信途科技今天給各位分享如何分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注和分享本站。

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的十個(gè)要點(diǎn)

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的十個(gè)要點(diǎn)

隨著數(shù)據(jù)量的大量產(chǎn)生及很容易獲取，許多網(wǎng)站分析人員通過(guò)與專家、社會(huì)媒體、同等進(jìn)行交流討論分析什么樣的數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生有意義/價(jià)值的信息。

作為藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合的網(wǎng)站分析師，不能僅依靠關(guān)鍵指標(biāo)或者依賴于一個(gè)很炫的儀表盤。而真正的價(jià)值體現(xiàn)在于不斷的細(xì)分網(wǎng)站用戶，從而更好的分析用戶，為他們提供個(gè)性化的服務(wù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值。

本文提供了10點(diǎn)細(xì)分的建議，讓你的數(shù)據(jù)直接變成有價(jià)值的信息。

1、一濾、二組、三細(xì)分

雖然網(wǎng)站(流量)分析的數(shù)據(jù)量是海量(譯者注：UV超過(guò)10萬(wàn)UV/天的網(wǎng)站網(wǎng)站日志、訂單數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、會(huì)員數(shù)據(jù)等每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般都是以G為單位原始數(shù)據(jù)。)，但往往也會(huì)很容易導(dǎo)致一些錯(cuò)誤的結(jié)論(譯者注：大數(shù)據(jù)量意味數(shù)據(jù)內(nèi)容多，但如果對(duì)于數(shù)據(jù)的收集過(guò)程或者數(shù)據(jù)本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的時(shí)候做出的決定是錯(cuò)的)。由于JS代碼的執(zhí)行是在客戶端(瀏覽器加載網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中)，所以有很多固有的錯(cuò)誤是無(wú)法避免的，除非你對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾處理。另外，如果不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，那么往往top10與TOP50列表內(nèi)容各個(gè)時(shí)間段都并不太會(huì)有太大改變(譯者注：對(duì)于一個(gè)流量相對(duì)穩(wěn)定的公司來(lái)說(shuō)，排名前面幾位的一般變化不大。所以分析時(shí)候，最好看每個(gè)大類下面的TOP50，更容易發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)的異常)。

2、細(xì)分客戶類型

常規(guī)的用戶類型：新訪者、潛在用戶(多次訪問(wèn)過(guò)訪問(wèn)，但沒(méi)有注冊(cè))、會(huì)員、聯(lián)盟客戶、公司員工。不同類型的用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的行業(yè)差異性很大。會(huì)員的行為與潛在用戶可能完全不一樣(譯者注：因?yàn)椴煌愋偷挠脩魜?lái)網(wǎng)站的目的是不一樣的，會(huì)員來(lái)購(gòu)買可能注是為了購(gòu)買某種商品，而潛在用戶可能只是來(lái)看看或者進(jìn)行比比價(jià))。會(huì)員有時(shí)候會(huì)讓轉(zhuǎn)化率這個(gè)指標(biāo)出現(xiàn)虛高，往往公司內(nèi)部員工的轉(zhuǎn)化率會(huì)比較高。

3、對(duì)渠道類型進(jìn)行劃時(shí)代

渠道類型主要分為：付費(fèi)與自然流量;付費(fèi)媒體與免費(fèi)媒體，內(nèi)部與外部廣告，以及聯(lián)盟。很多網(wǎng)站分析工具提供的基本的流量細(xì)分報(bào)告，但如果沒(méi)有另外再加入跟蹤代碼，可能很難超越的三種基本類型。

一些關(guān)鍵流量渠道細(xì)分必須考慮加入一些代碼包括：如果一些社會(huì)化渠道來(lái)源(一些人分析你網(wǎng)站的內(nèi)容的轉(zhuǎn)貼或者發(fā)貼)，自有社會(huì)化媒體的渠道(像在youtube或者facebook上官方主頁(yè)之類;付費(fèi)或者自然搜索;自然的引用鏈接(像別的網(wǎng)站轉(zhuǎn)載你的內(nèi)容然后會(huì)加上原文鏈接)，一般網(wǎng)站鏈接的交換。否則這些渠道的流量跟蹤可能會(huì)無(wú)法統(tǒng)計(jì)。

