对于网站的量化分析，web服务器的日志文件可以真实反映当前用户体验，解释行为的深层特征，可以更有效地改进产品。
　　网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户浏览网站；他们对 网站 的哪些部分感兴趣；他们如何了解网站；有多少用户转化为 网站 重复用户；在 网站 上查找兴趣点的路径是什么；如何优化使用流程，提升用户体验等 系统分析日志，获取有价值的用户反馈，主要考虑四个方面：聚合指标、基于会话的统计、基于用户的统计和点击流分析。
　　1. 聚合指标
　　可以理解为对大量的网站数据进行组合分析。以下是结合旅游论坛日志数据的常用聚合指标的描述。特别是这个论坛纯属虚构，数据也是虚构来说明概念的。
　　（1）网站 浏览量。
　　通过比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注度的变化趋势。图1显示了2008年6月至2010年12月某旅游论坛的浏览量变化情况。浏览量在2009年6月左右突然增加，到2009年12月逐渐趋于平稳。曲线的变化可能与论坛的营销方式有关。、设计等，让您见证所采取措施的效果。
　　
　　图 1 旅游论坛的视图
　　(2）一天内按时间段的浏览量分布。
　　从图2可以看出，用户主要是在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲、轻松的内容。
　　
　　图2 某旅游论坛一天内各时间段的浏览量
　　（3）网站浏览各个部分的分布。
　　您可以分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
　　
　　图3 论坛出国旅游版收视率
　　（4）操作系统和浏览器比率。
　　方便的网站，更好的适配操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示，IE 占浏览器的绝大部分，而 Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或重新设计时，需要重点关注windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox和Chrome的兼容性。
　　
　　图4 本论坛用户使用操作系统的比例
　　
　　图 5 本论坛使用浏览器的用户比例
　　（5）推荐链接网站。
　　即用户在打开网页之前浏览的最后一个网页。了解推荐链接网站，以便了解用户如何进入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户是从搜索引擎输入网站的，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。稳定的用户群。
　　（6）搜索引擎推荐和关键词。
　　如果推荐链接来自搜索引擎，则其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内部搜索的关键词，对用户推荐内容更有帮助。例如，这个旅游论坛中最受欢迎的 关键词 搜索是“策略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“5 月 1 日”。用户需要在这方面提供更多的参考。
　　2. 基于会话的统计信息
　　会话是通过链接与 网站 交换信息。
　　(1）每个会话访问的平均页面数。
　　一个典型的会话可以说明用户访问 网站 的广度。比如搜索类网站的广度小，用户的目的是查找信息，达到目标就会终止，所以需要较少的页面来支持这个主要任务，而框架很简单。但是如果是电商类型网站，使用目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也很多，所以需要不同的指引来支持整个过程。
　　(2）会话的平均持续时间。
　　从时长可以判断出用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图 6 显示了查询北京周边旅游景点的过程。小框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，列表页和本地旅游版是过渡页，但也是过渡页，两者消耗的时间不同。这种现象可能是因为没有明显的推荐景点入口，所以搜索时间较长。
　　
　　图6 北京周边旅游景点查询流程
　　3. 基于用户的统计信息
　　主要是通过cookies（网站存储在用户本地终端的数据）获取。
　　（1）访问。
　　主要用于衡量用户对网站的忠诚度和信任度。相对而言，访问次数与两者成正比。
　　(2）访问频率。
　　可用于确定 网站 内容的更新频率。图 7 显示了上述旅游论坛中某三个版块的更新和访问频率的统计数据。第一个版本更新太慢，可以通过采访获得用户想要的信息，提高更新频率；第二版同步更新访问，发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快，很多内容都被埋没了，吃力不讨好。
　　
　　图 7 旅游论坛三个板块的更新和访问频率
　　(4）留存率。
　　是某个时间段内的回访用户数与该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站本身的定位来确定。或者用旅游论坛解释一下，用户一般会在出行前一个月内查询旅游相关信息，所以可以考虑每个月的留存率。如图8所示，论坛留住用户的能力是稳定的。
　　
　　图8 2010年旅游论坛用户留存率
