什么样的数据分析对网站才有价值？
今天我们一起来聊聊网站数据分析，大家都知道它是网站运营中必不可少的一部分，怎么才能知道自己的运营效果，最好的办法就是通过数据分析。
但是对于新手朋友来说，这是个比较头疼的问题，通过安装数据统计代码，每天也能收集大量的网站数据，但是越看越头大，更别提从里面发现问题了。
这种现象就会直接影响你网站运营中一个很重要的环节——SEO优化，或者这样说，你所有的优化工作都是基于主观判断，没有数据支撑，凡是都是“我认为”，归根结底一个原因，你的数据分析没有目的性，今天马海祥就来和大家聊聊什么样的数据分析对网站才是有价值的，希望对新手朋友能有所帮助。
一、为什么要做网站数据分析？
网站数据分析即网站访客行为分析，通过对网站数据进行定量和定性的分析，来不断驱动和提高访问者在网站中的体验，并将访客转化为你的商业目标（具体可查看马海祥博客《》的相关介绍）。
网站数据分析的过程主要是收集用户数据→确立优化方向→提升商业回报
接下来，我们如何去收集网站数据并把这些数据处理提取出有用的信息呢？
我们通常都通过第三方协助网站或软件，可以获得网站访客的流量信息，但这些获取的数据没有经过处理，我们称之为原始数据，原始数据中能反映出的信息很少，更不会为制定决策提供什么价值了，收集网站数据大多通过统计工具，马海祥博客的《》中详细说明了网站数据的来源。
对于数据的处理要从两方面入手，会话(Session)与页面(Page)。
会话(Session)是指针对一个用户，他在你网站的行为，包括访问来源(Referrers)、着陆页面(Landing Page)、离开页面(Exit)、开始时间(Begin Time)、结束时间(End Time)、访问时长(Time On Site)、访问页面数(Depth Of Visit)。
页面(Page)是指针对一个页面，它被用户访问产生的信息，主要是访问时间、页面停留时间、用户属性(Cookies)。
那么，作为一名SEO或站长，我们为什么要分析网站数据呢？
1、流失率
网站流量虽然很大，但转化率(转化率=完成KPI用户量/总用户量)很低，那就意味着网站的流失率很大，网站数据分析判断网站流失率的大小。
2、恶意点击
通过竞价、广告等推广形式获取的付费流量中可能包含竞争对手的恶意点击，通过网站数据分析筛选出恶意点击流量，并制定相应的推广策略。
3、流量源优化
在网站数据统计中值得关注的就是通过各种渠道获取的流量中，哪些转化率高，哪些回报率低。
4、行为监测
观察和挖掘用户在网站的哪些行为会带来更多的商业回报。
对于电子商务和企业网站，数据分析则更能体现出它的价值所在。
二、常见的网站分析行为
在讲如何进行数据分析之前，我们先说几个常见的场景，如果你还是像下面的这样进行网站数据分析，那么你就是不合格的：
1、只是简单的添加全站统计分析代码
从统计网站上面获取的一段代码，放在网站上面以后就不管了，然后每天就去看数据了，我想大多数新手朋友做数据分析的时候都是这样干的，每天过来只是简单的看下昨天的流量怎么样，对比前天是增加还是减少了等。
其实我以前也是这样干的，但是这种严格来说不是数据分析，而是数据收集。
2、跟踪一些简单的链接点击行为
知道跟踪一些简单的网站内部的链接点击行为，说明你是有点数据分析的意识了，因为你已经开始意识到跟踪网站和用户之间的互动行为是有必要的了，但是仅仅是链接监测是远远不够的。
以上两种行为其实都是错误的，根本原因就一个：数据分析没有目的性，所以导致的一个原因就是，在你面前的就是一堆数据，没有任何的参考价值。
三、用运营的思维分析网站数据
好了，问题来了，我们应该怎么做，才能成为合格的运营数据分析？这里马海祥就来分享一下我之前的转变思路历程，希望能够对你有所启发：
1、你想通过数据分析知道什么？
我把这个叫做“分析未动，目标先行”，什么意思呢？就是先不要着急去添加统计代码，先想好一个问题，你要通过数据分析了解哪些信息？比如这些：
（1）、用户购买率：某段时间内，访问你网站的人有多少占比成交？
（2）、用户注册率：多少比例的用户注册我们的会员？
（3）、用户下载率：有多少用户点击了网站上面的下载链接地址？
（4）、用户留存率：一个星期里面，有多少用户重复访问过？
（5）、广告点击率：在外面做的硬广点击通过率怎么样？
这些都叫你的业务目标，为什么要知道业务目标？因为你要通过它们去设计你的数据分析代码，也就是我们下面要和大家聊得话题（具体可查看马海祥博客《》的相关介绍）。
