网站数据分析_数据分析师
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。本文介绍的是网站的数据分析,来帮助你了解更多的用户,一起来看。
网站的数据分析系统,是对网站访问信息的记录和归类,以及在此基础上的统计分析,如网站访问量的增长趋势图、用户访问最高的时段、访问最多的网页、停留时间、用户使用的搜索引擎,主要关键词等,这些可以称为网站访问数据的基础分析。
同时还应提供网站被访问的整体数据,包括:单位时间内首页、搜索页面的访问人数、单位时间内各频道页面的访问人数、访问者的来源分析、各大类商品销售数据排行榜等!
一 数据统计:
1 流量统计是基础的数据统计
网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息,包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势,了解有效覆盖人群的规模,了解推广的目标人群,在哪个页面,哪个频道。
1.了解网站的目标人群特征,为产品设计提供重要依据
2.了解网站关注行业用户量的潜在规模
3.与行业平均指标做对比,作为评估自身网站发展的指标
4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度
5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度
根据网站的大致需求,相关网站“数据统计”的基本分析应具有:
A. 访问人次,即网站的访问人次,通常以日访问人次统计,此指标不排除同一访客同一天访问多次。
B. 访问总页面数,即访问者在站点上浏览的总页面数,通常以日统计。
C. 独立访客,也称独立IP,指访问站点的独立访客,通常以日访问人次统计,每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时,不重复计算,仍视作一个独立访问者。
D. 人均停留时间,即访问者在网站停留的时间
计算公式:人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内,从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。
E. 人均访问页数(PV值),即访问者平均访问页面数,
计算公式:PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要,访问者平均访问页数越多,越能实现网站的目的指向。
F. 跳出率,即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。
G. 新访客,即访问站点的访问者是否第一次登录站点,该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度,通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多,说明人气越高,影响度也越来越高。
H. 回访者,即访问站点的访问者超过一次以上登录站点,该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度,通常以日为单位进行统计,回访人数越多,说明站点被接受的程度越高,而通常,网站的潜在客户行为,就是在回访者中实现,如注册、购物、消费等。
I. 每个独立访问者访问频次:一个周期内独立访问者的平均访问次数。
2 关键字数据收集
包括两方面:
客户通过哪些关键字到达网站
客户在网站搜索哪些关键字 --- 精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会
3 网站专题及营销方式的效果统计
精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会,跟踪由专题转换为销售的点击次数
帮助我们评估网站页面格局的合理性
跟踪销售额和销售机会
二 根据以上数据统计带来哪些分析结果:
1 对网站营销的意义:
通过网站的数据分析可以进行相关的推广效果评估,指导网站的页面布局和推广方式。这就需要我们明白网站的第一目标用户是谁,他们有什么特点。
当网站决定提供一项服务时,要清楚如何比别人做得更好。
第一步:分析品牌——看购物信息的网民经常在网上关注什么品牌
第二步:类别分析——他们经常访问哪些网站(除了购物类网站之外)
第三步:频道分析——他们一般关注这些网站的什么频道
第四步:定位产品方向——根据用户特点,设计网站页面内容,制定推广策略
2 对网站建设的意义:
通过统计的数据对网站布局合理性及吸引力、频道间相关性等情况进行评估
分析网站内容对访问用户的吸引力
分析网站内/外流量导入/导出的情况,了解合作网站,评估广告投放的真实效果
分析各个频道间流量的相互贡献程度
分析网站用户的访问路径,了解网站建设中的潜在问题
根据搜索的关键词分析,可帮助网站进行内容优化及页面布局
了解频道间相关性,帮助改善网站内容。
了解外部导入网站带来的合作价值
分析市场活动的行为指向,了解市场运作及合作方带来的流量价值
3 对提高客户满意度、忠诚度和网站粘性的意义
同时,可以通过数据分析,了解访问者最常进入以及最终流失的路径,找到如何留住忠实访问者及避免用户流失的方法。
大部分访问者从哪里来—分析网站流量来源
访问者最关注哪些栏目—分析访问者的浏览路径
访问者从哪里流失得最多—分析网站流量流失的原因
分析访问来源的差异性—分析不同访问渠道对流量的贡献程度
如果发现网站的流量流失很严重,访问量与有效注册量的比例失衡
需要:用数据分析查出用户流失的原因
1.统计访问者流失最高的栏目
2.分析该栏目访问路径中各个环节的流失率
3.分析该栏目页的主要问题并予以解决,提升用户操作满意度
数据分析不仅可以在网络广告前期发挥巨大作用,在投放后期同样是调整广告方向的重要工具。比如,通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品页面可以实现很好的转化率、投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变,都可以使赚钱的能力提高一点点。所以,只有称数据分析为网络营销的灵魂才能凸显数据分析的重要性。现在,是重视数据分析的时候了。CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
CDA认证分为三个级别,每个级别对应不同的数据分析技能: CDA Level I:这是入门级别,主要面向零基础就业转行者、应届毕业生以 ...
