网站数据分析的意义：如何科学依据数据做出决策与提升

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    数据是我们做出某一决策时的依据之一，它科学且靠谱。然而，当我们面对网站数据统计后台那茫茫的数据图表时，应该怎样开始着手呢？

    个人在不同方面改变或提升的依据是不同类型的数据。比如，摄入能量的数据以及体重的数据，这些数据可以作为对自身健康的评估参考，也可以作为单纯的减肥参考。

    企业方面，数据的重要性极为明显，能够借助企业的相关业绩数据去对企业的价值进行评估和衡量。

    产品经理会依据不同产品所对应的数据，去衡量产品是否达到健康发展的标准。产品经理借助数据分析，从数据里找出潜在的规律，进而推理出数据变化背后的原因。

    从任何一个维度来讲，数据都是我们在做出某一决策时最为科学且可靠的依据之一。

    01网站数据分析的意义

    通俗来讲，数据分析的意义在于：

    了解发生了什么？ 为什么会发生？ 未来可能会发生什么？

    我们投放广告时，借助广告后台的受众群体特征数据、渠道来源数据、消耗费用、点击率、线索量等。通过这些，我们能够了解整体投放情况，知晓广告投放后发送了什么。经过人工处理后，进而可以分析出某些数据指标的影响因素，弄清楚是什么导致了当前的投放现状。

    知道了其中的缘由之后，依据这些数据来指导并制定新的优化方案，使某些指标数据得到提升，接着通过过去的数据波动，去预测未来数据的变化情况以及其发展趋势。

    具体的这里建议大家可以参考一下数字营销的资料，了解一下。

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    访客属性分析

    网站的历史数据分析情况相同。增长超人接触过许多企业建站，这些企业过去都有旧官网，需要进行改版升级。然而，它们普遍存在一个问题，即网站改版的一些决策非常主观，我们将其称为“拍脑袋决策”。这些决策无法为企业带来实际回报，而真正有效且科学的决策，通常需要数据来作为支撑。

    网站建设属于技术范畴。大众往往更关注网站的设计，然而这只是外在的表现。在建设网站的过程中，我们需要去探寻更深入的内在。而网站的历史数据，正是支撑我们进行这一工作的最重要依据。一个高质量网站的建成与对历史数据的分析是紧密相连、不可分割的。

    一个网站是否优质需由访客来评判。那么，访客怎样为网站“投票”呢？访客进入网站的路径、点击以及停留时长，这些都是非常真实且科学的数据体现。只要以正确的方式去解读并分析这些数据背后隐藏的信息和意义，就能让我们在为网站做迭代升级时达到事半功倍的效果。

    企业在进行网站建设或改版之前，进行历史数据分析有很大意义。通过分析网站数据情况，能够判断网站各方面的优劣。还能预测访客的喜好。可以以数据为最大依据，制定相应的网站建设方案。

    02网站数据分析的三大方面

    数据分析借助一些数据分析工具、手段方法以及思维，从数量众多的数据里去发现规律，以此来揭示数据背后的真相，能够指导企业或业务的发展，给决策行为提供数据支撑。

    大多数企业的网站，其核心目标是获取客户。然而，要实现这一目标，首先得有访客。接着，我们必须针对访客的需求，将我们的内容、产品和信息有效地展示出来，并且让访客喜欢这些内容。最后，最为关键的是要让访客转化为客户，从而购买我们的产品和服务。

    3. 对三大方面展开数据分析工作。

    1.网站流量分析

    a.流量多维度细分

    细分就是通过不同的维度来对指标进行分割，接着查看同一个指标在不同维度下的表现情况，这样就能找出存在问题的那部分指标，然后对这部分指标进行优化。

   

    网站中的重要指标是访问量，也就是我们常说的流量。在时间、来源、位置、媒介等不同维度下，我们能够对网站访问量进行单独或重叠的多维度细分。通过这种方式，我们可以在流量分析中找到存在问题的那部分。

    b.流量重合度分析

    访客会穿梭于多个不同的流量渠道。他们会用不同的查询方式去查询产品和服务。经过对比后作出决策。每个访客在不同渠道的转化过程中会扮演不同角色。有些渠道能树立品牌形象，吸引访客注意力，比如网站的图。有些渠道会提供精准信息，例如搜索引擎广告。