　　(5）转化率。
　　转化率等于转到下一页的用户与浏览当前页面的用户的比率。从下表可以看出，从旅游页面列表中打开帖子的用户较少，回复帖子的比例也很低。因此，可以将有价值的帖子推荐给用户，同时可以考虑回复帖子的激励。
　　
　　4.点击流分析
　　即分析用户如何使用网站。
　　路径分析。从论坛找景区攻略的目的是为了快速了解目标景区的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此可以考虑是否将图6中的过渡页面“首页列表”设计为论坛的侧边栏。同时，“八达岭”、“秦皇岛”、“海河”等景点都是备受瞩目的景点。因此，可以考虑直接呈现列表中的热点链接，省略旅游页面的过渡页面。
　　
　　图9 景区查询流程
　　上述各项指标单独呈现，有时需要将多个指标组合起来综合考虑。例如，可以使用基于会话统计的平均时长、平均访问页面、基于用户统计的访问次数和访问频率来分析用户的忠诚度，此处不再详述。
　　网站日志分析主要可以了解用户在网站上做了什么，怎么做，但为什么要这样做，还需要通过访谈、焦点小组、可用性测试等方式进一步了解。
　　以上是研究网站的日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，希望随时交流，进行更深入的研究~
　　参考文献：Kuniavsky, M. (2003)。观察用户体验：用户研究从业者指南。加利福尼亚州旧金山：Morgan Kaufmann。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站分析的基本指标有哪些呢？(pv))
　　网站分析的基本指标有哪些？
　　
　　一、流量指标：
　　1、观看次数 (pv)
　　这是什么意思？页面浏览量是PV（PageView），用户每打开一个页面就记录一次。
　　PV 是计算机从 网站 下载页面的请求。当页面上的JS文件被加载时，统计系统只会统计该页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，累计浏览量。2.如果客户端已经有了缓存的文档，即使它实际上有页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能被记录为PV。但是如果使用后台日志进行分析，由于缓存页面可能不经过服务器请求直接显示，所以不会记录为PV。
　　PV 越多，页面浏览量越多。PV之于网站就像收视率之于TV，已经成为评价网站业绩的基本指标。
　　2、访问
　　定义：访问次数是访问，访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
　　如果访问者连续 30 分钟没有重新打开和刷新 网站 的网页，或者如果访问者关闭了浏览器，那么下次访问者访问您的 网站 时，访问次数将增加1.
　　相反，如果访问者在离开后半小时内返回，将被视为同一次访问，访问者的上述判断基于cookie。
　　页面浏览量（PV）是从页面角度衡量加载次数的统计指标，而访问次数（Visit）是从访问者角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
　　访客（紫外线）
　　定义：访问者数（UV）是独立访问者的数量，一天内网站的独立访问者数量（基于cookies），同一访问者在一天内多次访问网站一天只计算一位访客。
　　当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的计算机发送一个cookie来记录访问服务器的信息。下次再次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器在一段时间内发现两次访问对应的cookie数量相同，那么这些访问肯定来自一个UV。
　　唯一访问者 (UV) 是访问者维度中到达 网站 的访问者数量。
　　新访客
　　定义：在当天的独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者的数量。
　　新访问者的数量可以衡量营销活动在开发新用户方面的有效性。
　　新访客率
　　新访客比率 = 新访客/访客。即一天内新访客与总访客的比例。
　　整体访问量持续增加，新增访问量占比较高，说明网站的运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜的血液不断得到补充，充满活力。
　　IP数
　　定义：一天内不同独立IP访问网站的数量之和。同一个IP不管访问多少页，独立IP的个数都是1。用IP数来衡量网站的流量。
　　二、交通质量指标
　　跳出率
　　定义：仅浏览一页后离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即仅浏览一页的访问次数/总访问次数。
　　跳出率是访问者粘性的一个非常重要的指标。显示访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣，访问者越感兴趣在 网站 的内容中，更有可能成为 网站 的有效和忠实用户。这个指标也可以衡量网络营销的有效性，表示有多少访问者被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后迷路，可以说是熟鸭飞了。
　　平均访问时间
　　定义：网站上每次访问的平均停留时长，即平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比值。