2024-09-20在职场中,将CDA(Certified Data Analyst)证书转化为实际的业务成果和价值,可以通过以下几个步骤实现: 提升专业技能:CDA证 ...
2024-09-20考取CDA(Certified Data Analyst)证书后,可以通过以下几个策略在职场中提升薪资: 深化专业技能:持续学习和实践,提高数据 ...
2024-09-20数字经济专业是一门综合性、交叉性的学科,旨在培养具备扎实经济学基础和熟练数字技能的数据分析与决策人才。该专业的课程内容丰 ...
2024-09-19数据分析师这个职位本身并不特定于性别,男性和女性都可以从事这项工作。至于是否会觉得累,这取决于多种因素,包括个人的工作经 ...
2024-09-19CDA认证考试的通过率会根据不同年份和考试难度有所变化。根据CDA数据科学研究院发布的数据,第十一届CDA认证考试的通过率如下: ...
2024-09-19大数据技术毕业生在职场中脱颖而出需要从多个方面进行努力和规划。首先,明确职业目标是关键一步。了解大数据相关的职业岗位,如 ...
2024-09-19在数据分析领域,有几个专业认证是值得考虑的,它们可以帮助提升你的专业技能,并在就业市场上增加竞争力。以下是一些推荐的认证 ...
2024-09-19金融数学专业是一门结合了数学、统计学和经济学的交叉学科,旨在培养具备扎实的数学基础和金融理论知识的复合型人才。随着全球 ...
2024-09-19随着信息技术的飞速发展,大数据已成为企业决策的重要依据。特别是在会计和财务管理领域,大数据技术的应用不仅提高了数据处理的 ...
2024-09-19大数据技术是一种新一代的技术与架构,用于解决海量、多样、快速、价值的数据的收集、存储、处理、分析和挖掘问题。它涵盖了从数 ...
2024-09-19大数据管理与应用领域的发展潜力和职业方向是当前热门话题之一。随着信息技术的快速发展,数据已经成为企业和组织决策的重要基础 ...
2024-09-19评估自己在数据分析领域的当前水平,可以通过以下几个步骤来进行: 自我评估: 知识掌握:考虑你对数据分析基础知识的理解,包 ...
2024-09-19MarkDown
2024-09-19数据分析师资格证书是证明个人在数据分析领域专业技能的重要证书,对于提升就业竞争力和薪资水平有显著帮助。考试通常包括理论知 ...
2024-09-19数字化运营专业的毕业生在多个行业中都有广泛的就业前景。除了酒店和旅游行业,这些毕业生还可以在以下领域寻找职业发展机会: ...
2024-09-19酒店管理与数字化运营专业的学生学习内容包括酒店客户关系管理、前厅服务、客房服务、餐饮服务、酒店数字化营销、酒店财务管理、 ...
2024-09-19大数据专业的学生想要提升数据分析技能,可以通过以下几个步骤: 学习数据分析基础:掌握数据分析的基本概念,包括数据清洗、数 ...
2024-09-19数据分析师是专门从事数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们的工作内容包括但不限于: 数 ...
2024-09-19数据分析师作为一个职业,对于大学生来说是一个值得考虑的选择,因为它不仅在当前有着广泛的应用,而且在未来几年内预计会有更大 ...
2024-09-19