    2.网站内容分析

    网站页面可划分为三类。首页和列表页属于导航页；搜索页面、注册表单页面属于功能页；新闻页、文章页、产品详情页属于内容页。

    比如，中微半导体的官网（增长超人出品）：

    具体详情可以查看案例拆解：//39.html

    导航页的作用是引导访客找到信息。功能页的目的在于帮助访客完成特定的任务。内容页的主要目的是向访客展示信息，并且帮助访客进行决策。网站整体页面架构是由这三类页面共同组成的。

    我们不希望访客在网站上出现以下两种行为：其一，访客在导航类页面便中途离去；其二，访客从内容类页面重新返回至导航页面。除非访客自身新的任务与目标与该页面毫无关联，否则我们需要对内容页最初的设计进行分析，同时也要考虑在页面交叉处提供信息推荐。

    判断导航页面质量的好坏，最简单的方式是看流量的分流情况。访客浏览的去向要符合起初的设计逻辑和思路。页面的引导需能将访客带到促进任务达成的关键页面。

    这只是一个基础的页面分析思路。实际上，导航页会同时承担更多任务。访客们也不会那么顺从。所以，我们需要对访问群体进行分类，为不同的流量和不同的页面分配合适的比重。

    3.网站的转化分析

    企业进行网站建设或改版是有基本目的的。有些企业希望通过改版来提升品牌形象；有些企业希望借助改版协助进行营销推广；还有些企业是为了获取潜在客户的信息。

    当企业建站以获客为目的，就必然要考虑转化率的问题。所以，我们需要对网站的转化路径进行分析，需要对网站的转化节点进行分析，需要对网站的转化效率进行分析，这样才能为后续制定科学且有效的网站转化策略，提供基本的数据依据和优化方向。

    转化分析是网站数据分析的一部分，且是关键环节。若不进行转化分析，我们就不知道访客为何流失，也不清楚流失了多少潜在客户。这一步能够让我们弄清楚网站转化的阻力所在。

    我们需要注意，每一个问题并非由单一原因引发，每一份数据分析也并非孤立存在。我们对网站转化进行数据分析时，可以遵循一种逻辑模式，即漏斗转化模型。

    a.网站转化漏斗模型

    原理较为简单。我们能够将网站自身想象成一个虚拟的漏斗。用户从进入网站开始进行浏览，直至最终出现留资、注册行为，或者其他被认定的转化行为，比如下单、关注、转发等。在这个过程中，有一部分用户会被阻挡在某一层“滤网”上，而有一部分用户则能够顺利抵达我们预先设置好的“转化行为区域”。

    以常见的表单转化为例，从用户点击链接进入网站开始，这是最初的节点。大致的转化路径包含：用户点击，接着抵达，然后填写表单，之后提交，最后形成线索。用漏斗模型表示的话，即为下图。

    从这个模型图中，可以比较明显地看出，整个访客的转化路径数据呈现出逐渐递减的趋势。拆解和量化整个转化路径的各环节之后，能够进行数据的横向对比和纵向对比，进而发现对应的问题，最终实现不断的优化迭代。

    在转化路径中，每一个环节出现问题都会对之后的每一个环节产生影响。例如，对于下面左侧的漏斗模型来说，从【点击】到【抵达】这个环节出现了大幅的用户流失。由此可以猜测，可能是网站出现了无法打开或者打开速度慢的问题，从而导致访客无法正常抵达网站，进而使得之后的每一个环节的数据基数都大幅度减少了。

    右侧漏斗模型在【表单填写】与【提交】之间的节点出现了数据骤降。原因可能是表单过于复杂，也可能是提交按钮无法点击等。之后可以进行排除优化。

   

