京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
理清网站数据分析思路导图
下图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好数据分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析而分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。
但网站分析工具中的数据量非常大,你可能一不小心就淹没在数据的海洋中,你得有一个明确的数据分析思路,知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。以下是网站分析中涉及到的数据模块,这也提供了一个网站数据分析的大概思路。
根据上边的数据模块所涉及的内容,在网站分析报告中我一般会对下边所列出的板块与指标进行具体分析(以下列出的是在网站数据分析中一些我个人觉得比较重要的板块与指标,不同的网站重要的数据指标会有所不同):
基本情况:
■网站的流量水平怎么样?与行业同类网站的数据相比,根据我们的市场定位,我们的流量在未来需要有多大的提升?
■访客主要来自哪些地方?这用于确认与我们制定的市场策略是否匹配。如果有相当多的用户来自一些小语种的国家,我们是否要考虑建设多语言网站?
■访客一般会通过什么样的设备对网站进行访问?在移动化越来越流行的今天,我们是否要建设自己的移动站点或开发我们的APP?
■新老用户的比例怎么样?我们在拓展新用户的同时,是否能够留住老用户?
流量来源
■网站的主要流量来源有哪些,SEO、SEM、EDM还是社交媒体?还有哪些类型的流量来源我们可以拓展?
■这些流量来源的优先顺序是怎么样的,哪些是我们最倚重的流量来源,哪些流量来源的转换率最高?
■SEO/SEM的流量水平怎么样,该如何去提升?
■EDM、社交媒体的营销方式的使用情况怎么样,转换率如何?
网站内容
■网站的页面分类有哪些?
■产品页面、目录页面、营销专题页面等各类页面的流量以及转换表现(页面价值)情况怎么样?
■网站上最常见的着陆页面有哪些?是否页面上的内容正是我们希望用户浏览到的内容?
■用户的访问路径的引导是否存在问题,我们是否把用户引导到了主要的营销专题或产品页面?关于访问路径的分析可参考:可参考如何分析用户的访问转换路径。
■用户是否与网站发生了我们期望的互动:参与活动、观看视频、下载、投票、订阅或下单?
产品销售情况
■网站的订单转换率与客单价是多少?与行业水平是否有差距?
■购物车转换漏斗数据怎么样,用户在哪一步的放弃率比较高,购物车的用户体验是否可以作优化?
■哪一类的产品销售情况最好?
■用户在购买前一般会访问多少次网站或要考虑多久才会下单?
要注意的是,数据分析师在分析数据时如果发现有问题(比如购物车的转化率特别低)但又百思不得其解时,可以亲自去体验一下网站的访问流程,看一下在完成一个特定的目标或任务时是否存在障碍,也许你一下子就发现了问题的根源。
案例:
当你需要对网站进行一次全面的分析时,你可以按上边所列的内容对网站的各个数据模块系统地进行分析。但各个营销渠道的网站分析需求多种多样,不同的需求的分析方法也有所不同。而遇到渠道部门提交的一些指标数据异常的分析需求,我们可以灵活地进行处理。
以下是两个简单的案例。
问题1:一个电商网站日均销售为$80万,但某天突然下降为仅有$40万。
分析:
我们可以按照里边的内容一步一步作分析,把销售异常的根源找出来,但如果你对网站的业务运营情况非常熟悉,在这种突发情况下我们可以一针见血地找到问题的根源,从而得以快速修正问题恢复网站的正常销售。
还是按照我们习惯的思路来。我们都习惯了把销售与流量关联起来,当销售出问题时我们就会习惯性地去查看网站的流量情况。流量也下降了吗?关于流量的变化这里有两种可能:
流量也有一个相似幅度的下降=》流量来源出了问题?=》细分流量来源(SEO、CPC、EDM、用户所在区域)作分析=》页面流量分析(商品关注度是否有变化)
流量没有明显的下降è订单转换率出了问题?=》对产品的销售情况作分析,某些产品的转换率下降了还是几乎所有产品的转换率下降了?=》对产品的页面流量进行分析或对购物车转化路径作分析,是否是因为这部分转换率较高的产品的关注度下降了,还是网站的购买引导用户体验变差了,甚至是购物车系统在某一段时间不能访问?
从流量开始层层深入对数据进行分析,直至找到问题的根源为止。另外,在分析指标数据异常的时候,一些额外因素如特殊日子、重大事件、换季也要考虑在内,如“双11”别人者在如火如荼地在大搞促销,而你却没有一起去凑热闹,这段时间的销售有可能会变得较为惨淡。
问题2:EDM合作商给他们的北美地区的用户发送了50万封邮件(邮件链接里加了GAUTM标识),但对网站的销售增长却没有任何促进作用。
分析:
网站分析系统里来自EDM的流量数据有多少=》这部分流量来自哪些地区,真的是北美吗?=》这部分访客的访问路径怎么样,有没法有进入购物车=》最终有没有产生订单
分析结果显示,这期EDM的仅带来了少量流量,而且访客多是香港以及东南亚的,没有带来任何销售,看起来这个合作商并没有践行合约的内容,下次就不要再找他们合作了…
GoogleAnalytics智能警报
另外,在分析网站指标数据异常的时候,建议充分使用好GA的智能警报功能,这个可以大幅减少你的网站的工作量。当数据出现异常的时候,它可以把异常的数据指标给你列出来,并会相应地列出数据异常的原因。
在GA中有两种类型的提醒:自定义提醒和自动提醒。自动提醒是GoogleAnalytics根据其算法生成的提醒。也就是说,每天GA的智能引擎都会检查以下维度(包含但不限于)的指标值,以确认它们是否发生了显著变化:
■所有流量
■访客类型(新访客与回访者)
■城市
■地区
■国家/地区
■广告系列
■关键字
■来源
■媒介
■引荐路径
■着陆页
■退出页
■点击率(AdWords)
除了自动提醒,你还可以设立自定义提醒来监控网站运营数据。你可以为任何一个指标设置提醒标准并应用到任何维度,甚至还可以把提醒应用到高级细分的访问群组中。我们可以把网站流量与销售的高峰与低谷设置为警报,这样当网站的主要指标出现异常时这些自定义提醒就可以通过邮件发送功能及时地通知到相关人员。目前只有自定义提醒功能可以使用邮件自动发送功能。
网站分析并没有固定的步骤和方法,当你非常熟悉网站分析工具的使用以及所要分析的网站的业务时,你可以完全不必拘泥于以上的所提到的思路与方法,但网站分析的目的必须要明确:减少成本,提升效益,分析后的优化工作不可缺失。数据分析师培训
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14