网站分析实战

第1章 解密神奇的网站分析——网站分析的目的、流程及价值/1

1.1　为什么要对网站进行分析/2

1.2　网站分析是什么/4

1.3　如何进行网站分析/5

1.3.1　网站流量质量分析/5

1.3.2　网站流量多维度细分/6

1.3.3　网站流量重合度分析/7

1.3.4　网站内容及导航分析/8

1.3.5　网站转化及漏斗分析/9

1.4　网站分析为什么很重要/11

1.5　网站分析带来的价值及改变/12

1.6　网站分析的基本流程/13

1.6.1　定义(Define)/13

1.6.2　测量(Measure)/14

1.6.3　分析(Analyze)/14

1.6.4　改进(Improve)/14

1.6.5　控制(Control)/14

1.7　我能成为网站分析师吗/14

1.7.1　网站分析行业概况/15

1.7.2　兴趣和一个免费的分析工具/15

1.7.3　了解JS及HTML语言/16

1.7.4　了解网络营销知识及常见广告模式/17

1.7.5　Excel和PPT的使用能力/18

1.7.6　强大的沟通能力/18

1.7.7　不畏错误和挑战的能力/18

1.7.8　良好的职业操守和道德底线/18

1.8　本章小结/19

第2章 从这里开始学习网站分析——网站分析中的基础指标解释/20

2.1　我们如何获得网站的数据/21

2.1.1　常见的数据获取方式/21

2.1.2　网站日志和JS标记/24

2.1.3　用户识别/28

2.1.4　点击流模型/31

2.2　网站分析中的基础指标/35

2.2.1　网站分析中的骨灰级指标/35

2.2.2　网站分析中的基础级指标/39

2.2.3　网站分析中的复合级指标/44

2.3　本章小结/49

第3章 网站分析师的三板斧——网站分析常用方法/50

3.1　数据分析前的准备工作/52

3.1.1　数据的来源类型/52

3.1.2　数据的清洗与整理/54

3.1.3　我们的数据准确吗/56

3.2　网站数据趋势分析/58

3.2.1　同比、环比、定基比/58

3.2.2　趋势线拟合/61

3.2.3　移动均值/62

3.2.4　数据监控自动化/64

3.3　网站数据对比分析/67

3.3.1　简单合并比较/67

3.3.2　比较实验的设定/69

3.3.3　让比较结果更可信/72

3.3.4　别忘记与目标对比/75

3.4　网站数据多维度细分/77

3.4.1　指标和维度/77

3.4.2　为什么要使用细分/80

3.4.3　什么是细分/82

3.4.4　细分的常用方法/84

3.5　本章小结/87

第4章 网站流量那些事儿——网站流量分析/88

4.1　网站中常见的流量分类/89

4.1.1　网站中常见的三种流量来源/90

4.1.2　直接流量的秘密/92

4.2　对网站流量进行过滤/98

4.2.1　过滤流量来源的基本原理/98

4.2.2　Google Analytics流量过滤速查表/99

4.3　如何对广告流量进行追踪和分析/101

4.3.1　对你的流量进行标记/101

4.3.2　区分搜索付费流量与免费流量/103

4.3.3　监测百度竞价流量ROI/106

4.3.4　挖掘有价值的搜索关键词/110

4.3.5　追踪EDM的活动流量/118

4.4　如何辨别那些虚假流量/121

4.4.1　虚假流量与真实流量的特征/122

4.4.2　辨别虚假流量的十二种方法/122

4.5　为你的网站创建流量日记/129

4.5.1　什么是网站流量日记/129

4.5.2　如何创建流量日记/130

4.5.3　网站流量日记的作用/131

4.5.4　开始第一次网站分析报告/132

4.6　流量波动的常见原因分析/133

4.6.1　直接流量波动常见原因/133

4.6.2　付费搜索流量(SEM)波动常见原因/134

4.6.3　自然搜索流量(SEO)波动常见原因/138

4.6.4　引荐流量波动常见原因/141

4.7　本章小结/143

第5章 你的网站在偷懒吗——网站内容效率分析/144

5.1　网站页面参与度分析/145

5.1.1　什么是页面参与度/145

5.1.2　页面参与度的计算方法/146

5.1.3　设置并查看页面参与度指标/148

5.1.4　页面参与度指标的两个作用/149

5.2　页面热力图分析/150

5.2.1　Google Analytics热力图功能/150

5.2.2　Google Analytics热力图中数字的含义/152

5.2.3　Google Analytics热力图中的细分功能/154

5.2.4　Google Analytics热力图中的路径分析/155

5.2.5　Google Analytics热力图的常见问题/156

5.3　页面加载时间分析/158

5.3.1　理想情况下的Landing Page时间分布/159

5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的时间分布/159

5.3.3　页面打开速度慢的时间分布/160

