網(wǎng)站分析的那點事—那些有用或無用的KPI指標

最近在關注和整理有關網(wǎng)站分析這方面的一些知識，在這其中發(fā)現(xiàn)我們有些觀察和方法或是停留在幾年前的水平，或是只知表象而不知如何去從這些數(shù)據(jù)圖表中總結出我們所要的有指導意義的結果，在此將自己的一些學習筆記和心得整理分享在這里，希望與各位共同成長。

在網(wǎng)站分析（Web Analytics）這個領域，Avinash Kausnik的blog和書籍是比較經(jīng)典的可以手把手指導你實踐并給你很多幫助的權威資料。他的blog是：http://www.kaushik.net/avinash/。他的書籍主要有：Web Analytics： An Hour A Day（中文譯本為：精通Web Analytics—來自專家的最佳Web分析策略，由清華大學出版社于2008年9月翻譯出版），還有一本新書是Web Analytics 2.0（2009年10月出版，尚未出版中文譯本），以上兩本書均可以在Amazon網(wǎng)站上購買到。

本系列文章大多都是基于Avinash Kausnik的blog和書籍的學習心得，因此如果你想了解更詳細，請直接參考上述資料即可。

今天先來說說在web分析中，幾個我們平時經(jīng)常參考的KPI指標，他們哪些是有用的，哪些則是毫無意義。

頁面瀏覽數(shù)（PV）

PV（Page View）即頁面瀏覽量是一個網(wǎng)站最基礎也是最重要的數(shù)據(jù)之一（還有UV和Visit）。從嚴格的定義上來講：PV指的是一次從網(wǎng)站下載一個頁面的請求。因此只要是發(fā)出了一個請求，無論你是否完全打開（下載）了這個頁面，都會計入一次PV。PV還有一個說法就是Page Impression或簡稱為Impression。

從上述定義來講，一個網(wǎng)站有較多的PV是好的還是不好的呢？我們通常在評估一個網(wǎng)站的規(guī)模和價值時會將PV作為一個很關鍵的核心評判數(shù)據(jù)，即PV越高這個網(wǎng)站的規(guī)模越大價值越高。這其中通常是以網(wǎng)絡廣告以及可挖掘的價值機會來判斷的，一個很高PV的頁面或網(wǎng)站自然其廣告越好賣，價值也相應會更高。

但對于網(wǎng)站部門來說較高的PV，特別是單訪客的PV很高是好還是壞則很難講。也許你的某一個環(huán)節(jié)的流程設計很冗長，或者導航不清晰導致訪客需要很多次點擊才能找到想要的內(nèi)容，這樣所堆積的高PV實際上并不一定能給訪客提供什么價值，因而對于訪客購買網(wǎng)站的服務/產(chǎn)品意義并不大。

因此，如果你還在關注單訪客的PV數(shù)，那么你的結論是否能保持與訪客的行為是一致的呢？思考一下有什么好的改進方法吧。

退出最多的頁面

如果網(wǎng)站分析有很多訪客都是從一個頁面退出的，那么這個數(shù)據(jù)能告訴我們什么呢？是這個頁面設計得很糟糕，或者訪客來到這里便迷路了；當然也有可能是這個頁面很完美，訪客在這個頁面解決了他們的問題，然后很滿意地離開了。因此，除非這個頁面是購買服務/產(chǎn)品的“支付成功，感謝惠顧！”這樣的核心目的達成的結果頁（這樣的頁面訪問往往只占很小一個比率），否則單純這個數(shù)據(jù)指標所能給出的意義非常有限。

訪客概述

訪客概述這一欄中內(nèi)容很豐富，而其中一些基本屬性往往半年甚至一年都不會有什么變化。這類數(shù)據(jù)有：地圖覆蓋數(shù)，瀏覽器，操作系統(tǒng)，屏幕顏色，分辨率等。如果你的網(wǎng)站在地理區(qū)域和人群上的推廣及影響范圍沒有發(fā)生重大變化，上述數(shù)據(jù)通常你只需要每半年去關心一下，同時在有新的瀏覽器，新的操作系統(tǒng)發(fā)布后留意一下趨勢即可。畢竟瀏覽器和操作系統(tǒng)并不是每年都會有影響力的版本推出，而訪客在操作系統(tǒng)及硬件的更新?lián)Q代方面頻率則會更低一些。

點擊密度分析

利用Web分析工具中的這一功能，可以顯示內(nèi)嵌在網(wǎng)頁上的標準鏈接產(chǎn)生的點擊次數(shù)。如Google Analytics的“內(nèi)容”一欄中的“網(wǎng)站覆蓋圖”功能。通過這個功能可以幫助我們看到訪客是如何使用我們的網(wǎng)站的，他們是否點擊了我們希望他點擊的內(nèi)容。如果沒有，那么他們覺得什么更有意思，更有用，我們能從中獲得哪些啟發(fā)，產(chǎn)生哪些新的價值轉換點？

與此類似的工具還有“熱點圖”工具，這個工具最早是由Crazy Egg所開發(fā)出來的。與“網(wǎng)站覆蓋圖”不同的是“熱點圖”則記錄了頁面中用戶所累積的鼠標點擊行為軌跡，可以精確地監(jiān)控訪客的鼠標是如何點擊頁面元素的。因此，這對于分析關鍵頁面如：網(wǎng)站首頁，Landing Page時配合Google Analytics則能更好地觀察訪客的行為。

定性數(shù)據(jù)的重要性

上面舉例所說的幾點都是定量的數(shù)據(jù)指標，當然定量的數(shù)據(jù)還有很多。然而在這些大量的數(shù)據(jù)之中還缺少一個關鍵方面——定性的數(shù)據(jù)。而這也是在我們網(wǎng)站分析中經(jīng)常缺少的一個關鍵方面，通常這與網(wǎng)站分析人員缺乏與用戶的溝通調(diào)查，與用戶走得還不夠近有關。

即使我們知道了有50%的人在支付頁面放棄了，有90%的人從這個頁面離開了，但是如果沒有定性分析，我們怕是很難了解到是為什么。而直接與用戶溝通，直接詢問恐怕是最簡單也最直接獲取答案的方式。當然這其中的方法有很多種，如：可用性測試，實地考察，A/B測試，問卷調(diào)研，啟發(fā)式評估等等。后面單獨總結一下這方面的知識吧。

今天整理了幾個常見的KPI評估指標方面的知識，后面我會繼續(xù)分享這一主題。

原文出處：http://www.wenbin.me/webanalytics/web-analytics-about-kpi.html