浅谈WebAnalytics基础及KPI实践案例分析.docx
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浅谈WebAnalytics基础及KPI实践案例分析
做运营的人，经常会进行WebAnalytics，KPI更是公司高层关心的核心数据，下面就简单的介绍一下WebAnalytics基础以及一些简单的KPI实践案例，有不妥之处还请大家见谅。
一：
网站分析是什么?
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WebAnalytics
网站分析（WebAnalytics）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
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WebAnalytics
二:
为何要分析网站数据？
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WebAnalytics
数据驱动业务提升
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date-drive-bc
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，GoogleAnalytics、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，确一直是一个数据盲点；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？
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why_kpi
四：
KPI定制实例
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（WEBIM，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！
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wa-kpi
（代码实施说明forGoogleAnalytics
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WebAnalytics
（目标转化配置）
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kpi-global-im
（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？
2、留言KPI,在所有KPI转化中占有的比例是多少？
结论：
我的KPI设定是否合理？
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WebAnalytics
2、KPI定制实例二
背景：
某共享软件站点，由于竞争因素，市场份额不断萎缩.（计划依靠PPC流量稳定住市场份额与软件销售,但是从自然搜索流量数据发现，大多数的购买转化只有千分之3，按照这个行业平均CPC（0.5美金）成本去计算，如果转化率达不到1%，很难盈亏平衡.（此站点平均每笔订单的金额大概是50美金左右）
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wa-kpi
代码定制样例
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WebAnalytics
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WebAnalytics
（目标转化配置）
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i-global-soft
用户在是如何流失？
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WebAnalytics
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WebAnalytics
五:
解析流量属性与KPI之间的关系
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kpi-soft-date
大多数转化率高的流量源，用户平均停留时间都超过了1分钟.跳出率都在80%以内
转换率表现最好的流量源，新访问者占有比率很低。
所有停留时间低于30秒，跳出率高于90%的流量源无转化。
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