2、通过目标设计你的统计代码
第一的目标清晰了，接下来你要做的就是从目标出发，设计你的数据分析代码，然后帮你去收集有用的数据，然后通过这些数据你就能快速的分析出想要的结果。
目标的种类千差万别，统计工具的类型也是各不相同，为了帮助新手朋友理解，我们这里以Google analytics为例讲解几种非常常见的代码设计模式：
（1）、广告代码的设计
这种一般针对有付费广告的情形，比如搜索词竞价，硬广，广点通，EDM邮箱等，我们需要知道广告的效果，这个时候我们可以针对不同的广告形式和平台，进行标记，以此来判断不同广告的效果（具体可查看马海祥博客《》的相关介绍）。
在GA中有一个网址构建器，可以很方便的帮助我们进行网址标记，这样我们在投放广告的时候，只要把标记好的链接地址写上就可以了。
比如：我们的域名是www.mahaixiang.cn，现在想销售一本关于SEO的电子书(ebook)，我们做了百度推广，并且竞价“SEO”这样一个付费竞价词来引流，这个时候我们就可以构建这样的地址：
http://www.mahaixiang.cn/?utm_source=baidu&utm_medium=cpc&utm_term=SEO&utm_campaign=ebook
（2）、网站转化代码的设计
前面的文章中，我们讲过转化的类型有很多，注册，下载，购买，咨询等，我们可以根据业务来设置自己的转化目标，然后在转化报告中去有针对性的分析，比如我们可以在GA后台的目标中添加不同的目标类型：
（3）、想看某一栏目下数据
有很多时候，我们想要看网站某一个栏目下面的数据统计，或者某一特定URL类型的广告数据(如广点通)，这个时候我就可以利用GA的内容分组来实现，如下图所示：
3、收集想要数据
通过上面的代码设计，接下来的工作就是收集数据阶段了，注意要在指定的报告中去查看自己的定制数据，在GA中，我们查看广告效果数据，我们可以在“流量获取->广告系列”报告中查看：
比如转化类的报告数据，我们在“转化”报告中查看：
内容分组数组可以在“行为->网站内容->所有页面->内容分组”报告中查看：
4、哪些数据指标值得分析？
数据分析有利于提升电商转化率，那么，哪些数据指标值得我们去分析呢？对此，马海祥建议大家可以从以下几点入手：
（1）、用户如何到达网站
关注数据：访问来源(Referrers) 、IP访问数量(IP)、用户访问数量UV(User Of View)、页面浏览量PV( Page Of View)
（2）、用户如何浏览网站
关注数据：平均访问时长、平均访问页面数
（3）、用户流失比例
关注数据：跳出率(Bounce Rate)
（4）、用户关键行为
关注数据：目标转化率、目标转化成本
（5）、用户对网站收益贡献
关注数据：平均订单成本、订单收益、投资回报率(ROI)
5、发现问题
通过收集到有明确目标的统计数据，我们在加以分析，从不同的角度去细分，最后发现问题所在，这样的话，就会比盲目的收集数据效率会高很多，而且这个时候，你会发现，数据分析是一项很有意思的工作。
比如我们通过对留存率的分析，发现网站的留存率很差，这个时候你就想办法提高用户粘性，是不是可以优化一下网站的布局，增加一些有价值的内链接，或者做一些活动，让用户参与进来，带动网站的留存率等（具体可查看马海祥博客《》的相关介绍）。
6、给出解决方案
针对发现的问题，我们除了分析原因，作为网站运营人员，我们还要给出相应的解决方法，比如：
（1）、为什么跳出率很高？是不是落地页面体验不好、是不是跨域访问造成的、是不是代码部署有遗漏等等，不同的原因我们要给出相应的解决方法。
（2）、怎么找到最合适的广告投放平台？我们可以细分不同来源下的广告效果，然后筛选出那些性价比最高的平台。
（3）、为什么网站用户注册率很低？是不是流程太复杂，注册按钮不明显等。
通过网站数据分析能看到网站的优点和缺点，数据不会撒谎所以能给我们最真实的用户需求数据，但是网站的数据是建立在现有网站内容的基础上的，如果某一个关键词是这个行业潜力词，但是网站没有这个关键词的排名，在分析数据的时候就不会得到这个关键词的数据。
马海祥博客点评：
没有目的性的数据分析都是盲目的，有朋友说，我有目的了，不盲目了，但是就是不会操作，那你就去学习一种适合自己的网站分析工具，百度统计，CNZZ，GA都可以，把里面基本的设置方法给研究透，记住好的运营数据分析=目标+工具，而这缺一不可。
数据驱使决策绝对不是一句空话，只有提炼有价值的数据，才能不断的发现问题，进而解决问题。