网站分析的首要目标是提升线上客户的用户体验。网站分析不是提供报表的一种技术，而是优化网站的一个有效的流程。下述的框架有助于在公司建立数据驱动的文化，去监测客户与网站的交互，细分客户群体，了解每个不同群体的行为，分析不同营销活动的回报率，以及优化网站提升盈利水平。

网站分析的流程：­

1、先确定一个明确的商业目标­

2、建立一套KPI来监控目标的达成­

3、准确及完整的采集数据­

4、分析数据，获取洞见­

5、对分析中得到的一些假设进行测试­

6、行动(根据从分析或者测试中得到的经验进行网站优化)­

确立网站目标­

这个是网站优化的第一步，在提升网站之前，首先要理解网站的目标。下面的问题可以帮助你去定义网站的目标：­

网站存在的价值是什么?每一个网站都有自己独特的目标。对某些网站来说，它们的目标是提升网站的PV来卖更多的广告(媒体类网站);对另外的一些网站来说，它们的目标是减少网站的PV，因为他们想访客更快的找到答案(问答帮助类网站);有些网站，它们的目标是使用户去购买(增加销售);而另外一些网站，目标可能是针对满足其条件的客户进行销售(不满足条件的客户会降低利润率)。但，正如JImSterne在他的书《SocialMediaMetric》中所说：网站的关注点总是在增加收入，降低成本，或者提升客户满意度这三点加上。所以可以把这三个目标一起做。

正如上面的网站分析流程所提到的。目标是网站分析流程的第一步。只有确立了目标后，我们才可以建立KPI。同样，根据网站分析后优化的结果持续的修正目标也是很重要的。­

建立KPI­

为了监控目标实现，营销人需要建立KPI以了解网站发展的趋势。KPI应该如优秀的艺术品一样，能让你动心。或让你高兴，或让你伤心，但不会让你无动于衷。如果是那样，则表明你用错了KPI。优秀的艺术品是稀少的，每个博物馆都只有少量的令人心动的艺术品;也不是每个艺术品都能获得相同的人欣赏。KPI也是这样，每个公司都只有少量的真正有用的KPI，每个人(或者层级)关心不同类别的KPI(与自己每天的工作息息相关的指标)。如管理人员关心的是总体的目标转化表现，中层管理人员关心的是营销活动和网站优化的结果，分析师则需要关心每一个指标。­

好的KPI应该具有下面的四个属性：

简单：公司的决策涉及到不同部门，不同背景的不同人。如果网站分析师是唯一理解KPI的人，那么在做决策的时候就没有人会用这KPI。

相关：正如上面提到的，不同的公司都有其独特的目标，因此，不同公司应该有不同的KPI去监测网站的趋势。

及时：KPI的数据应该能及时获得，以便决策者能快速及时的决策。如果行业每个星期都在发生变化，但KPI数据需要一个月才能出来，那么再优秀的KPI也是无用的。

直观：决策人员能够快速理解KPI的意义是非常重要的。这样人们第一眼看到这些数据就可以知道这个数据是什么，能怎么用。

确立了网站的目标和相应的指标，才能确定需要采集什么数据。­

采集网站数据­

一个公司在采集网站数据(或评估网站数据采集)的时候，应该问两个问题：

数据是否准确：如果你的数据不准确，相当于在沙地上建一座大厦。基础很容易就会动摇。

是否采集到所有所需的数据：如果相关数据没有被采集营销型网站建，你很难准确的理解用户的行为。

这里不会深入说明数据采集的方式(日志，javascript标记，网络信标或者网络抓包)，因为已经有大量的文档说明这些方式如何实现。­

分析数据­

下面我提供我在从数据分析方面的一些思考和优化网站的一些步骤：

就像100米自由泳的运动员与100米赛跑的运动员不能相提并论，一个网站也不合适跟其他网站进行对比。最好的方法是长时间记录网站的趋势，跟历史进行对比，理解网站是否有提升。就像游泳运动员不断提升，打破自己的记录

在访客参与度方面，没有绝对的真理。访问中pv的数量高也许是好事(对内容网站来说)，也许是坏事(对问答帮助类网站来说)，或者没有指示意义(对flash和ajax型网站来说)。然而时间很有可能是访客参与度相关度比较高的指标。

跳出率监控引入的网站流量的质量，如果访客根本不与你的网站发生互动，那么你的网站很可能有问题：吸引了错误的访客或者欺骗了访客

访客到达你的网站的搜索关键词能告诉你他来网站的目的。高跳出率的关键词说明他们的目标需求没有达成。有可能是关键词本身相关性不高但排名较高，也有可能是访客到达的这个页面没有合适的calltoaction告诉他该怎么做。

站内搜索会清晰的告诉你访客需要的内容是什么。所以可以关注哪些关键词的参与率较高(可以观察搜索后的网站停留时间)，或者哪些搜索结果让访客离开(搜索后的退出率)。也许用户在寻找你没有销售的一款产品，也许你的站内搜索有问题，导致一些重要产品的搜索无结果。google证明了搜索对用户来说是极之重要的，所以必须要重视。

数据可视化就像雨中汽车挡风玻璃的雨刷，让驾驶员可以看得更清楚。有大量的图表工具可以实现数据的可视化。如果你喜欢数字，是挺好的。但不能假设每个人都喜欢数字。事实上大部分人是讨厌数字的。所以需要使用线图，饼图，热图等工具进行数据可视化，方便其他人员理解这些数据。

需要知道的是，数据分析有三种结果(如上面的网站分析流程图所示)

发现一些很明显的导致网站转化问题的问题。->立即修正

产生一个新的假设->进行分离测试

发现数据采集问题，重要数据丢失或者不准确->修正数据采集中的问题

分离测试­

在没有经过充分测试之前就完全改版是很不明智的。进行测试，我们可以降低由于设计上的问题造成的收益减少，同时为决策提供科学的支持。但试验的最有趣的地方不是最后的结果，而是对客户的学习理解的过程。测试提供一个机会让你去了解客户喜欢什么，不喜欢什么，什么会影响客户的转化。这些有助于设计出更满足客户需要的网站，提升网站的转化。­

网站分析师必须不断去尝试，快速试错，测试各种选项。理解应该是由客户决定，而不是设计师或者网站管理员决定网站是什么样的。试验和测试以民主的方式对一个设想进行判定。这意味着组织里的每一个人都可以提出自己的设想，最终由客户(市场)评判哪个是最好的。这是科学的判断方式。­

网站测试的一些技巧：

不是只有着陆页才能做测试：测试应该在全站开展.像网站退出率较高的页面和可能产生收入的地方

从小做起：应用测试工具(和技巧)从小试验(不需要高层许可的地方)开始做起

来源【全网营销】自媒体，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！