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數據分析網（數據分析網頁）

發(fā)布時間：2023-03-13 01:05:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 126 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數據分析網的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、如何進行網站數據分析理清網站分析的思路
2、網絡數據分析技術有哪些?
3、電商網站數據分析的主要內容
4、如何進行網站數據分析?

數據分析網（數據分析網頁）

一、如何進行網站數據分析理清網站分析的思路

如何進行網站數據分析理清網站分析的思路_數據分析師考試

如何進行網站數據分析？這是之前的分享流量時聽眾提的另一個問題，在這里把相應的內容整理一下。

下圖是一個網站分析的生命周期示意圖，在確認好分析需求并收集好我們所需要的數據后（強調一下，明確分析需求很重要，這可以避免為了分析而分析），我們就可以充分使用網站分析工具的各種報告對數據展開分析。

但網站分析工具中的數據量非常大，你可能一不小心就淹沒在數據的海洋中，你得有一個明確的分析思路，知道要利用哪些報告或哪些報告視圖才能幫助你快速找到問題的答案。以下是網站分析中涉及到的數據模塊，這也提供了一個網站數據分析的大概思路。

根據上邊的數據模塊所涉及的內容，在網站分析報告中我一般會對下邊所列出的板塊與指標進行具體分析（以下列出的是在網站數據分析中一些我個人覺得比較重要的板塊與指標，不同的網站重要的數據指標會有所不同）：

基本情況：

1.網站的流量水平怎么樣？與行業(yè)同類網站的數據相比，根據我們的市場定位，我們的流量在未來需要有多大的提升？

2.訪客主要來自哪些地方？這用于確認與我們制定的市場策略是否匹配。如果有相當多的用戶來自一些小語種的國家，我們是否要考慮建設多語言網站？

3.訪客一般會通過什么樣的設備對網站進行訪問？在移動化越來越流行的今天，我們是否要建設自己的移動站點或開發(fā)我們的APP？

新老用戶的比例怎么樣？我們在拓展新用戶的同時，是否能夠留住老用戶？

流量來源

1.網站的主要流量來源有哪些，SEO、SEM、EDM還是社交媒體？還有哪些類型的流量來源我們可以拓展？

2.這些流量來源的優(yōu)先順序是怎么樣的，哪些是我們最倚重的流量來源，哪些流量來源的轉換率最高？

3.SEO/SEM的流量水平怎么樣，該如何去提升？

4.EDM、社交媒體的營銷方式的使用情況怎么樣，轉換率如何？

網站內容

1.網站的頁面分類有哪些？

2.產品頁面、目錄頁面、營銷專題頁面等各類頁面的流量以及轉換表現(xiàn)（頁面價值）情況怎么樣？

3.網站上最常見的著陸頁面有哪些？是否頁面上的內容正是我們希望用戶瀏覽到的內容？

4.用戶的訪問路徑的引導是否存在問題，我們是否把用戶引導到了主要的營銷專題或產品頁面？關于訪問路徑的分析可參考：可參考如何分析用戶的訪問轉換路徑。

5.用戶是否與網站發(fā)生了我們期望的互動：參與活動、觀看視頻、下載、投票、訂閱或下單？

產品銷售情況

1.網站的訂單轉換率與客單價是多少？與行業(yè)水平是否有差距？

2.購物車轉換漏斗數據怎么樣，用戶在哪一步的放棄率比較高，購物車的用戶體驗是否可以作優(yōu)化？

3.哪一類的產品銷售情況最好？

4.用戶在購買前一般會訪問多少次網站或要考慮多久才會下單？

要注意的是，在分析數據時如果發(fā)現(xiàn)有問題（比如購物車的轉化率特別低）但又百思不得其解時，可以親自去體驗一下網站的訪問流程，看一下在完成一個特定的目標或任務時是否存在障礙，也許你一下子就發(fā)現(xiàn)了問題的根源。

案例：

當你需要對網站進行一次全面的分析時，你可以按上邊所列的內容對網站的各個數據模塊系統(tǒng)地進行分析。但各個營銷渠道的網站分析需求多種多樣，不同的需求的分析方法也有所不同。而遇到渠道部門提交的一些指標數據異常的分析需求，我們可以靈活地進行處理。

