文章编号：39425 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 22:23:08 / 浏览：次

流量分析是了解网站或应用程序用户行为及其如何与内容交互的关键。通过分析流量数据，您可以发现宝贵的见解，以改善用户体验、提高转化率并推动业务增长。

流量分析的四个步骤

流量分析过程可分为以下四个步骤：

1. 收集数据

首要步骤是收集有关网站或应用程序流量的数据。这可以通过使用分析工具（例如 Google Analytics）来完成。这些工具会跟踪指标，例如：访客数量会话时长跳出率来源/媒介

2. 分析数据

一旦收集了数据，就需要对其进行分析以识别趋势和模式。这需要查看指标并在一段时间内对其进行比较。一些关键指标包括：访问量增长率跳出率趋势页面/会话转化率

3. 解释数据

分析数据后，需要解释这些数据并确定其背后的原因。一些常见的问题包括：为什么访问量在下降？为什么跳出率在上升？哪些页面表现良好？哪些渠道带来最多的转化？

4. 采取行动

最后，根据分析结果采取行动以改善用户体验和提高转化率。这可能包括：优化页面加载时间改善网站导航创建引人入胜的内容优化登录页面

实战案例

以下是一些流量分析实战案例，展示了如何从数据中发现有价值的见解：

案例 1：识别高跳出率页面

一家电子商务网站使用流量分析工具发现，其产品页面跳出率很高。通过进一步分析，他们发现跳出率高的页面加载时间较长。网站优化后，加载时间得以缩短，跳出率也得以降低。

案例 2：发现转化渠道

一家 SaaS 公司使用流量分析工具来确定哪些渠道带来了最多的转化。他们发现，社交媒体是他们最有效的转化渠道。因此，他们增加了社交媒体营销投资，从而提高了转化率。

案例 3：优化登录页面

一家在线课程提供商使用流量分析工具来测试其登录页面的不同设计。他们发现，使用更简洁的标题和更简单的表单字段的登录页面带来了更高的转化率。他们优化了登录页面，从而提高了注册量。

结论

流量分析是获得有关网站或应用程序用户行为的宝贵见解的关键。通过遵循收集、分析、解释和采取行动的四个步骤，您可以发现宝贵的见解，以改善用户体验、提高转化率并推动业务增长。

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网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值

1，获取网站数据不仅仅是只装「统计工具」。 除此之外，还可以通过「网站日志文件」、「web beacons打点」、「JS页面标记」获得数据。 2，网站中常见的三种流量来源分为：「推介网站流量」、「搜索引擎流量」和「直接流量」，而直接流量是最难统计的，书中也给了我们提示。 直接流量又分为三大类流量，「浏览器地址栏」、「浏览器收藏夹流量」和「丢失来源信息」。 而丢失来源信息的流量包括flash广告、IM工具、弹窗广告等流量来源。 整理好这些信息，就更容易细分流量的来源了。 3，建立自己的网站流量日记，每天记录不同流量来源中发生的故事，可以让我们掌握每一次网站流量变化的原因，大量节省我们的时间，让我们的分析结果更有价值。 (图为作者蓝鲸的网站流量日记)4，如何挖掘有价值的搜索关键词?找到一个有价值的关键词，再加上好的排名，就可以给网站带来大量优质的流量。 通过统计工具，我们可以对搜索引擎流量和关键词进行标记。 首先，我们可以给网站设定一个合理的目标，如访客完成网站注册、购物成功等。 其次，我们就可以对关键词的质量进行衡量，找到该词在页面中的排名，获得所有关键词的排名情况。 再次，通过Google分析的过滤器排除第一页的词，有一些关键词，他们没有排在搜索结果的第一页，但却有很高的转化率。 例如:下图中的第一个关键词，排在搜索结果的第三页，但有200%的目标转化率。 找到这些词后，就可以调整推广和SEO策略，如果它们没有在你的推广列表中，那么就能判断这可能是一个非常有潜力高价值的关键词，对它进行一下优化，提高这些词的访问量。 写在最后： 想要在Google和网络获得好的排名和流量不是一件容易的事情，需要不断的学习和积累经验才可以。 尤其是对那些刚入行的新人。 而《网站分析实战》恰恰就告诉我们，如何通过分析网站数据来获取流量。 因为「网站分析」一个新兴的行业，随着各个网站、公司的重视，完整分析这个行业注定会不断向前发展。 内容全面、由浅入深是我对这本书的第一印象，本书结合大量案例、数据、用户的分析，也让我受益匪浅。 不过本书的许多术语、各种表达式看起来比较头疼，而且大量案例是结合Google Analytics来演示的，所以需要用点心。

