网站数据分析案例
网络营销干货汇总
搜索营销社会化营销移动营销数据分析
a。咨询者来访日期b。咨询者来访地区c。咨询者来访途径（百度/谷歌/直达）d。咨询者来访关键字e。咨询者到达页f。平均访问时间g。平均浏览页面数量h。咨询者是否对话i。咨询者客户姓名j。咨询者联系方式k。咨询者提问的问题l。客服的解答m。客服人员n。客户咨询时间o。客服回应时间p。交流历时v数据类项说明：--日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。--来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外；当你在百度商桥内设置了推广区域，从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。--来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重要性，并在后面的推广中做好调整。
--关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。--到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。--平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。--平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，可看性强。--是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，便于统计有效率咨询率。--咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。--客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售能力等；同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。--客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间段安排人员盯守，防止客户流失。--客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要；了解自己客服的响应时间也能知道客服的工作状态。--交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。
网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以：--帮助改进网站用户体验、--监控推广的投入产出、--考核相关人员的绩效、--分析线上营销活动的成效、--发现企业存在的运营管理问题（比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题）、--预测市场未来的趋势等对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释：--“提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据；而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”--“我们真正的进入一个数据时代···我们由于掌握了阿里巴巴的内贸和外贸数据，掌握了淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资···”案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果：--客服响应咨询的时间及回答质量
--客户咨询最多的问题--长尾关键字、核心关键字--竞价效率--平均访问时间及平均访问页面数量--有效咨询率--工作时间段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00）--非工作时间[包括中午吃饭时间]段流失率--投入产出月统计随之即可以分析出：--客服工作状态及业务能力--客户真实需求是什么--竞价推广的重要性占比如何--网站建设水平如何--客服工作管理安排是否合理有效--是否需要增加值班客服--推广人员绩效考评l数据分析结论对企业的现实意义？上述的分析所产生的确切结论，将对网站运营、人员管理、企业运营、部门协作都产生明显的影响。比如：--客服工作状态及业务能力客服响应速度慢还是快，直接关系到客户体验，良好的人员管理及制度能够保证高效的响应速度，同时如果从记录中反应客服专业能力欠缺，可及时安排培训。
--客户真实需求是什么通过客户的咨询问题，可以知道他们的真实需求，解决客户真实需求是推广、营销、在线咨询、销售必须面对和解决的问题。--竞价推广的重要性占比如何网络推广，一般是付费和非付费两种形式。作为付费的主要方式-竞价，在整个销售产出中发挥的作用到底有多大，这个占比对网络运营推广有直接的影响，成本的节约也主要发生在这一环节。--网站建设水平如何从用户黏性各指标分析，是否需要改进网站内容的、设计的用户体验。--客服工作管理安排是否合理有效合理安排客服工作，尽量降低工作时间内的咨询流失率。而这也是促进提高销售的最直接方法。--是否需要增加值班客服如果非工作时间客户咨询确实多，企业务必需要考虑增加值班人手。这同时也是增加了销售的时间段。（还是有很多企业是有值班客服的，特别是一些医药医疗整容机构）--推广人员绩效考评合理的绩效考评是推动人员工作的直接动力。
该企业正式开展网络推广不到1年，通过详细的日常数据记录及定期的分析总结，已能较好的从数据分析报表中发现企业实际存在的问题，并及时改进。通过改进，企业的网络咨询情况得到明显的改善，网络销售业绩也能够保持平稳的增长，同时网络推广费用也控制在合理范围之内。
正题：
对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如
−日均浏览页面数量、
−日均访问网站的人数、
−每次访问平均花费时间、
−每个访问者平均访问几个页面、
−哪些页面跳出率高、
−访客的回头率、
−访客通过什么途径访问网站，比例如何、
−竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、
−每带来一个咨询客户花费的成本、
−哪些长尾关键字被搜索频率高、
−站内搜索热门关键字、
−访客集中的地域、
−每天咨询客户的数量、
−每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、
−网站转化率、
−访客访问网站的时间分布规律、
−当然也包括网站总体内容被收录量等等
对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？
从现实的情况看，除了一些较大电子商务企业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。
究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的关注往往还不够。
因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然这不是本文的重点。
网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一样的，这是根据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。
如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访问页面数量等；
如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况；
如果侧重网站运营管理，则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。
在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点，
1、用什么工具统计？
2、应该统计哪些数据？
3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？
4、数据分析产生哪些结果及结论？
5、数据分析结论对企业的现实意义？
l用什么工具统计？
案例采用的数据统计工具：百度商桥
统计工具有很多，CNZZ、51LA、量子统计、GA等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家都有侧重和优势，可以同时装2种统计工具。
