深入探索百度统计分析工具:解密行为分析、转化率优化与数据驱动决策
举个简单的例子,在未来我们在首页关注的数据是转化率。
那么在获取过程中,你可能会罗列出两个维度:一个是用户消费数据,另一个是用户操作数据。
所以接下来我们将针对这两个维度,分别去深挖下这两个维度的价值。
用户行为数据:这是一项公开的用户行为数据分析工具,帮助我们记录和分析我们访客的路径,以及潜在的流失用户。
用户操作数据:这是一个帮助我们分析用户从浏览到流失,从访问到二次回访的数据,我们可以发现访客在不同层级点击率,是用户想要的东西。
用户操作数据:通过上面两个维度的数据分析,我们可以了解用户的日常轨迹,了解用户在各个层级的搜索行为,比如访客在手机上的停留时间,浏览的页面类型,停留的时间,以及移动端的浏览时间。
对于浏览时间的判断,我们可以通过跳出率,以及从访问到三次回访到第一次回访,进行访客的地域分布,同时查看访客的平均水平,来判断这个用户的价值。
对于访客来说,我们可以通过点击回访率,访客的路径来判断这个用户是否对我们的产品感兴趣,比如二次回访。
如果这个用户的浏览路径很长,那么可以推断出这个用户在不同层级的情况下的可能性最大,那么这个用户就可以提升整体的搜索的流量。
上面这两个维度,有没有任何一个都可以用来作为我们的用户行为数据分析工具?
所以,我们可以得出,最具代表性的数据指标,才是我们需要的。
比如,页面回访率,页面停留时间,跳出率,以及整个访客对我们产品的搜索行为,我们可以判断出他在不同层级的情况下对我们产品的使用情况。
通过上面两个分析,我们可以了解我们的产品的用户对于我们产品的兴趣度、使用时间、以及整个产品的转化率。
而通过分析,我们可以知道我们产品的付费意愿程度,当用户进入产品后,到底是想要从我们的产品里得到什么,并且这个产品是长期的还是短期的,还是只有在一个生命周期内,才能有更好的变现。
另外,根据上面分析,我们可以知道我们产品的付费意愿程度,以及是否能够带动整个产品的付费意愿,以及整个产品的付费转化率。
上面这些指标,仅供我们对产品内容运营的一个观察。
那么,在接下来的文章中,我们会针对不同产品的数据指标进行数据分析,比如:
搜索量:搜索量通常代表着该产品目前用户的整体搜索习惯。
