网站分析基础及KPI实践

 2019-06-17    527  

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一:网站分析是什么?

网站分析(Web Analytics)即网站访客行为分析,通过对网站数据进行定量和定性的分析,来不断驱动和提高访问者在网站中的体验,并将访客转化为你的商业目标(在线及离线KPI)

网站分析数据收集与处理

二:为何要分析网站数据?

 数据驱动业务提升

  

从以上的示例图中可以看到,用户从点击访问到完成业务销售的整个环节,Google Analytics、 OMNITURE等网站分析工具收集提供的数据,有助于提升访问体验以获取更高的在线leads的转化。但是在离线leads的监测方面,却一直是一个数据盲点,我们往往无法将访问来源与电话呼叫的数据关联起来,关于离线监测的数据分析,大家请阅读Sidney Song的这篇文章:
线上营销对线下行动效果的监测(下) ,另外一个数据盲点是 客服业务的转化环节,呼叫中心往往无法直接和客户访问来源做关联。我们只有把用户在各个环节的数据有效关联起来,才能第一时间内找到业务优化的正确方向!

最佳实践

1、标识流量源:通过网站分析工具linktag标识,准确标识细分流量渠道。

2、定制商业KPI:了解用户在网站哪些关键行为对网站收益影响最大,并将关键行为定制为关键KPI。

3、监测用户浏览路径:用户是如何在浏览网站?大多用户是在哪些页面流失掉?改进用户访问体验,提升转化率!

4、分析端到端的ROI:从流量源-商业回报分析。

5、计算边际成本:计算每次KPI盈亏成本,并根据每次CPA盈亏成本.得到每次CPC或每个用户获取的盈亏成本。

6、确定优化方向:确定改进哪些环节可以最有效的提升商业回报!并有效执行。

三、哪些数据指标(度量)具有重要意义? 

   四:KPI定制实例 

 1、KPI定制实例一

背景:某健康门户站点一直以来只将咨询留言作为关键KPI,但是随着网站接触用户的渠道越来越多(WEB IM,在线QQ,等),及用户对于信息安全的担忧,KPI成本越来越高。也无法通过唯一的KPI客观的判定流量质量。甚至按照此考量标准去优化广告,已经无法支撑网站运营!

(代码实施说明 for Google Analytics

(目标转化配置)

(数据报告)

1、媒介优化考量指标是否合理?
不同KPI转化情况如何?  哪些KPI转化的提升,能有效提升商业回报?

2、留言KPI,在所有KPI转化中占有的比例是多少?
结论:我的KPI设定是否合理?

2、KPI定制实例二
背景:某共享软件站点,由于竞争因素,市场份额不断萎缩. (计划依靠PPC 流量稳定住市场份额与软件销售,但是从自然搜索流量数据发现,大多数的购买转化只有千分之3,按照这个行业平均CPC (0.5美金)成本去计算,如果转化率达不到1%,很难盈亏平衡. (此站点平均每笔订单的金额大概是50美金左右) 

代码定制样例


(目标转化配置)
 

  

用户在是如何流失? 



五:解析流量属性与KPI之间的关系

大多数转化率高的流量源,用户平均停留时间都超过了1分钟. 跳出率都在80%以内

转换率表现最好的流量源,新访问者占有比率很低。

所有停留时间低于30秒,跳出率高于90%的流量源无转化。

这篇网站分析基础及KPI实践,希望对大家能有所帮助。 有什么问题,有什么想法,都尽管留言吧!   同时也期待大家在留言中,分享一些KPI定制的案例和网站KPI定制的经验和见解!

via:adsem

 

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2021-06-01 17:07:05

原文链接:https://www.ceacer.cn/?id=784

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