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为什么企业网站建设时要做好网站历史数据分析

发布时间: 2021-11-19

  编辑导语:当我们拿到一个站点通常都不知该如何下手,是应该做外链还是做内容?其实最应该做的事数据分析,网站建设需要数据作为支撑。那为什么企业网站建设时,要做好网站历史数据分析?这篇文章从网站数据分析的意义、网站数据分析的三大方面两个部分,详细地为我们解答了这个问题。感兴趣的朋友一起来看看吧。

  我们在上一节内容说到,网站建设需要数据作为支撑,网站数据分析能够让网站建设方案的制定更加有效且科学。

  对于个人来说,个人在不同方面改变或提升的依据就是不同类型的数据,例如通过摄入能量和体重的数据,可作为对自身健康的评估参考,或是单纯的减肥参考;

  对于企业来说,数据的重要性更是显而易见,可通过企业相关业绩数据来评估衡量企业的价值;

  对于产品经理而言,则会根据不同的产品相对应的数据,来衡量产品是否符合健康发展的标准。产品经理通过数据分析,从数据中找出潜在规律,推理出数据变化背后的缘由。

  不管从那个维度来说,数据都是我们做出某一决策时最科学且靠谱的依据之一,在网站建设中亦如此。

  比如,我们在投放广告的时,通过广告后台的一些受众群体特征数据、渠道来源数据、消耗的费用、点击率、线索量等,我们可以了解到我们整体的投放情况,了解广告投放出去后发送了什么。

  之后经过人为的处理,进而分析出某些数据指标的影响因素,理清是什么导致了目前的投放现状。

  知其所以然之后,根据这些数据指导制定新的优化方案,提升某些指标数据,最后再通过过去的数据波动,预测未来数据变化情况以及趋势。

  网站的历史数据分析也同样如此,增长超人接触过很多企业建站都是过去有旧官网,需要进行改版升级,但是他们普遍存在一个问题,网站改版的一些决策十分的主观,我们称之为 拍脑袋决策 ,这些决策并不能为企业带来实际回报,而真正有效且科学的决策,往往需要数据作为支撑。

  网站建设是一门技术活,大众可能更看重网站的设计,这只是表面,我们在建设网站时,需要探究更深层次的里面,而网站历史数据就是支撑我们做这件事的最大依据,一个高质量网站的建成与历史数据分析更是不可分割。

  访客进入网站的所有路径、点击以及停留时长就是非常真实且科学的数据体现,只要用正确的方式去解读并分析它背后隐藏的信息和意义,能够让我们为网站做迭代升级时做到事半功倍。

  通过分析网站数据情况,判断网站各方面的好坏,预测访客的喜好,以数据作为最大的依据制定相应的网站建设方案。

  数据分析是利用一些数据分析工具、手段方法或是思维,从数量庞大的数据中发现规律,用于揭示数据背后的真相,可指导企业或业务发展,为决策行为作数据支撑。

  对大多数企业来说,网站的核心目标是获客,但首先需要有访客才能达到这个目标;再者,我们要针对访客的需求,有效地展示我们的内容、产品和信息,并让访客喜欢这些内容;最后才是最为关键的部分使访客转化为客户,购买我们的产品和服务。

  细分即是指通过不同维度对指标进行分割,查看同一个指标在不同维度下的表现,从而找出存在问题的那一部分指标,并对这部分指标进行优化。

  访问量就是网站中重要的指标,也是我们常说的流量。在时间、来源、位置、媒介等维度下,我们可以对网站访问量进行单独或重叠的多维度细分。这样,我们可以在流量分析中发现存在问题的那一部分。

  访客会穿梭于多个不同的流量渠道,他们使用不同的查询方式对产品和服务进行查询,进行对比后作出决策。每个访客在不同渠道的转化过程中也会扮演不同的角色,有些渠道会树立品牌形象,吸引访客的注意力,例如网站的 Banner 图;有些会提供精准信息,例如搜索引擎广告。

  另一类是从内容类页面重新返回到导航页面,除了访客自身新的任务与目标于此页面毫不相关,否则我们也需要对内容页最初的设计做分析,在页面交叉提供信息推荐也要考虑在内。

  这只是一个最基本的页面分析思路,实际上导航页会兼顾更多任务,访客们也不会那么 听话 ,所以我们还要对访问群体做一个分类,给不同的流量与不同页面分配好比重。

  企业网站建设 / 改版必然有基本的目的,优秀的企业文化让集团立于不败之地,有的希望通过改版提升品牌形象,有的希望能够协助进行营销推广,有的是为了获取潜在客户的信息。

