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网站分析不是提供报表的一种技术,而是优化网站的一个有效的流程。下述的框架有助于在公司建立数据驱动的文化,去监测客户与网站的交互,细分客户群体,了解每个不同群体的行为,分析不同营销活动的回报率,以及优化网站提升盈利水平。网站分析的首要目标是提升线上客户的用户体验。
网站分析的流程:-
1、先确定一个明确的商业目标-
2、建立一套KPI来监控目标的达成-
3、准确及完整的采集数据-
4、分析数据,获取洞见-
5、对分析中得到的一些假设进行测试-
6、行动(根据从分析或者测试中得到的经验进行网站优化)-
确立网站目标-
这个是网站优化的第一步,在提升网站之前,首先要理解网站的目标。下面的问题可以帮助你去定义网站的目标:-
网站存在的价值是什么?每一个网站都有自己独特的目标。对某些网站来说,它们的目标是提升网站的PV来卖更多的广告(媒体类网站);对另外的一些网站来说,它们的目标是减少网站的PV,因为他们想访客更快的找到答案(问答帮助类网站);有些网站,它们的目标是使用户去购买(增加销售);而另外一些网站,目标可能是针对满足其条件的客户进行销售(不满足条件的客户会降低利润率)。但,正如JImSterne在他的书《SocialMediaMetric》中所说:网站的关注点总是在增加收入,降低成本,或者提升客户满意度这三点加上。所以可以把这三个目标一起做。
正如上面的网站分析流程所提到的。目标是网站分析流程的第一步。只有确立了目标后,我们才可以建立KPI。同样,根据网站分析后优化的结果持续的修正目标也是很重要的。-
建立KPI-
为了监控目标实现,营销人需要建立KPI以了解网站发展的趋势。KPI应该如优秀的艺术品一样,能让你动心。或让你高兴,或让你伤心,但不会让你无动于衷。如果是那样,则表明你用错了KPI。优秀的艺术品是稀少的,每个博物馆都只有少量的令人心动的艺术品;也不是每个艺术品都能获得相同的人欣赏。KPI也是这样,每个公司都只有少量的真正有用的KPI,每个人(或者层级)关心不同类别的KPI(与自己每天的工作息息相关的指标)。如管理人员关心的是总体的目标转化表现,中层管理人员关心的是营销活动和网站优化的结果,分析师则需要关心每一个指标。-
好的KPI应该具有下面的四个属性:
简单:公司的决策涉及到不同部门,不同背景的不同人。如果网站分析师是唯一理解KPI的人,那么在做决策的时候就没有人会用这KPI。
相关:正如上面提到的,不同的公司都有其独特的目标,因此,不同公司应该有不同的KPI去监测网站的趋势。
及时:KPI的数据应该能及时获得,以便决策者能快速及时的决策。如果行业每个星期都在发生变化,但KPI数据需要一个月才能出来,那么再优秀的KPI也是无用的。
直观:决策人员能够快速理解KPI的意义是非常重要的。这样人们第一眼看到这些数据就可以知道这个数据是什么,能怎么用。
确立了网站的目标和相应的指标,才能确定需要采集什么数据。-
采集网站数据-
一个公司在采集网站数据(或评估网站数据采集)的时候,应该问两个问题:
数据是否准确:如果你的数据不准确,相当于在沙地上建一座大厦。基础很容易就会动摇。
是否采集到所有所需的数据:如果相关数据没有被采集,你很难准确的理解用户的行为。
这里不会深入说明数据采集的方式(日志,javascript标记,网络信标或者网络抓包),因为已经有大量的文档说明这些方式如何实现。-
分析数据-
下面我提供我在从数据分析方面的一些思考和优化网站的一些步骤:
就像100米自由泳的运动员与100米赛跑的运动员不能相提并论,一个网站也不合适跟其他网站进行对比。最好的方法是长时间记录网站的趋势,跟历史进行对比,理解网站是否有提升。就像游泳运动员不断提升,打破自己的记录
