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又名齐齐哈尔站长网:网站分析是什么?该从何开始学起?

seo进阶教程 广州seo顾问 8个月前 (01-29) 585次浏览 0个评论 扫描二维码

又名齐齐哈尔站长网:网站分析是什么?该从何开始学起?

分析不是新概念

分析不是新概念而是内建于人类进化基因的一种思维,只是现在你要把它应用在分析网站商业表现罢了。而所谓的分析就是以下几个环节组成:

一、充分观察、大胆假设:

对网站、自身商业、产业现况充分观察,大胆假设商业上可能的问题点、改善点。

二、分析目的:

因为有了初步的假设,分析的目的应该清晰地展开。

三、设计实验:

了解要搜集什么资料、设计哪种测试,才能符合分析目的。

四、选择分析工具:

知道要搜集什么资料,接下来就会清楚哪种分析工具最适合此次分析。

五、结果与分析:

如果你的假设是对的,应该可以直接在数据判读结果,并且找到落地的执行方法。

六、问题与讨论

如果不幸的从数据中根本看不出差异性,甚至出现与假设完全相反的结果,这时就应该重新厘清「资料是否正确?是否要验证一下资料的误差?」、「假设错的话,是错在哪里?还有没有其他可能性?」。

七、应用

依据数据判读结果,最后转换成落地执行的项目。

建构你的行销分析世界观

无论是传统行销分析或是网站分析,其实用一句话就能述说出终极目标:

将对的资讯用对的方法送到对的人面前。

这句话其实就是「客户分级管理」这个概念!用「客户分级」这个词汇有点社会阶级傲慢,不如说「客户分群」。客户分群的中心理念主张:一个商品或是服务,都应该依据「不同客户所带来的利润及价值」,设计出「不同的客户服务、不同的关怀项目」。藉由分析不同分群的客户资讯后,可以归纳出「同群客户的共同特点」,并且了解「同群客户的需要」,接着就能展开量身打造的行销策略,确保对的资讯可以送到对的人面前,引导各个分群客户贡献更多价值。

网站分析vs. 传统行销分析差异在哪?

网站分析与传统分析的差异在哪?最大差异就在网络时代的网站分析可以对每个用户做滴水不漏的追踪以往传统统计分析,为了解决资料处理量,会尽可能透过精密的取样方式,配合焦点小组,希望透过「用少数代表多数」的方式,来判断整个市场概况。过程中可能造成取样误差,或是看不清市场全貌的状况,在追踪顾客消费历程也较薄弱。

传统统计分析,尽可能透过精密的取样方式,配合焦点小组,透过「用少数代表多数」,来判断整个市场概况。网络时代的网站分析可以对每个用户做滴水不漏的追踪。

但随着现代用户习惯从多途径、跨平台接触资讯,电脑对于巨量资料的处理能力也突破性成长(就是到处都在嚷嚷的大数据),人工智慧演算模型的快速发展,用户行为追踪技术也越发成熟;网站分析,甚至扩大到网络分析(Digital Analytics),已经可以在很多层面补足传统行销分析的弱点,拾起过去漏掉的拼图。

网站分析能做到什么事?优点是什么?

  • 结合搜寻资料,窥见客户心中动机
  • 了解每个潜在客户接触品牌途径
  • 追踪每个潜在客户造访网站时的行为
  • 勾勒出不同客户分群的顾客历程
  • 在合适的顾客历程阶段,将合适的广告/促销/资讯,给合适的人

网站分析可以帮助商业带来哪些深入见解?

  • 营运见解
  • 网站访客行为见解
  • 转换率见解
  • 用户体验见解

实际情境:最近公司花了五十万,架设了新的网站,但是线上卖场业绩根本没变

⋯⋯,这样花在网站翻新的投资是对的吗?

一、充分观察、大胆假设

业绩没变其实跟很多环节有关,有可能与内部因素有关,有可能与外在的因素有关,甚至与不可控因素有关。原本的网站用的是10 年前的UI 风格,购物车钮也不明显,事实上网站上线前也请了多个用户来受测,反应都很良好,导览动线也很直觉,于是我先排除网站UI 介面变更造成业绩停滞的可能性。但是理论上,一个动线好的网站,在商品或服务不变的状况下,转换率应该会上升才是。这时我打开Google Analytics 报表,发现新网站比旧网站的平均转换率高了1% 的比例,虽然平均客单价没有太大的变化,但我更能确定新网站在引导用户达成购买的能力是好的。

那为什么线上购物的业绩没有大幅上升呢?这是一个很简单的数学式子:
Traffic x Conversion Rate % x Per Customer Transaction =Sales Amount 
那我可以大胆的说,问题出在Traffic,也就是进到网站的流量。

二、确认分析目的

这一步骤我们应该着重在继承上一步的大胆假设,也就是「网站流量」出了问题,分析的目的为:了解不同管道的流量在新网站上线后有无变化,包括搜寻流量、直接流量、推荐流量、广告流量、其他流量⋯⋯

三、设计实验

若要去分析既定商业事实,通常这一步骤会是在设计「要抓哪些资料下来看」、「要排除哪些资料才能确保判读正确性」。但商业上也常有需要「设计实验」的,像是「实验哪种网页导览更能让用户找到资讯?」、「实验哪种文案点击率最好?」、「实验Hero Image是哪一张?」,总而言之这一项的内容,与分析目的息息相关。

四、选择分析工具

工欲善其事,必先利其器。分析工具有很多种,不同的工具「锐利」之处也不一样,单看你分析的目标为何,有时会多个类型的工具一起运作。根据搜集资料类型的不同,常见的网站分析工具可以粗略分为:

  • 点击分析型,流量从哪里来?中间又去了哪里?最后从何离开?像是Google Analytics。
  • 实验测试型,测试哪个版本比较好?像是Google Optimize。
  • 综合辅助决策型,预算该如何分配?顾客历程为何?目前市场竞争状况如何?像是Appier。

就这篇文章所举例,因为我们想要知道流量从哪里来、不同来源流量在新网站上线后是否出现波动⋯⋯的等等资讯,所以最适合的分析工具应该为点击分析型,而Google Analytics 就是个功能强大又免费的点击分析型工具。


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