用分析法做好数据分析判断

细分分析的目的是为了看清问题真正的所在,从而找到解决办法,细分分析是指将指标与维度相互组合。例如网站报告一般都是网站数据的综合情况,包括网站的总访问量、总停留时...
  细分分析的目的是为了看清问题真正的所在,从而找到解决办法,细分分析是指将指标与维度相互组合。
  例如网站报告一般都是网站数据的综合情况,包括网站的总访问量、总停留时间、总销售量等。但是我们不知道用户在不同页面、不同内容、不同渠道的停留时间以及访问量,也就是说这些汇总数据无法对不同属性的流量进行正确的判断。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。

  1、指标和维度的类型
  指标是用来记录访问者行为的数字,维度是用来提供观察访问者行为的一种角度,维度必须与指标在一起时才有意义。指标又可分为基本指标和复合指标,常见的基本指标有访问次数、综合浏览量等,常见的复合指标有访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访次占比等。常见的维度类别有访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度等。

  2、细分例子
  例如某日,你的老板说:我想知道2015年5月9日北京地区使用Safari浏览器在Google搜索“蓝鲸”关键词并点击了自然排名结果的访问次数。
  听完这个需求后,你可能感觉有点晕,好多的条件混在一起,这个数据要如何获得呢?其实包含了6个维度和1个指标。
  这6个维度和1个指标分别是 :
  时间维度——2010年3月10日
  地理维度——北京地区
  浏览器维度——Safari浏览器
  流量来源维度—— Google
  流量属性维度——自然排名结果
  关键词维度——”蓝野”
  指标——访问次数
  而这个分析过程也很快,5分钟就可搞定,步骤如下:

  当然,如果嫌操作太复杂的话也可以通过标记用户群进行自定义细分。常见的标记用户群方法有:
  通过用户访问特定的页面对其进行分类;
  通过用户点击特定的链接对其进行分类;
  通过用户的自主选择对其进行分类。
  当然,细分前得分清非注册用户、新注册用户、已注册用户。
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