一： 網站分析 是什么?

網站分析 (Web Analytics)即網站訪客行為分析,通過對網站數據進行定量和定性的分析，來不斷驅動和提高訪問者在網站中的體驗，并將訪客轉化為你的商業目標(在線及離線KPI)

網站分析 數據收集與處理

二:為何要分析網站數據？

數據驅動業務提升

從以上的示例圖中可以看到，用戶從點擊訪問到完成業務銷售的整個環節，Google Analytics、 OMNITURE等 網站分析工具 收集提供的數據，有助于提升訪問體驗以獲取更高的在線leads的轉化。但是在離線leads的監測方面，卻一直是一個數據盲點，我們往往無法將訪問來源與電話呼叫的數據關聯起來，關于離線監測的數據分析，大家請閱讀Sidney Song的這篇文章：
線上營銷對線下行動效果的監測（下） ,另外一個數據盲點是 客服業務的轉化環節，呼叫中心往往無法直接和客戶訪問來源做關聯。我們只有把用戶在各個環節的數據有效關聯起來，才能第一時間內找到業務優化的正確方向！

最佳實踐

1、標識 流量源 :通過 網站分析工具 linktag標識，準確標識細分流量渠道。

2、定制商業 KPI ：了解用戶在網站哪些關鍵行為對網站收益影響最大，并將關鍵行為定制為關鍵KPI。

3、監測用戶瀏覽 路徑 ：用戶是如何在瀏覽網站?大多用戶是在哪些頁面流失掉？改進用戶訪問體驗，提升轉化率！

4、分析端到端的 ROI ：從流量源-商業回報分析。

5、計算 邊際成本 ：計算每次KPI盈虧成本，并根據每次CPA盈虧成本.得到每次CPC或每個用戶獲取的盈虧成本。

6、確定優化 方向 :確定改進哪些環節可以最有效的提升商業回報！并有效執行。

三、哪些數據指標(度量)具有重要意義？

四：KPI定制實例

1、KPI定制實例一

背景：某健康門戶站點一直以來只將咨詢留言作為關鍵KPI，但是隨著網站接觸用戶的渠道越來越多(WEB IM，在線QQ，等),及用戶對于信息安全的擔憂，KPI成本越來越高。也無法通過唯一的KPI客觀的判定流量質量。甚至按照此考量標準去優化廣告，已經無法支撐網站運營！

( 代碼實施說明 for Google Analytics

( 目標轉化配置 )

( 數據報告 )

1、媒介優化考量指標是否合理？
不同KPI轉化情況如何？ 哪些KPI轉化的提升，能有效提升商業回報？

2、留言KPI,在所有KPI轉化中占有的比例是多少？
結論：我的KPI設定是否合理？

2、KPI定制實例二
背景：某共享軟件站點，由于競爭因素，市場份額不斷萎縮. (計劃依靠PPC 流量穩定住市場份額與軟件銷售,但是從自然搜索流量數據發現，大多數的購買轉化只有千分之3，按照這個行業平均CPC (0.5美金)成本去計算，如果轉化率達不到1%，很難盈虧平衡. (此站點平均每筆訂單的金額大概是50美金左右)

代碼定制樣例

(目標轉化配置)

用戶在是如何流失？

五:解析流量屬性與KPI之間的關系

大多數轉化率高的流量源，用戶平均停留時間都超過了1分鐘. 跳出率都在80%以內

轉換率表現最好的流量源，新訪問者占有比率很低。

所有停留時間低于30秒，跳出率高于90%的流量源無轉化。

這篇 網站分析基礎 及 KPI實踐 ,希望對大家能有所幫助。 有什么問題，有什么想法，都盡管留言吧! 同時也期待大家在留言中，分享一些KPI定制的案例和網站KPI定制的經驗和見解！

via： adsem