以下是兩個簡單的案例。

問題1：一個電商網站日均銷售為$80萬，但某天突然下降為僅有$40萬。

分析：

我們可以按照里邊的內容一步一步作分析，把銷售異常的根源找出來，但如果你對網站的業(yè)務運營情況非常熟悉，在這種突發(fā)情況下我們可以一針見血地找到問題的根源，從而得以快速修正問題恢復網站的正常銷售。

還是按照我們習慣的思路來。我們都習慣了把銷售與流量關聯(lián)起來，當銷售出問題時我們就會習慣性地去查看網站的流量情況。流量也下降了嗎？關于流量的變化這里有兩種可能：

流量也有一個相似幅度的下降=>流量來源出了問題？=>細分流量來源（SEO、CPC、EDM、用戶所在區(qū)域）作分析=>頁面流量分析（商品關注度是否有變化）

流量沒有明顯的下降è訂單轉換率出了問題？=>對產品的銷售情況作分析，某些產品的轉換率下降了還是幾乎所有產品的轉換率下降了？=>對產品的頁面流量進行分析或對購物車轉化路徑作分析，是否是因為這部分轉換率較高的產品的關注度下降了，還是網站的購買引導用戶體驗變差了，甚至是購物車系統(tǒng)在某一段時間不能訪問？

從流量開始層層深入對數據進行分析，直至找到問題的根源為止。另外，在分析指標數據異常的時候，一些額外因素如特殊日子、重大事件、換季也要考慮在內，如“雙11”別人者在如火如荼地在大搞促銷，而你卻沒有一起去湊熱鬧，這段時間的銷售有可能會變得較為慘淡。

問題2：EDM合作商給他們的北美地區(qū)的用戶發(fā)送了50萬封郵件（郵件鏈接里加了GA UTM標識），但對網站的銷售增長卻沒有任何促進作用。

分析：

網站分析系統(tǒng)里來自EDM的流量數據有多少=>這部分流量來自哪些地區(qū)，真的是北美嗎？=>這部分訪客的訪問路徑怎么樣，有沒法有進入購物車=>最終有沒有產生訂單

分析結果顯示，這期EDM的僅帶來了少量流量，而且訪客多是香港以及東南亞的，沒有帶來任何銷售，看起來這個合作商并沒有踐行合約的內容，下次就不要再找他們合作了…

Google Analytics智能警報

另外，在分析網站指標數據異常的時候，建議充分使用好GA的智能警報功能，這個可以大幅減少你的網站的工作量。當數據出現(xiàn)異常的時候，它可以把異常的數據指標給你列出來，并會相應地列出數據異常的原因。

在GA中有兩種類型的提醒：自定義提醒和自動提醒。自動提醒是Google Analytics根據其算法生成的提醒。也就是說，每天GA的智能引擎都會檢查以下維度（包含但不限于）的指標值，以確認它們是否發(fā)生了顯著變化：

1.所有流量

2.訪客類型（新訪客與回訪者）

3.城市

4.地區(qū)

5.國家/地區(qū)

6.廣告系列

7.關鍵字

8.來源

9.媒介

10.引薦路徑

11.著陸頁

12.退出頁

13.點擊率（AdWords）

除了自動提醒，你還可以設立自定義提醒來監(jiān)控網站運營數據。你可以為任何一個指標設置提醒標準并應用到任何維度，甚至還可以把提醒應用到高級細分的訪問群組中。我們可以把網站流量與銷售的高峰與低谷設置為警報，這樣當網站的主要指標出現(xiàn)異常時這些自定義提醒就可以通過郵件發(fā)送功能及時地通知到相關人員。目前只有自定義提醒功能可以使用郵件自動發(fā)送功能。

網站分析并沒有固定的步驟和方法，當你非常熟悉網站分析工具的使用以及所要分析的網站的業(yè)務時，你可以完全不必拘泥于以上的所提到的思路與方法，但網站分析的目的必須要明確：減少成本，提升效益，分析后的優(yōu)化工作不可缺失。

以上是小編為大家分享的關于如何進行網站數據分析理清網站分析的思路的相關內容，更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、網絡數據分析技術有哪些?