4、仔細(xì)檢查自然流量加的代碼

許多網(wǎng)站的自然流量往往是不可信因?yàn)榧尤氲拇a往往質(zhì)量很差。請(qǐng)仔細(xì)檢驗(yàn)?zāi)愕泥]箱、社會(huì)媒體、重定位或者手機(jī)流量的監(jiān)測(cè)代碼是否準(zhǔn)備且完全正確的，這樣才能對(duì)更準(zhǔn)備去判斷是否統(tǒng)計(jì)的自然輸入是真的直接輸入。

5、通過(guò)意向?qū)?nèi)容進(jìn)行細(xì)分

網(wǎng)站的用戶可以分為：研究、購(gòu)買、重復(fù)購(gòu)買、談判、推薦。不對(duì)的人對(duì)于內(nèi)容的印象是不一樣的，所以利用這些相同的內(nèi)容定位命名為你的網(wǎng)站分析報(bào)告。隨著時(shí)間的推移，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)好的購(gòu)買流程漏斗：包括：研究、游客，購(gòu)買，交易和/或更新，從而不斷的夠優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

6、利用有意義的的方法劃分產(chǎn)品類型

就像你通過(guò)內(nèi)容來(lái)細(xì)分目的，為了更好追求從而更好的分析/識(shí)別業(yè)務(wù)上產(chǎn)品的配置便于作的擴(kuò)展分析。

7、跨平臺(tái)的整合數(shù)據(jù)

網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)不應(yīng)該被交易數(shù)據(jù)所替代，整合不同的數(shù)據(jù)源用于理解的分析或者記錄的信息的區(qū)別。從記錄的信息中得出結(jié)果，二者并不相等，信息并表示結(jié)論。

8、更貼近你的客戶

許多在報(bào)告中呈現(xiàn)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)與科學(xué)術(shù)語(yǔ)似乎與商業(yè)股東的利益沒(méi)有明顯的相關(guān)。轉(zhuǎn)變報(bào)告的內(nèi)容表達(dá)從而更好走向你的“聽(tīng)眾”，讓他們更好的理解報(bào)告。

9、為每一個(gè)推測(cè)建議目標(biāo)并檢驗(yàn)這些預(yù)測(cè)

一個(gè)好的網(wǎng)站分析師通過(guò)假設(shè)、以及從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的規(guī)則來(lái)對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，基于對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)的趨勢(shì)做出研判。一個(gè)偉大的網(wǎng)站分析師可以給猜測(cè)一個(gè)合適的解釋，從而可以為下一步月度、季度、年度去評(píng)估這些預(yù)測(cè)的目標(biāo)。

10、把商業(yè)驅(qū)動(dòng)與細(xì)分指標(biāo)聯(lián)系在一起

您的業(yè)務(wù)主要集中在積極的收購(gòu)重點(diǎn)產(chǎn)品?開(kāi)始分割你的數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)，圍繞該焦點(diǎn)。

你報(bào)告的聽(tīng)眾是否持續(xù)深入的進(jìn)一步你的用戶服務(wù)行為，而不是僅僅把焦點(diǎn)集中的新用戶服務(wù)、潛在客戶的細(xì)分上。與業(yè)務(wù)相一致，以及注意各類細(xì)節(jié)，從而讓你的分析你的聽(tīng)眾愿意接受分析，并保持開(kāi)放。

總結(jié)

雖然很少人可以完全掌握并使用這些要點(diǎn)，然后對(duì)于是作為藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合的網(wǎng)站分析師來(lái)說(shuō)，我們應(yīng)該都要知道每一項(xiàng)細(xì)分都影響商業(yè)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。

以上是小編為大家分享的關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的十個(gè)要點(diǎn)的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容有哪些?