  当企业建站是以获客为目的时,必然需要考虑到转化率的问题,因此,我们需要对网站的转化路径、节点、效率等进行分析,才能为后续制定科学且有效的网站转化策略,提供基本的数据依据和优化方向。

  转化分析作为网站数据分析的一部分,也是非常关键的一个环节。在不做转化分析的情况下,我们并不知道自己的访客为什么流失,甚至是不清楚到底流失了多少潜在客户,这一步能为我们理清楚网站转化的阻力在哪,

  我们需要注意的是每一个问题都不是单一分原因引起的,每一份数据分析都不是孤立存在的。我们对网站转化的数据分析可以遵循一种逻辑模式——漏斗转化模型。

  原理很简单,我们可以把网站本身想象成一个虚拟漏斗,用户从进入网站开始浏览到最后的留资、注册行为(或是其他所认定的转化行为,例如下单、关注、转发等),其中有多少被阻挡在某一层 滤网 上,有多少顺利达到了我们预先设置好的 转化行为区域 。

  我们以常见的表单转化为例,从用户点击链接进入网站作为最初节点,其中大致的转化路径包括了:点击、抵达、填写表单、提交、线索。

  通过拆解和量化整个转化路径各环节,可以进行数据的横向和纵向对比,从而发现对应的问题,最终进行不断的优化迭代。

  在转化路径中每一个环节出现问题都会影响之后的每一个环节,比如,下面左侧的漏斗模型,【点击】到【抵达】出现了大幅流失,可以猜测网站出现了无法打开或者打开速度慢的问题,导致访客无法正常抵达网站,使得之后的每一个环节的数据基数都大幅度减少。

  另外右侧漏斗模型在【表单填写】和【提交】之间的节点同样出现了数据骤降,其中的原因可能是表单过于复杂、提交按钮无法点击等原因,之后可以进行排除优化。

  通过对转化漏斗模型进行建立和分析,我们能够快速找出问题所在,进而进行排查优化,为后续的网站建设提供 前车之鉴 ,避免犯同样的错误,这也是我们做营销常用的优化方式。

  用户行为路径分析就是用户在网站内不同页面、不同版块、不同操作动作之间相互流转,产生了不同的流转路径,通过对这些路径进行分析。

  通过路径的分析,我们可以很好地发现用户的流转特点,从而可发现用户是从哪些页面、哪个环节、或是遇到了阻碍,又或者访客从哪些网页流失了,针对这些网页进行优化。

  其中涉及到全链路页面级 PV、UV 以及路径流转关系等数据指标,还可以用来确定转化用户与流失用户,是否有行为区别,以及用户行为路径是否符合预期。

  首先,剖析一下桑基图的组成,表达的是流量流向问题。 我们需要知道起点在哪里,到哪里结束,流量有多少,其中包含了三个要素:

  以上提到的漏斗模型和路径分析是有相似之处的,从广义上来说,漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况。

  路径分析不同于漏斗模型,漏斗模型通常是对用户在网站中一系列关键节点的转化率描述,这些关键点往往是我们人为制定转化路径。

  路径分析是通过跟踪和记录每个用户的每个行为路径,在此基础上,分析挖掘用户路径行为的特征,涉及各步骤的来源和下落,各步骤的转化率。

  可以说,漏斗模型提前、人为、主动地设置了几个关键事件节点路径,路径分析是探索整体行为路径,找出用户的主流路径,甚至可能会发现一些事先不为人知的有趣模式路径。从技术手段上来看,漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率,路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。

  挖掘访客数据是提高访客生命周期价值,与访客忠诚度并推动转化增长的最佳方法之一。

  访客数据可指导新网站的架构设计,清楚了解每个访客群体的路径后,可以更清晰地了解如何减少 摩擦 ,增加潜在客户的数量,提高转化率。

  除了上述两个常见的分析之外,网站数据分析还包括了热力点击图分析、访客行为事件分析、访客生命周期分析等,通过这些多维度的分析方式可以科学地指导新版网站的内容策划、架构设计和视觉设计。

  在互联网不断发展成熟的今天,企业的发展趋势也将更加规范化、精细化、也更加注重用户体验。

  企业在建设网站时同样如此,未来的网站趋势必然会往数字化发展,网站数字化发展不仅对企业的线上营销推广非常有利,而且对于未来企业的数据资产建立尤为重要。

  企业不仅要建立自身的数据资产,还要善于管理与应用,网站的历史数据就是企业线上营销数据资产的一部分,这些数据不止能够指导企业建站,还能通过这些数据分析,发现或预测营销规律和逻辑,从而应用于其他方面。