Web网站分析:保证数据与业务的联系和价值.pdf
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1、Web网站分析:保证数据与业务的联系 和价值 如果你在获取数据前没有经过缜密的思考,那么在分析数据时就只能碰运气了。 重新审视获得数据的过程,保证数据从一开始就与业务有紧密的联系。 1,网站分析师的烦恼 亲爱的网站分析师们, 你在工作中最大的烦恼是什么?对于我来说,最大的烦恼 莫过于无法通过数据解决问题,获得洞察。 虽然网站分析的方法有很多种, 细分分析,对比分析,趋势分析,转化分析等等。 但所有这些分析方法或者模型仅仅都只是手段,没有任何一种方法保证你一定能 从数据中发现问题获得洞察。 即使是被誉为网站分析杀手锏的细分也是一样。这 时,我们就像在数据和洞察间绕圈子。说的好听点叫做在不断的试错
2、(这种试错 的过程多半是在拼人品,碰运气,多数时候都不会有结果),而其实就是在数据 中兜圈子。这个过程真是求生不得求死不能。 为什么会出现这种情况呢?原因不在于网站分析方法本身,而在于我们手中的数 据。更准确的说是获取这些数据的过程。 2,GIGO原则 (Garbage In Garbage Out) 网站分析中有一个非常重要的原则,GIGO 原则 (Garbage In Garbage Out输入 的是垃圾,输出的也是垃圾) 。 现在重新审视一下我们之前的问题,在网站分析过程中, 我们所获得的数据大部 分都属于低价值的基础数据。这些数据有两类共同的特点: 1. 由网站分析工具产生的标准化数据
3、。 2. 数据中不包含业务及运营背景信息。 对于这样数据, 无论是你使用什么样的分析方法,都很难从中获得洞察。 原因很 简单,数据本身就缺少价值。 解决的方法需要你从所拥有的数据中跳出来。重新 审视获得这些数据的过程。 数据的获取过程不应该开始于追踪代码或是网站分析 工具。而是应该来自网站自身的业务需求。保证数据从一开始就与业务有紧密的 联系。 这个过程我在之前的文章Google Analytics实施七步曲中曾经简单介绍过。 这里再从另一个角度进行说明。从数据中获取洞察分为四个部分: 第一部分是了解业务需求。 第二步是进行代码设计。 第三步是获取并分析数据。 最后一步是发现洞察。 在这四个部
4、分中, 第二部分代码设计是最关键的一个步骤。我认为这一步应该是 进行一次网站分析的开始。 而对于那些无法通过数据获得洞察的分析师来说,这 一步则是他们开始犯错误的第一步。 下面我们来详细介绍下代码设计在网站分析 中的重要性。 3,网站分析从代码设计开始 回想一下你是如何在网站中实施追踪代码的。我们以Google Analytics为例。 我最常见的代码实施方式有两种。 第一种方法是从 Google Analytics管理界面中获取基础追踪代码,然后 按照实施说明添加到网站中的所有页面中。 第二种方法是从在所有页面实施完基础追踪代码后,再对关键的元素添加 自定义追踪代码。例如自定义变量,事件追踪
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