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它可以帮助您像访客那样看待您的站点,他们点击了您希望看到的站点内容吗?
如果没有,那么他们觉得什么比较有趣?
我们增加了什么影响到他们的访问吗?
他们觉得什么内容有意思,而我们却没有帮助他们呢?
细分一下,可以觉察到来自不同来源网站的流量也有不同的访问行为,可以为各个不同的访问群体创建不同的页面内容。
2.访客的主要目的:
新的web分析不是过度依赖浏览过的页面,而是请求客户帮助我们了解他们访问站点的原因。
使用浏览过的页面来了解访客访问目的风险在于如果他们是为了您网站没有的页面而来,而您却是全然不知。
1.4定量与定性的测量
说的是什么和为什么的两个点,只有定量的数据展示而没有定性的结果出来,将是一个重要的缺陷。
尽可能多的了解客户在web站点上的交互,很好的交互可以更快的获取行动的认识。
将为什么(意图、动机等)与什么(点击、访问数据)相结合,已经成为可实施的web分析程序的基石。
1.5三位一体策略
主要理论:
可行动的认识和度量;
错误目标:
不是做报告,也不是发送充满数据报告的垃圾邮件;
正确目标:
可执行的认识和度量,使得web分析努力具体化;
1.行为分析:
目标是根据对客户或者网站的访问者的了解来推测他们的意图。
使用点击流数据我们应当做的是推访问意图。
收集点击流数据后,目标是从一个更高层次的参考面来进行分析。
例如使用站点覆盖图就可进行点击密度分析。
将数据分成N层来找到有价值的认识,从而真正的推测访客意图。
2.结果分析:
有了行为分析就可以获得重要的结果:
为什么会有这样的数据呢?
3.体验分析:
倾听客户的声音;
第二章数据收集重要性和选择
2.1数据收集方式
web日志文件、webbeacon、javascript标记以及包嗅探器
作为供应商,应该让客户事先想透自己的需求,并清楚客户的实际需要。
个人识别信息:
PPI
2.2点击流数据
web日志文件:
应当用于搜索引擎日志分析;
webbeacons:
用于追踪客户行为和电子邮件的打开和查看机率;
javascript标记:
最流行的捕捉方式;
包嗅探器:
专业性更强,但是也更复杂;
如果javascript能够满足,暂时不考虑包嗅探器;
2.3数据捕捉机制注意
1.第一方vs第三方cookie,应坚持使用第一方cookie,可以越过安全设置和反间谍软件的过滤;
2.数据的所有权:
应部署在内部;
3.最后一个页面的浏览时间:
如果仅是浏览一个页面,无法准确获取客户的停留时间;
4.数据捕获机制都是脆弱和不完善的:
5.客户至上:
注意客户体验,在web统计服务器宕机情况下,依然能够加载客户的页面;
6.成本:
大部分供应商都是按照pv数来收取费用的,
7.数据不一致:
都有自己的独立收集方法;
web日志和javascript方法
第三章定量的分析
用户研究学:
观察和监控我们(网站客户)与日常事务交互,然后总结怎样提高这些客户体验的一门科学。
最大好处是:
它使得我们所有人可以真正的贴近我们的客户,对于他们的需求、希望和我们站点的交互感受,能够获得一个现实的感受。
实验室可用性测试
启发式评估
实地考察
调研(问卷调查)
第四章web分析策略成功的关键要素
我们都过于强调了测量点击流数据以试图在公司盈利方面找到站点的影响;
在分析了大量的点击流数据后,我们仍难以成功,有两个复杂的因素存在:
除了点击流还有大量的数据存在,这个方法的使用使得大量的客户被遗忘了。
一般情况下只有15-25%的流量是出于购买目的;
通过web分析想要知道的不是站点为公司做了什么,而是站点在为用户传递信息方面变现如何?
了解站点为客户传递信息的方式,有助于我们专注于web程序本身。
从而从根本上考虑站点存在的原因。
三位一体的测量还包含一下的度量:
1.客户的主要意图;
2.任务完成率;
3.内容和结构的差距;
4.客户的满意度;
以上的度量可以直接导致以下的行为和结果:
1.跳出率(客户可以很迅速的找到他们寻找的东西吗?
)
2.转换率(来购买的客户可以完成任务吗?
3.收益(收益符合我们的目标吗?