1、獨(dú)立訪問(wèn)者數(shù)量

規(guī)定時(shí)間范圍內(nèi)(一般指1天)獨(dú)立客戶訪問(wèn)網(wǎng)站的數(shù)量，一個(gè)客戶無(wú)論瀏覽多少個(gè)頁(yè)面，都是一個(gè)獨(dú)立的uv，通過(guò)該數(shù)據(jù)可以分析出規(guī)定的時(shí)間內(nèi)網(wǎng)站的訪問(wèn)量。

2、重復(fù)訪問(wèn)者數(shù)量

重復(fù)訪問(wèn)者數(shù)量反映了網(wǎng)站用戶忠誠(chéng)度，網(wǎng)站的質(zhì)量，網(wǎng)站的質(zhì)量越高，網(wǎng)站的用戶忠誠(chéng)度越高，網(wǎng)站的重復(fù)訪問(wèn)數(shù)量就越大。

3、頁(yè)面瀏覽數(shù)

在規(guī)定時(shí)間范圍內(nèi)(一般指1天)，所有瀏覽者訪問(wèn)的所有頁(yè)面之和，頁(yè)面瀏覽數(shù)反應(yīng)了頁(yè)面的質(zhì)量是否是讀者滿意的內(nèi)容，網(wǎng)站的頁(yè)面質(zhì)量越高，頁(yè)面瀏覽量就越大。

4、跳出率

只瀏覽一頁(yè)便離開(kāi)的用戶的比例，通過(guò)分析網(wǎng)站跳出率，可以判斷網(wǎng)站內(nèi)容的質(zhì)量，如果網(wǎng)站跳出率比較高，說(shuō)明網(wǎng)站的內(nèi)容質(zhì)量不高，用戶體驗(yàn)不夠好。

5、退出率

用戶從某個(gè)頁(yè)面離開(kāi)次數(shù)占總瀏覽量的比例。

6、用戶停留時(shí)間

用戶停留時(shí)間反映了網(wǎng)站粘性及用戶對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容質(zhì)量的判斷。

網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析如何做?

看你怎么采集網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，一般來(lái)說(shuō)自己后臺(tái)可以進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，即看日志，然后開(kāi)發(fā)出可視化的頁(yè)面。另外一種方式就是通過(guò)第三方插件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，例如百度統(tǒng)計(jì)等。

采集完上述數(shù)據(jù)后，基本上最有效的就是pv、uv、停留時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)，對(duì)于這些數(shù)據(jù)有一些公式的算法你需要進(jìn)行分析，例如pv/uv、留存、tad等。

pv、uv、日留存、三日留存等數(shù)據(jù)可以做成按時(shí)、按日的線性趨勢(shì)圖，用來(lái)找到比例關(guān)系及冰點(diǎn)期、熱點(diǎn)期等。

上述的基本分析做完后，可根據(jù)子目錄、頁(yè)面轉(zhuǎn)化進(jìn)行分析，即你想讓用戶從哪里進(jìn)入到哪里，但實(shí)際的數(shù)據(jù)是否達(dá)到你的預(yù)期值等。這些基本性質(zhì)的數(shù)據(jù)做完后，個(gè)人認(rèn)為已經(jīng)可以達(dá)到一般運(yùn)營(yíng)的需求了，更深層次的挖掘分析及機(jī)器學(xué)習(xí)在此處意義不大，因?yàn)椴僮髌饋?lái)復(fù)雜且波動(dòng)性大會(huì)造成結(jié)論不準(zhǔn)確。

如何進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析?

