网站数据分析的意义、三大方面介绍

编导：当我们拿到一个站点时，我们通常都不知道如何下手。 我们应该制作外部链接还是内容？ 其实最重要的还是数据分析。 网站建设需要数据做支撑。 那么企业网站建设为什么需要做好网站历史数据分析呢？ 本文从网站数据分析的含义和网站数据分析的三大方面为我们详细解答了这个问题。 感兴趣的朋友快来看看吧。

上一节我们提到，网站建设需要数据做支撑，而网站数据分析可以让网站建设方案的制定更加有效和科学。

无论从哪个维度来看，数据都是我们做出某项决策最科学、最可靠的依据之一，在网站建设中也是如此。

一、网站数据分析的意义

一般来说，数据分析的意义在于：

比如我们在投放广告的时候，可以通过广告后台的一些受众特征数据、渠道来源数据、消费成本、点击率、引流量等了解我们的整体投放情况，知道如何投放广告后发送广告。 什么。

经过人工处理，对某些数据指标的影响因素进行分析，明确是什么原因导致了当前的投放状态。

知道为什么、为什么之后，利用这些数据来指导制定新的优化方案，完善某些指标数据，最终通过过去的数据波动预测未来的数据变化和趋势。

访客属性分析

网站的历史数据分析也是如此。 成长超人联系了很多过去建站的公司，旧官网需要改版升级。 但是，它们有一个共同的问题。 有些网站改版的决策主观性很强，我们称之为“拍”，这些决策并不能给企业带来实际回报，而真正有效、科学的决策往往需要数据做支撑。

网站建设是一项技术活动。 公众可能更关注网站的设计。 这只是表面现象。 我们在建设网站的时候，需要深入挖掘，而网站的历史数据是我们做这件事的最大依据。 一个高水平的优质网站的建立离不开历史数据的分析。

一个网站是否优质应该由访问者来判断，那么访问者如何为网站“投票”呢？

访问者进入网站的所有路径、点击次数、停留时长，都是非常真实、科学的数据。 只要我们以正确的方式解读和分析其背后隐藏的信息和意义，我们在迭代升级网站时，就能达到事半功倍的效果。

因此，在企业进行网站建设或改版前，历史数据分析的最大意义在于：

通过分析网站数据，判断网站各方面的好坏，预测访问者的喜好，并以数据为最大依据，制定相应的网站建设方案。

二、网站数据分析的三个方面

数据分析就是运用一些数据分析工具、方法或思维，从海量数据中发现规律，揭示数据背后的真相，指导企业或业务的发展，为决策行为提供数据支持.

对于大多数公司来说，网站的核心目标是获取客户，但首先我们需要访问者来实现这个目标； 此外，我们必须根据访问者的需要有效地展示我们的内容、产品和信息，并让访问者喜欢这些内容； 最后是“将访问者转化为客户”以购买我们的产品和服务的最关键部分。

根据这三个不同的阶段，我们将网站数据分析分为三大方面：

1、网站流量分析

(1) 流量多维细分

切分是指将指标按不同的维度进行划分，检查同一个指标在不同维度的表现，从而找出哪部分指标存在问题，并对这部分指标进行优化。

访问量是网站的一个重要指标，也是我们常说的流量。 在时间、来源、地点、媒介等维度下，我们可以对网站访问进行单独或重叠的多维度细分。 这样，我们就可以在流量分析中找到有问题的部分。

(2) 流量重叠分析

访问者会穿越许多不同的流量渠道，他们使用不同的查询方式来查询产品和服务，进行比较并做出决定。 每个访问者在不同渠道的转化过程中也扮演着不同的角色。 有些渠道会树立品牌形象，吸引访问者的注意，比如网站图片； 有些渠道会提供精确的信息，例如搜索引擎广告。

2. 网站内容分析

网站页面可以分为三类：导航页面、功能页面和内容页面。

比如中微半导体官网（成长超人出品）：

引导访问者查找信息是导航页的作用，功能页的目的是帮助访问者完成特定的任务，内容页的主要目的是向访问者展示信息，帮助访问者做出决定。 网站的整体页面结构就是由这三类页面组成的。

我们不希望在我们的网站上看到访问者有两种行为：

一是访问者在导航页面中途离开。 另一种是从内容页返回到导航页。 除了访客本身的新任务与本页面的目标无关外，否则我们还需要分析内容页面的原始设计，并提供跨页面的信息和推荐。 考虑范围内。

至于导航页面的好坏，最简单的方法就是从流量分布来判断。

访问者浏览的去向是否符合我们最初的设计逻辑和思路？

页面的引导能否将访问者带到有助于完成任务的关键页面？

这只是页面分析最基本的思路。 事实上，导航页面会承担更多的任务，访问者不会那么“听话”，所以我们需要对访问者群体进行分类，分配到不同的流量和不同的页面。 部分。

3、网站转化分析

企业网站建设/改版必须有一个基本目的，有的希望通过改版提升品牌形象，有的希望协助营销推广，有的则是获取潜在客户的信息。

企业在以获取客户为目的建设网站时，必须考虑转化率。 因此，我们需要对网站的转化路径、节点、效率进行分析，为后续制定科学有效的网站转化策略。 基础数据基础和优化方向。