5.4　网站中的三种渠道分析/161

5.4.1　网站的流量来源渠道/163

5.4.2　网站的内部渠道/163

5.4.3　网站的目标渠道/165

5.5　追踪并分析网站404页面/167

5.5.1　使用Google Analytics追踪404页面/168

5.6　最终产品页分析/169

5.6.1　如何评价内容的热门度/170

5.6.2　基于多指标的内容简单分类/173

5.6.3　基于多指标的内容综合评分/175

5.7　本章小结/178

第6章 谁在使用我的网站——网站用户分析/179

6.1　用户分类/180

6.1.1　用户指标/180

6.1.2　新老用户/183

6.1.3　活跃用户和流失用户/185

6.2　用户行为分析/187

6.2.1　每个用户行为指标的分析价值/188

6.2.2　基于用户行为指标的用户分布/190

6.2.3　基于用户细分的用户行为分析/193

6.3　用户忠诚度和价值分析/196

6.3.1　基于用户行为的忠诚度分析/196

6.3.2　基于用户行为的综合评分/198

6.3.3　用户的生命周期价值/203

6.4　本章小结/208

第7章 我们的目标是什么——网站目标与KPI/209

7.1　对网站进行全面货币化/210

7.1.1　设置电子商务追踪/210

7.1.2　对目标设定货币价值/214

7.2　创建网站分析体系/215

7.2.1　定义网站目标/215

7.2.2　获取并分解网站目标/216

7.2.3　聚焦网站的核心目标/219

7.2.4　关注每个分解的目标/219

7.2.5　创建网站分析的KPI/221

7.3　KPI网站分析成功之匙/223

7.4　KPI在网站分析中的作用/223

7.4.1　网站分析KPI的5个标准/225

7.5　解读可执行的网站分析报告/226

7.5.1　可执行的网站分析报告的内容/227

7.5.2　KPI指标的创建及选择/228

7.5.3　网站分析关键KPI指标报告/230

7.5.4　关键KPI指标变化分析/231

7.5.5　访客行为货币化/231

7.5.6　创建属于你的Action Dashboard/232

7.6　目标KPI的监控与分析/232

7.6.1　KPI的数据监控/232

7.6.2　KPI背后的秘密/237

7.7　本章小结/241

第8章 深入追踪网站的访问者——路径与转化分析/242

8.1　探索用户的足迹——关键转化路径分析/243

8.1.1　明确关键转化路径/244

8.1.2　测量关键转化路径/245

8.1.3　漏斗模型的展现/246

8.1.4　有效分析转化路径/247

8.1.5　为什么使用漏斗图/249

8.1.6　网站中的虚拟漏斗分析/252

8.2　让用户走自己的路——多路径选择优化/255

8.2.1　简化用户转化路径/255

8.2.2　让用户选择适合自己的路/256

8.2.3　多路径转化数据分析/258

8.3　基于内容组的访问者路径分析/260

8.3.1　基于分析目的规划内容组/260

8.3.2　创建内容组前的准备工作/261

8.3.3　使用过滤器创建内容组/263

8.3.4　检查并优化内容组/264

8.3.5　访问者流报告功能概述/265

8.3.6　访问者流报告与其他功能配合使用/268

8.4　本章小结/270

第9章 从新手到专家——网站分析高级应用/271

9.1　为你的网站定制追踪访问者行为/272

9.1.1　使用_trackPageview函数自定义页面名称/272

9.1.2　使用_trackPageview函数追踪出站链接/272

9.1.3　使用_trackPageview函数记录时间维度/273

9.1.4　使用_trackPageview函数记录页面状态/274

9.1.5　使用_trackPageview函数记录用户行为/274

9.2　按需求创建个性化报告/275

9.2.1　创建报告前的准备工作/275

9.2.2　设置自定义信息中心/276

9.2.3　对报告的用户权限进行管理/277

9.2.4　设置智能提醒和邮件报告/277

9.3　控制报告中的数据/278

9.3.1　过滤器基础/278

9.3.2　高级过滤器/282

9.4　快速数据导出工具/286

9.5　数据分析高级应用/288

9.5.1　网站内容关联推荐/289

9.5.2　KNN相关内容推荐/293

9.5.3　如何评估内容推荐的效果/298

9.6　本章小结/301

目前，越来越多的网站开始重视数据,并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。 王彦平、吴盛峰编著的这本《网站分析实战：如何以数据驱动决策提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。 《网站分析实战：如何以数据驱动决策提升网站价值》适合网站运营人员、网络营销人员(SEO、SEM、EDM)、网站产品经理和个人站长阅读，本书也适合计算机专业或者市场营销专业的自学。