《Web分析》读书笔记（4）
- 关于报告
- 1.浏览最多的页面（Most Viewed Pages）
- 2.进入最多的页面（Top Entry Pages）
- 3.退出最多的页面（Top Exit Pages）
- 4.跳转最多的页面（Top Destinations）
- 5.站点覆盖（Site Overlay/Click Density Analysis）
- Web分析II
- 度量成功的标准
- 五个关键绩效指标（Key Performance Indicator/KPI）
- 1.任务完成率（Task Completion Rate）
- 2.搜索引擎占比（Share of Search）
- 3.访客忠诚度和新近度（Visitor Loyalty and Recency）
- 4.RSS源订阅量
- 5.高价值退出率
- 在购物车/结算阶段放弃
- 购买所用天数/访问数
关于报告
1.浏览最多的页面（Most Viewed Pages）
直接与“访客来站点的目的”相关。这也是为什么这些页面访问量最大。应该观察这些重点页面一段时间内的浏览量，并且对这些页面浏览量的变化进行关注（而不是仅关注绝对值）。
2.进入最多的页面（Top Entry Pages）
与“访客通过什么渠道来站点”相关。一个进入最多页面往往是站点的“大门”。由于访问大多数情况下被搜索引擎所引导，一般意义上的“入口”——index并不是唯一进入站点的方式，访客可以通过搜索引擎直接跳进深层的页面去。那么，比起精心搭建一个主页，从而期待提高各种浏览数据，倒不如关心那些访客真正进入的页面，然后去完善它们。
3.退出最多的页面（Top Exit Pages）
有进就有出。统计访客经常从哪个页面离开站点和统计跳出率（Bounce Rate）的区别在于，前者不能很好的区分这个数据的好坏。比如说同样很高的退出率（Exit Rate，或者说是某一个退出最多的页面），付款结算页面和首页页面背后的含义可能完全不同，一个从某种程度上代表转化率，另一个则不那么好。跳出率则一般来说是负面因素。
需要指出的是，统计这个数据不仅没办法很直观地给出“好还是坏”这样的判断，而且并不是非常有意义。一般网站的转化率在2%左右，意味着98%的流量转了一圈以后离开（流失）了。使用退出率原始数据很难分析某一个页面退出率高低的含义——你永远没法知道（即使是）付款结算页面（这种一般与转化挂钩的页面）的高退出率代表访客爽快地付钱买了想要的商品，还是代表访客被糟糕的付款体验惹恼然后一走了之。
解决上面这种问题的方法是，以付款为例，根据付款的流程，从加入购物车到支付完成显示感谢支付的页面都进行退出率的统计，从而分析在哪个环节出现问题并加以改进。
4.跳转最多的页面（Top Destinations）
关心访客从站点离开后的去向在以前是非常麻烦的事情。由于跳转以后的访问信息是发送给目的站点的，源站点收不到，也就不清楚访客到底去了哪里。以至于需要使用复杂的重定向机制来了解访客的去向。现在有新的技术代替重定向来了解访客的去向了。如果在一个网站生态系统内，这种跳转最多的页面的统计就有很大的价值：统计以后，分析工具就不会把来往这些站点的流量单独看待，而是看作一些整体。
5.站点覆盖（Site Overlay/Click Density Analysis）
访客点击了页面上的哪些元素？这份报告显然以非常可视化的方式分析在一些页面中，哪些链接被更多的点击。除了百分比，点击的原始数据在参考上有更大的价值。
Web分析II
度量成功的标准
通过对基本度量和生成报告的学习，我们大概了解使用各种方法收集站点数据，并生成相应报告的流程。但是这些定量数据也仅仅是数据，即使它们对于数据收集者来说具有意义，这些报告和数据并没有反映宏观意义上的“好”和“坏”，也没办法判断“成功”与否。
然后去重点关注那若干个关键度量（Critical Few）。
五个关键绩效指标（Key Performance Indicator/KPI）
1.任务完成率（Task Completion Rate）
对于电商网站，大部分访客不会完成转化。但是其中很多人也是抱着一定的目的来访问站点的。比如虽然访客没有下单购买，但是他达成了了解产品详细信息/价格对比的任务，这为他未来的购买增加了可能性。对于这位访客来说，他的任务（查询资料而不是购买产品）已经完成了。因此，通过设置如退出时的问卷调查来了解访客任务完成的情况而不只是猜测是有特殊意义的，问卷结果能帮助改进任务流程。
