企业网站（要做好网站历史数据分析）

在上一节中，我们说网站建设需要数据作为支撑，网站数据分析可以使网站建设方案的制定更加有效和科学

无论从哪个维度来看，数据都是我们做出决策最科学、最可靠的依据之一，在网站建设中也是如此，一般来说，数据分析的意义在于：

例如，我们在发布广告时，通过广告背景中的一些受众群体特征数据、渠道来源数据、消费费用、点击率、线索量等，通过人工处理，我们可以了解我们的整体发布情况和广告发布后发送的内容，分析一些数据指标的影响因素，明确导致当前发布状态的原因，根据这些数据制定新的优化方案，改进一些指标数据，最后通过过去的数据波动预测未来的数据变化和趋势

访客属性分析

网站历史数据分析也是如此。成长超人已经接触了很多企业。他们过去用旧的官方网站建立网站，需要修改和升级，但他们通常都有问题。一些关于网站修改的决定是非常主观的。我们称之为“脑力激荡的决定”。这些决策不能给企业带来实际回报，但真正有效、科学的决策，往往需要数据作为支撑

网站建设是一项技术活动。公众可能会更加关注网站设计，这只是表面现象。在建立网站时，我们需要深入挖掘内部，而网站历史数据是支持我们这样做的最大基础。高质量网站的建设离不开历史数据的分析

一个网站是否高质量应该由访问者来判断，那么访问者如何为网站“投票”

访问者进入网站的所有路径、点击次数和停留时间都是非常真实和科学的数据。只要我们对隐藏在其背后的信息和意义进行正确的解读和分析，我们可以在网站的迭代和升级中事半功倍

因此，企业在网站建设或修订之前进行历史数据分析的最大意义在于：

通过分析网站数据，根据数据判断网站各方面的质量，预测访问者的偏好，并制定相应的网站建设方案。

数据分析就是利用一些数据分析工具、方法或思维，从大量数据中寻找规律，用以揭示数据背后的真相，指导企业或业务的发展，为决策行为提供数据支持对于大多数企业来说，网站的核心目标是获得客户，但实现这一目标首先需要访问者；此外，我们应该根据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，最关键的部分是“把访客变成顾客”，根据这三个不同的阶段购买我们的产品和服务，我们将网站数据分析分为三个方面：

（1）流量多维细分

细分是指将指标分为不同维度，以不同维度查看同一指标的表现，从而找出存在问题的部分指标并对这部分指标进行优化

访问量是网站中的一个重要指标，也是我们常说的流量。在时间、来源、位置和媒体维度下，我们可以对网站流量进行单独细分或重叠细分。通过这种方式，我们可以在交通分析中找到问题部分。（2）交通巧合分析

访客将穿梭于多个不同的交通通道。他们使用不同的查询方法查询产品和服务，并在比较后做出决策。在不同渠道的转型过程中，每位访客也将扮演不同的角色。一些渠道会树立品牌形象并吸引访问者的注意，如网站的横幅图；例如，一些搜索引擎提供准确的信息。

网站页面可以分为三类：导航页面、功能页面和内容页面。

例如，中卫半导体（growth Superman）的官方网站：

引导访问者查找信息是导航页面的工作功能页面的目的是帮助访问者完成特定任务。内容页面的主要目的是向访问者展示信息，帮助访问者做出决策。网站的整体页面结构是由这三种类型的页面组成的。

我们不希望看到访问者在网站上有这两种行为：

判断导航页面质量的最简单方法是从流量的转移来判断。

访问者的目的地是否符合我们最初的设计逻辑和想法

这只是最基本的页面分析理念。事实上，导航页面会考虑更多的任务，访问者也不会那么“听话”，所以我们还需要对受众进行分类，并根据不同的流量和不同的页面分配好比例

企业网站的建设/修订必须有基本的目的。有的希望通过改版来提升品牌形象，有的希望协助营销推广，有的希望获取潜在客户的信息。当网站建设的目的是获取客户时，我们必须考虑转化率的问题。因此，我们需要分析网站的转换路径、节点和效率，为后续制定科学有效的网站转换策略提供基础数据依据和优化方向。

转换分析作为网站数据分析的一部分，也是一个非常关键的环节。如果没有转型分析，我们不知道为什么我们的访客会流失，甚至不知道有多少潜在客户会流失。这一步可以为我们澄清网站转型的阻力。