　　平均访问时间越长，访问者在网页上停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，网页会更快关闭，平均访问时间短；如果用户对网站的内容不感兴趣，我对@>的内容很感兴趣，我在网站停留时间长，平均访问时间长。
　　平均访问页面数
　　定义：每次访问的平均浏览量，平均浏览量=浏览量/访问量。
　　访问的平均页面数表明访问者对 网站 更感兴趣。大量的浏览信息也让访问者对网站有更好的了解，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及日后的促销活动。一般来说，平均访问页面数和平均访问时长这两个指标会一起分析来衡量网站的用户体验。
　　三、流量转化指标
　　转换
　　定义：访问者到达转化目标页面或完成操作网站操作员期望他们完成的操作的次数。
　　转换是指访问者做了经理希望访问者做的任何 网站 事情。关系到网站的经营者所期望的推广目的和效果。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(Day3数据类型及收集数据和整理的方法，值得收藏！)
　　Day3 数据类型及采集和组织数据的方法
　　一、数据类型
　　定性数据：一般通过问卷调查获得
　　1）分类数据：男女、天气（不能区分大小、不能加减、不能乘除）
　　2）订单数据：满意度评分，幼儿园（大小可区分）
　　定量数据：一般通过日志获得
　　1）数据离散类型：用户数、消费数（可加减）
　　【主要做频率分析】
　　2）连续数据：等级、消耗量（可加减乘除）
　　【可做频率分析、集中趋势分析（均值、众数、中位数）、离散度分析（标准差、方差、最大值最小值、范围/全距离）】
　　
　　2. 数据采集
　　
　　ps：如果初创企业自建数据仓库成本高，可以考虑第三方增长io或者类似的web软件，可以直接帮助分析，增长io需要接入api。
　　三、资料整理
　　采集到的数据不能保证100%正确，异常值需要做相应处理，否则会影响结果分析。
　　
　　数据异常的原因：
　　1）系统故障：由底层数据库逻辑错误引起。
　　2）人为因素：主要是SQL语句写错或者统计数据标准不一致。
　　异常值处理：
　　去除异常值：当样本量足够大时，可以直接去除异常值。
　　数据异常示例：
　　
　　
　　ps：app下单人数（下单用户数）大于观看人数UV，不符合常理。
　　即在处理数据分析之前，需要对异常值进行处理，避免对正确结果产生偏差。
　　Days4：如何搭建完善的数据分析系统
　　1、不同维度分析的常用指标有哪些？
　　网站分析指标：
　　uv（用户点击数）、pv（网页流量数）、点击率、转化率、页面停留时间、网站停留时间、跳出率、退出率
　　渠道分析指标：
　　新增用户数、用户转化率、渠道ROI（投资回报率）、渠道流量、渠道流量比例
　　活动绩效指标：
　　活动点击率、活动参与者、活动转化率、活动投资回报率
　　收入指标：
　　支付人数、支付转化率、订单数量、单客单价、GMV、回购频率、毛利率、毛利润
　　用户类型指标：
　　新用户、活跃用户、留存用户、回访用户、流失用户
　　用户价值指标：
　　用户最后一次下单时间、用户下单频率、用户消费总额
　　情况1：
　　点：产品营业的地点
　　
　　
　　PS：可以看出，等级越高，点附近的公司越多。
　　综上所述，可以得出以下结论：
　　综上所述：
　　不同等级是点差，主要是每个点下单的数量不同造成的。
　　分析结论：
　　1）影响一个网站下单数量的主要因素是公司数量。对于员工人数超过300人的站点，A/S级别的站点数量占30%以上，但并不是公司数量越多。，该点下单的数量越多。
　　2）从数据中可以看出，积分的产出与补贴率几乎没有相关性。
　　建议：后面要扩的点，要增加人数，多扩点。
　　二、如何构建数据分析指标体系
　　1、通过收入相关指标拆解数据指标：
　　
　　2、按用户类型拆机指标：
　　
　　3、通过渠道拆指标：
　　
　　4. 通过流量漏斗拆解指标
　　
　　5、不同的产品关注不同的数据指标：
　　
　　Days5：常用数据分析框架（数据分析方法论）
　　模型1、QQ模型
　　
　　模型2、用户行为的理论模型
　　
　　情况1：
　　
　　Model 3、5W2H分析法（此分析法可用于分析竞品）
　　
　　
　　型号四、AARRR 型号
　　
　　
　　模型五：RFM模型（用户价值模型）
　　
　　
　　模型6：人货场模型（零售业）
　　
　　PS：以上6款需根据具体场景选择。每个模型中提到的内容不必分析。模型提供了可分析的思路，具体的取舍需要根据实际需要进行。
　　一旦分析的维度很多，一个维度就无法深入分析，很难找到问题的真正根源。
　　参考：
　　起点学院mani-15天掌握数据分析 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站流量统计分析网站的访问量重要标准是什么？怎么看？)
　　一般情况下，网站traffic是指网站的流量，用来统计访问网站的用户数和用户浏览的页面数。
　　网站流量统计分析的基础是获取网站流量的基础数据。这些基础数据就是网站流量统计指标，常用于评价网站的效果。
　　
　　那么，常用的网站流量统计有哪些呢？
　　1、唯一用户访问次数
　　用户独立访问次数是网站流量统计分析中的另一个重要数据，与页面浏览量分析密切相关。独立用户访问次数主要描述了访问网站的用户的整体状态，是指一定时期内对网站的访问次数。每个固定用户只代表一个唯一用户。网站多少次。访问网站的用户越多，网站的优化效果就越好，这也是评价网站的重要标准。
