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分析数据
下面我提供我在从数据分析方面的一些思考和优化网站的一些步骤:
就像100米自由泳的运动员与100米赛跑的运动员不能相提并论,一个网站也不合适跟其他网站进行对比。最好的方法是长时间记录网站的趋势,跟历史进行对比,理解网站是否有提升。就像游泳运动员不断提升,打破自己的记录
在访客参与度方面,没有绝对的真理。访问中pv的数量高也许是好事(对内容网站来说),也许是坏事(对问答帮助类网站来说),或者没有指示意义(对flash和ajax型网站来说)。然而时间很有可能是访客参与度相关度比较高的指标。
跳出率监控引入的网站流量的质量,如果访客根本不与你的网站发生互动,那么你的网站很可能有问题:吸引了错误的访客或者欺骗了访客
访客到达你的网站的搜索关键词能告诉你他来网站的目的。高跳出率的关键词说明他们的目标需求没有达成。有可能是关键词本身相关性不高但排名较高,也有可能是访客到达的这个页面没有合适的calltoaction告诉他该怎么做。
站内搜索会清晰的告诉你访客需要的内容是什么。所以可以关注哪些关键词的参与率较高(可以观察搜索后的网站停留时间),或者哪些搜索结果让访客离开(搜索后的退出率)。也许用户在寻找你没有销售的一款产品,也许你的站内搜索有问题,导致一些重要产品的搜索无结果。google证明了搜索对用户来说是极之重要的,所以必须要重视。
数据可视化就像雨中汽车挡风玻璃的雨刷,让驾驶员可以看得更清楚。有大量的图表工具可以实现数据的可视化。如果你喜欢数字,是挺好的。但不能假设每个人都喜欢数字。事实上大部分人是讨厌数字的。所以需要使用线图,饼图,热图等工具进行数据可视化,方便其他人员理解这些数据。
需要知道的是,数据分析有三种结果(如上面的网站分析流程图所示)
发现一些很明显的导致网站转化问题的问题。->立即修正
产生一个新的假设->进行分离测试
发现数据采集问题,重要数据丢失或者不准确->修正数据采集中的问题
分离测试
在没有经过充分测试之前就完全改版是很不明智的。进行测试,我们可以降低由于设计上的问题造成的收益减少,同时为决策提供科学的支持。但试验的最有趣的地方不是最后的结果,而是对客户的学习理解的过程。测试提供一个机会让你去了解客户喜欢什么,不喜欢什么,什么会影响客户的转化。这些有助于设计出更满足客户需要的网站,提升网站的转化。
网站分析师必须不断去尝试,快速试错,测试各种选项。理解应该是由客户决定,而不是设计师或者网站管理员决定网站是什么样的。试验和测试以民主的方式对一个设想进行判定。这意味着组织里的每一个人都可以提出自己的设想,最终由客户(市场)评判哪个是最好的。这是科学的判断方式。
网站测试的一些技巧:
不是只有着陆页才能做测试:测试应该在全站开展.像网站退出率较高的页面和可能产生收入的地方
从小做起:应用测试工具(和技巧)从小试验(不需要高层许可的地方)开始做起。在你熟悉了测试工具和相应的技巧后,可以尝试对一些重要的页面进行测试。但只针对小部分群体(或者低价值群体)。然后再做一些更重大的测试。
监控多目标:当首要目标的转化提升的时候,可能会降低一些次要的转化(如注册或者邮件订阅),这些可能会对网站的长期发展产生负面影响。
测试不同细分群体:不同的细分群体如地理位置的不同或者操作系统(mac,pc)可能有完全不同的行为。所以测试应该针对不同细分群体,以理解他们之间的行为差异。
采取行动
巴西人有一句很有名的名言:翻译出来的意思就是“煮熟的鸭子飞了”。一个网站分析师成功克服前面的各种困难,得出一些有效的洞见,但在行动上被卡住了,得不到执行,就相当于“煮熟的鸭子飞了”。没有行动的网站分析是没有意义的,网站分析的价值最终要靠对分析洞见的执行,实现对网站的优化展现。
下面是帮助你克服执行瓶颈的一些技巧:
获得管理层的支持:由于涉及到任务优先顺序的设定及资源的分配,所以必须获得管理层的支持。
从小出发:从小出发有助于人们理解网站分析的价值,知道应该期待什么,更好的使用工具,也让他们理解需要他们做哪些配合。
友好:友好地与其他人进行沟通,有助于你更好的完成任务,而不是被抵抗。
怎么样去做网站分析?
作者:原创 发布时间: 2018/1/16 11:27:41
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