网站数据分析与推广

5. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入
增长。
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网站分析常用数据指标
• PV(page view) • UV(unique vistor) • New vistor • Return vistor • UIP(unique IP) • Bounce rate • Deliver rate • Unique open rate • Unique CTR(click through rate) • ATOS(Avg. Time on Site) • Conversion rate
2. 独立访客数 （unique visitor） 指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址
的人数。
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3.每个访问者的页面浏览数（Page Views per user）
这是一个平均数，即在一定时间内全部页面浏
览数与所有访问者相除的结果，即一个用户浏览的网
页数量。这一指标表明了访问者对网站内容或者产品 信息感兴趣的程度，也就是常说的网站“粘性”。
怎样增加访问者购买商品的比例？一个典型的转化需求。
网站分析应回到业务需求
1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效；
2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有
价值（跟第一个需求有交集也有不同）；
3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些
因素影响用户的感觉；
4. 从什么地方能够进一步节约成本；
网站数据分析
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目录CONTENTS
1 Why 为什么要做数据分析
2 How 怎么做数据分析 3 Cases 典型案例
4 Tools 常用工具
Data
Analyticsh
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w hy 我们 为什么 需要数据分析？
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大致两种原因，我们需要数据分析
我们最终需要的并不是数据 而是数据分析之后产生的有意义的信息 这样的信息可以帮助我们决策 让我们了解自己往何处去
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3.积极访问者比率 Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户 ／总的访问数
指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度 的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且 网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的 上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同 类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可 以定义２０页以上的才算是积极的访问者。
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h ow 数据分析的一般 流程
hΒιβλιοθήκη Baidu
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建立数据体系
• 明确目标 • 确定数据指标 • 建立数据分析模型
01 建立数据体系 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策
数据分析流程
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葡萄酒品质预测
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法国 波尔多葡萄酒 品质预测 12.145+0.00117×冬天降雨量+0.614×生长期平均气温－0.00386×收获季节降雨量
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网站分析的内容指标 1.转换率 Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总 访问量
指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网 站的宣传效果
指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链 接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅 的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告 （PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上 升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个 值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
……
页面浏览量 独立访客 新访客 回访客 独立IP 跳出率 送达率（邮件） 打开率（邮件） 点击率 平均访问时间 转化率 ……
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1. PV(page view)页面浏览数 一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了网站几 个页面。 PV的计算:当一个访问者访问的时候，记录他所访问 的页面和对应的IP，然后确定这个IP今天访问了这 个页面没有。如果你的网站到了23点，单纯IP有60 万条的话，每个访问者平均访问了3个页面，那么 PV表的记录就要有180万条。
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4.忠实访问者比率 Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总 用户数
指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停 留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可 以使用两个中的一个或结合使用。
指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这 个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率， 但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在 你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的， 访问时长也可以根据不同的需要自行设定。
后见之明
• 已经发生的事情 为什么发生
先见之明
• 预测未来将会 发生什么
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网站数据分析是通过观察、调查、实验、
测量等结果，通过数据的形式把网站各方面 情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运 营情况，便于调整网站的运营策略。
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网站数据分析的内容
行业数据分析 竞争对手分析 域名评估 网站内容分析 网站用户行为分析 网站用户需求分析 网站营销数据库分析
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2.回访者比率 Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数
指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网 站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使 访问者再次回到你的网站。
指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间 段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网 站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提 高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的 质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个 时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报 告，否则就失去比较的意义。
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数据指标与数据模型
数据指标
• 冬天降雨量 • 收获季节降雨量 • 收获季节平均气温
数据模型
葡萄酒的品质 =
12.145 + 0.00117 × 冬天的降雨量 + 0.614 × 生长期 平均气温－0.00386 × 收获季节降雨量
葡萄酒的例子
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明确目标
王先生，2009年末开始经营一家日常生活用品的电子商务 网站，这是一个新的网站，他需要大量的获取流量 （Acquisition），怎样买到真正有价值的流量呢？”一个典型 的电子商务网络营销需求。