2.搜索引擎占比（Share of Search）
前面提到了搜索引擎在进入站点页面时的重要意义。因此自己的网站和竞争对手在搜索引擎上流量的比例比单纯的分析自己的网站来自搜索引擎的绝对流量值更能说明宣传策略的效果。如果出现宣传策略失误则能更快地发现并改进。
3.访客忠诚度和新近度（Visitor Loyalty and Recency）
忠诚度指的是一个UV的访问数目。如果一个自然人访客访问站点的次数多，那么这会提高站点的访客忠诚度。新近度指的是同一个UV两次访问的间隔。一言蔽之，一个体现业务和目标人群的关系，另一个某种程度上体现了目标人群的需求模式。这组KPI能够帮助站点定位最有价值的页面和功能。
4.RSS源订阅量
除了个人订阅者，许多网站也互相引用RSS源。与在线浏览不同，利用RSS源的线下“访问”无法被Web分析工具捕获。那么统计RSS订阅情况将会改善这一情况。而且，订阅者本身比其他访客具有更高的潜在价值，因为他们主动了解那些需要网站努力推送给访客的信息。
5.高价值退出率
虽然将退出作为一个KPI有点少见，但是对于黄页这样的站点来说，点击页面上的链接跳转到指定的其他网站是非常重要的业务流程。这样来说，同样是退出站点的动作，根据网站业务也就拥有了不同的价值——跳出的那部分就属于低价值、“坏的”退出。
跳出转化率的条条框框，关注一些其他相关指标。假设又是一个电商网站，它的转化标志是完成支付。
在购物车/结算阶段放弃
这些访客非常认真地查看了信息，比较了商品，将商品放进购物车，准备付款。但是在付钱的前几秒，出于某些原因，取消了支付。
如果不去了解放弃的过程和原因，而去思考为什么转化率迟迟不能提高，从而加大对广告的投入。这样是不能解决有可能是界面，或者是业务逻辑不友好造成的放弃（Abandonment）。
购买所用天数/访问数
顾名思义，如果需要花一段时间才能使用户购买产品，那么网站在提供产品信息帮助用户选择上就要更加用心了。又如果顾客购买之前花费较短的时间，那么比起提供详细信息，提供更加有竞争力的价格并将它标注显眼更重要。
- 关于报告
- 1.浏览最多的页面（Most Viewed Pages）
- 2.进入最多的页面（Top Entry Pages）
- 3.退出最多的页面（Top Exit Pages）
- 4.跳转最多的页面（Top Destinations）
- 5.站点覆盖（Site Overlay/Click Density Analysis）
- Web分析II
- 度量成功的标准
- 五个关键绩效指标（Key Performance Indicator/KPI）
- 1.任务完成率（Task Completion Rate）
- 2.搜索引擎占比（Share of Search）
- 3.访客忠诚度和新近度（Visitor Loyalty and Recency）
- 4.RSS源订阅量
- 5.高价值退出率
- 在购物车/结算阶段放弃
- 购买所用天数/访问数
关于报告
1.浏览最多的页面（Most Viewed Pages）
直接与“访客来站点的目的”相关。这也是为什么这些页面访问量最大。应该观察这些重点页面一段时间内的浏览量，并且对这些页面浏览量的变化进行关注（而不是仅关注绝对值）。
2.进入最多的页面（Top Entry Pages）
与“访客通过什么渠道来站点”相关。一个进入最多页面往往是站点的“大门”。由于访问大多数情况下被搜索引擎所引导，一般意义上的“入口”——index并不是唯一进入站点的方式，访客可以通过搜索引擎直接跳进深层的页面去。那么，比起精心搭建一个主页，从而期待提高各种浏览数据，倒不如关心那些访客真正进入的页面，然后去完善它们。
3.退出最多的页面（Top Exit Pages）
有进就有出。统计访客经常从哪个页面离开站点和统计跳出率（Bounce Rate）的区别在于，前者不能很好的区分这个数据的好坏。比如说同样很高的退出率（Exit Rate，或者说是某一个退出最多的页面），付款结算页面和首页页面背后的含义可能完全不同，一个从某种程度上代表转化率，另一个则不那么好。跳出率则一般来说是负面因素。