4.多渠道影响
优秀的分析师
1.广泛的使用多于一种的web分析工具;
2.经常访问顶尖的web分析博客;
3.在做任何重要的分析之前,他都会访问站点和浏览web站点的页面;
4.他们以客户为中心(不是以公司为中心);
5.他们能够理解四种数据捕捉方式的差异;
6.他们在定量和定性的方面表现的游刃有余;
7.他们是充满欲望的探索者;
8.他们是有效的沟通者;
9.他们不仅防守,更要进攻;
第五章web分析的原理
当从站点收集数据时,应当选用javascript作为武器。
1.将数据服务器和数据捕捉服务器分开;
2.只收集需要的数据;
3.可以更为方便的收集数据;
旧的web日志方式
获取一堆数据却不能提出任何由建设意义的意见,这是怎么回事?
它依赖了太多不切实际的需求,严重脱离了web、站点和web分析的纷繁复杂的世界。
新的方式
1.确定项目
2.实现一个web分析解决方案
3.可以使用简单的报告,在公司创建一个智能的观众平台;
4.了解网站流量分析的局限性,需要重做站点的信息架构和其它提供数据的设施;
5.着手行动,解决局限性;
6.对进展作个真实深入的重要的自我回顾;
你会发现数据报告不等于数据分析,后者需要在公司中做一次重大升级;
核心小组
It部门:
如果选择javascript模式,只需要简单的复制、粘贴、保存即可;
网站开发人员:
了解所有在提供数据和采取行动方面的细微事情;
报告创建者:
他们知道web分析的目的更多的是分析而不是报告;
Web分析师:
使用任何工具来发现数据的答案;
营销人员:
进行促销需要有远见卓识,再进行实施之前需要和网站内开发人员和分析师合作,使得营销后的各个因素可以被追踪;
业务领导者:
对职员是否有合适中的技能以及他们工作过程中是否有一些主要的差距进行真实的评估;
数据质量对于web分析活动至关重要;
Web收集数据有一些特点:
1.站点体验总是在变化;
2.技术不断在更新
3.大部分站点分析方法并不是很牢靠;
4.每个开发商都自己开发了“最优”的方式来获取数据,因此数据并不是一致;
5.依赖cookie来跟踪数据,cookie跟踪的是数据而不是人
6.个人防火墙和反间谍软件总是破坏数据的完整;
7.每次切换供应商,就数据和新数据兼容十分困难;
尽管数据质量不高,但是仍然可以从收集和分析的数据中做出很好的决策;
克服数据质量低的方法:
1.克制自己不要一头扎进数据中寻求数据差异的根本原因;
2.对于数据要有一定的宽容度,要相信其中80%是可信的;
3.作出你的适当的决策,如果自己没有信心,那么其他人就就更困难了。
4.在特定的领域进行深入研究;
5.坦然面对数据及其局限性;
6.争取计算的一致性;
链接编码问题
1.javascript包装的特殊连接,如使用open()函数
2.使用锚记,不会捕捉那个部分被浏览
3.区别到达同一个目标的多个页面的源链接;
第六章web核心概念深入挖掘
Web参数
1.应将web参数的定义写入文档,确保web分析能够正确理解;
2.及时和it部门进行沟通,了解最新信息
3.确保web分析平台在每个参数处理方法上进行正确的配置
4.每隔一定时间进行审查
了解cookie
1.临时cookie
2.永久cookie
3.应该是第一方cookie,而不是第三方的;
4.对客户端的cookie功能开启和关闭都应该监控;
Web分析最基本三个问题
1.到网站的访客有多少;
2.他们在网站上待了多久;
3.他们访问了多少页面;
Web分析基本度量
1.访问数(在一个给定的时间段内所有会话的数量;
2.唯一访客(在一个给定的时间段内所有唯一的cookie_id的数量;
我们应当关注
1.准确理解这两个度量中的每一个是如何计算的
2.告诉web分析商您对于计算真正的唯一访客感兴趣
3.所有唯一访客都是用了cookie值,因此它依赖于影响cookie的各种问题
访问停留时间
1.理解这个度量是如何测量的很重要(典型的是博客分析);
2.很多程序会把访问时间作为一个平均值表现出来(考虑删除访问单个页面的访问时间平均值);
3.理解站点访问时间的作用
受访页面
1.理解站点上的页面是如何定义的;
2.分析富媒体应用程序
3.尽量减少报告的平均页面浏览
跳出率
在站点上停留的时间少于10秒的流量百分比;
主要是评价访问质量的好坏;
网站推荐者(来源)
1.您不会知道所有的推荐者(大约40%-60%);
●访问者浏览器这是比较奇怪
●没有使用永久重定向(301),任何通过重定向到达的流量都以空值出现
●来自各种各样的邮件营销,而推荐者不能够正确的通过电子邮件程序到达站点;
●访问者浏览器具有较高的级别的安全设置
浏览最多的页面
1.观察一个时间段而不是一个时间点
2.要进行比较而不是只看原始的数据
进入最多的页面
1.10个进入最多的页面应该和首页看的一样重要,因为它们表示了站点的第一印象
2.首页不在首页,进入最多的页面也可以被用来进行最主要的促销活动
退出最多的页面
关注站点覆盖图
1.细分是了解行为的关键
2.点击密度也有一定能够的欺骗性
3.包含百分比也应当有原始数字;
第七章启动web数据分析
学习web分析的先决条件
1.一个运行在互联网上的站点
2.一个web分析工具,不管什么牌子、价格
3.有一个基本的调研的方法
要解决的基本问题
我们期待获得答案,但是工具只会简单的提供数据,即使是最简单的报告也会自动生成大量无用的信息;
我们要关注想要的结果,而不是关注从工具中获得什么样的报告;
从想要的结果开始而不是从报告开始
从安装一个工具到开始查看数据是一个十分简单的事情。
但是我们应该放慢脚步,首先弄清楚站点为什么存在?
