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網站數據分析——基于用戶細分的比較分析

網站數據分析——基于用戶細分的比較分析

從網站的用戶層面,我們根據用戶訪問的行為特征將用戶細分成各種類型,因為用戶行為各異,行為統計指標各異,分析的角度各異,所以如果要對用戶做細分,可以從很多角度根據各種規則實現各種不同的分類,看到過有些數據分析報告做了各種用戶的細分,各種用戶行為的分析,再結合其他各種維度,看上去內容絕對足夠豐富,但很難理解這些分析結果到底是為了說明什么問題,也許作為一個咨詢報告反映當前整體的趨勢和用戶特征確實合適,但如果真的要讓數據分析的結果能夠引導我們去做些什么,還是要在做用戶細分前確定分析的目的,明確業務層面的需求。既然要做基于用戶細分的比較分析,自然是為了明確某些用戶分類群體的行為特征與其他用戶群體的差異。這里主要從指導內容層面的調整為導向,通過比較各用戶細分群體對內容需求的差異,優化內容運營,將優質的內容或者符合用戶偏好的內容推薦給相應的用戶。

發布時間:2016年4月25日 標簽:       

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網站數據分析——網站的活躍用戶與流失用戶

網站數據分析——網站的活躍用戶與流失用戶

網站用戶管理的目標是發掘新用戶,保留老用戶。但僅僅吸引新用戶還不錯,還需要保持新用戶的活躍度,使其能持久地為網站創造價值;而一旦用戶的活躍度下降,很可能用戶就會漸漸地遠離網站,進而流失。所以基于此,我們可以對用戶進行又一個細分——活躍用戶和流失用戶。

發布時間:2016年4月24日 標簽:       

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網站數據分析——值得關注的用戶指標

網站數據分析——值得關注的用戶指標

最近最常被問到的就是一些用戶的統計指標,無論是決策層還是產品部門,所以這篇文章重點說下用戶指標的一些內容。假設你想用盡量簡潔有效的數據了解一個網站或產品的用戶情況,你會問哪幾個用戶數據?其實一個聰明的提問者永遠不會問網站的累計用戶數有多少,甚至不會問網站的UV是多少,因為這些指標都不能從真正意義上去反映網站的價值和發展狀況。

發布時間:2016年4月24日 標簽:       

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網站數據分析——網站新老用戶分析

網站數據分析——網站新老用戶分析

網站中新老用戶的分析已經成為了網站分析中常見的一類用戶細分的方法,也是網站分析中用戶分析的一個重要組成。Google Analytics中對新老用戶的命名分別為New Visitors和Returning Visitors,同時也為許多的分析指標提供了基于新老用戶的細分。簡單地說,新用戶就是首次訪問網站或者首次使用網站服務的用戶;而老用戶則是之前訪問過網站或者使用過網站服務的用戶。無論是新老用戶都能為網站帶來價值,這也是分析的意義所在。

發布時間:2016年4月23日 標簽:       

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網站數據分析——網站用戶的生命周期價值

網站數據分析——網站用戶的生命周期價值

Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value, 里面非常詳細地論述了什么是網站用戶的生命周期價值(Lifetime Value,簡稱LTV),及為什么要使用LTV這個指標。其中主要闡述的是在SEM及網站推廣的過程中不要僅關注于一次訪問(Visit)中的轉化率 (Conversion Rates)和CPA(Cost Per Acquisition)這些指標,計算用戶在網站的整個周期中創造的總價值將更具意義,用戶生命周期價值對于衡量網站的推廣策略非常具有參考價值。

發布時間:2016年4月23日 標簽:       

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網站數據分析——用戶綜合價值評分體系

網站數據分析——用戶綜合價值評分體系

可能大家都有這樣的疑問,當 各指標的影響權重不同時(比如電子商務網站可能會更看重用戶完成的訂單數或者在一段時間內的交易額),在這種情況下我們該如何來評價用戶的綜合價值?是的,層次分析法可以很好地解決這個問題。下面就用層次分析法分別介紹一下用戶忠誠度評價及電子商務網站用戶的綜合價值評分

發布時間:2016年4月22日 標簽:       

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網站數據分析——電子商務網站用戶分析

網站數據分析——電子商務網站用戶分析

當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后,就從潛在客戶變成了網站的價值客戶。 電子商務網站一般都會將用戶的交易信息,包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面,所以對于這些用戶,我們可以基于網站 的運營數據對他們的交易行為進行分析,以估計每位用戶的價值,及針對每位用戶的擴展營銷(Lead Generation)的可能性。

發布時間:2016年4月22日 標簽:       

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網站數據分析——網站用戶忠誠度分析

網站數據分析——網站用戶忠誠度分析

忠誠用戶不僅能為網站創造持續的價值,同時也是網站品牌口碑推廣的重要渠道,所以目前網站對忠誠用戶愈加重視。可能很多網站或者網站分析工具對用戶做了“新用戶”和“回訪用戶”的劃分,但是單單區分新老用戶是不夠了,我們需要更加完善的指標來衡量網站用戶的忠誠度。用戶忠誠度(Loyalty),指的是用戶出于對企業或品牌的偏好而經常性重復購買的程度。對于網站來說,用戶忠誠度則是用戶出于對網站的功能或偏好而經常訪問該網站的行為

發布時間:2016年4月21日 標簽:       

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網站數據分析——電子商務網站RFM分析

網站數據分析——電子商務網站RFM分析

RFM分析原多用于傳統營銷、零售業等領域,適用于擁有多種消費品或快速消費品的行業,只要任何有數據記錄的消費都可以被用于分析。那么對于電 子商務網站來說,網站數據庫中記錄的詳細的交易信息,同樣可以運用RFM分析模型進行數據分析,尤其對于那些已經建立起客戶關系管理(CRM)系統的網站 來說,其分析的結果將更具意義。

發布時間:2016年4月21日 標簽:       

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網站數據分析——網站用戶的識別

網站數據分析——網站用戶的識別

用戶分析是網站分析中一個重要的組成部分,在分析用戶之前我們必須首先能夠識別每個用戶,分辨哪些是”New Customer”,哪些是”Repeat Customer”。這樣不但能夠更加清晰地了解到底有多少用戶訪問了你的網站,分辨他們是誰(用戶ID、郵箱、性別年齡等);同時也能夠幫助你更好地跟 蹤你的用戶,發現它們的行為特征、興趣愛好及個性化的設置等,以便于更好地把握用戶需求,提升用戶體驗。

發布時間:2016年4月20日 標簽:       

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