　　2、用户重复访问次数
　　用户的重复访问次数反映了用户对网站的忠诚度。网站 用户的忠诚度越高，重复访问的用户就越多。
　　3、页面浏览量
　　在某个统计周期内所有访问者浏览的页面数。如果一个访问者浏览同一个页面3次，那么浏览量就是3次，浏览量经常被作为网站流量统计的主要指标。
　　4、每位用户的页面浏览量
　　这是一个平均值，它是在特定时间段内将页面浏览总数除以所有访问者的结果。该指标显示用户对 网站 内容或产品信息的兴趣程度，即粘性。
　　5、特定文件或页面的统计指标
　　该指标主要针对每个特定文件的查看次数和下载次数。在流量统计中，访问页面的统计可以反映特定页面的访问情况。通过对这些具体的页面统计指标的分析，可以快速看到用户访问的热点，还可以了解网站在搜索引擎中对应了哪些页面。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(如何增强来访者和网站内容的相关性？电商运营之内容指标)
　　一、电商运营内容指标
　　1、网站获取率（转化率）
　　计算公式：网站转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
　　指标含义：衡量网站 内容对访问者的吸引力和网站 促销的有效性
　　Metrics 使用：当你在不同地方测试新闻提要、下载链接、或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，见那个方式保持转化率上升？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。
　　2、重复访客分享
　　计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数
　　指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的有用性，你的网站是否有有趣的内容让访问者回到你的网站@k17@ >。
　　指标使用情况：此指标可能因访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。
　　3、活跃访客率重度用户分享
　　计算公式：活跃用户比例=访问N页以上的用户/总访问次数
　　指标含义：衡量有多少访问者对 网站 的内容高度感兴趣
　　指标用法：根据你的网站的内容和大小，测量N的大小。例如，内容类型网站通常定义在11~15页左右。如果是电商类型网站，那么大概可以定义7~10页。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。
　　4、承诺访客分享
　　计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
　　指标含义：与上一个指标相同，除了您使用花费的时间而不是查看的页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　指标用法：N 也由 网站 的类型和大小定义。例如，大的 网站 通常定位在 20 分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其效用。应该和网站运营的其他数据指标结合使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，用户就喜欢和你在一起网站，忠诚访问率高当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。
　　5、承诺访客指数
　　计算公式：忠诚访问者指数=N分钟内访问页面数/N分钟内访问者数
　　指标含义：是指每个长期访问者平均访问的页面数，是结合页面数和时间的重要指标。
　　指标用法：这个索引可以根据页面和时间对 网站 进行更精细的区分，也许访问者只是去吃晚饭。如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和素材，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就会上升。
　　6、承诺访问量
　　计算公式：忠实访问者数=访问大于N分钟的页面数/总访问页面数
　　指标含义：长期访问者访问的页面数占总访问页面数的比例
　　指标使用：网站通常是靠宣传推广来吸引用户，这个指标的意义尤为重要，因为它代表了整体的页面访问质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是你应该考虑的地方，你的推广方法和宣传方法是否有问题。
　　7、访客参与指数
　　计算公式：访客参与指数 = 总访问量 / 独立访客
　　指标含义：该指标是每个访问者的平均会话数，代表部分访问者多次访问的趋势。
　　指标使用：与回访率不同，该指标代表回访的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则该指数将显着高于 1。将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的高低取决于网站 的目标，大多数内容和商业网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；客户服务，尤其是诸如投诉或 网站 之类的页面希望此索引尽可能接近 1。
　　8、跳出率/跳出率（所有页面）拒绝率/跳出率
