本书主要讲，如何对网站的流量内容做数据分析，给网站优化提供建议，数据分析方法论和指标篇幅占比比较大。

分析方法上，主要是两个互动方，用户和网站。用户和网站分别用“时间空间自身属性”，这种分析方法。时间和空间比较明确，自身属性比较麻烦，对用户来说，自身属性可能包括用户来源，地理分布，性格，人群标记.etc.。对网站来说，网页的目的和内容，通过这种，三三属性互相交叉，达成不同的分析目的。

如果用户和网站是单向的，也就是用户不会与网站产生互动，那对流量的分析角度只有时间+空间。但如果是电商类，用户会订购，下单，那三三分析中，自身属性的维度就要加上用户行为，所以自身属性这个维度如何思考，要根据分析目标的行为不同而改变

总目标就是提高网站的商业价值。

本篇文章主要两个目的

1.各章节关键内容总结review，后面产品工作中使用

2.抽象化书中的分析方法，在其他领域应用

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1.网站分析的目的，流程，价值

网站分析的目的是ROI，提高网站的投资回报率。

首先要有访问者，所以有了流量分析，其次，满足访问者需求，所以有了内容分析，最后让访问者转化为客户，所以有了转化分析。

将三个角度的分析，串联起来，就是端到端的分析。

流量分析：

1.从价值和数量的四象限分析

2.流量来源细分

内容分析：

1.功能分类，分为导航页，功能页，内容页

转化分析：

1.转化过程中流量的流失，错误的网页设计，导致用户的流失

2.转化过程中访问者的迷失，转化流量设计的不合理，网页跳转的不连贯性

网站分析流程

比传统项目管理的PDCA，多了一项控制，类似产品的迭代优化

2.网站分析的基础指标

基础指标：

访问次数，唯一访问次数，网站停留时间，页面停留时间

流量的时间空间属性

复合指标：

跳出率，退出率，访问时长，访问深度

基础指标的组合

网站的基础指标是从量的角度考虑，复合指标更多体现质

3.网站分析的三板斧

趋势分析，对比分析，细分分析

指标是单一数据，无法反应变化规律，需要加入时间，空间，网页自身的维度对比分析。

对一个数据平台而言，数据必须保证完整性，一致性，准确性，及时性。

从决策层，产品方，运营方三种用户的角度分析数据

趋势分析

同比：两个发展周期之间相同时间点的比较

环比：反应数据变化的趋势

定基比：将所有数据，与某个基准线相比

趋势线，移动均值

对比分析

比较试验：主旨是抽样，重复，分组，比较，从实验设计角度，可以分为基于时间序列的组内比较和基于对照试验的组间比较

多维度细分

必须借助专业工具，简单说就是纬度与指标间相互组合

4.网站流量分析

网站流量可分为，直接流量，推介流量，搜索引擎流量

直接流量：来自品牌广告，热点事件，内部访问，营销活动

搜索流量：关键词

5.网站内容效率分析

优质的内容将吸引访问者进一步浏览，最终完成转化

页面参与度：计算不同页面对达成最终商业目标的价值，对于没有页面参与度价值的页面，可以从产品角度考虑优化

页面参与度 = 总目标价值/UV

页面参与度

分析页面时，可以用到的数据分析方法：

气泡图（三维），散点图（二维），根据气泡图和散点图揭示的四象限信息，优化产品

6.网站用户分析

根据用户的基本信息和行为特征，将用户分为许多类别，细分的关键是，以合理的体系将用户分为几个类别，并且每个类别都能发挥其在用户分析上的功效

一般的用户指标有：

访问用户数，新用户数，活跃用户数，流失用户数，回访用户数

活跃用户数，新用户比例，用户流失率

用户行为分析

1.粘性，活跃，产出

2.RMF分析法，根据消费时间，频率，金额大小，形成象限分析

对用户行为的评分

AHP（层次分析法）

用户行为雷达图

从5个角度，分析用户价值

层级分析图

不同角度结合起来，形成层级指标，表示用户价值

用户的生命周期价值

基于时间序列的用户价值分析

用户经历，考察期，形成期，稳定器，退化期

7.网站KPI

定义网站一级目标，拆分为二级目标

针对二级目标，关心具体内容

质量控制图：分为计量和计性，通过曲线偏离，监控用户变化

8.路径与深入转化分析

根据用户在访问路径中的各个动作，分析网站访问流程中的用户体验，最终提高转化率

1.明确转化路径，列出用户在使用网站中的转化路径

2.测量关键路径中的转化率，即根据转化路径图，生成数据流图

可以用漏斗图表述转化效率

用户转化路径的思考

1.奥卡姆提到原则：尽可能简化转化路径

2. 让用户自己选择转化的路径