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如何做好数据分析方法的实时分析
2016-10-04
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如何做好数据分析方法的实时分析

随着互联网行业的不断发展,产生了不断扩大的数据,数据分析也成为网站中的标配,大家都希望通过精细的分析来提高网站的成交效率。随着商品秒杀、促销、抢购,产品快速运营手段的不断增多,以往小时级的流量监测已经不能满足网站营销的需求。我们需要对网站平台上的每一分钟、每一个访客、每一次操作都进行记录,以满足我们实时监测和快速决策的需要。

一、实时分析需要关注的三大指标

数据化分析需要关注的指标非常多,如PV、UV、转化率、跳出率等等。在分钟级的实时监测中,数据分析主要关注网站平台的三大类数据指标:

1)访问用户量,2)访问来源,3)访问行为。

用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的营销有着重要意义:

1.分钟级的访问量(百度统计截图)可以帮助我们了解流量的趋势,方便及时发现流量的异常;

2.访问来源的监测(百度统计截图)方便我们了解实时访问来源和权重,为渠道优化做准备;

3.访问行为(百度统计截图)的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好,方便后期进行网站内容优化。

二、通过三个案例讲透实时分析

1. 从异常的流量峰值中发现问题


一般情况下,我们都比较关注网站平台的PV、UV及其走势,这也是网站流量分析的基础指标。以天或者小时为度的流量分析较为粗糙,会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的粒度来观察流量,想一想又会有什么发现呢?

2.精准投放:渠道优化与反作弊

作为一个网站数据分析人员,如果产品在各大渠道上投放了广告,则可以通过访问来源来时刻监测渠道的广告效果,进而确定渠道带来的访问用户量和质量。

3.实时监测,让产品运营更加高效


现在互联网产品迭代的速度越来越快,产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪,评估产品的效果或者市场反馈。

三、数据驱动的精细化运营

一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线,网站分析人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。同时,从数据中发现问题,提出假设,不断升级迭代;从而形成“idea — product – data”的良性循环,驱动业务和客户的增长。


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