　　计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
　　指标含义：表示访问者只看到一页的比率
　　指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站规划和网站规划中，需要网站这个参数特别在构建导航或布局设计时需要注意。一般来说，你希望这个比率继续下降。
　　9、跳出率/跳出率（首页）拒绝率/跳出率
　　计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数
　　指标含义：该指标代表所有从第一页开始的访问者中只看到第一页的访问者的比例
　　指标含义：该指标是所有内容指标中最重要的。通常我们认为首页是最高的入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高的入口页面，也应该加入到跟踪目标中，比如推广广告等）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果访问者经过首页或者最常见的入口页面，就说明网站的规划有问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，即
　　10、扫描访客分享
　　计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问者数/总访问量
　　指标含义：该指标在一定程度上衡量网页的吸引力。
　　指标使用：大多数 网站 预计访客停留时间超过一分钟。如果这个指标的值太高，那么就要考虑页面内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
　　11、扫描访客索引
　　计算公式：浏览用户指数=1分钟内访问的页面数/1分钟内的访问者数
　　指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
　　指标使用：这个指标也接近于1，说明对网站感兴趣的访问者越多，只是扫一眼就离开。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，您应该看到该指数正在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是在浏览有用信息还是无聊离开。
　　12、扫描访客量
　　计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面数/浏览页面数
　　指标含义：一分钟内完成的访问页面数的比率
　　指标使用：根据网站的不同目标，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站 希望这个指标会减少。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过广告吸引了很多访问者，导致页面数很高，但访问者数量的质量产品不高，能带来的收益会受到影响。
　　二、电商运营业务指标
　　1、平均订单金额 (AOA)
　　计算公式：平均订货量=总销售额/总订货量
　　指标含义：用于衡量网站销售的质量
　　指标使用：将 网站 访问者转化为买家当然很重要，但同样重要的是激励买家每次访问购买更多产品。跟踪这个指标可以带来更好的改进方法。
　　2、订单转化率（CR）
　　计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
　　指标含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访客的销售额
　　指标使用情况：通过此指标，您可以看到即使是很小的变化也会对 网站 的收入产生巨大影响。如果还可以区分新老访客产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新老客户分别进行统计。
　　3、每客户交易
　　计算公式：销售额÷客户数或销售额÷交易数
　　指标意义：一个客户的单价是一定时期内的平均价格，没有时间这个指标就没有意义。
　　指标用法：客户单价=商品平均单价×每个客户平均购买的商品数量。客单价=动线长度×停留率×关注率×购买率×购买次数×产品单价。与此相关的是“客户单位数量（UPT）”和“单价”。
　　4、每次访问销售额 (SPV)
　　计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
　　指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
　　指标用法：该指标与转化率类似，但表达方式不同。
　　5、每个订单的成本 (CPO)
　　计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数量
　　指标含义：衡量平均订购成本
　　指标使用：每个订单的营销成本对 网站 的盈利能力和现金流至关重要。不同的人对营销成本的计算有不同的标准。有些人将年度 网站 运营费用计入每月成本，而其他人则没有。关键是看什么最适合你。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，那么这个指标应该会下降。
　　6、重复订单率 (ROR)
　　计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
