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怎么样分析网站数据_seo分析师了解网站seo细节

王泽鹏博客 2个月前 (08-27) 36次浏览 0个评论

真正的 seo 分析师是了解网站许多 seo 细节,明白很多网站数据的来源,更新每一篇文章都是有目的而更新滴,而不像很多站长都是直接复制,从不想能给用户或者网站带来什么数据,那更新文章的目的在哪里呢

为什么要做网站数据分析呢?

你知道每天、每个月有多少人访问你的网站吗?

你的网站在一天当中按个时段来的人最多?

你知道你的访问者从那来的人最多吗

如果你网站流量减少了,那些人不来了?为什么

如果流量增加了,多出来的人是从哪来的?为什么

你知道你的访客都在你网站上找些什么吗?网站能帮他们顺利找到吗?

以上都是为什么要做网站数据分析的理由,你现在知道数据分析需要分析哪些方面【五大环节】吗

 

数据分析目标是谁?

分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子,统计维度是订单,还是用户,还是金额,还是用户行为。避免把订单当用户算,把用户当订单算(上周运营同学真实案例),算出的结果是差别非常大的。

想达到什么效果?

通过分析各个维度的用户,订单,找到真正的问题。例如这次的 XX 通道的分析,全盘下线,或维持现状不动,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现用户精细化运营已经非常必要了。

需要哪些数据?

支付的数据,茫茫大海,数据繁多,用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额,付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路,列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据,明天又跑一个数据,数据部门同学也会比较烦。

二、数据分析七思路:

1、简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水,总用户,总成功率,总转化率。

2、多维分解

根据分析需要,从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。

3、转化漏斗

按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率,成功转化率等。

4、用户分群

在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化产品,提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户,短信里又有第 3 方和无第 3 方支付能力的,需要再进行分群的运营。

5、细查路径

数据分析可以观察用户的行为轨迹,探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营,也非常有意思。

6、留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率,是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

明白页面存在的价值(Page value)

“页面价值”是一个非常重要,但是很少被用到的参数,它可以用来发现表现欠佳的页面。目标价值,就如它的名字所示,是一种赋予页面直接的货币价值的方式。对于电子商务网站来说,它纳入了各种各样的交易收入总数和所有类型的网页的目标价值——这些参数都需要在谷歌分析中人工设置,才能计算出页面价值。一个高价值的页面往往显示出它是一个重要的页面,意味着该页面值得被纳入可用性测试中。

网站数据从何而来你知道吗

真正的 seo 分析师是了解网站许多 seo 细节,明白很多网站数据的来源,更新每一篇文章都是有目的而更新滴,而不像很多站长都是直接复制,从不想能给用户或者网站带来什么数据,那更新文章的目的在哪里呢


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