站点的目标是什么?
想要的结果是什么?
在确定目标后,应当关注能够帮助理解和这些目标相关联的站点行为的报告。
结果是大量关注于将会看到的东西,以及改善能够影响最低限度的可能性。
来源最多的url和频繁出现的关键字短语
了解人们来自哪里是十分有效的,从中可以知道获得的是哪种类型的流量,以及他们对站点的流量贡献的价值,可以清楚一些表现欠佳的合作伙伴,帮助你在表现良好的合作伙伴上做投资;
通过关键字分析,您可以推测访问者的访问意图,阅读关键字就像在读访问者的心思。
站点内容受欢迎程度以及首页访问数
不要猜测访问内容数据,看一下让你出乎意料的事情,访问者喜欢的内容不在你猜测的范围之内;
可以根据这些信息改进站点内容使其对访客来说更有吸引力;
事实上只有一半或者更少的流量访问首页,需要了解首页的真正价值。
对资源进行最佳配置,同时关注站点上的其他页面。
站点覆盖图(点击密度)
当看到页面上的点击,用一种更新和更深刻的方式与访客联系,web分析将更加具体和鲜活。
站点跳出率
将跳出率根据活动、推荐url、站点上跳出率最高的页面等进行细分,以了解到达站点的流量具有什么样的价值。
通过创建以上6个及其简单的并且易于发现的报告,在几个星期之内您就会获得对下列内容的深刻理解:
1.到达站点的访客来自哪里?
2.是什么搜索引擎和关键字将他们带到站点?
3.访客对什么内容感兴趣?
4.首页有多大价值,可以对它进行哪些修补?
5.对站点上访问最多的页面,访客的行为是怎么样的,这些页面上的内容是不是发挥了做用?
6.站点的第一印象,以及到站点的最有价值的流量来自哪里?
测量转换率
在做分析时候,不要只是盯着转换率数据本身而要从全局考虑。
观察度量和趋势并突出他们很重要,这样才能够得到正确的问题以用于深入的分析;
为度量创建的目标取决于特殊的业务需求。
建议至少在下面三个方面有自己的目标
●月(周)收入
●对主要的三个获取策略而言的唯一访客
●对主要的三个获取策略而言的转换率
第八章搜索分析
1)实施站内搜索分析
当今搜索引擎优化只是针对网站外部的优化分析,而极少优化站内的搜索分析。
但是越来越多的访问者会直接从搜索框查找他们想要的东西,就像我访问淘宝和当当网。
在商品数目达到百万的时候,不要坚信访问者会通过翻页查找他们需要的商品资料,而这一些要靠一个搜索来实现,那针对站内搜索的分析就变得极其重要了。
站外搜索引擎作为一种在web发现资源的一种方式不断受到重视,那访问者也可能把这样的方式作为在站内获取资源的新手段。
我们有理由要重视站内的搜索分析。
2)决策者忽略站内搜索的因素
获取数据不是很容易,很多分析软件并没有提供这一点;
很多的站内搜索软件,功能繁多,很多借口,导致决策者无所适从;
大部分决策者认为优化站外搜索引擎同时优化站外搜索引擎;
3)站外搜索关键字和站内关键字
如果那两者统计数据做对比,你会发现关键字很少有重复的;
主要是因为大部分访问者在google,yahoo和msn上通过类别来寻找相关网站,而一旦访问者找到并进入网站后会寻找一些更为具体的东西。
如果您在搜索引擎优化是只针对外部搜索关键字,那么就没有为您的站点访问者解决任何实质性问题;
通过站内搜索数据可以获得对用户意图的理解并帮助改善站点体验;
站内搜索数据能够为寻找站点上的“缺陷”通过良好的线索;
如有一个明显的按钮,然而站点内部搜索数据关键字中却存在该按钮的描述,那说明该按钮设计的有缺陷;
让一个潜在的访问者登录您的站点已经非常困难,如何改善用户体验对于提高客户满意度和改善转换率将是一个至关重要的测量方法;
站外搜索和站内搜索这两者应该先优化站外搜索,然后是站内搜索;