在访客参与度方面,没有绝对的真理。访问中pv的数量高也许是好事(对内容网站来说),也许是坏事(对问答帮助类网站来说),或者没有指示意义(对flash和ajax型网站来说)。然而时间很有可能是访客参与度相关度比较高的指标。
跳出率监控引入的网站流量的质量,如果访客根本不与你的网站发生互动,那么你的网站很可能有问题:吸引了错误的访客或者欺骗了访客
访客到达你的网站的搜索关键词能告诉你他来网站的目的。高跳出率的关键词说明他们的目标需求没有达成。有可能是关键词本身相关性不高但排名较高,也有可能是访客到达的这个页面没有合适的calltoaction告诉他该怎么做。
站内搜索会清晰的告诉你访客需要的内容是什么。所以可以关注哪些关键词的参与率较高(可以观察搜索后的网站停留时间),或者哪些搜索结果让访客离开(搜索后的退出率)。也许用户在寻找你没有销售的一款产品,也许你的站内搜索有问题,导致一些重要产品的搜索无结果。google证明了搜索对用户来说是极之重要的,所以必须要重视。
数据可视化就像雨中汽车挡风玻璃的雨刷,让驾驶员可以看得更清楚。有大量的图表工具可以实现数据的可视化。如果你喜欢数字,是挺好的。但不能假设每个人都喜欢数字。事实上大部分人是讨厌数字的。所以需要使用线图,饼图,热图等工具进行数据可视化,方便其他人员理解这些数据。
需要知道的是,数据分析有三种结果(如上面的网站分析流程图所示)
发现一些很明显的导致网站转化问题的问题。->立即修正
产生一个新的假设->进行分离测试
发现数据采集问题,重要数据丢失或者不准确->修正数据采集中的问题
分离测试-
在没有经过充分测试之前就完全改版是很不明智的。进行测试,我们可以降低由于设计上的问题造成的收益减少,同时为决策提供科学的支持。但试验的最有趣的地方不是最后的结果,而是对客户的学习理解的过程。测试提供一个机会让你去了解客户喜欢什么,不喜欢什么,什么会影响客户的转化。这些有助于设计出更满足客户需要的网站,提升网站的转化。-
网站分析师必须不断去尝试,快速试错,测试各种选项。理解应该是由客户决定,而不是设计师或者网站管理员决定网站是什么样的。试验和测试以民主的方式对一个设想进行判定。这意味着组织里的每一个人都可以提出自己的设想,最终由客户(市场)评判哪个是最好的。这是科学的判断方式。-
网站测试的一些技巧:
不是只有着陆页才能做测试:测试应该在全站开展.像网站退出率较高的页面和可能产生收入的地方
从小做起:应用测试工具(和技巧)从小试验(不需要高层许可的地方)开始做起。在你熟悉了测试工具和相应的技巧后,可以尝试对一些重要的页面进行测试。但只针对小部分群体(或者低价值群体)。然后再做一些更重大的测试。
监控多目标:当首要目标的转化提升的时候,可能会降低一些次要的转化(如注册或者邮件订阅),这些可能会对网站的长期发展产生负面影响。
测试不同细分群体:不同的细分群体如地理位置的不同或者操作系统(mac,pc)可能有完全不同的行为。所以测试应该针对不同细分群体,以理解他们之间的行为差异。
采取行动-
巴西人有一句很有名的名言:翻译出来的意思就是“煮熟的鸭子飞了”。一个网站分析师成功克服前面的各种困难,得出一些有效的洞见,但在行动上被卡住了,得不到执行,就相当于“煮熟的鸭子飞了”。没有行动的网站分析是没有意义的,网站分析的价值最终要靠对分析洞见的执行,实现对网站的优化展现。-
下面是帮助你克服执行瓶颈的一些技巧:
获得管理层的支持:由于涉及到任务优先顺序的设定及资源的分配,所以必须获得管理层的支持。
从小出发:从小出发有助于人们理解网站分析的价值,知道应该期待什么,更好的使用工具,也让他们理解需要他们做哪些配合。
友好:友好地与其他人进行沟通,有助于你更好的完成任务,而不是被抵抗。
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