如何做用户行为路径分析

如题所述

用户行为分析是网站分析最为关键的要素,也是决定网站运营分析最为关键的环节,用户分析分析能帮你判断出你的客户群是否精准,你的广告费是否花到位,通过用户行为分析,实现精准营销。

什么是用户行为分析

用户行为分析,是指在获得网站访问量基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。

重点分析的数据

    用户的来源地区、来路域名和页面;

    用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数;

    注册用户和非注册用户,分析两者之间的浏览习惯;

    用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字;

    用户选择什么样的入口形式(广告或者网站入口链接)更为有效;

    用户访问网站流程,用来分析页面结构设计是否合理;

    用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据;

    用户在不同时段的访问量情况等:

    用户对于网站的字体颜色的喜好程度。

访客流量分析

    用户群:用户者主要所在区域,24小时之内有多少回访。

    访问者:访问主要来源哪个区域,如国家、省份、城市。

    访问量:分析网站月访问,日访问,时访问,来确定网站的高峰是在是何月何日何时。

    浏览量:访客在一定时间内所浏览内容,日最大浏览量多少,日最小浏览量多少。

    流量来源:分析网站是从哪方便来的流量。

    流量页面:哪些页面主要引来的流量。

    访问者分析:在24小时的回访次数,访客浏览多少页面,在网站中逗留多长时间。

    访客访问分析:用户电脑所采用的系统语言,所使用的浏览器,屏幕尺寸,屏幕颜色位数。

    搜索引擎:搜索引擎是提供信息查询的工具,通过分析网站来源关键词,来确定搜索引擎 用户主要关注网站哪些方面。

广告效果分析

广告效果、性价比分析、成本分析、转化率等 

恶意点击分析

损耗分析、防御策略等等

用户行为分析的维度

行为分析数据的记录与整理

电子商务网站到手不是立刻开展优化,而是记录之前的数据情况,记录之后要进行一系列维度的数据整合。可以说,数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。我一直很强调基础,我们做网站优化要善于记录日志,操作日志,异常日志都要有据可循。也许你会觉得一时很麻烦,但是会免去你以后的很多失误。

举个例子:除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等,你至少还要注意,访客地区分布情况,频道流量情况,页面点击行为等,而且要把搜索流量与广告流量区分开。  对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。

关键词分析

一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录,同时海量的页面信息。这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性,页面体验与SEO优化做的到位程度有关。SEO优化怎么样,从网站的关键词策略能大概分析的出,包括很多长尾布局,频道关键词以及首页title的书写。良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器!  

所以前期对关键词进行有效的整理,例如对首页核心关键词,频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录,必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。

数据分析

对于基础的数据进行记录是第一步要做的,但那是热身。需要对具体的数据进行更加细致的分解,看到一个网站日PV 10W,日IP 5W并不能证明太多,我们需要分析更多的维度,例如,着陆页面的跳出率情况,直接流量与总流量对比,端到端的ROI等等。  

推广流量与自然流量要做好区分,基本上我们所谈及与seo有关的流量是自然流量部分,推广流量中有直接流量,自然流量中也含有直接流量,这势必造成数据上的误导与混淆;所以要安装监控代码识别出来,必要的时候要使用第三方的数据分析工具(如GA.99click旗下的siteflow)。

网站易用性分析

你要了解网站如何呈现给用户的,因为一切seo都是站在用户角度,而不是你的角度,所以网站体验非常重要。尤其对于一个电子商务网站来说,用户体验就是重中之重了。作为电商网站的运营或者seo来说,易用性体现在网站具有清晰的导航系统,方便的搜索系统与醒目的引导系统。三大系统结合起来,会使用户有“流连忘返”的感觉。

用户分析的主要目的

    把握网站整体布局颜色等。

    分析用户行为数据进行网站调整。

    掌握大多数网站用户心理。

    网站用户行为策划。

    思维活跃,随时根据用户与改变。

通过对用户行为监测获得的数据进行分析,可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯,从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题,有助于企业发掘高转化率页面,让企业的营销更加精准、有效,提高业务转化率,从而提升企业的广告收益,实现销量的提升。

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第1个回答  2016-12-24
问题比较泛,只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具,那恐怕谈不上过多的精细化运营,一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究,用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品,或者功能和内容兼具的产品,那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能,同时还会浏览或者产生内容,那么需要在产品设计的同时,把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项,接着评估哪部分是需要APP上报的,哪部分是后台可以统计的,然后分别在前后台加上。一般来讲,APP上报采集的数据,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,不仅之前的功夫都白做了,还会带来一大堆脏数据,同时还有可能降低客户端的运行效率,得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后,需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据,这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示,就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架,你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析,再深入一点的,例如你拿到这些数据,可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能,二者关联性较强,是否可以在前端设计时更多的考虑整合,或者界面上的调整;比如分析点击流,大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的,是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性,比如男性用户和女性用户,他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大,没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的,但被解读出来的数据一定是主观的,同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论,所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设,再用数据去论证); 2.APP采集数据,一定是优先级比较低的事情,不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验,更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的,还是要相信自己的判断。
第2个回答  2020-02-25
行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。运用dm hub通过对行为路径的数据分析,可以发现用户最常用的功能和使用路径,并从页面的多维度分析,追踪用户转化路径,提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据,来验证访问路径是否和预期指标的一致,如有偏差就是产品可能存在的问题,需要及时对产品进行优化,找到缩短路径的空间。
第3个回答  2019-05-13
提前预判,使用流量地图,分析产品真实用户体验和访问路径,比如社群鸭,最后就是对比差距。
第4个回答  2021-04-15

一分钟学会用户路径分析模型(上)

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