1、對比分析法

對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯(lián)系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特征和發(fā)展規(guī)律。

在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標準對比。

2、用戶分析法

用戶分析是互聯(lián)網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環(huán)節(jié)，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優(yōu)化，對用戶進行適當引導等。

3、細分分析法

在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發(fā)現(xiàn)問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。

4、指標分析法

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統(tǒng)計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

三、電商網站數據分析的主要內容

電商網站數據分析的主要內容

網站在運營的過程中，數字化分析是非常有必要的，及時的掌握網站的動態(tài)并且根據網站的實際情況做出相應的分析，這個過程是就是電商數據分析的過程。那么，網站數據分析主要都有哪些分析指標呢？一、流量來源分析監(jiān)控各渠道轉化率，針對不同的渠道，做有效地營銷，UV 代表推廣力度，轉化率代表效果；轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好，那么以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，廣告就可以去開發(fā)同類的合作渠道，復制成功經驗。二、運營數據總銷售額、訂單數、客單價、訂單轉化率、退貨率由于用戶下單和付款不一定會在同一天完成，這些數據每周匯總，每周數據一定是穩(wěn)定的。重點指導運營內部的工作，如促銷策略、定價策略、產品推廣。三、用戶分析會員的地區(qū)分布、年齡分布、重復購買率。重復購買率提現(xiàn)的是電商的競爭力，絕對是內功。這包括知名度、口碑、客服、包裝、發(fā)貨等每個細節(jié)。沒有好的重復購買率是沒有任何前途的，所以很多大賣家投首頁焦點廣告，上硬廣，就是獲取用戶第一次購買，從而獲得長期的重復購買。否則花錢砸廣告，就純屬燒錢行為。四、網站使用率PV/UV、在線時間、跳失率、深度訪問率。這是最基本的，每項提高都不容易，需要不斷改進每個頁面中，每一個發(fā)現(xiàn)問題的細節(jié)。就拿跳失率來說，高了肯定不是好事，但要知道問題出在哪里。在做活動或者上硬廣的時候，跳失率會很高，意味著人群不精準，或者廣告訴求和實際內容差距很大，或者本身頁面有問題。所以，運營核心工作，一方面就是做外功，提高轉化率，獲得消費者的第一次購買行為；另外一方面就是做內功，提高重復購買率。

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四、如何進行網站數據分析?

1、網站服務器的運行狀況及影響

通過對網站日志及監(jiān)控工具的分析與觀察，我們可以了解到網站在每個時段中的運行狀態(tài)，網站是否被攻擊、服務器是否出現(xiàn)問題，出現(xiàn)的這些問題是否影響訪客的來訪，網站在每個地區(qū)的運行是否都正常。

2、網站程序是否有利于搜索引擎

搜索引擎訪問網站的爬行軌跡都會被服務器記錄，觀察總結搜索引擎對網站各個部分的訪問情況，可以查看到網站程序中是否有死循環(huán)，網站是否有利于蜘蛛的爬行收錄，網站程序代碼是否需要精簡，去除無用的代碼。

3、網站哪些內容收錄

網站的在搜索引擎的的收錄，影響著整個網站的流量，收錄越多，流量的來源越廣，流量也就越多。通過對各個搜索引擎的收錄分析，我們可以總結觀察出網站在搜索引擎的表現(xiàn)主題，搜索引擎對網站的整體的定位，關鍵詞與整體內容的表現(xiàn)含義越相近，排名也就越高。

4、網站的訪客情況與分析

通過對網站流量數據的分析，我們可以獲知網站的主體訪問人群以及訪客來自的地區(qū)，是否是我們想要的訪問者，而這些訪問者又需要什么樣的內容，有什么需求，網站哪些部分吸引他們。

5、網站各種關鍵詞的表現(xiàn)情況

網站的關鍵詞是流量來源的根本(排除品牌網站)，所以對各種關鍵詞在搜索引擎的表現(xiàn)情況的研究分析就變得尤為的重要。總結分析網站流量來源前列的關鍵詞排名，然后針對流量大的關鍵詞及有很大提升空間的關鍵詞加以優(yōu)化，使得網站能夠有更好的流量。