　　指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
　　指标使用：这个指标的高低跟客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
　　7、每次访问费用 (CPV)
　　计算公式：单次访问成本=营销成本/总访问次数
　　指标含义：用于衡量网站的流量成本
　　指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是减少该指标并增加 SPV。为此，应减少无效营销费用，增加有效市场投入。
　　8、订单获取差距 (OAG)
　　计算公式：订单获取差额=每次访问成本（CPV）-每次订单成本（CPO）
　　指标意义：这是衡量市场效率的指标，代表网站带来的访客与转化的访客之间的差异
　　指标使用：指标的值应该是负值，这是衡量从非访客那里获得客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增强网站的销售能力时，CPO会降低，这个差值会缩小，说明网站的现有流量转化能力增强了；相同 是的，CPV 可能会增加，而 CPO 不变或减少，差异也会缩小，说明 网站 吸引的流量具有更高的转化率，这通常发生在 PPC（按点击付费） ） 计划。
　　9、订单获取率（OAR）
　　计算公式：订单获取率=每次订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
　　指标含义：用另一种形式反映市场效率
　　指标使用：比率的形式往往更容易被管理层，尤其是财务人员理解。
　　10、每订单贡献 (CON) 每输出
　　计算公式：单单产量=（平均单单数X平均边际收益）-单单成本
　　指标含义：每笔订单给您带来的现金净值
　　指标使用：公司的首席财务官总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚。
　　11、投资回报率 (ROI)
　　计算公式：ROI = 单产产出（CON）/单单成本（CPO）
　　指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
　　指标使用情况：比较广告的回报率。钱应该分配给回报率最高的广告，但是这个回报率应该限制在一个时间段内，比如“25% RIO/week”和“25% RIO/Every year”有很大的不同
　　参考：电商运营数据指标——36大数据 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(店铺新客购买数量=渠道A转化购买购买成本)
　　店铺新顾客进货数量=渠道A转化的新顾客进货数量+渠道B转化的新顾客进货数量+渠道C转化的新顾客进货数量+……
　　本次拆分的目的是找出不同渠道用户的后续转化特征，从而找到高购买力用户的来源渠道。
　　第五层：计算渠道推广的回报：
　　渠道促销回报的计算方法是渠道A新客户的销售额-促销成本。
　　从日常销售的拆解到最后一步，拆解渠道推广效果分析。这是新店客户的拆解。同样，老店客户或复购客户也可以拆。例如，回购用户可以拆解回购周期、回购次数、累计回购次数等因素，给予回购用户特殊的购买渠道或绑定购买政策，如年卡等。
　　公式反汇编法是对问题进行分层分析。拆装前，不能盲目拆装。需要有目的地找方向，才能找出原因。例如，在上述案例的拆解过程中，拆解方向可以分为两种，一种是对高绩效指标进行拆解，找出销量增加的原因，另一种是对高绩效指标进行拆解，性能指标较差。找出销售额下降的原因。
　　三、比较分析1.什么是比较分析
　　
　　上图是一个常见的直方图，直方图的作用是直观的比较各种数据之间的差异。
　　以上柱状图是9月份各渠道获客统计对比分析图，对比各渠道的下载量、访问量、注册量。
　　比较点1：比较是基于相同的标准尺寸。
　　在这张图中，第一个要注意的比较点是每个数据的比较应该基于相同的维度。这张图是9月份渠道推广效果对比统计。九月是第一个比较标准，也就是时间维度。
　　在时间维度上，后续的对比结果都是基于这个标准生成的，即9月份时间范围内的数据对比无法与本图表中的数据与10月份的数据进行对比。当然，除了时间维度，还可以使用空间维度，比如通道A从1月到12月的月度数据对比。无论使用什么维度，都应该以一个大的标准进行比较。
　　对比点2：分解出相关影响因素。
　　在时间的大维度下，我们将每个渠道的获客效果进行了拆分，即获客效果测量分为访问量、下载量和注册量。将这三个维度的数据作为判断渠道获客的标准，从对比中找出各个渠道的优缺点。
　　比如从这张图可以看出，A频道的流量最高，B频道的下载量最高，A频道的注册量最高。那么这个比较结果说明了什么？我们可以看到A频道从访问到下载的损失比较严重，B频道从下载到注册的损失比较严重，而C频道的访问量和下载量比其他频道少，频道的注册量C 更严重。与A频道没有太大区别。
　　也就是说，我们可以提出一个假设，渠道C的获客效果更好。为了证实这一假设，我们可以在影响因素中加入渠道投资成本维度。如果说A频道访问量高是因为成本高，C频道访问量低是因为成本低，所以这个假设基本可以成立。
　　比较点3：每次数据比较都需要建立数据标准。
　　在这张照片中可以看到一个奇怪的现象。B频道的下载量高于流量。为什么是这样？
　　我们在这个图表中添加了一个中间标准数据，并对每个数据进行了标准转换。假设访问量真实数据为10000，标准数据为1，下载量真实数据为1000，标准数据为1，注册量真实数据为100，标准数据为1.
