Web analytics thoughts & strategy

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Web analytics thoughts & strategy

  1. 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. 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. 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. 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. 5. 分析方法和案例
  6. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 15. 网站分析工具的几个问题
  16. 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. 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. 18. 谢 谢! 吴源林 186 0219 5030  wyl2000@gmail.com  http://www.v2000.info

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