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网站分析须掌握的数据指标及细分维度知识

2018-09-14 17:43:12

网站分析的三板斧中,最后一种分析方法是细分分析。细分可以说是网站分析最常用的方法之一,与趋势分析和对比分析不同,细分必须借助专业的网站分析工具来完成。

细分简单来说就是维度与指标之间的相互组合。那么什么是维度?什么又是指标呢?在介绍细分之前,先来了解一下这两个基本的概念。在Google Analytics中,维度和指标是构成数据报告的两个最基本的元素。如图1所示,在每一个报告中都至少包含有一对维度和指标的组合。下面分别看一下指标和维度的定义及详细解释。

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图1 指标和维度组成GoogIe AnaIytics报告

一、什么是指标?

指标是用来记录访问者行为的数字。

又可以分为基本指标和复合指标。在Google Analytics中,最常见的指标包括访问次数、综合浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间和新访次占比,如图2所示。在这些指标中,访问次数、综合浏览量属于基本指标,基本指标是对访问者某种行为的简单记录和累加。

例如,访问者在网站中每浏览一个新的页面,综合浏览量就会增加一次。访问深度、跳出率、平均网站停留时间和新访次占比属于复合指标。复合指标比基本指标要复杂些,通常经过指标之间的简单计算获得。表达的意义也比基本指标丰富一些。

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图2 网站分析常用指标

例如,访问深度通过访问次数与综合浏览量相除获得,表示访问者在每次访问中浏览的网页数量,对于内容型网站来说,访问深度越高越好。跳出率通过跳出访次与访问次数两个指标相除获得,表示目标网页的内容与访问者的匹配程度,内容的匹配程度越高跳出率就越低。

Google Analytics为我们提供了很多这样的指标,分别用来记录访问者在浏览网站时不同的行为。这些指标按照不同的类别显示在报告中。除了这些默认的指标外,我们还可以按网站自身的业务需求创建一些自定义指标。例如,当需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时,就可以创建一个自定义指标,取名叫“按钮点击次数”。

Tips:自定义指标的设置方式多种多样,没有特定的规则。即使业务完全相同的两个网站也可能有不一样的自定义指标。评价自定义指标的标准就是它是否能反映出业务关键点的变化情况。

二、什么是维度?

维度是观察访问者行为的角度。

和指标不一样,单独的维度本身没有意义,只有当维度与指标在一起时才有意义。在Google Analytics中,常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度等,如图3所示。

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图3 网站分析常用维度

在每个大的维度类别下还包括更多子类别维度。例如,访问者维度包括新访用户、回访用户;时间维度包括年、月、日、小时;流量来源维度包括搜索引擎、推介网站;地理维度包括国家、地区、语言;内容维度包括页面内容、页面属性;系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、接入方式、屏幕分辨率,等等。

Google Analytics提供了很多的维度,和指标一样,我们也可以按自己的需求创建一些自定义指标或是组合指标。

我们可以创建访问者的性别维度,例如男性访问者或女性访问者;一天中的时间维度,例如工作时间、休息时间;内容的组合维度,例如新产品类内容页和促销类内容页;广告的尺寸、位置及创意维度等。或者将不同的维度组合在一起创建组合维度,例如Google付费广告品牌关键词维度。

Tips:自定义维度是用来辅助进行指标分析的。它可以是现有维度的聚合,也可以是现有维度的细分,甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析时的深度。

三、为什么要使用细分?

细分的最大价值是可以让我们看清问题的所在。

通常在报告中我们获得的数据都是网站的综合情况。例如,网站的总访问量、总停留时间、总销售量等。如图4所示,这些数据将不同页面类型、不同内容和不同属性的用户产生的数据综合在一起报告给我们,就像是网站的一个整体轮廓。它虽然显示了网站的整体表现,但也隐藏了问题和机会。而我们的网站通常会有多个频道,不同的访问者在不同的频道里行为也不一样。

比如访问者在文章频道的停留时间可能会长一些,但综合浏览量会低一些。而在下载频道可能停留时间会变短,但综合浏览量会提高。就算是结构最简单的网站,新访问者和老访问者的行为也是不一样的。

而所有这些区别是无法通过汇总数据来发现的,因此我们需要获得更加详细的数据,才可以对不同属性的流量进行正确的判断。而获得详细数据的方法就是将网站的流量进行细分,所以,无论是从用户还是从网站的角度,流量细分都是很重要的。

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图4 使用细分打破平均指标

我们先列举一下细分可以带来的好处。

好处1:避免产生采样数据

在Google Analytics里有一个数据采样机制,如图5所示,在你选择的报告时间范围内,如果网站被访问的次数超过500000次,Google就会进行采样,并在报告中显示采样数据。在采样数据的表格中显示的是估算值,而当数据量不足时,就无法生成准确的估算值。

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图5 触发采样数据提示

通过细分网站流量虽然不能完全避免采样数据的问题,但可以大幅减少采样数据,提高报告数据的准确性。因为和整站的汇总数据相比,在同样时间范围的报告中,细分报告只会显示单一群体(单一用户群或单一频道)的流量。例如,将访问者细分为注册用户和非注册用户后,在查看注册用户的报告时,非注册用户的访问次数将不会被计算在内。

好处2:避免平均数陷阱

报告中提供的复合指标通常都是整个网站的平均值,比如平均网站停留时间、平均综合浏览量、跳出率等。这些平均值通常包含一些未知的陷阱,如果只看这些平均数就很容易犯错。

举个简单的例子说明一下这些平均值的计算方法:

注册用户A在网站停留了19秒;

非注册用户B在网站停留了1秒;

平均网站停留时间是10秒。

只看平均网站停留时间的话效果还可以,但如果将两组用户分开看就会发现两组数据有天壤之别,我们被平均值迷惑了。图6显示了同一个网站进行流量细分后的平均网站停留时间和跳出率数据,每行代表不同的用户或频道。很明显,第一行的数据表现较好,第三行的数据表现较差,而我们在查看整个网站数据时是无法发现的。

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图6 平均停留时间和跳出率报告

好处3:增加细分目标

细分流量后,我们还可以对不同的流量单独设定目标。比如可以把注册行为设置成非注册用户的目标,把发布信息设置成注册用户的目标。也可以针对不同的频道内容对频道内的用户设置目标。比如把上传和下载资料设置成资源频道的目标。把发帖和回帖设置成讨论组里的目标。这样做的好处是我们的目标转化率更加准确,不会被其他频道的流量影响。

举个例子来说明:

目标转化率=目标完成次数/总访问次数

假设网站有一个目标在A频道,而网站有A和B两个频道,在没有进行流量细分的时候,总访问次数(分母)就是A+B的总访问次数,这时候B频道访问次数的增减都会对目标转化率的计算有影响。而在细分流量之后,总访问次数变成了A频道的访问次数,还有一个问题就是B频道的访问者可能根本没来过A频道,无法被转化也很正常。

好处4:深度洞察数据

细分后的数据可以更深入地了解网站不同区域的情况。看一下网站内容报告,在最受欢迎页面的报告中几乎总是那几个排在前面。这说明什么?其他页面都不如这几个页面的表现好吗?当我们将流量细分后可以看到每个频道中最受欢迎的页面,他们都是各自频道中表现最好的,但放在整个网站范围内就被淹没了。

知识点:

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