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网站分析是什么?该从何开始学起?

无论是用网站卖东西、架设形象网站、写部落格、经营新闻媒体⋯⋯,都会遇到一个Moment,那就是你开始听到:有做网站就要做分析!从指标数据、使用者在网页行为追踪,可以得到洞察,创造更多商业机会喔!通常好学的人就会开始帮网站安装Google Analytics追踪码,打开Google Analytics,买本书、看网络上的教学,从头开始学Google Analytics该怎么用、有哪些报表可以拉、有哪些指标可以看。

但是,究竟学网站分析等于学会使用Google Analytics 吗?从单一工具去学习「分析」的全貌到底好不好?有没有更好的学习历程,可以让你更有系统的抓到分析的精髓?

TL;DR 文章太长但时间不够,没关系可以跳着看

目录

 

分析不是新概念

分析并不是新概念
「分析并不是新概念」,这是内建于人类进化基因的一种思维,只是现在你要把它应用在「分析网站商业表现」罢了。

又有个台风快来了,到底会不会放台风假?需要先分析台风是强台、中台还是轻台?从花莲台东登陆?还是从垦丁高雄南边尻上来?再来去翻找每个县市长,之前核准台风假的严谨程度;或是有没有曾经没放台风假,后来造成民怨的案例?除此之外,像是有科技园区的县市,想必也会受到一些压力,如果接近选举月,也可以把这个因素纳入容不容易放台风假的考量。接着开始陆续公布时,再看看附近县市放假趋势如何,其实就会很接近开奖结果喔!

你可以看出「分析并不是新概念」,这是内建于人类进化基因的一种思维,只是现在你要把它应用在「分析网站商业表现」罢了。而所谓的分析就是以下几个环节组成:

一、充分观察、大胆假设:

对网站、自身商业、产业现况充分观察,大胆假设商业上可能的问题点、改善点。

二、分析目的:

因为有了初步的假设,分析的目的应该清晰地展开。

三、设计实验:

了解要搜集什么资料、设计哪种测试,才能符合分析目的。

四、选择分析工具:

知道要搜集什么资料,接下来就会清楚哪种分析工具最适合此次分析。

五、结果与分析:

如果你的假设是对的,应该可以直接在数据判读结果,并且找到落地的执行方法。

六、问题与讨论

如果不幸的从数据中根本看不出差异性,甚至出现与假设完全相反的结果,这时就应该重新厘清「资料是否正确?是否要验证一下资料的误差?」、「假设错的话,是错在哪里?还有没有其他可能性?」。

七、应用

依据数据判读结果,最后转换成落地执行的项目。

 

建构你的营销分析世界观

无论是传统营销分析或是网站分析,其实用一句话就能述说出终极目标:

将对的资讯用对的方法送到对的人面前。

这句话其实就是「客户分级管理」这个概念!用「客户分级」这个词汇有点社会阶级傲慢,不如说「客户分群」。客户分群的中心理念主张:一个商品或是服务,都应该依据「不同客户所带来的利润及价值」,设计出「不同的客户服务、不同的关怀项目」。藉由分析不同分群的客户资讯后,可以归纳出「同群客户的共同特点」,并且了解「同群客户的需要」,接着就能展开量身打造的营销策略,确保对的资讯可以送到对的人面前,引导各个分群客户贡献更多价值。

网站分析vs. 传统营销分析差异在哪?

网站分析与传统分析的差异在哪?最大差异就在「数位时代的网站分析可以对每个使用者做滴水不漏的追踪」。以往传统统计分析,为了解决资料处理量,会尽可能透过精密的取样方式,配合焦点小组,希望透过「用少数代表多数」的方式,来判断整个市场概况。过程中可能造成取样误差,或是看不清市场全貌的状况,在追踪顾客消费历程也较薄弱。

传统营销分析
传统统计分析,尽可能透过精密的取样方式,配合焦点小组,透过「用少数代表多数」,来判断整个市场概况。
网站分析/数位分析
数位时代的网站分析可以对每个使用者做滴水不漏的追踪。

但随着现代使用者习惯从多途径、跨平台接触资讯,电脑对于巨量资料的处理能力也突破性成长(就是到处都在嚷嚷的大数据),人工智慧演算模型的快速发展,使用者行为追踪技术也越发成熟;网站分析,甚至扩大到数位分析(Digital Analytics),已经可以在很多层面补足传统营销分析的弱点,拾起过去漏掉的拼图。

网站分析能做到什么事?优点是什么?