一般而言，電子商務(wù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析包括了流量來(lái)源的分析及流量效率的分析，還有網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)流的分析，用戶特征分析這四個(gè)部分。

首先，電商網(wǎng)站若是想接到單子，肯定要保證流量?？墒谦@取流量是需要成本的，怎么樣才能降低流量成本屬于電商網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)最重要的一個(gè)部分，其中流量來(lái)源分析屬于重點(diǎn)，如在對(duì)電商網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，要先明白用戶都是從哪里點(diǎn)擊過(guò)來(lái)的，哪些網(wǎng)站可謂我們帶來(lái)更多的訂單，哪些流量來(lái)源是真實(shí)的，哪些屬于虛假的等等。弄清楚這些之后，才能穩(wěn)定老客戶，發(fā)展新客戶，將網(wǎng)站推廣的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時(shí)候流量效率指的是流量達(dá)到了網(wǎng)站是否屬于真實(shí)的流量。那么，在具體分析的時(shí)候，要看下它的到達(dá)率，PV/IP比還有就是訂單轉(zhuǎn)化率等等。其中訂單轉(zhuǎn)化率是最重要的一方面，若沒(méi)有訂單轉(zhuǎn)換了一切都沒(méi)意義。

最后，怎樣進(jìn)行電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析也離不開(kāi)站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析這個(gè)方面。這里所說(shuō)的站內(nèi)數(shù)據(jù)流的分析，主要是用于分析購(gòu)物流程順暢程度及網(wǎng)站產(chǎn)品分布合理與否等等，然后再根據(jù)這些來(lái)分析頁(yè)面流量排名及場(chǎng)景轉(zhuǎn)化率分析，站內(nèi)搜索分析及客戶為何離開(kāi)頁(yè)面分析等問(wèn)題的分析等等，查看問(wèn)題所在，然后想辦法解決，才能讓網(wǎng)站產(chǎn)品得到更好的推廣。

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

本篇文章我們介紹4種網(wǎng)站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細(xì)分分析，對(duì)比分析，對(duì)比分析，質(zhì)與量分析。這些分析方法在實(shí)際工作中經(jīng)常組合使用。我們先來(lái)看下細(xì)分分析。

1，?細(xì)分分析

單一的指標(biāo)數(shù)據(jù)或大維度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的，只有當(dāng)指標(biāo)與維度配合使用時(shí)才有意義。細(xì)分也叫下鉆，是網(wǎng)站分析中最常用的一種方法。原理就是通過(guò)對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解。逐步找到有問(wèn)題的部分。在整個(gè)的Google Analytics報(bào)告的中，隨處都充滿了細(xì)分方法。

匯總數(shù)據(jù)是一個(gè)極其籠統(tǒng)的大維度數(shù)據(jù)。而平均數(shù)數(shù)據(jù)則可能會(huì)掩蓋很多問(wèn)題。這里是一個(gè)平均數(shù)的計(jì)算方法：訪問(wèn)者A瀏覽了10個(gè)頁(yè)面，訪問(wèn)者B瀏覽了2個(gè)頁(yè)面。網(wǎng)站每次訪問(wèn)頁(yè)面瀏覽量6個(gè)頁(yè)面?？此票憩F(xiàn)不錯(cuò)的平均數(shù)據(jù)其實(shí)包含很很多問(wèn)題。但我們僅從平均數(shù)中無(wú)法看到這些問(wèn)題。細(xì)分的主要目的就是對(duì)匯總數(shù)據(jù)和平均值數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，發(fā)現(xiàn)這些問(wèn)題并加以改進(jìn)。

1.1如何使用Google Analytics進(jìn)行細(xì)分

我們?nèi)绾问褂肎oogle Analytics來(lái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分？Google Analytics報(bào)告本身的結(jié)構(gòu)就是一個(gè)支持細(xì)分的結(jié)構(gòu)。不用我們進(jìn)行特別的設(shè)置就可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分。下面我們來(lái)看下如何使用Google Analytics報(bào)告中的這些簡(jiǎn)單的默認(rèn)細(xì)分功能和高級(jí)細(xì)分功能。

