【网站数据分析】结合用户体验制定一份完整的seo优化数据分析建

互联网比线下的最大优势是可以跟踪用户行为,通过分析优化用户体验,创造一个领域——网站的分析,在2008年之前一直是理论方法与实践,系统,和相关产品也很丰富。

除了传统线下的最终交易结果数据外，很难收集和保留之前的流程。它是一个黑盒子，为什么用户要做交易，为什么不做交易的用户要离开。  

现在，越来越多的离线链接是面向互联网和数据的。利用数据改善线下流程是可能的，很多网站分析的概念也充满了生命力。  

网站分析也从单纯的在线分析转变为线上线下数据的结合。笔者进行了长期的研究和实践，并总结了一些经验。作者不会详细介绍具体的概念(很多网站都可以参考，如“中国统计网”、“中国网站分析”等)，而是提取一些应用方法，并尝试写得更简单，希望能帮助更多的人。  

一、网站分析从哪里开始  

一个完整的网站分析应用过程是这样的:分析目标是插入代码分析动作，但实际上大多数人都无法参与插入代码这个环节，所以对数据的理解不够深入，分析容易产生偏差。为便于理解，简要介绍了现场分析的原理。  

主流网站分析工具基本上采用页面标记方法,也就是说,嵌入一个小段代码执行的(比如JavaScript)由浏览器在页面前端相当于页面上安装一个摄像头,记录用户的页面上的每一个动作,然后传输到后端服务器。  

我们必须清楚的是，在网站分析中没有准确的数据这一悲剧性的事实，这可能是由于没有时间加载采集代码、网络传输等原因。此外，毕竟所收集的是终端行为，以及它背后的真实的人的具体情况是什么，他们是浏览过还是上过厕所又回来了，我们无从得知。  

数据采集是网站分析的起点,也是一个非常乏味的工作,特别是在开始的页面,没有规范的推广,只能收集自定义代码,很麻烦,甚至做出了规范,操作,开发,经常匆忙,太忙,人员的流动也影响的执行规范,通常通过数据发现,没有良好的部署。  

方法有:将采集规范固化为CMS、推广流程、采集数据异常监测等。  

二、网站分析建议  

进入主题，如何运用网站数据进行分析，关键是要掌握十个关键词:转型，趋势，细分，对比，可追溯性，网站分析要看什么，只看两个:转型，趋势，如何看?只有三个词:分割，比较，可追溯性!这些话不是我发明的，而是我的前辈们总结出来的。  

1、流量转化  

有多少人来到商店，有多少人购买，这就是“转型”。当我们操作的时候，我们一般会设计一些用户的行为路径，比如我们希望用户访问访问宝贝页面进入购买流程填写数据确认付款或者扫描代码进入活动页面参与活动等等。  

我们希望看到用户在每个链接,是否符合我们的预期,与此同时,那些不符合我们的预期“转换”(指标“周转率”,“跳出率”,“速度”,“退出率”,如果看着这些概念,将会有很多不同的,这里不是传播),我们想知道用户损失去哪里,是什么原因。  

“转型”两个字，是运营的最终目标，也是网站分析的核心。所有的分析都围绕着“转型”这个词展开(损失、跳出、退出等都可以被认为是不好的“转型”)。做好变换分析的关键是准确把握变换的关键环节，针对不同的场景设计不同的路径，形成变换漏斗图。  

2、关键词趋势

前面所提到的,网络分析数据是不准确的,但是为什么它仍然有意义,因为数据的精度是稳定的(虽然不准确,但一直使用相同的监控方法,误差,误差的偏离方向都是一样的),虽然价值不是绝对准确的,但是能够准确把握趋势的操作。  

对于运营来说，比目前更重要的是，是否在正确的路径上，网站流量、转化率是否良好，重要的链接、路径、页面体验是否继续改善，运营是否触顶等等。把握这一趋势，知道自己是处于初始阶段、上升阶段、成熟阶段还是发展瓶颈。在不同的趋势下应采取不同的经营策略。  

3、网站细分规则

有句老话说得好:“不细分，给我死”。假设你的网站访问量增加了10%这是怎么呢您可以对页面进行细分，发现大多数流量都是相同的，但是一个活动页面的流量增加了200%。或者通过对流量源的细分，发现一个推广源增加了很多，所以很明显，这只是一个简单的例子。  

没有细分，就有无真相。选择合适的细分维数和细分维数是非常重要的。一般来说，细分维度的划分应遵循以下原则:确定哪些是稳定的，哪些是不稳定的，并寻找不稳定的。  

对于整个网站，一般直接访问，SEO源在短时间内比较稳定，推广不稳定;对于购买转化率，可以从流量源、购买路径、产品等维度进行细分，因为不同来源的不同用户拥有不同的转化率、不同的购买路径、不同的产品规格。  

有时，一些相对稳定的细分有较大的波动，有必要仔细分析，可能是网站有重大问题或整个互联网习惯发生了变化。  

4、数据对比  

当你发现问题时，从比较开始。而自己的过去比、水平比、行业基准比、目标值比、以及自己的脑数据比较、细分和比较只有通过对比，我们才能找到问题，只有通过对比，我们才能找到改进的方向。  

例如，对于一个全站的转化率数据，只知道比过去高出10%，而b知道已经接近行业最高水平，所以他不需要在这里努力工作。每个人的大脑存储着不同的经验数据，这些数据可以与不同的数据进行比较，得出的结论也分为深度。  

5、发展渊源  

有时候无论怎么细分，对比都不能发现问题，怎么办?有必要回到源头，重新审视原始的数据记录，反思用户的行为和数据收集的过程。此外，有必要与行动人员进行深入的沟通，他们的一些行动可能没有准确地恢复。