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網站運營數據分析的內容指標

網站運營數據分析的內容指標

作為網站運營、產品經理、交互設計師等崗位,經常需要對網站的壹些運營數據進行分析。那麽這些公式是如何計算的,每壹項又是什麽意思呢?

請看網站運營數據分析的內容指標:

網站轉化率采取率(轉換率)

計算公式:網站轉化率=有相應動作的訪問量/總訪問量。

指標意義:衡量網站內容對訪問者的吸引力,以及網站的宣傳效果。

指標用法:在測試新聞訂閱、下載鏈接或異地註冊會員時,可以使用不同的鏈接名稱、訂閱方式、廣告投放、付費搜索鏈接、付費廣告(PPC)等方式,看哪種方式能保持轉化率上升。如何增強訪問者與網站內容的相關性?如果這個值上升,說明相關性增強了,反之,則減弱了。

回頭客比率

計算公式:回頭客比例=回頭客人數/獨立客人數。

指標意義:衡量網站內容對訪客的吸引力和網站的實用性,妳的網站是否有有趣的內容讓訪客再次回到妳的網站。

指標的用途:根據訪問持續時間和生成報告的時間段的設置,該指標可能會有很大的不同。大部分網站都希望訪客回訪,所以都希望這個值不斷提高。如果這個值在下降,說明網站的內容或者產品質量沒有得到加強。需要註意的是,壹旦妳選擇了壹個持續時間和時間段,妳應該使用相同的參數來生成妳的報告,否則它將失去比較的意義。

活躍訪問者比率重度用戶份額

計算公式:活躍用戶比例=訪問n個頁面以上的用戶/總訪問次數。

指標意義:衡量有多少訪問者對網站內容高度感興趣。

指標用法:根據妳網站的內容和大小來衡量N的大小。比如內容網站通常定義在11~15頁左右,電子商務網站可以定義在7~10頁左右。如果妳的網站針對的是正確的目標受眾,網站很好用,妳可以看到這個指標應該是持續上升的。

忠誠訪客比率承諾訪客份額

計算公式:訪問時間超過n分鐘的用戶數/總用戶數。

指標含義:與上壹個指標含義相同,只是妳用停留時間代替了訪問頁數。根據網站的目標,妳可以使用其中壹個或者兩個的組合。

指標用法:其中n也是根據網站的類型和規模來定義的,比如大型網站通常位於20分鐘左右。這個訪客指標如果單獨使用,很難體現其效用,要和其他網站運營數據指標壹起使用,比如轉化率。但總的來說,訪問時長長意味著用戶喜歡停留在妳的網站,忠誠度高的訪問率當然更好。同樣,參觀時間的長短也可以根據不同的需要來設定。

忠誠訪客指數

計算公式:忠實訪客指數= n分鐘以上訪問頁面數/n分鐘以上訪客數。

指標顯著性:指每個長期訪問者平均訪問的頁面數,這是壹個重要的指標,它將頁面數和時間結合起來。

指標的使用:這個指數通過頁面和時間更好的區分了網站。也許來訪者只是去吃晚飯了。如果該索引較低,則意味著訪問時間較長,但訪問頁面較少。通常,我們希望看到該指數的高值。如果妳修改網站,增加網站的功能和素材,吸引更多的忠實訪客停留在網站上瀏覽內容,這個指數就會上升。

忠實訪客量

計算公式:忠實訪客數= n分鐘以上訪問頁面數/總訪問頁面數。

指標意義:長期訪問者訪問的頁面數占所有訪問頁面數。

指標的用法:網站通常通過宣傳推廣來吸引用戶,這個指標的意義尤為重要,因為它代表了整體的頁面訪問質量。如果妳有10000的頁面瀏覽量卻只有1%的忠實訪客,那就說明妳可能吸引了錯誤的訪客,他們毫無價值,僅僅是看了妳的頁面就離開了。這就是為什麽妳要考慮妳的推廣宣傳方式有沒有問題。

遊客參與指數

計算公式:訪客參與指數=總訪問量/獨立訪客數。

指標的顯著性:該指標是每個訪問者的平均會話數,代表某些訪問者多次訪問的趨勢。

指標的用途:與回訪率不同,該指標代表回訪的強度。如果壹個非常正確的目標受眾不斷回到網站,這個指數會遠遠高於1;如果沒有回頭客,指數會逼近1,也就是說每個訪客都有新的對話。這個指數的高低取決於網站的目標。大多數基於內容和商業網站希望每個訪問者有多個會話);每周/每月。但是客服之類的頁面或者網站,尤其是投訴,希望這個指數盡量接近1。

反彈率(所有頁面)拒絕率/反彈率

計算公式:反彈率(所有頁面)=每頁訪問量/總訪問量。

指標含義:表示訪問者只看到壹個頁面的比例。

指標的意義:這個指標對於排名靠前的入口頁面意義重大,因為流量就是從這些頁面產生的。所以在網站規劃和網站策劃中,當妳需要設計網站的導航或者布局時,妳要特別註意這個參數。壹般來說,妳希望這個比例保持下降。

反彈率(主頁)拒絕率/反彈率

計算公式:反彈率(首頁)=只對首頁的訪問次數/所有來自首頁的訪問次數。

指標的顯著性:該指標表示僅閱讀主頁的訪問者在所有從主頁開始的訪問者中所占的比例。

指標意義:該指標是所有內容指標中最重要的。壹般我們認為首頁是入口最高的頁面(當然如果妳的網站有其他入口更高的頁面,妳也要把它加入到跟蹤目標中,比如推廣廣告)。對於任何壹個網站,我們可以想象,如果訪問者瀏覽了首頁或者最常見的入口頁,就說明網站策劃有問題。如果目標市場是正確的,說明訪問者找不到自己想要的,或者網頁的設計存在問題(包括頁面布局、網速、鏈接文字等。);如果網站設計可行,好用,網站內容容易找到,那麽問題可能出在訪問者的素質上,也就是市場問題。

