浅谈WebAnalytics基础及KPI实践案例分析.pdf

做运营的人，经常会进行 Web Analytics ，KPI 更是公司高层关心的核心数据，下面就简单 的介绍一下 Web Analytics 基础以及一些简单的 KPI 实践案例，有不妥之处还请大家见谅。 一：网站分析是什么 ? 网站分析 (WebAnalytics) 即网站访客行为分析 , 通过对网站数据进行定量和定性的分析， 来 不断驱动和提高访问者在网站中的体验，并将访客转化为你的商业目标 ( 在线及离线 KPI) 网站分析数据收集与处理 二: 为何要分析网站数据？ 数据驱动业务提升 从以上的示例图中可以看到，用户从点击访问到完成业务销售的整个环节， Google Analytics 、 OMNITURE等网站 分析工具 收集提供的数据，有助于提升访问体验以获取更高 的在线 leads 的转化。 但是在离线 leads 的监测方面， 确一直是一个数据盲点； 另外一个数 据盲点是 客服业务的转化环节，呼叫中心往往无法直接和客户访问来源做关联。我们只有 把用户在各个环节的数据有效关联起来，才能第一时间内找到业务优化的正确方向！ 最佳实践 1、标识 流量源 : 通过网站分析工具 linktag 标识，准确标识细分流量渠道。 2、定制 商业 KPI ： 了解用户在网站哪些关键行为对网站收益影响最大，并将关键行为定制 为关键 KPI 。 3、监测用户浏览 路径 ：用户是如何在浏览网站 ?大多用户是在哪些页面流失掉？改进用户访 问体验，提升转化率！ 4、分析端到端的 ROI：从流量源 - 商业回报分析。 5、计算 边际成本 ：计算每次 KPI 盈亏成本， 并根据每次 CPA盈亏成本 . 得到每次 CPC或每个 用户获取的盈亏成本。 6、确定优化 方向 : 确定改进哪些环节可以最有效的提升商业回报！并有效执行。 三、哪些数据指标 ( 度量 ) 具有重要意义？ 四： KPI 定制实例 1、KPI 定制实例一 背景： 某健康门户站点一直以来只将咨询留言作为关键 KPI ，但是随着网站接触用户的渠道 越来越多 (WEB IM，在线 QQ，等 ), 及用户对于信息安全的担忧， KPI 成本越来越高。也无法 通过唯一的 KPI 客观的判定流量质量。甚至按照此考量标准去优化广告，已经无法支 撑网站运营！ ( 代码实施说明 for Google Analytics ( 目标转化配置 ) ( 数据报告 ) 1、媒介优化考量指标是否合理？ 不同 KPI 转化情况如何？ 哪些 KPI 转化的提升，能有效提升商业回报？ 2、留言 KPI, 在所有 KPI 转化中占有的比例是多少？ 结论：我的 KPI 设定是否合理？ 2、KPI 定制实例二 背景：某共享软件站点，由于竞争因素，市场份额不断萎缩 . ( 计划依靠 PPC 流量稳定住市 场份额与软件销售 , 但是从自然有哪些信誉好的足球投注网站流量数据发现，大多数的购买转化只有千分之 3 ，按照 这个行业平均 CPC (0.5 美金 ) 成本去计算，如果转化率达不到 1%，很难盈亏平衡 . ( 此站点 平均每笔订单的金额大概是 50 美金左右 ) 代码定制样例 ( 目标转化配置 ) 用户在是如何流失？ 五: 解析流量属性与 KPI 之间的关系 大多数转化率高的流量源，用户平均停留时间都超过了 1 分钟 . 跳出率都在 80%以内 转换率表现最好的流量源， 新访问者占有比率 很低。 所有 停留时间低于 30 秒 ， 跳出率高于 90%的流量源无转化。