数据驱动决策:网站事物分析的最佳实践案例
我们在跟很多互联网公司合作的时候常常听到这一个问题,但是为什么大多数人就跟我们不约而同地陷入这样的境地?
下面我们从站内数据分析、行业趋势和受众体验两个角度来说解一下,我们在做这件事的过程中都会碰到哪些问题?
一、从站内数据分析到站外数据分析
那么,受众行为分析到站外数据分析到底是什么意思呢?其实这一个问题是一个动态博弈的过程,简单地讲就是通过综合各方面的因素的因素分析,将受众需求方的整个需求曲线拆分成若干个条块,在同一个时间轴内,各个步骤的数据量都在尽最大可能的靠近,并能得到相对稳定的数据。
简单来说,就是在各个步骤,去监控和分析整个环节中出现的数据,同时,可能还会碰到一些问题,比方:
我们一直强调数据跟踪是一个非常困难的方面,如果没有实时跟踪,很可能将数据丢失,无法进行实时监控;
一个非常具有意义的数据指标是非常具有价值的,但是有些指标,可能对我们来说并不一定是万能的,甚至还存在一些问题。比方:受众对某个商品或网站的使用行为是不是稳定,是不是对该商品的关键功能和功能的使用产生兴趣,这些都需要在站外数据基础上进行数据监控。
那么我们可以通过哪些方式,来分析一个事情的数据情况呢?这里就涉及到站内的数据分析,比方:
我们可以通过这几个数据指标来查看站内的数据情况:
1、受众对某类商品或服务的反馈情况
2、受众对某类商品或服务的反馈情况
3、受众对某类商品或服务的反馈情况
对这些数据进行监控,从此得出一些有价值的数据。比方:通过站内的访客数据,我们可以知道在哪些页面,或是哪些板块出现了问题,从此有针对性的进行解决问题。
4、受众在某个环节的流失情况
通过这几个数据指标,我们可以知道哪些环节出现了问题,进而有针对性的进行改进和维护。
二、一个线下的活动数据
通过线下的活动数据,我们可以知道受众的活动轨迹和活动数据。比方:
通过活动页面的数据,我们可以知道每个页面上都有哪些访客,这些访客对哪些页面的停留时间比较长。而通过线下的活动页面,我们可以知道哪些页面的访客比较活跃,哪些页面的停留时间不长。
通过以上的数据,我们可以知道,受众对于哪些活动有需求,哪些页面的停留时间短,而通过线下活动页面,我们就可以知道受众对哪些活动有兴趣,从此有针对性的进行活动策划和运营。
在做活动策划时,需留意的是:
通过活动页面,我们都知道每一个活动都有大可可以达到预期效果。
