本文探讨了网站分析的策略和方法，包括设定商业目标、关键绩效指标（KPIs）的监控与分析，并强调了数据可视化的重要性。文章中还分析了数据误差的可能原因及解决方法，提供了多种分析工具和数据定制的方法，以支持企业优化运营。最后，作者提供了实际案例和指标分类的指导，强调了指标的相关性与应用。

1. 网站分析：分析策略和案例
吴源林 186 0219 5030
 wyl2000@gmail.com
 http://www.v2000.info

2. 目录
• 简单讣识
• 分析方法和案例
• 网站分析工具的几个问题

3. 网站分析工具在企业中的适用领域
网站运营
搜索引擎
网站联盟
其他企业内部系统 营销
营销|销售
客户关系管理 网站 电子邮件
运营 线下营销
营销
分析
技术支持
客户服务
……
客户分析 展示广告
公关和社
会媒体

4. 网站分析：框架和迭代
确定商业
目标和关
部署 键结果
联合分析： 选择和拟
外部数据 定KPIs
监控和分析
数据分析： KPIs报告
趋势、细 /数据面
分、钻取 板
提升

5. 分析方法和案例

6. 监控KPI变化及比较的方法
• KPIs
– 与历叱值比较
– 与预测值比较
– 与行业基准比较（如有）
• 数值标准化：
– 最小值-最大值标准化
– 均值-标准差标准化
• 设置“预警”
– 针对标准化后的KPIs，设定异劢“伐值”，触发预警条件后让系统
自劢发出警报
– 如订单数下滑“XX%”,X个标准差…

7. 观察指标，分解指标体系，找出关键/问题环节
销售额=订单数 × 平均客单价 分析方法：
找到具有前后因果关联的指标体系，分析组成指
标元素的变化率和贡献度
漏斗进程数 × 转化率
• 选择有意义的时间段或行业参考值（可比性）
• 谨慎选择KPI（判断成功与否：相关性|准确
（购物车产品数 × （1－ 购物车遗弃率） 性|可验证性）
• 结合环境分析（营销/运营/竞争状况等）
点击进程数 × （1 －购买进程比率） • ……

8. 对指标进行多方位钻取(cross segment drill-down)和可视化呈现
数据钻取： 数据尽量通过可视化形式呈现：
• 绩效的构成细分群分析（访问来源|渠道|促销活劢 • 组成（直方图）
|新老用户群体|…… ）等 • 趋势变化（线型图）
• 贡献率最大|最小的 • 贡献比较（气泡图）
• 热点图等
• 表现最好|最差的

9. 复合指数（Index）：（根据商业目标而设定）
目标|优点：获得更深刻的洞见；减轻信息过载，简单直接
举例：
• 首次访问者转化为客户指数：
新访问用户达成交易%
（诠释：新访问Vs.重复访问用户的购买概率比较）
新访问用户%
• 品牌吸引力指数
搜索关键词包含品牌的访问量+原生访问%
（诠释：新访问Vs.重复访问用户的购买概率
搜索引擎+原生访问量%
比较）
可能的适用领域：
• 转化质量指数
• 财务结果
渠道的转化率 % • 访问者（新/重复）
（诠释：对不同渠道的绩效进行标准化度量）
渠道占总访问量 % • 访问者保有率
• 网站访问情况
• 营销渠道
• 营销活劢
• ……

10. 劢画图表（多因素的时间序列分析）
如
Y
，度
品量
牌
吸
引
力
Z度量（面积绝对数，
如新转化客户数）
其他指标
第0天 X度量 第10天
如，首次访问者转化客户%
第30天 第40天
• 把商业视作一个系统，多种因素的联合对这一系统产生影响，并导致了结果。
• 借劣劢画图表，展示商业健康状况的全面画面，帮劣探索数据，找出洞见。
• 提示：Coremetircs并没有提供，Google Analytics有提供这一工具。本例中用随机
凼数生成数据，所以没什么商业含义。

11. 指标变化与商业目标的结合分析（经济价值|ROI分析）
计算 之前 之后
访问者数 100,000 100,000
每次访问平均成本 ￥1.00 ￥1.00
所有访问成本 访问者数*平均成本 ￥100,000 ￥100,000
转化率 2% 3%
转化次数 访问者数*转化率 2,000 3,000
每次转化平均收入 ￥100 ￥100
总收入 转化次数*平均转化 ￥200,000 ￥300,000
收入
营销成本 访问者数*平均成本 ￥100,000 ￥100,000
其他成本 ￥150,000 ￥150,000
总利润 总收入－营销成本 ￥(50,000) ￥50,000
总体营销ROI 总利润/营销成本 50% 50%

12. 点击流分析|路径分析
• 跟随访问者点击的路径，进行行走测验，试图去理解访问者的目标、劢机和
可能的导致原因
• 如，访问者可能：单纯浏览产品、价格比较、访问受阻（也许网站存在的可
用性问题）、注意力被分散（也许看到网站其他促销）、

13. 指标的分类和运用
指标分类：（适用范围）
• 营销KPIs：搜索引擎、在线营销活劢、电邮等
• 网站吸引力：访问者保有率、停留时间、刺激访问者做出特定行为
• 网站可用性：导航、搜索、表单等
• 转化率：访问者→注册用户；浏览产品→加入购物车→结算；等
• 忠诚度：重复访问者；重复购买者；最近访问时间
• 产品和内容：产品的亲和度（购物篮分析），产品的曝光度，产品的遗
弃，文案写作
运用：将指标分类，通过基准比较和趋势分析等手段，与指标相关部门合
作，进行改进和优化提升
• 启发式评估
• 可用性测试
• 调查问卷和访谈，补充定性数据
• A/B | multivariate Testing (暂未实施过)

14. 数据的定制
• 根据使用者（部门）的需求|KPIs定制报表，自劢化预警；
• 通过API调用数据，保障网站分析工具的安全性、稳定性。

15. 网站分析工具的几个问题

16. 网站分析工具的准确性
使用网页标签来收集用户访问数据，可能导致误差的原因：
• Tag设置错误
• JavaScript的加载失败
• 防火墙阻止Tag
• 搜索引擎机器人/服务器性能监控工具
• Cookies收集数据的问题
• 阻止/删除/丢失Cookies
• 用户使用多台电脑或共享电脑使用
• 延迟购买导致的误差
• 线下客户的行为导致的误差
• Web2.0技术
• ……
PPC付费广告的数据误差
• 跟踪URLs错误/没有配置
• 网页加载时间过长
• 点击和访问行为的差异
• 网页跳转时，跟踪URLs丢失

17. 工具计算方法导致的可能误差
• 客户的复杂访问/购买行为导致重复计算
• 本例中，同一位客户的浏览和购买行为，结果是：
– 5次漏斗页访问
– 1次转化（B忽略）
– 2次交易
• 不同的工具；不同的计算方式
其他可能的数据误读：
• 新用户 + 重复访问用户 ≠ 全体用户
• 唯一用户按日（周/月…）加总 ≠ 统计期
总数
• 访问者停留时间指标 ≈ 真实停留时长
• ……

18. 谢 谢！
吴源林 186 0219 5030
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