瀏覽用戶比率掃描訪問者份額

計算公式:瀏覽用戶比例=小於65438的訪客數+0分鐘/總訪客數。

指標的顯著性:該指標在壹定程度上衡量網頁的吸引力。

指標的用法:大部分網站期望訪問者停留時間超過壹分鐘。如果這個指標的值過高,就要考慮網頁內容是否過於簡單,網站的導航菜單是否需要改進。

瀏覽用戶索引掃描訪問者索引

計算公式:瀏覽用戶指數=訪問小於65438的頁面數+0分鐘/訪問小於65438的人數+0分鐘。

指標意義:訪問者在壹分鐘內訪問的平均頁面數。

指標用法:這個指標也接近1,說明訪問者對網站越不感興趣,越是只是看壹眼就離開。這可能是導航問題。如果妳顯著改進了導航系統,妳應該會看到這個指數在上升。如果指數還在下降,應該是網站的目標市場和使用功能有問題,應該解決。結合瀏覽用戶比例和瀏覽用戶指數,可以看出用戶是在瀏覽有用的信息,還是因為無聊而離開。

瀏覽用戶量掃描訪問者量

計算公式:瀏覽用戶數=瀏覽頁面數小於1分鐘/所有瀏覽頁面。

指標顯著性:壹分鐘內訪問頁面數的比率。

指標的使用:根據網站目標的不同,對這個指標的高低有不同的要求,大部分網站都希望這個指標降下來。如果是廣告驅動的網站,這個指標太高對長期目標並不好,因為這意味著妳雖然通過廣告吸引了很多訪客,產生了很高的頁面數,但是訪客的質量並不高,妳能帶來的收益也會受到影響。

第二,網絡分析的商業指標

平均訂單金額(AOA)

計算公式:平均訂單金額=總銷售額/總訂單數。

指標意義:用來衡量網站的銷售情況。

指標的使用:將網站的訪問者轉化為買家當然很重要,鼓勵買家每次訪問都購買更多的產品也同樣重要。跟蹤這個指標可以找到更好的改進方法。

訂單轉換率

計算公式:訂單轉化率=總訂單數/總訪問量。

指標的意義:這是衡量網站對每個訪問者的銷售額的壹個重要指標。

指標的使用:通過這個指標,妳可以看到,即使是壹些微小的變化,也可能給網站的營收帶來巨大的變化。如果妳還能區分新老客戶產生的訂單,那麽妳就可以細化這個指標,對新老客戶分別統計。

每次訪問銷售額(SPV)

計算公式:每個訪問者的銷售額=總銷售額/總訪問量。

指標的意義:這個指標也用來衡量網站的市場效率。

指標的用法:這個指標類似於轉化率,只是表達方式不同。

每份訂單的單壹訂單成本

計算公式:單筆訂單成本=總營銷支出/總訂單數量。

指標意義:衡量平均訂購成本。

指標的使用:每筆訂單的營銷成本對網站的盈利能力和現金流非常關鍵。每個人對營銷成本的計算標準都不壹樣。有的人把每年的網站運營費用攤到每月的成本裏,有的人不這麽做。關鍵要看最適合他們的情況。如果能在不增加營銷成本的情況下提高轉化率,這個指標應該會下降。

再訂購率

計算公式:再訂購率=現有客戶訂單/訂單總數。

指標顯著性:用來衡量網站對客戶的吸引力。

指標使用情況:這個指標的高低和客戶服務有很大關系,只有用戶滿意的產品體驗和服務才能提高這個指標。

每次就診的費用(CPV)

計算公式:單個訪客成本=營銷費用/總訪問量。

指標顯著性:用來衡量網站的流量成本。

指標的使用:這個指標衡量妳的市場效率,目標是降低這個指標,提高SPV。所以要削減無效的營銷費用,增加有效的市場投入。

訂單獲取差距(OAG)

計算公式:訂單獲取差異=單次訪客成本(CPV)-單次訂單成本(CPO)

指標意義:這是壹個衡量市場效率的指標,代表網站帶來的訪客與轉化訪客之間的差異。

指標的用法:指標的值應該是負值,是衡量從非訪客那裏獲取客戶的成本。有兩種方法可以縮小這種差異。當妳增強了網站的銷售能力,CPO會降低,差價會縮小,說明網站轉化現有流量的能力加強了;同樣,CPV可能增加而CPO不變或減少,差額也會減少,說明網站吸引的流量轉化率高,這通常發生在啟用了PPC(點擊付費)的方案中。

訂單獲取率

計算公式:訂單獲取率=單次訂單成本(CPO)/單次訪客成本(CPV)

指標的意義:以另壹種形式反映市場效率。

指標的用法:用比率的形式往往更容易讓管理層,尤其是財務人員理解。

每訂單每產出的貢獻(CON)

計算公式:每次產出=(平均訂單數x平均邊際收益)-每次訂單成本

指標意義:每筆訂單給妳帶來的現金凈增加。

指標的用法:公司財務總監總是對這個指標感興趣,這個指標代表妳花了多少錢去賺。

投資回報(ROI)

計算公式:投資回報率=每產量(CON)/每訂單成本(CPO)

指標意義:用來衡量妳廣告的投資回報。

指標的使用:比較妳的廣告回報率,妳要把錢分配給回報率最高的廣告,但這個回報率要有時間段限制。比如“25%裏約/周”和“25%裏約/年”就大不相同。

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