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网站运营常见指标分析有哪些(2)

时间: 淑航15 分享

  网站运营数据分析方法六:AB测试

  增长黑客不谈AB测试是耻辱。

  通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。

  比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。你看到了问题——漏斗,而且你也想出了主意——改变定价。

  但是这个主意靠不靠谱,可不是你想出来的,必须得让真实的用户用。于是你用AB测试,一部分的用户还是看到老价格,另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化。若真如此,新的价格就被确定下来(定型),开始在新的转化高度上运行,直到你又发现一个新的需要改进的问题。

  增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,如何验证的?主要方法就是AB测试。

  今天的互联网世界,由于流量红利时代的结束,对于快速迭代的要求**提升了,这也使我们更加在意测试的力量。

  在web上进行AB测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外那些经典app,那些卖钱游戏,几乎天天都在AB测试。

  网站运营数据分析方法五:热图及对比热图

  热图是一个大家都喜欢的功能,它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。不过真用起来,可能大家很少真正去深究吧!

  热图,对于web、app的分析,都非常重要!今天的热图相对于过去的热图,功能得到了极大的提升。

  在web端,过去一些解决不好的问题,比如只能看链接的被点击情况,点击位置错位,对浮层部分点击的标记,对链出链接的标记等等,现在已经有好的工具能够提供很多新的办法去解决。在app端则分为两种情况,内容类的app,对于热图的需求较弱;但工具类的app对于热图的需求则很显著。前者的screen中以并列内容为主,且内容动态变换,热图应用价值不高;后者则特别需要通过热图反映用户的使用**惯,并结合app内其他的engagement的分析(in-app engagement)来优化功能和布局设计,所以热图对它们很重要。

  要想热图用的好,一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题。我常常用集中对比热图的方法。

  其一,多种热图的对比分析,尤其是点击热图(触摸热图)、阅读线热图、停屏热图的对比分析;

  其二,细分人群的热图对比分析,例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。

  其三,深度不同的互动,所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。

  总之,分析很多用户交互的时候,热图简直是神器,只不过,热图真的比你看到的要更强大!

  网站运营数据分析方法四:Event Tracking(事件追踪)

  互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析,还有后面要讲到的归因分析等等,都是在网站分析的基础之上发展起来的。

  但是,早期的网站分析有一个特点,就是对于用户在页面上互动行为的记录,只能记录下来一种,就是点击http链接(点击URL)。不过随着技术的发展,页面上不仅仅只有http链接,页面上还有很多flash(现在flash都要被淘汰了)、JavaScript的互动链接、视频播放、链接到其他的web或者app的链接等等,用户点击这些东西就都无法被老方法记录下来了。

  不过,有问题就一定有方法,人们发明了event tracking来解决上面的问题。event tracking本质上是对这些特殊互动的定制化监测,而由于是定制化,所以反而有了更多附加的好处,即可以额外添加对于这个活动的更多的说明(以event tracking这个方法的附件属性的方式)。结果,这个方法甚至有些反客为主,即使是一些http链接,很多分析老手也喜欢把它们加上event tracking(技术上完全可行),以获得更多的额外监测属性说明。

  随着app的出现,由于app的特殊性(屏幕小,更强调在一个屏幕中完成互动),分析app的page(实际上应该是app的screen)间跳转的重要性完全不如web上的page之间的跳转,但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大,这就使我们分析in-app engagement的时候,必须大量依赖event,而相对较少使用screen。这就是说,在app端,event反而是主,page(更准确应该是screen)反而是辅!

  这也是为什么,这个方法你必须要掌握的原因。

  网站运营数据分析方法三:Cohort分析

  Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析,有的说是世代分析,有的说是队列时间序列分析。

  无论哪种叫法,cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。

  Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单,但却十分直观。相较于比较繁琐的流失(churn)分析,RFM或者用户聚类等,Cohort只用简单的一个图表,甚至连四则运算都不用,就直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存(或流失)变化情况。甚至,Cohort还能帮你做预测。

  我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。

  网站运营数据分析方法二:Attribution(归因)

  归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。

  因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。

  如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

  如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上,会特别多的篇幅讲解这个方法。

  网站运营数据分析方法一:细分

  严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。

  我经常的口头禅是,无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。

  细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。如:北京地区的新访问者。即分群(segmentation)。

  细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,我们前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

  维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如,我的朋友孙维(卡车之家的数据负责人),他将用户的反馈作为event tracking的属性(放在了event action属性中),提交给GA,然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。

  分析跳出率时,我们也会把landing page和它的traffic source(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。


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