　　标准数据转换后，当我们把每一个数据放在一张图表上时，对比上的差异会更加明显。
　　比较分析方法的维度可以分为同比、环比、定基比率等不同的比较方法：比较分析是根据实际情况，找出其他影响因素造成的数据差异。相同的数据标准，对比分析的目的是找出差异 进一步挖掘差异背后的原因后，我们可以找到优化的方法。
　　四、可行域分析1.什么是可行域分析
　　
　　左上图是福格模型的图片。福格哥将影响用户行为动机的因素分为三个因素。
　　m是行动的动机，a是行动的能力，t是触发行动的条件。一个简单的理解就是，公众只有感兴趣并有能力满足的，才会产生下一步的行动。
　　比如新iPhone售价1万元，大部分人都买得起。这赋予了行动的能力，而行动的动力取决于新iPhone的创新能力。当史蒂夫乔布斯从他的文件袋里拿出 iPad 时，将大家的积极性调动到了最高点，但代价却限制了一些人为行动买单的能力。
　　动机越高，支付能力越低，形成的有效触发区域越广。Fogg模型的触发有效区域称为可行区域。
　　2. 可行域分析的应用
　　
　　看右上图是促销理念的象限分析。横轴代表点击量从低到高，纵轴代表转化率从低到高。
　　点击率代表营销理念的有效性，转化率代表推广渠道的精准度。在这张图表上，我们将其分为4个象限，而且在高点击和高转化的象限中，也有具体的数据。不同之处。诸葛io——关注用户行为分析首先我们看到2条红色曲线，在高点击高转化区域我们画了一条红色曲线，曲线的上部是“高可行区”，曲线的下部是低可行域域；而在低转化低点击象限中，我们也画了一条曲线，这条红色曲线下方是最不可行域。
　　这意味着什么？
　　其实就是对点击率和转化率进行了细致的分层。点击率和转化率是每个推广思路的数据表示，绘制一个可行域是营销活动的分类。
　　那么这条曲线应该画在什么样的数据标签上呢？
　　这需要在实际的分析工作中进行总结，也就是说，可行域分析其实就是自己建立的数据分析模型，根据具体数据不断修正和调整可行域的范围，业务指标可以得到有效评价。
　　除了两条红色曲线外，还有两条蓝色曲线，一条是通道可行区域，一条是创意可行区域。这两条曲线是对渠道有效性和创意有效性的评价，以及符合相应区域条件的事件。这可以用作有效的活动体验，以支持后续的运营增长。
　　五、二十八分析
　　根据经济规律，80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中可以发现，80%的贡献来自20%的用户。
　　
　　这张图反映了两条规律，即28法则和长尾理论。在数据分析中，建议将这两种理论结合使用。
　　但实际上，28法则和长尾理论是相对的。28法则告诉我们要关注头部用户，也就是能产生80%收益的20%用户或产品，而长尾理论告诉我们要关注长尾效应，即也就是，剩下的20%的回报。
　　1. 28法则在数据分析中的应用
　　在数据分析中，28法则和长尾理论应用于用户分析和业务分析两个方面：
　　（1）20%的顶级用户：他们为什么这么好
　　在用户分析方面，通过28规则建立用户组，将所有用户依次划分为实验组，分析实验组用户的个体特征。只有一个目的，他们都是用户。你为什么这么好？
　　在数据分析中，个体分析与群体特征分析同样重要。但是，我们不可能对数以万计的用户进行个体分析。可以通过分析头部用户的个体行为来建立群体样本。
　　在运营数据分析中，20%的用户可以找到核心指标：
　　换句话说，如果您想改进任何指标，请找到在该指标上表现良好的用户。那么如果 20% 的用户也很多呢？数据间隔可以主动设置。
　　比如我们想增加用户的访问时间，可以分析头部用户的访问内容和路径，找出原因。20%头部用户的访问时间在10分钟到30分钟之间，那么我们可以使用头部用户的访问时间。接入市场分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，获取不同的用户群，从这个用户群中找到对应的20%的用户进行特征分析。
　　这里需要注意的是，同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效。例如，在访问时间为 10-15 分钟的用户中，前 20% 用户的行为特征会影响其余 80% 的用户。对每天5分钟的用户有效，但对每天访问5分钟的用户效果不是很好。
　　（2）20%头部业务：带头意识
　　商业分析的目的是找出热门内容的特征。