认清站内搜索的趋势,使用相关软件来对站内搜索进行测量,最好是使用统一的web分析工具的站内搜索数据,就可以使用统一的方法来处理;
要关注站内搜索最高的20个关键字,需要来设置搜索结果的数据量,来考量关键字的有效性,或者发现没有注意到的关键字;
使用更有观察性的网站覆盖图来研究访问者行为;
4)开始搜索引擎优化SEO
理解影响、优化和链接
SEO策略的基础是从其他站点指向您的站点的链接、您自己站点上的链接、以及如何对这些链接进行编码。
分为四大类:
相关的入站链接;
权威入站链接;
站点内部链接;
链接文本;
链接到新闻和社会化站点;
第九章对电子邮件和多渠道营销进行测量
1)企业使用电子邮件的目的
获取客户(寻找新客户);
增加的最终销售(挖掘已有客户,进行重复销售);
保持力(增值信息和特价来留住客户);
标准通讯(通知订单状态);
2)实施电子邮件营销过程的一些步骤
定义目标以及电子邮件如何到达这些目标;
确定电子邮件的核心标准(什么,为什么,怎样,何时等);
创建并实施促销活动;
对营销活动进行促销;
3)测量基本的响应度量
发送的电子邮件数量;
电子邮件跳出率;
打开的电子邮件数量;
未订阅(接收者没有订阅电子邮件地址的数量);
点击数(在电子邮件被打开之后所产生的点击数量,可以和web中的pv等价);
投递率(deliveryrate,发送电子邮件数量–被退回电子邮件数量)/发送邮件数量;
未订阅率(unsubscriberate,未定与的请求数量/投递的电子邮件数量);
打开率(openrate)打开电子邮件数量/投递电子邮件数量;
响应率(responserate,点击数量/投递电子邮件数量);
4)测量结果的度量
结果(订单或者索引,通过营销所产生的结果的数量);
收益度量(资金,数量,产品等);
电子邮件转换率(结果/投递的电子邮件数量);
收益&
订单的平均规模();
每封邮件所产生的收益(订单总量/投递的电子邮件数量);
5)测量站点的有效性
站点转换率(结果/站点唯一访问者总量);
营销站点的跳出率(跳出的访问者/营销活动访客数);
进行购买的访问(在电子邮件营销中/唯一响应购买的访问数量);
对营销活动的进入页面进行考量,将流量定向到定制的电子邮件目标页或者带入站点首页或者产品介绍页面,仔细分析这两者的区别;
6)将电子邮件和web分析结合起来
为什么要结合?
开展电子邮件营销并不是为了考量邮件营销的指标,而是为了测量营销对站点的有效性的考量。
只有结合起来,才能够进行正确的评估。
怎么结合?
通过对网站url设置一些特殊参数,使得web分析能够识别这些邮件营销的数据测量。
7)考虑在线,离线和无界限营销
在线和离线客户行为
离线:
媒体文章,朋友交流→去分店收集信息→工作人员交谈,打电话咨询→在商店购买,通过电话订购,通过邮政或者商店购买完成过程;
在线:
搜索评论和讨论的站点→在价格比较,评论站点上根据产品进行搜索→在多个可能的站点进行价格,送货方式和售后服务进行比较→付费或者在线同意购买通过邮政或者商店完成购买过程;
在实际的操作中,客户有可能进行在线,离线交叉的选择,使的营销变得无界限。
随着而来的挑战就是数据的收集。
8)对离线到在线的行为和促销进行跟踪
从离线到在线主要的渠道
a)报纸,杂志,电视(使用虚拟的url,兑换券,礼券等);
设置虚拟的url地址,当客户输入该虚拟地址,浏览器遍自动跳转到执行页面,web分析就可以捕获并进行分析;
兑换券、礼券可以设置特殊的兑换代码,当客户访问并输入兑换代码时候,可以对其进行测量;
b)直接营销活动(促销目录作为信件发送)
9)对多渠道的营销进行跟踪和分析
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