    漏斗模型可用于网站中某些关键路径的转化率分析。通过它能确定整个流程的设计是否合理，能知晓各个步骤的优劣情况，也能判断是否存在优化的空间等。要试着去了解访客来到你的网站的真正目的，然后为他们提供合理的访问路径，而不是只一味地提高转化率。

    我们建立和分析转化漏斗模型，这样就能快速找到问题所在，接着可以进行排查优化，为后续的网站建设提供经验教训，避免再犯同样的错误，这是我们做营销时常用的优化方式。

    b.用户行为路径分析

    用户在网站内会在不同页面之间流转，会在不同版块之间流转，会在不同操作动作之间流转，这些流转产生了不同的流转路径，而对这些路径进行分析就是用户行为路径分析。

    通过对路径的分析，我们能够很好地察觉到用户的流转特点。由此可以得知，用户是从哪些页面、哪个环节进入的，或者是在哪些环节遇到了阻碍，同时也能知道访客从哪些网页流失了。针对这些网页，我们可以进行优化。

    其中包含全链路页面级的 PV 数据指标，包含全链路页面级的 UV 数据指标，还包含路径流转关系等数据指标。这些数据指标可以用来确定转化用户与流失用户是否存在行为区别，也可以用来确定用户行为路径是否符合预期。

    在这里，我们需要用到一种有效方法来分析用户行为路径，那就是桑基图。首先，让我们来剖析一下桑基图的组成，它主要表达的是流量流向方面的问题。我们要清楚起点在哪里，终点在何处，以及流量的具体数量是多少，而这其中包含了三个关键要素：

    网站数据分析中，桑基图（来源网络）与漏斗模型和路径分析存在着一定的关系。桑基图（来源网络）在网站数据分析中有着特定的作用，而漏斗模型和路径分析也各自有着其特点和用途，它们之间相互关联又有所不同。

    以上提到的漏斗模型和路径分析存在相似之处。从广义角度来讲，漏斗模型能够被视为路径分析里的一种特殊情形。

    路径分析和漏斗模型不一样。漏斗模型一般是对用户在网站里一系列关键节点的转化率进行描述。这些关键点往往是我们人为设定的转化路径。

    路径分析会跟踪并记录每个用户的每一个行为路径。基于此，它会对用户路径行为的特征进行分析挖掘，还会涉及各步骤的来源与下落，以及各步骤的转化率。

    漏斗模型设置了几个关键事件节点路径，这些路径是提前、人为且主动设置的。路径分析的作用在于探索整体行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现一些事先不为人知的有趣模式路径。从技术手段方面来看，漏斗模型能简单直观地计算并展示相关的转化率，而路径分析会涉及到一些更广泛的层面。

    03总结：

    挖掘访客数据能够提高访客生命周期价值，也能提升访客忠诚度，并且是推动转化增长的最佳方法之一。通过访客数据可以指导新网站的架构设计，当清楚知晓每个访客群体的路径后，就能更清晰地明白如何减少“摩擦”，进而增加潜在客户的数量，提高转化率。

    网站数据分析除了上述两个常见分析外，还包含热力点击图分析、访客行为事件分析以及访客生命周期分析等。通过这些多维度的分析方式，能够科学地指导新版网站的内容策划，能够科学地指导新版网站的架构设计，能够科学地指导新版网站的视觉设计。

    增长超人服务中企业的某页面热力点击图

    在如今互联网不断发展并逐渐成熟的情况下，企业的发展趋势会变得更加规范，也会更加精细，同时会更加注重用户的体验。企业在建设网站的时候也是这样，未来的网站趋势肯定会朝着数字化的方向发展，网站数字化的发展不但对企业的线上营销推广有着很大的益处，而且对于未来企业建立数据资产来说是非常重要的。

    企业既要建立自身的数据资产，又要擅长管理与应用。企业的网站拥有历史数据，这些历史数据属于企业线上营销数据资产的一部分。这些数据一方面能够指导企业建站，另一方面通过对这些数据进行分析，能够发现或预测营销规律和逻辑，进而可以将其应用于其他方面。

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