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网站分析的“十字箴言”
发布日期:2017-04-11 阅读次数:814 字体大小:

 

  互联网相比线下最大的优势在于用户行为可追踪,可通过分析进行用户体验优化,由此产生了一个专业领域——网站分析,其方法与实践在 2008 年之前就已经理论化、系统化,相关产品也非常丰富,如处于全球顶级水平的ominiture、webtrends、coremetrics、GA等。

  而传统线下除了最终的成交结果数据,之前的过程基本没法采集留存,用户为什么成交,不成交的用户为什么走了,是一个黑盒子。

  如今,越来越多的线下环节被互联网化、数据化,用数据改善线下流程成为可能,网站分析的很多理念也焕发出勃勃生机。

  笔者供职单位从发力电商到O2O转型,网站分析也从纯线上分析到线上线下数据结合,笔者进行了较长时间的研究与实践,总结了一些心得体会。笔者将不会详细介绍具体的概念(很多网站可以参考,譬如“中国统计网”、“网站分析在中国”等),而是提炼一些应用的方法,努力写得浅显些,希望能对更多的人有帮助。

  一、网站分析应从哪里开始

  一个完整的网站分析应用过程是这样的: 分析目标 →   插码  →   分析  →   行动 ,但实际上大部分人是无法参与插码这个环节的,这样对数据理解不够深刻,分析起来容易产生偏差。为了便于理解,先简单介绍一下网站分析的原理。

  主流的网站分析工具基本都是采用页面标记法,就是说在前端页面嵌入一小段可被浏览器执行的代码(如JavaScript),相当于给页面安装上摄像头,把用户在页面上的一举一动都记录下来,再传输给后端的服务器。

  必须清楚的一个悲惨的事实是,网站分析没有准确的数据,可能是来不及加载采集代码、网络传输等原因,另外毕竟采集到的是终端行为,背后真实的人具体什么情况,到底是一直在浏览还是上了厕所再回来,我们无从得知。

  数据采集是网站分析的起点,也是非常繁琐的工作,尤其开始的时候,页面、推广没有什么规范,只能定制采集代码,相当麻烦,即使是制定了规范,运营、开发经常赶时间上线,无暇遵循,人员的流动也影响规范的执行,经常到使用数据的时候才发现哪里哪里没有部署好。

  办法也不是没有,譬如把采集规范固化到CMS、推广流程中,对采集数据进行异常监控等。

  二、网站分析十字箴言

  进入主题,如何用好网站分析数据,关键是把握十个关键字:转化、趋势、细分、对比、溯源,网站分析看什么, 就看两个:转化、趋势,怎么看?三个词而已:细分、对比、溯源!这些词并非笔者首创,而是前辈们总结出来的,笔者只是谈谈个人的理解。

  1.转化

  店里来了多少人,其中多少购买,这就是”转化”。我们在运营的时候,一般会设计一些用户的行为路径,譬如我们希望用户来访  →  访问宝贝页   →  进入购买流程   →  填写资料   →  确认支付或者 扫码   →  进入活动页面   →  参加活动等等。

  我们希望看到用户在各个环节的流向,是否符合我们的期望,与之相对应的,则是那些不符合我们期望的“转化”(涉及的指标有“流失率”、“跳出率”、“离开率”、“退出率”,如果细究这些概念,又会有很多的不同,这里不展开介绍),我们想知道用户流失去哪里了,到底是什么原因。

  “转化”二字,是运营的终极目标,也是网站分析的核心。 所有的分析都是围绕“转化”二字开展(那些流失、跳出、退出等可看作是不好的“转化”),做好转化分析关键是准确的把握哪些是关键环节,针对不同的场景进行不同的路径设计,形成转化漏斗图。

  2.趋势

  前面提到,网站分析数据是不准确的,但为什么它还有意义,因为数据的精度是稳定的(虽然不准确,但一直采用同一监测方法,带来的误差、误差的偏离方向是一致的),虽然具体数值不是绝对准确的,但是能够准确的把握运营的趋势。

  对于运营来说,比当前更重要的是,是否在正确的道路上,网站的流量、转化是不是一直向好,重要环节、路径、页面体验是否持续提升,运营是否碰到天花板了等等。把握这个趋势,清楚自己是属于起步期、上升期、成熟期还是遇到了发展瓶颈,不同的趋势情况下要采取不同的运营策略。

  3.细分

  有一位前辈说的好:“无细分,毋宁死”。譬如告诉你网站访问上涨了10%,怎么回事?你可以通过网页进行细分,发现大部分网页流量没啥变化,只是某个活动页面涨了200%;或者通过流量来源细分,发现某个推广来源涨得不少,这样就清楚了,这只是一个简单例子。

  不细分,就没有真相。选对细分的维度及维度的划分就非常重要,一般来说,细分维度的划分要遵循如下原则:确定哪些是稳定的、哪些是不稳定的,对不稳定的进行穷追猛打。

  对于整站来说,一般直接访问、SEO来源等短时间内是比较稳定的,而推广是不稳定的;而对购买转化率来讲,可能要从流量来源、购买路径、产品等维度进行细分,因为不同来源用户质量不同转化率不同、不同购买路径不同、不同规格产品也不一样。

  有时候,一些相对稳定的细分发生了较大波动,则要认真去分析了,可能是网站有重大问题或者整个互联网习惯发生改变。

  4.对比

  发现问题,从对比开始。和自己的过去比,横向比,和行业标杆比,和目标值比,和自己脑子的数据对比,细分了再对比…… 只有进行对比,才能发现问题,只有对比,才能找到提升的方向。

  同样的数据,不同的人使用效果会大不不同,譬如一个整站转化率数据,甲只知道比过去提升了10%,而乙知道这已接近行业的最高水平,无需再在这里发力。每个人脑子里存储的经验数据不同,可供对比的数据不同,得出的结论也就有深浅之分。

  5.溯源

  有时候不管怎样细分、对比都不能发现问题,怎么办?就要追溯回源头,审视原始的数据记录,反思用户的行为以及数据采集的过程,另外,要和运营人员深入交流,有可能他们做的一些动作,而数据没有准确还原。

  三、笔者独创的“点-面-线”网站监控分析体系

  对于一个电商网站应该如何建立分析体系?应用上述的十字箴言,首先肯定是看总体的转化和趋势,然后按照细分原则,分为日常运营和促销活动监控两大板块。

  对于日常运营,可划分为“点”、“面”、“线”三类关键元素,研究它们的转化和趋势。

  点: 譬如广告位、二维码、导航、搜索、站内客服、推荐位等等,这些是引流到重要页面的点状位置,它们的引流率、二跳率对整站转化至关重要,譬如一般25%的订单那来自站内搜索,15%-25%的订单有站内客服的贡献;

  面: 就是核心页面,譬如首页、着陆页、宝贝页、活动页等,它们是留住用户,促成转化的关键,这几类页面作用不同,都要构建相应的分析评价模型,如首页可用Heart模型;

  线: 指的是核心流程,如订购、支付、注册等,这些流程是否顺畅,是否符合用户习惯,影响成交的临门一脚。

  把这三类关键的元素分析透、做精,整站转化自然提升,做强内功,脉冲式的推广流量才能承接的住。

  总结 

  互联网+时代,无处不互联网、大数据,现在搞个公众号、小网店、扫扫码等等实在太常见了,懂一点网站分析,能更好的适应整个社会的发展潮流。

  来源:199IT