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是什么:点击流 有多少:多样性产出分析 为什么:实验和测试 为什么:用户反馈 还有什么:竞争情报
问题1:我们需要报表,还是需要分析 问题2:我们的优势在IT、业务方面,还是两者都有 问题3:我们只需要解决点击流,还是需要整个数据分析进阶
问题1:你们的工具/解决方案与雅虎、谷歌的免费工具相比,有什么区别 问题2:你们是100%的ASP?是否提供软件版本?你们计划提供软件版本吗 问题3:你们使用什么样的数据收集机制 问题4:你们能计算使用你们工具的总拥有成本吗 问题5:你们提供什么样的支持服务?哪些服务的免费的,哪些是付费的?免费服务是否是全天候的 问题6:你们的工具中哪些功能能够对数据进行细分 问题7:有哪些方式将数据从你们的系统导入我们公司的内部系统 问题8:你们的工具提供哪些功能可以将其他来源的数据集成到工具上 问题9:你们是否能列举两个目前正在规划的新功能,确保你们的工具在未来三年领先于竞争对手 问题10:最近两家客户取消合同的原因是什么?他们现在用谁家的工具?我们可以和那些客户聊聊吗
可用性 功能性 技术 响应 总拥有成本 足够的时间 保持公平 了解数据抽样 细分 搜索分析 测试网站内容分类 让实习生(或VP)使用 测试服务支持的质量 校验数据 检查常用功能 总拥有成本
工具和功能的可用性与响应状况 报表和数据的可用性 技术和实际应用支持 系统安全 沟通
访问:指访客的会话次数 访客:指访问网站的人数 页面停留时间 网站停留时间 跳出率:网站上单个页面访问停留时间短于x秒的会话所占的会话比例。即跳出率指从特定页面进入网站,什么都没做,又在相同页面退出的访问比率 退出率:指从某个页面进入网站,但在某个特定页面退出的访问比率 转化率:指用产出除以独立访客或访问量 参与度:定性指标,很难通过点击流数据来衡量
优秀指标的4个属性 简单性:公司中的决策不是由一个人来制定的,因此需要让所有人明白指标的含义,从而做出决策。 相关性:与你的业务相关且是独一无二的 及时性:优秀的指标必须是及时的,从而使决策者能够及时采取决策 即时有用性:指当你很快理解这个指标后,能马上从中得出分析见解 关于网站成功的3条经验 不要过分追求完美:一次能让人有所收获的错误,远比没有行动好。 指标应少而精 网站指标的生命周期极为重要
确定根本原因:转化 利用自定义报表:创建团队报表中心 从宏观上进行分析 问题1:我们的网站有多少访客 问题2:访客是从哪里来的 问题3:我希望访客在网站上做什么 问题4:访客实际上在网站上做了什么
访客忠诚度:表示指定时间段内访客到来的频率 访客回访率:反映的是访客最后一次访问网站距今的时间,或访客两次访问之间的时间间隔 网站停留时间:单次访问的持续时间来描述访问的质量 访问深度:指定时间段内单次访问浏览页面数的分布情况
浏览产品目录的访问比例 下载精选产品/解决方案信息的访问比例 样品免费试用数量 新注册账号数量 视频完整播放次数 会员发帖比例 购买辅助工具使用数
问题1:你今天访问我们网站的目的是什么 问题2:你能在我们网站上完成想做的事吗 问题3:如果今天你无法完成想做的事情,原因是什么
数据严谨性 动态数据细分能力 开放式文本分类 调研邀请分类 成熟的cookie技术 集成点击流数据 易于测试
建议1:第一次测试至关重要 建议2:不要盲目依赖工具或专家 建议3:抛开自以为是 建议4:以假设开始 建议5:制定目标评估标准和预先决策 建议6:测试衡量多目标产出 建议7:根据用户的痛点进行测试 建议8:分析数据、交流心得 建议9:配备测试推广者和测试专家
你所追求的不应该是分析工具,而是正确的思维模型和分析思路,以及从多种角度出发的思考方式和决策成本优化的方法。
失败中得出的教训总比没有任何行动好
1.收集干净的数据 2.要有取舍 3.数据校验 4.追求精确性 5.数据不完整不是问题 6.快速行动,聪明思考
1.基准和细分:仪表盘的目的不仅是让人知道指标的表现,更重要的是指导如何行动。因此,细分对于一个指标的好坏非常关键,它能帮助人们把握指标变化的原因 2.分离出少数关键指标:一般来说,仪表盘包含的指标应少于10个,最好是6个左右 3.不要停留在指标表面,应加入深入的分析 4.将仪表盘控制在一页 5.淘汰与保持的相关性
步骤1:标签 步骤2:配置web数据分析工具 步骤3:营销活动/流量活动跟踪 步骤4:收入和高级情报 步骤5:富媒体跟踪(flash,Widgets,视频)
比较不同时期的关键指标 通过细分提供背景信息 比较网站的关键指标平均值和细分值 给指标寻找伴侣 利用行业基准和竞争数据 了解业务知识
职业生涯规划:选择、薪酬前景和发展 个人技术贡献者 个人业务贡献者 技术团队领导者 业务团队领导 技能培养 使用数据 获取多个分析工具的经验 在实际中的应用 成为数据收集侦探 数学基础:学习统计学的基础知识 善于提问 与业务团队紧密合作 学习有效的数据可视化和PPT技能 与时俱进:参加免费网络研讨会 与时俱进:阅读博客
1)优秀分析专家的特质 热爱互联网 头脑灵活 变化不会打败他们 充满好奇心:失败没有关系,不去尝试才是错误 具备批判性思维能力 2)专家或者新手:做出正确的选择 3)面试中的最大考验:批判性思维 给候选人一个真正需要批判分析和思考的业务问题,并要求他们解决。 通过下面两个条件来判断: 1)候选人提出的解决方案; 2)候选人是如何思考的。 后者比前者重要。并测试是否能否捍卫自己原来的方案!
做一些令人惊讶的事情,不要简单提供数据 从产出和影响开始分析,而不是访问量 创造榜样 如果想让决策者感兴趣,首先要让数据分析有趣 竞猜 内部分享 把握办公时间
摆正自己的位置 认可不完整的数据 付出更多努力 成为营销人员 拒绝数据服务业务 数据分析进阶的思维模式
实施实验和测试方案 倾听用户反馈 使用行业标准 竞争情报:你最好的新朋友 与有意向的网站合作 向专家求助
缺乏预算或资源 缺乏策略 孤立的组织 缺乏了解 数据泛滥 缺乏高级管理人员的支持 IT障碍 缺乏对分析的信任 缺乏人才 槽糕的技术
《谷歌数据分析方法》Avinash Kaushik, 机械工业出版社, 2020-7 ,ISBN: 9787111651659 ↩︎