我们需要注意的是，每个问题都不是由单一原因引起的，每个数据分析也不是孤立存在的。我们对网站转型的数据分析可以遵循一个逻辑模型-漏斗转型模型（1）。网站转型漏斗模型的原理非常简单。我们可以把网站本身想象成一个虚拟的漏斗。从进入网站，用户浏览到最终的资本保留和注册行为（或其他公认的转换行为，如下单、关注、转发等），其中有多少被屏蔽在某一层的“过滤器”上，有多少已成功到达预先设置的“转换行为区域”

我们以公共形式转换为例。初始节点是用户点击链接进入网站。近似的转换路径包括：点击、到达、填写表单、提交和线索，漏斗模型所代表的线索如下图所示：，可以清楚地看到，整个访客的转换路径数据呈现出逐渐减少的趋势

通过对整个转换路径的各个环节进行分解和量化，我们可以对数据进行横向和纵向比较，从而找到相应的问题，最后进行连续优化迭代

问题转化路径的每个环节都会影响后续的每个环节。例如，在下面左边的漏斗模型中，从[点击]到[到达]有很大的损失。你可以猜到网站无法打开或打开速度慢，导致访问者无法正常到达网站，导致后续每个链接的数据库显著减少

此外，右侧漏斗模型的数据也在[填写表单]和[提交]之间的节点急剧下降，这可能是由于表单的复杂性和无法点击提交按钮，以后可以消除和优化，漏斗模型适用于网站中一些关键路径的转化率分析，以确定整个流程的设计是否合理，每个步骤的优缺点，是否有优化的空间，等等。尽量了解你网站访问者的真正目的，为他们提供合理的访问路径，而不是盲目提高转化率。通过建立和分析转化漏斗模型，我们可以快速发现问题，然后进行故障排除和优化，为后续网站建设提供“教训”，避免重蹈覆辙。这也是营销中常见的优化方法

（2）用户行为路径分析

用户行为路径分析是指用户在网站的不同页面、不同版块和不同操作动作之间流动，产生不同的流动路径。通过对这些路径的分析

通过路径分析，我们可以很好地发现用户的流通特征，这样我们就可以发现来自哪个页面、哪个链接或遇到障碍的用户，或者来自哪个页面优化这些页面的访问者，也可以用来确定用户的路径和用户的预期行为之间是否存在关系，以及路径和用户的预期行为之间是否存在关系，我们需要使用一种有效的方法来分析用户行为路径——sanggi图。首先，分析sanggi图的组成，它表示了流程的方向。我们需要知道从哪里开始，在哪里结束，以及有多少流量，这包括三个要素：

网站数据分析-桑吉图（源网络）

（3）漏斗模型和路径分析之间的关系上述漏斗模型与路径分析有相似之处。从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析的特例。

路径分析不同于漏斗模型。漏斗模型通常描述网站中一系列关键节点的转化率，而这些关键点往往是我们人工制定的

路径分析是跟踪并记录每个用户的每个行为路径。在此基础上，分析和挖掘用户路径行为的特征，包括每个步骤的来源和去向以及每个步骤的转化率。可以说，漏斗模型提前、人工和主动地设置了几个关键事件节点路径。路径分析就是探索整体行为路径，找出用户的主流路径，甚至提前发现一些未知的有趣模式路径。在技术手段方面，漏斗模型计算和显示相关转化率简单直观，路径分析将涉及更广泛的层面，挖掘游客数据是提高游客生命周期价值的最佳途径之一，提升访客忠诚度，促进转型增长

访客数据可以指导新网站的架构设计。在清楚了解每个访客群的路径后，您可以更清楚地了解如何减少“摩擦”，增加潜在客户数量，提高转化率

除了上述两种常见的分析外，网站数据分析还包括热点击图分析、访客行为事件分析、访客生命周期分析、，通过这些多维分析方法，我们可以科学地指导新网站的内容规划、架构设计和视觉设计

超人服务企业的成长

如今，随着互联网的不断发展和成熟，企业的发展趋势将更加规范，精益求精，更加注重用户体验，企业建站也是如此。未来的网站趋势必然是数字化发展。网站的数字化发展不仅非常有利于企业的网络营销推广，而且对企业未来数据资产的建立尤为重要。

企业不仅要建立自己的数据资产，还要善于管理和应用。网站的历史数据是企业在线营销数据资产的一部分。这些数据不仅可以指导企业的建立，还可以通过这些数据分析发现或预测营销规律和逻辑，从而应用到其他方面