默認(rèn)細(xì)分功能

在Google Analytics的四類報(bào)告中，都提供了細(xì)分功能。展開(kāi)每一類的報(bào)告，概述報(bào)告，而下面的各個(gè)子報(bào)告都是對(duì)概述報(bào)告的一個(gè)細(xì)分。

同時(shí)在子報(bào)告中，也提供了更進(jìn)一步的細(xì)分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，并且點(diǎn)進(jìn)去進(jìn)一步查看。

自定義細(xì)分功能

除了Google Analytics的默認(rèn)細(xì)分功能外，還有三種更靈活的自定義細(xì)分功能。他們分別是次級(jí)維度細(xì)分，高級(jí)細(xì)分和自定義細(xì)分。自定義細(xì)分與默認(rèn)細(xì)分功能最大的差別在于，默認(rèn)細(xì)分是在一個(gè)大的維度下逐級(jí)深入細(xì)分。例如，流量來(lái)源，搜索引擎，Google，自然搜索，關(guān)鍵詞。而自定義細(xì)分則可以完整更復(fù)雜的跨越多個(gè)維度的細(xì)分。例如：流量來(lái)源，搜索引擎，地理位置。

次級(jí)維度

第一個(gè)自定義細(xì)分功能是次級(jí)維度，在大部分Google Analytics報(bào)告中，都可以實(shí)現(xiàn)次級(jí)維度的細(xì)分。以下是次級(jí)維度的截圖。我們可以很容易的使用次級(jí)維度來(lái)查看同一個(gè)指標(biāo)在兩個(gè)不同維度中的表現(xiàn)如何。例如：北京地區(qū)的Google搜索引擎。

高級(jí)細(xì)分

第二個(gè)自定義細(xì)分是自定義報(bào)告，使用自定義報(bào)告進(jìn)行細(xì)分要比次級(jí)維度靈活的多。細(xì)分的層級(jí)也要深入的多。自定義報(bào)告的的實(shí)質(zhì)是對(duì)指標(biāo)和維度的重組。

自定義報(bào)告

第三個(gè)自定義細(xì)分是高級(jí)細(xì)分，與自定義報(bào)告相比，高級(jí)細(xì)分的主要優(yōu)勢(shì)在于細(xì)分結(jié)果的廣度。當(dāng)我們?cè)O(shè)置了一個(gè)自定義細(xì)分的維度后，這個(gè)維度將應(yīng)用于整個(gè)Google Analytics報(bào)告中。

2，對(duì)比分析

除了使用細(xì)分以外，我們還可以使用對(duì)比分析來(lái)觀察指標(biāo)的變化趨勢(shì)，例如，本月的訪問(wèn)量是300萬(wàn)，那么和上個(gè)月相比怎么樣呢？和去年同一時(shí)期又如何呢？這就是我們介紹的第二個(gè)方法，對(duì)比分析。對(duì)比分析的設(shè)置很簡(jiǎn)單，在時(shí)間里設(shè)置好要對(duì)比的時(shí)間段，報(bào)告會(huì)自動(dòng)給出指標(biāo)的變化結(jié)果。這里有一個(gè)需要注意的問(wèn)題是，當(dāng)使用Google Analytics自帶的與上一個(gè)時(shí)期進(jìn)行對(duì)比時(shí)，時(shí)間段內(nèi)周末的數(shù)量可能會(huì)不相同。而這也將直接影響指標(biāo)的對(duì)比結(jié)果。

3 ，聚合分析

第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用于對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容的分析上。網(wǎng)站有大量的頁(yè)面訪問(wèn)數(shù)據(jù)，而每一個(gè)頁(yè)面又都擁有自己的指標(biāo)數(shù)據(jù)。對(duì)于如此龐大和細(xì)碎內(nèi)容數(shù)據(jù)，我們?cè)撊绾蜗率帜?？答案是使用聚合分析?/p>