　　例如，对信息产品中阅读量头文章的分析，一方面分析文章的特点，另一方面分析阅读用户。
　　爆款文章或产品背后代表了大部分用户利益的满足，充分激发了用户的行为动机。在用户分析中，我们需要进一步找到这些用户日常阅读的头部内容，进行特征扩展分析。
　　六、假设分析1.什么是假设分析
　　举个栗子：
　　“小明和他妈妈买了10本书，正好花了100块钱。这本书的单价是8元和13元，那你8元和13元各买了多少本书？
　　问题解决思路：
　　首先假设这10本书都是8元买的，那么10本加起来就是80元，所以多出了20元，是不是错了？不，很明显，额外的20是一本13元的书的额外费用。13元书比8元书多5元，20元可以买4本，所以可以得出13元有4本书，那么8元书有多少？
　　是的，6 份。
　　在这个六年级数学问题中使用了假设方法。假设所有书籍都是8元，那么在数据分析中，假设方法是什么？简单理解，假设法是一种数据分析方法，它假设已知结果数据和影响结果的多个变量对过程进行定量和逆向推导。
　　2.假设法在运筹分析中的应用
　　运营分析中的假设方法有两种最常见的场景：
　　情景1：找出已知结果的原因并对过程变量做出假设。
　　例如：11 月内容社区的帖子数量与 10 月相比下降了 20%。如何分析产生这个结果的原因？
　　面对这样一个无厘头的问题，该如何分析呢？结果是发帖数下降了20%，那么影响发帖数的因素有哪些呢？
　　我们可以根据用户层级来拆分发帖数，比如老用户发帖数和新用户发帖数，也可以根据具体发帖数进行拆分，比如发帖次数多的用户超过 5 个帖子，以及已发布 3-5 个帖子的用户。，发过1-3个帖子的用户，拆分后，对比11月和10月同维度的数据，找出变量。
　　比如拆解后发现，发1-3篇文章的用户数比10月份减少了40%，而其他文章的用户数仍然高于10月份，所以问题出在发布 1-3 篇文章的用户。
　　那么为什么发表 1-3 篇文章的用户减少了呢？我们可以做出两个假设：
　　那么，针对这两个假设，有必要对10月份发表1-3篇文章的用户和11月份发表3-5篇文章和5篇以上文章的用户进行跟踪分析。保留与活跃。
　　场景 2：了解目标寻找过程并对结果做出假设。
　　例如：12月销售KPI为1000万，比11月增长20%。如何制定销售计划？
　　这是制定工作计划时最常见的要求。以12月需要达到1000万的销售KPI为例，对销售KPI的相关影响因素进行划分，还有两个拆解维度：
　　(1）从商品角度拆分
　　要实现1000万的销售额，有各种假设。例如，如果现有产品的销售额与 11 月份相同，而新产品的销售额达到 200 万，那么为了实现这个假设，做能够支持 200 万销售额的事情。流程计划，如促销渠道预算、仓储物流、人力分配等规划；您还可以对几种产品的销售增长做出假设；
　　（2）从人群角度拆分
　　实现销售额1000万，一方面挖掘老客户的购买力，另一方面增加新客户的来源渠道。假设老用户回购销售500万，则为老用户设计营销活动。
　　假设分析法是实际应用中常用的数据分析思想之一。数据分析的过程是不断提出和验证假设的过程。通常我们遇到不知道从何下手的数据分析，可以使用假设法来破局。.
　　七、队列分析
　　简单来说，将用户划分为群组后，比较不同群组中用户的相同指标，称为群组分析。
　　1. 队列分析的作用
　　例如：9月新增10万，10月新增15万，但9月30日留存用户为1万，30日留存用户为新增用户10月份也是10000人，哪个月份的经营业绩比较好？
　　通过同期群分析可以发现，9月和10月新用户的留存率是一样的，所以9月的留存率更高。从用户质量来看，9月份的经营业绩较好。从有效用户的角度来看，考虑到2个月的经营业绩是一样的，从新用户的角度来看，10月份的经营业绩比较好。
　　队列分析的目的是通过现象发现结果，建立基于时间维度的队列。除了考虑时间维度，还可以根据来源渠道等维度建立群组。
　　以上就是比较常见的七种数据分析方法，只是一些基本的介绍概念，希望对大家有所帮助。
　　至于如何在实际工作中使用它，是一件非常复杂和困难的事情。你需要将这些方法适应自己的业务，甚至根据实际业务进行一些修改，这需要大量的实践和思考。
　　我国的互联网时代刚刚完成了野蛮生长的阶段。流量的获取大家都已经了解和应用了，但是在互联网时代的后半段，对数据的了解和应用将成为制胜的关键。 查看全部