一名优秀的数据分析师是怎样炼成的

近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。 过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。 互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求。 本文将和大家分享数据分析师的演变、数据分析价值体系、数据分析师必备的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例。 一、数据分析师的前世今生在介绍数据分析师之前，我们先来看一下这几个历史人物，看看他们都跟数据分析师有着怎样的渊源？历史上大名鼎鼎的“分析师”上面展示的六个历史人物（从左往右，从上往下）分别是：张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子和诸葛亮。 他们是历史上大名鼎鼎的谋士，有的还做过丞相。 他们博览群书、眼光独到，通过对大量史实进行总结发现了很多规律，并且在实践中成功预测了很多事件。 他们通过 “历史统计——总结分析——预测未来”的实践为自己的组织创造了绝大的价值，而这就是“数据分析师”的前身。 那么现在，数据分析师需要哪些必备技能，如何成为一名优秀的数据分析师呢？二、数据分析师的价值金字塔一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。 其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。 数据分析价值金字塔互联网企业数据分析体系中至少有三方面的数据：用户行为数据、交易订单数据和CRM数据。 工程师把不同来源的数据采集好，然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上；再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。 这些工作占用了整个环节90%的时间，然而产生的价值却只占10%。 这个金字塔再往上数据分析就和业务实际紧密结合，以报表、可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个一线部门。 这个部分占用了整个环节才10%的时间，但是却能产生90%的价值。 一个优秀的商务数据分析师应该以价值为导向，紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践，支持各条业务线发现问题、解决问题并创造更多的价值。 三、数据分析师必备的四大能力数据分析师必备的四大技能1.全局观某日，产品经理跑过来问我：Hi，能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。 知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。 很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。 一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。 2.专业度某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测，最终得到的用户流失模型预测准确率高达90%多。 准确率如此之高，让商务分析师都不敢相信。 经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是 “用户是否点击取消按钮” 。 而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。 数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。 3.想象力商业环境的变化越来越快、越来越复杂，一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想象的。 数据分析师应该在工作经验的基础上发挥想象力，大胆创新和假设。 4.信任度以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话，那他也很难信任或者购买你的产品。 同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。 各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。 四、数据分析常见的七种思路1.简单趋势通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。 访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。 分钟级别的实时走势以星期为周期的趋势对比2.多维分解数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。 例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。 多维度分析访问用户的属性3.转化漏斗按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。 常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。 漏斗分析展示注册每一步的流失率4.用户分群在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。 5.细查路径数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。 通过细查路径分析用户的行为规律6.留存分析留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。 一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访网站/app”的比例。 数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。 留存分析发现“创建图表”的用户留存度更高7.A/B 测试 A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。 数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。 五、数据分析实战案例某社交平台推出付费高级功能，并且以EDM（Email Direct Marketing，电子邮件营销）的形式向目标用户推送，用户可以直接点击邮件中的链接完成注册。 该渠道的注册转化率一直在10%-20%之间；但是8月下旬开始注册转化率急剧下降，甚至不到5%。 如果你是该公司的数据分析师，你会如何分析这个问题呢？换言之，哪些因素可能造成EDM转化率骤降？一个优秀的数据分析师应该具有全局观和专业度，从业务实际出发，综合各个方面的可能性。 因此，EDM注册转化率骤降的可能性罗列如下：1.技术原因：ETL延迟或者故障，造成前端注册数据缺失，注册转化率急剧下降；2.外部因素：该时间节点是否有节假日，其他部门近期是否有向用户发送推广邮件，这些因素可能稀释用户的注意力；3.内部因素：邮件的文案、设计是否有改变；邮件的到达率、打开率、点击率是否正常；邮件的注册流是否顺畅。 经过逐一排查，数据分析师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定信用卡的内容，导致用户的注册提交意愿大幅度下降，转化率暴跌。 一个看似简单的转化率分析问题，它的背后是数据分析师各方面能力的体现。 首先是技术层面，对ETL（数据抽取－转换－载入）的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对EDM业务的流程、设计等了如指掌。 练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。 一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。

app数据分析步骤

app数据分析步骤？

1. 常规数据指标的监测。 如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。 这些是最基础的指标。

2. 渠道分析，或者说流量分析。 对于一个在上升期的APP来说，会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。 还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，知道哪个渠道值得投。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。 当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。 想想APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。 在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。 不同的行业都有相应的不同转化率，可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。 用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。 另一方面，想一想APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和当时设想是有不同的。 这个时候就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。 流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。 行业中也有一些平均水平指标，可以参考这些指标评判自己APP的好坏。 另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。 如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。 密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。 一旦发现异常立马组织人员商讨对策。 活跃用户是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动。

7. 用户特征描述。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。 如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。 如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

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