大數據時代已經到來，但今天我們不談論這么高的事情，哈哈，我不會。我們今天想談論的是網站數據分析。我們知道這是網站運營的重要組成部分。我們如何知道我們的運營效果？最好的方法是通過數據分析。但對于新手朋友來說，這是一個頭疼的問題。通過安裝數據統計代碼，你也可以每天收集大量的網站數據，但你看得越多，更不用說從中發現問題了。這種現象將直接影響到你網站運營中一個非常重要的環節——優化。換句話說，你所有的優化工作都是基于主觀判斷，沒有數據支持，這就是“我認為”；歸根結底，一個原因是你的數據分析毫無意義。今天，何洋將與大家討論什么樣的數據分析是有價值的。我希望這對新手朋友有所幫助

在討論如何進行數據分析之前，讓我們先談談幾個常見的場景。如果你仍然像下面這樣進行網站數據分析，你是不合格的：

I.只需添加全站的統計分析代碼

從統計網站獲得的代碼放在網站上后將被忽略。我認為大多數新手朋友在做數據分析時都會這樣做。他們每天來這里只是為了看看昨天的交通情況，以及與前天相比是增加了還是減少了。事實上，我以前也這么做過，但嚴格來說，這不是數據分析，而是數據收集。跟蹤一些簡單的鏈接點擊行為

知道跟蹤網站內一些簡單的鏈接點擊行為表明你對數據分析知之甚少，因為你已經開始意識到跟蹤網站和用戶之間的互動是必要的，但僅僅進行鏈接監控遠遠不夠

事實上，上述兩種行為是錯誤的。根本原因是：數據分析沒有目的！其中一個原因是，擺在你面前的是一堆沒有參考價值的數據

好吧，問題來了。我們應該怎樣做才能成為一名合格的運營數據分析師？在這里，我想和大家分享一下我之前改變思維的過程，希望能給大家一些啟發：

我。通過數據分析，你想知道什么

我稱之為“分析保持不變，目標優先”。什么意思？也就是說，不要擔心添加統計代碼。先考慮一個問題。通過數據分析，你需要了解哪些信息？例如：

1。用戶購買率：在一段時間內有多少人訪問你的網站

2。用戶注冊率：有多少用戶注冊了我們的會員

3。有多少用戶下載了網站上的鏈接

4。用戶保留率：一周內重復訪問的用戶數

6。廣告點擊率：戶外硬廣播的點擊率如何？這些被稱為你的商業目標。為什么您需要了解業務目標？因為你必須通過它們來設計你的數據分析代碼。這就是我們接下來要討論的

第二，通過目標設計統計代碼

第一個目標很明確。接下來你需要做的是從目標開始，設計你的數據分析代碼，然后幫助你收集有用的數據。然后你可以通過這些數據快速分析所需的結果

目標的類型差異很大，統計工具的類型也不同。為了幫助新手朋友理解，讓我們以GoogleAnalytics為例來解釋幾種非常常見的代碼設計模式：

廣告代碼設計

這種廣告通常針對付費廣告，如搜索詞競價、硬廣播、廣電通、EDM電子郵件等。我們需要了解廣告的效果。此時，我們可以標記不同的廣告形式和平臺，以判斷不同廣告的效果

GA中有一個網站建設者，它可以輕松幫助我們標記網站。這樣，當我們發布廣告時，我們只需要寫下標記的鏈接地址（如果我們不知道構建器的參數，我們可以參考GA幫助手冊）

如果：我們的域名是www.abc.COM，現在我們出售一本電子書。我們在百度做推廣，并競價與電子書相關的關鍵詞“XYZ”。此時，我們可以建立這樣一個地址：

　　http://www.abc.com/?utm_source=baidu&amp；utm_uu中等=cpc&；amp；utm_uuTerm=xyz&；amp；utm

campaign=ebook

網站轉換代碼設計

在前一篇文章中，我們提到了很多類型的轉換，比如注冊、下載、購買、咨詢等。我們可以根據業務設置自己的轉換目標，然后在轉換報告中進行有針對性的分析。例如，我們可以在GA背景的目標中添加不同的目標類型：

想要查看某一列下的數據

很多時候，我們想要查看網站某一列下的數據統計，或者特定URL類型（如廣電通）的廣告數據。此時，我可以使用GA的內容分組來實現它，如圖所示：

III.數據收集

通過上述代碼設計，下一步工作是數據收集階段。注意查看指定報告中的自定義數據。在GA中，我們可以在“流量獲取-廣告系列”報告中查看廣告效果數據

例如，對于轉換類的報表數據，可以在“轉換”報表中查看：

可以在behavior-&；中查看內容分組數組；gt；網站內容-&；gt；所有頁面-&；gt；內容分組報告：

IV.發現的問題

通過收集目標明確的統計數據，我們對其進行分析，從不同角度進行細分，最終找到問題所在。這樣，效率將大大高于盲目收集數據的效率；此時，你會發現數據分析是一項非常有趣的工作

例如，通過對保留率的分析，我們發現網站的保留率非常低。此時，您將嘗試提高用戶粘性。你能優化網站布局，添加一些有價值的內部鏈接，或者做一些活動讓用戶參與并提高網站的保留率嗎

V.提供解決方案

對于發現的問題，除了分析原因之外，作為網站運營商，我們還應該給出相應的解決方案，例如：

1。為什么跳轉率高？登陸頁面體驗是否不好，是否是跨域訪問造成的，代碼部署是否有遺漏等。出于不同的原因，我們需要給出相應的解決方案

2。如何找到最合適的廣告平臺？我們可以細分不同來源的廣告效果，然后篩選出性價比最高的平臺

3。為什么網站用戶的注冊率很低？過程是否太復雜，注冊按鈕不明顯

結論

數據分析沒有目的是盲目的。一個朋友說我有目標，不是瞎子，但我就是不能操作。然后你可以學習一個合適的網站分析工具，百度統計，cnzz和GA。學習里面的基本設置方法，記住好的操作數據分析=目標+工具，這是必不可少的。數據驅動的決策絕對不是空談。只有通過提煉有價值的數據，我們才能不斷發現和解決問題。那么，如果你在數據分析上有什么問題，你可以關注微信溝通。下次見！