  • 结合搜索资料,窥见客户心中动机
  • 了解每个潜在客户接触品牌途径
  • 追踪每个潜在客户造访网站时的行为
  • 勾勒出不同客户分群的顾客历程
  • 在合适的顾客历程阶段,将合适的广告/促销/资讯,给合适的人

网站分析可以帮助商业带来哪些深入见解?

  • 营运见解
  • 网站访客行为见解
  • 转换率见解
  • 使用者体验见解

实际情境:最近公司花了五十万,架设了新的网站,但是线上卖场业绩根本没变

⋯⋯,这样花在网站翻新的投资是对的吗?

一、充分观察、大胆假设

业绩没变其实跟很多环节有关,有可能与内部因素有关,有可能与外在的因素有关,甚至与不可控因素有关。原本的网站用的是10 年前的UI 风格,购物车钮也不明显,事实上网站上线前也请了多个使用者来受测,反应都很良好,导览动线也很直觉,于是我先排除网站UI 介面变更造成业绩停滞的可能性。但是理论上,一个动线好的网站,在商品或服务不变的状况下,转换率应该会上升才是。这时我打开Goog​​le Analytics 报表,发现新网站比旧网站的平均转换率高了1% 的比例,虽然平均客单价没有太大的变化,但我更能确定新网站在引导使用者达成购买的能力是好的。

那为什么线上购物的业绩没有大幅上升呢?这是一个很简单的数学式子:
Traffic x Conversion Rate % x Per Customer Transaction =Sales Amount
那我可以大胆的说,问题出在Traffic,也就是进到网站的流量。

二、确认分析目的

这一步骤我们应该着重在继承上一步的大胆假设,也就是「网站流量」出了问题,分析的目的为:了解不同管道的流量在新网站上线后有无变化,包括搜索流量、直接流量、推荐流量、广告流量、其他流量⋯⋯

三、设计实验

若要去分析既定商业事实,通常这一步骤会是在设计「要抓哪些资料下来看」、「要排除哪些资料才能确保判读正确性」。但商业上也常有需要「设计实验」的,像是「实验哪种网页导览更能让使用者找到资讯?」、「实验哪种文案点击率最好?」、「实验Hero Image是哪一张?」,总而言之这一项的内容,与分析目的息息相关。

四、选择分析工具

工欲善其事,必先利其器。分析工具有很多种,不同的工具「锐利」之处也不一样,单看你分析的目标为何,有时会多个类型的工具一起运作。根据搜集资料类型的不同,常见的网站分析工具可以粗略分为:

  • 点击分析型,流量从哪里来?中间又去了哪里?最后从何离开?像是Google Analytics。
  • 实验测试型,测试哪个版本比较好?像是Google Optimize。
  • 综合辅助决策型,预算该如何分配?顾客历程为何?目前市场竞争状况如何?像是Appier。

就这篇文章所举例,因为我们想要知道流量从哪里来、不同来源流量在新网站上线后是否出现波动⋯⋯的等等资讯,所以最适合的分析工具应该为「点击分析型」,而Google Analytics 就是个功能强大又免费的点击分析型工具。

延伸阅读:
免费又好用的A/B Test工具– Google Optimize安装教学
2018 awoo推荐的七个分析工具

五、结果与分析

在Google Analytics 抓出「不同来源(管道)」的Traffic,新旧网站一比较之下,这时候可能就真相大白了。以下面这个数据来说,很明显可以看出,新网站上线后,流失了70%的Organic 流量,也就是搜索流量,但是同时公司也有一波广告活动,造成总Sessions 几乎打平的状况(4,988 vs. 5,085)。也因为流量几乎一样,在广告活动的推动下营收也没有发生太大的落差,所以这个问题并没有马上被发现。

去年同月份(旧网站) 今年同月份(新网站)
管道 Sessions工作阶段 占比 % Sessions工作阶段 占比 %
Organic 1,689 33.9% 501 9.85%
Display 580 11.6% 1,765 34.71%
Direct 1,009 20.2% 1,200 23.60%
Referral 121 2.4% 210 4.13%
Social 1,589 31.9% 1,409 27.71%
总和 4,988 100.0% 5,085 100.0%

 