转化分析作为网站数据分析的一部分，也是非常关键的一个环节。 没有转化分析，我们不知道我们的访问者为什么会流失，甚至不知道我们流失了多少潜在客户。 这一步可以帮助我们找出网站转化的阻力所在。

需要注意的是，每一个问题都不是单一原因造成的，每一次数据分析都不是孤立存在的。 我们对网站转化的数据分析可以遵循一个逻辑模型——漏斗转化模型。

(1) 网站转化漏斗模型

原理很简单。 我们可以将网站本身视为一个虚拟漏斗。 用户从进入网站开始浏览到最后一次投资注册行为（或其他可识别的转化行为，如下单、关注、转发等），其中有多少被屏蔽在某层“过滤器”上”，有多少成功到达了我们预设的“转化行为区域”。

我们以常见的表单转换为例，以用户点击链接进入网站为初始节点，大致的转换路径包括：点击、到达、填表、提交、提示。

漏斗模型如下图所示：

从这个模型图中可以明显看出，整个访问者的转化路径数据是在逐渐减少的。

通过对整个转化路径的各个环节进行拆解和量化，可以对数据进行横向和纵向的对比，从而找到对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

转化路径中每一个环节出现问题都会影响到后续的每一个环节。 比如下面左边的漏斗模型，从【点击】到【到达】有很大的损失。 可以猜测是网站打不开或者打开速度慢。 该问题导致访问者无法正常访问网站，大大降低了后续每个链接的数据库。

另外，右边【填表】和【提交】节点之间的漏斗模型也出现了数据骤降的现象。 原因可能是表单太复杂，提交按钮无法点击等，然后排除优化即可。

漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率分析，以确定整个流程的设计是否合理，每一步的优劣，是否有优化的空间。 尽量了解访问者访问您网站的真正目的，为他们提供合理的访问路径，而不是一味地提高转化率。

通过转化漏斗模型的建立和分析，我们可以快速找出问题所在，进而进行排查和优化，为后续的网站建设提供“教训”，避免重蹈覆辙。 这也是我们在营销中经常使用的优化方法。

(2) 用户行为路径分析

用户行为路径分析是指用户在网站的不同页面、不同版块、不同操作动作之间流动，产生不同的流通路径，并对这些路径进行分析。

通过对路径的分析，我们可以找出用户流量的特征，从而找出用户是从哪些页面、哪些链接、障碍物来的，或者是访问者是从哪些页面流失的，并对这些页面进行优化.

涉及全链接页面级PV、UV、路径流量关系等数据指标。 也可以用来判断转化用户和流失用户在行为上是否存在差异，用户行为路径是否符合预期。

这里，我们需要用到分析用户行为路径的有效方法之一——桑基图。

首先分析表达交通流问题的桑基图的构成。 我们需要知道起点在哪里，终点在哪里，有多少流量，这包括三个要素：

网站数据分析——桑基图（来源网络）

(3)漏斗模型与路径分析的关系

上面提到的漏斗模型和路径分析是类似的。 从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析的一个特例。

路径分析不同于漏斗模型。 漏斗模型通常是对用户在网站一系列关键节点的转化率的描述。 这些关键点往往就是我们人为制定的转化路径。

路径分析是跟踪记录每个用户的每条行为路径，并在此基础上分析挖掘用户路径行为特征，涉及每一步的来源和去向，以及每一步的转化率。

可以说，漏斗模型事先、人为、主动地设置了几个关键事件节点路径。 路径分析是探索整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现一些事先不知道的有趣的模式路径。 从技术角度来说，漏斗模型简单直观，可以计算和展示相关的转化率，路径分析会涉及到一些更广泛的层面。

挖掘访客数据是提高访客生命周期价值、建立访客忠诚度和推动转化率增长的最佳方式之一。

访问者数据可以指导新网站的架构设计。 清楚了解每个访客群体的路径后，才能对如何减少“摩擦”、增加潜在客户数量、提高转化率有更清晰的认识。

除了以上两种常见的分析，网站数据分析还包括热点击图分析、访问者行为事件分析、访问者生命周期分析等。通过这些多维度的分析方法，可以对新网站的内容规划和结构进行分析。科学指导设计和视觉设计。

公司的热门点击图表

在互联网不断发展和成熟的今天，企业的发展趋势也将更加规范化、精细化，更加注重用户体验。

企业建站也是如此。 网站未来的趋势必然是数字化发展。 网站的数字化发展，不仅非常有利于企业的网络营销和推广，对于企业未来数据资产的建立也尤为重要。

企业不仅要建立自己的数据资产，更要善于管理和应用。 网站历史数据是企业网络营销数据资产的一部分。 这些数据不仅可以指导企业建设网站，还可以通过对这些数据的分析发现或预测营销规律。 和逻辑，可以应用到其他方面。