需要指出的是，统计这个数据不仅没办法很直观地给出“好还是坏”这样的判断，而且并不是非常有意义。一般网站的转化率在2%左右，意味着98%的流量转了一圈以后离开（流失）了。使用退出率原始数据很难分析某一个页面退出率高低的含义——你永远没法知道（即使是）付款结算页面（这种一般与转化挂钩的页面）的高退出率代表访客爽快地付钱买了想要的商品，还是代表访客被糟糕的付款体验惹恼然后一走了之。
解决上面这种问题的方法是，以付款为例，根据付款的流程，从加入购物车到支付完成显示感谢支付的页面都进行退出率的统计，从而分析在哪个环节出现问题并加以改进。
4.跳转最多的页面（Top Destinations）
关心访客从站点离开后的去向在以前是非常麻烦的事情。由于跳转以后的访问信息是发送给目的站点的，源站点收不到，也就不清楚访客到底去了哪里。以至于需要使用复杂的重定向机制来了解访客的去向。现在有新的技术代替重定向来了解访客的去向了。如果在一个网站生态系统内，这种跳转最多的页面的统计就有很大的价值：统计以后，分析工具就不会把来往这些站点的流量单独看待，而是看作一些整体。
5.站点覆盖（Site Overlay/Click Density Analysis）
访客点击了页面上的哪些元素？这份报告显然以非常可视化的方式分析在一些页面中，哪些链接被更多的点击。除了百分比，点击的原始数据在参考上有更大的价值。
Web分析II
度量成功的标准
通过对基本度量和生成报告的学习，我们大概了解使用各种方法收集站点数据，并生成相应报告的流程。但是这些定量数据也仅仅是数据，即使它们对于数据收集者来说具有意义，这些报告和数据并没有反映宏观意义上的“好”和“坏”，也没办法判断“成功”与否。
然后去重点关注那若干个关键度量（Critical Few）。
五个关键绩效指标（Key Performance Indicator/KPI）
1.任务完成率（Task Completion Rate）
对于电商网站，大部分访客不会完成转化。但是其中很多人也是抱着一定的目的来访问站点的。比如虽然访客没有下单购买，但是他达成了了解产品详细信息/价格对比的任务，这为他未来的购买增加了可能性。对于这位访客来说，他的任务（查询资料而不是购买产品）已经完成了。因此，通过设置如退出时的问卷调查来了解访客任务完成的情况而不只是猜测是有特殊意义的，问卷结果能帮助改进任务流程。
2.搜索引擎占比（Share of Search）
前面提到了搜索引擎在进入站点页面时的重要意义。因此自己的网站和竞争对手在搜索引擎上流量的比例比单纯的分析自己的网站来自搜索引擎的绝对流量值更能说明宣传策略的效果。如果出现宣传策略失误则能更快地发现并改进。
3.访客忠诚度和新近度（Visitor Loyalty and Recency）
忠诚度指的是一个UV的访问数目。如果一个自然人访客访问站点的次数多，那么这会提高站点的访客忠诚度。新近度指的是同一个UV两次访问的间隔。一言蔽之，一个体现业务和目标人群的关系，另一个某种程度上体现了目标人群的需求模式。这组KPI能够帮助站点定位最有价值的页面和功能。
4.RSS源订阅量
除了个人订阅者，许多网站也互相引用RSS源。与在线浏览不同，利用RSS源的线下“访问”无法被Web分析工具捕获。那么统计RSS订阅情况将会改善这一情况。而且，订阅者本身比其他访客具有更高的潜在价值，因为他们主动了解那些需要网站努力推送给访客的信息。
5.高价值退出率
虽然将退出作为一个KPI有点少见，但是对于黄页这样的站点来说，点击页面上的链接跳转到指定的其他网站是非常重要的业务流程。这样来说，同样是退出站点的动作，根据网站业务也就拥有了不同的价值——跳出的那部分就属于低价值、“坏的”退出。
跳出转化率的条条框框，关注一些其他相关指标。假设又是一个电商网站，它的转化标志是完成支付。
在购物车/结算阶段放弃
这些访客非常认真地查看了信息，比较了商品，将商品放进购物车，准备付款。但是在付钱的前几秒，出于某些原因，取消了支付。
如果不去了解放弃的过程和原因，而去思考为什么转化率迟迟不能提高，从而加大对广告的投入。这样是不能解决有可能是界面，或者是业务逻辑不友好造成的放弃（Abandonment）。
购买所用天数/访问数
顾名思义，如果需要花一段时间才能使用户购买产品，那么网站在提供产品信息帮助用户选择上就要更加用心了。又如果顾客购买之前花费较短的时间，那么比起提供详细信息，提供更加有竞争力的价格并将它标注显眼更重要。