网站分析基础及KPI实践

原文转自：http://www.techxue.com/portal.php?mod=view&aid=148d

一：网站分析是什么?    

网站分析(Web Analytics)即网站访客行为分析,通过对网站数据进行定量和定性的分析，来不断驱动和提高访问者在网站中的体验，并将访客转化为你的商业目标(在线及离线KPI) 

网站分析数据收集与处理   

二:为何要分析网站数据？  

数据驱动业务提升 

从 以上的示例图中可以看到，用户从点击访问到完成业务销售的整个环节，Google Analytics、 OMNITURE等网站分析工具收集提供的数 据，有助于提升访问体验以获取更高的在线leads的转化。但是在离线leads的监测方面，却一直是一个数据盲点，我们往往无法将访问来源与电话呼叫的 数据关联起来，关于离线监测的数据分析，大家请阅读Sidney Song的这篇文章：
线上营销对线下行动效果的监测（下） ,另外一个数据盲点是 客服业务的转化环节，呼叫中心往往无法直接和客户访问来源做关联。我们只有把用户在各个环节的数据有效关联起来，才能第一时间内找到业务优化的正确方向！

最佳实践   

1、标识流量源:通过网站分析工具linktag标识，准确标识细分流量渠道。   

2、定制商业KPI：了解用户在网站哪些关键行为对网站收益影响最大，并将关键行为定制为关键KPI。   

3、监测用户浏览路径：用户是如何在浏览网站?大多用户是在哪些页面流失掉？改进用户访问体验，提升转化率！   

4、分析端到端的ROI：从流量源-商业回报分析。   

5、计算边际成本：计算每次KPI盈亏成本，并根据每次CPA盈亏成本.得到每次CPC或每个用户获取的盈亏成本。   

6、确定优化方向:确定改进哪些环节可以最有效的提升商业回报！并有效执行。  

三、哪些数据指标(度量)具有重要意义？    

 1、KPI定制实例一 

背 景：某健康门户站点一直以来只将咨询留言作为关键KPI，但是随着网站接触用户的渠道越来越多(WEB IM，在线QQ，等),及用户对于信息安全的担 忧，KPI成本越来越高。也无法通过唯一的KPI客观的判定流量质量。甚至按照此考量标准去优化广告，已经无法支撑网站运营！

 (代码实施说明 for Google Analytics)

(目标转化配置)   

(数据报告)   

1、媒介优化考量指标是否合理？ 
不同KPI转化情况如何？  哪些KPI转化的提升，能有效提升商业回报？