六、问题与讨论

以这个例子来说,这个分​​析结果一次就Hit the Jackpot!你已经发现因为旧网站砍掉重练,有些页面合并、重整,网站除了首页外的URL 都变了,在缺乏301 转址的状况下,搜索引擎只会在一时之间发现你的网站多了许多404 错误页面,原本有带来搜索曝光的页面也失效,搜索流量当然直直落下。

七、应用

最后这个步骤,算是网站分析的重点!怎么说呢?无论你是属于哪种分析工作者,你应该都会知道,分析的最终目标,就是为了给决策者下决定、执行者开始落地执行、进而达到改善现况的目的!顺着这个例子,最终落地执行的项目很直观,就是:

  • 全面执行新旧网址301 转址
  • 提交新网站的Sitemap.xml
  • 检视旧网站带来最大搜索流量的Landing Page 是哪一类型(通常代表最有搜索需求的内容),试着在新网站中补强类似内容。

延伸阅读:网站改版,不可轻忽的10个SEO优化项目

该如何开始学习网站分析?

从分析的精神、营销分析的世界观,最后到数位网站分析的优势,你应该理解了整个脉络,并且清楚知道了数位分析的全景。最后回到个人出发:你该如何开始学习网站分析?

以下整理出4 个面向,可以根据目前职位不同,延伸补强其他面向。你可以选择单一面向钻得很深,例如专攻「数据搜集专业」,可以成为一个可靠的「数据追踪/资料处理工程师」;你也可以选择多个面向都涉略,例如同时「了解产业环境」 、「具有数据搜集概念」、「解读数据并找出落地解法」,成为一个可靠的「Data-driven 决策者」。

了解产业环境

好的分析师应该对产业有深刻的见解,并且要有不错的Common Sense。例如家电市场就与美妆市场不同,消费者购物历程、认知风险截然不同,若没有对产业有一定了解,也很可能对数据解读错误。

具有数据搜集的专业

要扎实学好网站分析,一开始资料是如何搜集的?准确性如何?误差值是多少?该如何改善?⋯⋯这些都需要了解。因为数位追踪的技术有些是透过网页前端上的JavaScript 完成,也有透过后端搜集资料达成,通常也都会需要存取资料库。所以一个成熟的数据分析师必须要具备「确认资料来源的正确性」,才能更深入的应用分析。

应用分析工具、数量统计工具的能力

要自由的运用分析工具来帮助你达成商业观察,第一个要点就是必须熟悉不同分析工具之间的差异、功能特色、搜集资料的差异性、上手的难易度⋯⋯等等资讯,如此才能在一遇到需要分析的时候,你能马上直觉选择适合的工具。不过通常一间企业里面常用的大型分析工具就是那一两套(因为有些工具很贵),所以大部分时候对分析工具学得精比学得广有用。而在这其中,Google Analytics 既免费、安装又方便,教学资源也很丰富,无论网站大小都可以应用,这也是为什么大部分探讨网站分析的书会先使用Google Analytics 作为主要教学内容,我们也推荐先从认识Google Analytics 这套分析工具开始。

延伸阅读:
开启网站分析之门-学习Google Analytics吧
GA (Google Analytics)是什么?为什么全世界都在用?

解读数据并提出落地解法

数据再精准、质性研究再全面,最终没有落地解法还是枉然。其实这一项算是网站分析能力集大成的最终目标。因为了解产业环境、规划资料搜集分析的架构、良好应用工具,最终才能在「现实考量」、「企业文化」与「数据解读」中,找到甜蜜的交集,才能提出专为企业打造的最适方案。

延伸阅读:
谈数据驱动文化,踏出你的第一步

结语

任何概念的发展都有其脉络,并且有他存在的最终目标,网站分析也是。无论你是大型电子商务模式、实体通路结合线上销售模式、新闻媒体模式,若能先了解网站分析的优势,就可以应用到自身商业结构中,为公司带来价值。

像是不同类型的产品,投放广告的效益都一样吗?是不是有可能某一类型的产品,比起广告,使用者更相信自然搜索呢?或是哪个管道才能带来最多的新使用者呢?获取单位新使用者的成本是多少?这些新使用者价值是多少?回购率高吗?⋯⋯

这些有趣的网站分析及见解,若能好好应用,或多或少都能为企业带来商业价值,更重要的是在执行网站分析的过程中,企业也能深化分析思维,培养出「观察➜分析➜判读➜决策」的好文化,相信最终会对企业带来更高的价值!

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