京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用网站存取数据,分析各网络营销管道的绩效
营销策略制定的其中一大难题便是如何配置各项营销资源,在思考这个问题的时候,需要深入了解自家使用者的特性,并了解不同营销管道是否能与使用者的特性搭配。除此之外,分析现有营销管道的绩效,也是一项判断的重要依据。本文将介绍如何利用网站存取数据(Access Log,如:Google Analytics),初步分析各网络营销管道的绩效。
透过网站存取数据中「流量来源」,分析各管道对最终转换率的影响
要分析各营销管道的绩效,首先需要定义绩效的指标,许多网站有其成立的目标,例如:销售商品、取得注册会员数…等,这些指标在此我们统称「转换数(conversion)」。定义绩效指标后,便可进行两个分析步骤:
1.统计各流量来源的转换数与转换率
2.比较各流量来源的转换情况,拟定改善计划
步骤一:统计各流量来源的转换数与转换率
存取数据中有一项功能,能够追踪网站的流量来源,我们可以透过这项功能,将网站不同流量来源分类整理总流量、转换数及转换率。整理的同时,建议加入各流量来源的到达页面以及页面流程(称为一个沟通流程),更能交叉分析出有用的信息(参考图一)。

【图一】流量来源与沟通流程绩效表现示意图
图一中以关键词自然搜索为例,透过搜寻「beBit」这个公司名称进入网站的流量在过去一季共有11,000次,其中有300次成功注册会员(转换率为3%)。搜寻beBit进入网站的沟通流程为:进站页面为首页,之后流经品类列表,最后到达商品页后成功转换(这是一个转换率3%,相对好的沟通流程)。
步骤二:比较各沟通流程的转换率,找出问题所在
搜集了各入口转换数的到达页及流入过程后(沟通流程),我们可以分析各个沟通流程与用户的沟通绩效。除了如上的流程图之外,还可以作成如下图二的表格整理流入过程,以便分析比较。
【图二】各流量来源转换情况比较表
图二中,我们可以看到站外广告与自然搜索的入口中,如果以商品页为到达页面,转换率明显偏低。此时我们可以回头检视是不是站外广告与商品页无法连贯说服使用者。在这里还可以更进一步交叉分析,站外广告进入商品页的用户特征(例如:重复造访vs新造访、会员vs非会员、人口变量…等),取得该营销管道无法成功转换使用者的更深度因素,以判别是要改善该管道的沟通内容,或者是舍弃该营销管道。
以上是从分析现有的营销管道绩效,做出营销资源规划的初步判断。倘若需要评估新的营销管道的投资潜力,建议也是回到使用者角度,了解网站的目标用户接触到该管道的情境(时间、地点、方式、心态),以判断该管道与使用者的接触点与说服力,进一步能判定是否具有投资潜力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28