l应该统计哪些数据？
案例统计的数据类项：
a。咨询者来访日期
b。咨询者来访地区
c。咨询者来访途径（百度/谷歌/直达）
d。咨询者来访关键字
e。咨询者到达页
f。平均访问时间
g。平均浏览页面数量
h。咨询者是否对话
i。咨询者客户姓名
j。咨询者联系方式
k。咨询者提问的问题
l。客服的解答
m。客服人员
n。客户咨询时间
o。客服回应时间
p。交流历时
v数据类项说明：
−日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。
−来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外；当你在百度商桥内设置了推广区域，从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。
−来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重要性，并在后面的推广中做好调整。
−关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。
−到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。
−平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。
−平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，可看性强。
−是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，便于统计有效率咨询率。
−咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。
−客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售能力等；同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。
−客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间段安排人员盯守，防止客户流失。
−客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要；了解自己客服的响应时间也能知道客服的工作状态。
−交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。
l如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？
网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。
依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以：
−帮助改进网站用户体验、
−监控推广的投入产出、
−考核相关人员的绩效、
−分析线上营销活动的成效、
−发现企业存在的运营管理问题（比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题）、
−预测市场未来的趋势等
对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释：
−“提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据；而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”
−“我们真正的进入一个数据时代···我们由于掌握了阿里巴巴的内贸和外贸数据，掌握了淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资···”
案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。
l数据分析产生哪些结果及结论？
数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。
举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果：
−客服响应咨询的时间及回答质量
−客户咨询最多的问题
−长尾关键字、核心关键字
−竞价效率
−平均访问时间及平均访问页面数量
−有效咨询率
−工作时间段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00）
−非工作时间[包括中午吃饭时间]段流失率
−投入产出月统计
随之即可以分析出：
−客服工作状态及业务能力
−客户真实需求是什么
−竞价推广的重要性占比如何
−网站建设水平如何
−客服工作管理安排是否合理有效
−是否需要增加值班客服
−推广人员绩效考评
根据美国RuderFinn最近刚公布的互联网调查报告，美国人使用互联网情况
我们可以看出美国人利用互联网已经从纯粹的娱乐，转向到学习，社交的高度。如果按照大的分类来说，可以分成以下六个区块，按照顺利排列如下：
Learn；Havefun；Socialize；Expressoneself；Advocate；Dobusiness；Shop
手头没有最近季度的中国互联网的上网行为学数据，之前看过一份的报告，中国的用户中娱乐是最高的。有些统计数据可能不准确，从我周围的朋友利用互联网的倾向来看，多数人是用来娱乐：游戏，QQ，MSN，KANXIN001等，其次是email，新闻。未来肯定是会向学习的功能和充分挺进。就如卢刚提到的译言的发展，没有想到，在中国，这种内容制造网站，用户协助网站能够走的这么远。我个人一直接触互联网已经10年，大部分时间是用互联网进行学习，非常喜欢网络上高质量的网站，比如译言，梅花网一类。
报告中还提到人群的不同习惯：比如男人用网络来经营生意，娱乐和关注新闻事件；女人用互联网来表达自己的见解和表达自己的感受；年轻人用互联网来：”Morethantwo-thirds(69%)ofyoungadultsages18to29postedcommentsonsocialnetworkingsites，55%playedgamesand50%wentonline”凸显社会化媒体和游戏在年轻人中的影响，不过最近有报告显示facebook增长的人群中中老年比例加大；
面对这样的互联网情况，我们需要充分利用特定人群的互联网习惯，来进行有效的营销。比如：年轻的，时尚的产品，你可以多关注下游戏和社会化媒体的投放
2。最近emarketer发表了篇，其中提到，：AmongUKusers，textingwasevenmorepopularthantalking。UsersweremorelikelytouseSMSmessagingbothweeklyanddailythantheyweretomakecalls。英国人和中国人一样，也是喜欢使用短消息的，不是我们之前想象的，短信只有中国人滥用。使用短信其实是社会的文化背景的反应。我个人意见是：英国人和中国人一样，所谓礼仪之邦，腼腆，羞涩，表达用短信跟惬意。西部牛仔的美国佬，可能更倾向于直接表达。
接下来让我们看看美国人在今年六月的手机用户调查中显示：要是让你添加一个功能到手机上来，你会选择什么？
我们可以看出其中前几个选项是：用手机作为卫星导航系统；实时的知道朋友，家人，孩子的情况；可以用来作为房子或汽车的电子钥匙；手机支付；实时的监控家里安全情况等功能。为此看出美国手机使用情况，和用户需求。从侧面可以推断未来几年中国手机用户的渴求点是那些。可以说美国今天的移动互联网，使中国2，3年甚至更长时间后的写照。尽管情况会有调整，不过大体的需求我们还是借鉴。创业的方向的选择，3G商机的把握，需要我们更多的从日本，美国的移动互联网经营的经验中吸取精华。提前做，做一个细分的市场，前途比较大。
3。接下来分享一个互联网的互动案例：
打开活动的网页，我非常喜欢那个界面，干净，真实。国外在互动营销案例这一块确实走在我们之前。个人一直关注公益事业，当我看到德国的公益事业也能这样做，让我不得不佩服。每次我浏览到国外的网络营销案例，尤其是互动的，病毒营销的案例。受益颇深。
这是一次公益活动，德国公益组织Duesseldorfer-tafel是一家民间救济组织；他们倡导“救济餐桌”理念；在这次公益活动中，广告主题为：“DONATEAMEAL(捐赠一段饭吧!)”在活动网站上
用户可以选择给多少个孩子食物(捐赠给这些孩子)；每盘食物都清楚的标价，每捐赠一个孩子，右上角就会把捐赠的数目累加!
