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网站分析基础及KPI实践

发布：2011-5-24 次阅读6 条评论
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一：网站分析是什么?
     1.jpg

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（如何通过数据进行网站分析？），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   
wa-yuanli.png 
二:为何要分析网站数据？  
3.jpg   
数据驱动业务提升  
date-drive-bc.png 
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？   
why_kpi.png 
  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！
wa-kpi-i.png   

(代码实施说明 forGoogle Analytics

8.jpg

 

  
(目标转化配置)   
kpi-global-im.png 

(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？  
10.jpg 
  
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)  
wa-kpi-II.png 
代码定制样例 13.jpg   
14.jpg   

(目标转化配置)

kpi-global-soft.png 

用户在是如何流失？
12.jpg 
16.jpg 

五:解析流量属性与KPI之间的关系
kpi-soft-date.png 
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。

原文地址：http://www.adsem.cn/911


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