3.1應(yīng)用場(chǎng)合

聚合分析通常用來(lái)對(duì)網(wǎng)站的分類和導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行分析。例如：關(guān)注A頻道的訪問(wèn)者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們?nèi)绾卧谶@兩類信息間流動(dòng)。使用列表篩選的功能是否中途也會(huì)使用站內(nèi)搜索？這些在基于頁(yè)面的數(shù)據(jù)中是很難發(fā)現(xiàn)的，因?yàn)閿?shù)據(jù)的顆粒度太細(xì)小了。需要我們對(duì)網(wǎng)站中不同的內(nèi)容進(jìn)行聚合。

3.2內(nèi)容組介紹

聚合內(nèi)容的方法很簡(jiǎn)單，就是將內(nèi)容相關(guān)，或者你關(guān)注的信息進(jìn)行分類，我們稱為內(nèi)容組。而分類的粒度取決于你分析的最終粒度。

聚合內(nèi)容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡(jiǎn)單的方法，我們可以按網(wǎng)站的頻道劃分內(nèi)容組，或者按網(wǎng)站的功能來(lái)劃分。例如首頁(yè)，站內(nèi)搜索功能，列表篩選功能，產(chǎn)品展示功能，購(gòu)物結(jié)算功能。注冊(cè)登錄功能。等等。

3.3?路徑分析

創(chuàng)建的內(nèi)容組主要用于進(jìn)行訪問(wèn)者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問(wèn)者流報(bào)告，和導(dǎo)航摘要報(bào)告中。通過(guò)訪問(wèn)者在各內(nèi)容組間的路徑來(lái)驗(yàn)證網(wǎng)站邏輯和不同產(chǎn)品間的設(shè)計(jì)是否合理。

4，?質(zhì)與量分析

最后介紹的質(zhì)與量的分析方法。質(zhì)與量與細(xì)分一樣，也始終貫穿于Google Analytics的各個(gè)報(bào)告中。

在流量來(lái)源報(bào)告中，訪問(wèn)次數(shù)是一個(gè)量的標(biāo)，跳出率是一個(gè)質(zhì)的指標(biāo)。通過(guò)這兩個(gè)指標(biāo)可以有效的衡量不同渠道流量與網(wǎng)站內(nèi)容的匹配度。

在內(nèi)容報(bào)告中，瀏覽量是一個(gè)量的指標(biāo)，退出百分比是一個(gè)質(zhì)的指標(biāo)，通過(guò)這兩個(gè)指標(biāo)可以衡量頁(yè)面的質(zhì)量。

4.1什么是量

什么是網(wǎng)站的量？通常來(lái)說(shuō)，量是一個(gè)絕對(duì)值，用來(lái)衡量事物的多少。例如，網(wǎng)站來(lái)了多少人，訪問(wèn)了多少次，看了多少個(gè)頁(yè)面，產(chǎn)生了多少訂單等等。這些絕對(duì)值數(shù)據(jù)都可以歸為網(wǎng)站的量指標(biāo)。但也并不絕對(duì)。

4.2什么是質(zhì)

什么是網(wǎng)站的質(zhì)？通常來(lái)說(shuō)，質(zhì)是一個(gè)比率。用來(lái)衡量效果。例如：跳出率，轉(zhuǎn)化率，平均停留時(shí)間，每次訪問(wèn)瀏覽頁(yè)面數(shù)，平均訂單價(jià)值等等。這些比率都可以歸為網(wǎng)站的質(zhì)指標(biāo)。

4.3主要應(yīng)用場(chǎng)景及報(bào)告

質(zhì)與量在網(wǎng)站分析中的應(yīng)用比較廣泛，任何的流量，網(wǎng)站頁(yè)面及訪問(wèn)者行為都可以通過(guò)質(zhì)與量?jī)蓚€(gè)維度進(jìn)行有效的分析。例如，進(jìn)入次數(shù)與跳出率，頁(yè)面瀏覽量與關(guān)鍵行為點(diǎn)擊率，等等等等。

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