当达到你要的数目的时候，你可以点击右上角的CheckOut，完成捐赠过程!而为了感谢每个捐赠者，组织者将为他制作一个精美的盘子，盘子的内容完全由捐款者决定!
SEO的数据剖析概述与案例
经常有人让我辅佐简单说说SEO相关的数据说明怎么做，甚至期望能几小时速成。但这方面涵盖的太多，不成能言简意赅就说尽，也不知可从哪里简单归纳综合。
SEO是一个很是不成熟的行业，能参考的资料极有限，年夜大都工具都要经由过程数据来试探，而摸索的过程中，往往能揭露凭过往的直觉没有意识到的秘闻。所以数据化有时对于SEO长短常残酷的，往往一份简单的数据就可以否认失踪一群人数年的全力工作。
就拿最常见的例子来说，SEO流量是怎么组成的？大多半人感受那是靠热点关头词撑起来的，或者认为是大量的热门环节词撑起来的，于是认为热门词的排名上去流量必定会涨，却否则。对于大多数稍大的上网站，绝大多数SEO流量都是由百度引擎指数都没法看到的极其长尾的词带来的。是以哪怕用再大的实力去做热门词的排名，它们进献的流量依旧很有限。
或许有人会认为这不行思议，因为从来没看到过这样的数据。但这数据是只有通过度析网站的原始日志才能得出的结论，而Google类采样率极低的统计系统无法看到这样的数据。更不提哪怕会谙练用G
的SEO也甚少，因此SEO流量的事实几乎是从不被人看到的。
所以，有时听人说SEO已死，而我经常说SEO还没活过，一点也不强调。
若何起头进修数据分析
SEO的最终目的是给网站发生收益，因此焦点指标有两个：转化、流量。
好比流量再可以细分：流量=收录*排名*点击率*搜索量
收录可以再细分：收录=抓取量*页面质量
而比如抓取量，它的瓶颈依情形，可能是抓取时刻封顶、可能是抓取总量封顶、可能是页面总量封顶。各类情况都有分歧的措置体例，需插手不同的数据指标。
通过近似这样的分法，从最终数据指标（转化、流量）可以慢慢细分出几十几百个数据指标，这些数据指标都是有用的，因为它们的数值变换往后，最终也会影响到转化或流量。
（有本热门的SEO书籍，花了很大的篇幅去写了对一个网站分析并操作的实例，但最后阿谁网站的SEO流量却很低，没见多大下场。因为尽管其中有大量的分析，却多是在看没意义的数据。）
当一个首要数据指标产生波动的时辰（最常见的是总流量改观），就需要通详尽分数据来分析具体的原因，后面有两个举例说起大致思绪与轨范。
之间涉及到的面则极端广
首先要体味SEO搜索引擎的基本事理，这才能知道在什么情况下什么数据指标是有关的；
之后需要对多种手艺的入门级常识，因为各类数据的获取体式格局都不同，有些需要采集、有些需从日志提取、有些从数据仓库导出、有些从
PI获取等等，需要学习的标的目的不尽不异；
单单的数据只是数字，还需要分析数据才能让它产生价值。姑且性的分析一般用到Excel，监控类的分析则需要自己做个能输出图表的报表系统。
这些至少要花个半年功夫才能学会，但并不算难，没有什么可害怕的。就如学习1+1时城市觉得9*9是难的，但学会后再往回看，那就没什么了。
一个根蒂根基的设想案例分析
假设个较接近于现实采用的例子：
一个游戏类论坛，
板块为网盘游戏下载，良多页面上有到X网盘的导出链接；B板块为BT下载，页面上有一个站内的种子下载链接，无站外导出链接。
入手下手分析：
统计页面的抓取数目与即时收录数量，并计较之后，发现
板块的页面质量较着低于B。（页面质量=收录数量/抓取数量）
那么此时猜测，是否是
板块帖子页面上，X网盘的导出链接导致了它的页面质量低？
为了验证猜测，再将
板块的帖子页面分为两组，个中aa组有X网盘的导出链接、bb组没有X网盘的导出链接。分袂较量争论其页面质量。若是aa组帖子的页面质量明明低于bb组，那么可以得出初步结论：
X网盘的导出链接，使得自身帖子页面质量降低，影响到收录量，并最终导致SEO流量受损。所以需将该类导出链接做非凡处置赏罚，比如由自己站内URL，301跳转到X网盘等。
当然这个结论未必是正确的。比如，aa组帖子具备的特征，除了具有X网盘的导出链接外，也可能具备的特征如
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