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像逛商场一样理解Google Analytics的基本概念

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iCDO互联网数据官
发布2018-08-06 15:42:49
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发布2018-08-06 15:42:49
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文章被收录于专栏:互联网数据官iCDO

本文长度为3227字,预估阅读时间8分钟

引言:本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。

译者 | Nic

审校 | Amber Li

编辑 | CiCi

Google Analytics创建了新的词汇来帮助数字营销人员分析网站的流量数据。

会话、网页浏览量、过滤器和细分等等的这些术语,在很长一段时间里被各网络分析工具所采用,但Google Analytics(分析)是第一个将它们组合成具有强大功能的免费工具。

一方面这非常棒 - 你可以写出复杂的查询,创建自定义报告,以及花上15分钟来进行快速设置以设立目标。

但另一方面,这也让初始过程充满了挑战 - 要理解那些数据, 必须首先了解这些新概念是如何相互配合来完成工作。

在对这些概念思考了几个小时之后,我忽然意识到这些Google Analytics的概念与购物中心的组织类似!因此,只要曾经访问过购物中心,就可以了解Google Analytics的基本知识。

我将从商场顾客的角度解释其中一些术语,然后从商场经理( 担负确保人们实际产生购物行为的职责的人员)的角度解释其他术语。

首先,我们将介绍一些常见的指标和维度,然后阐述如何使用不同方式来组织数据。

如果你想寻找一个更偏向于技术性的解释,请查看我们的指南 - 容易被混淆的谷歌Analytics(分析)术语。

指标与维度

好的,假设有25人在一天内进入您的商场(显然,这一天的生意不如预期那么好)。

这是一个与日期范围相关的指标。所谓指标,是对网站上某些活动进行定量的测量。这与Google Analytics的“用户”概念类似,即有一天有多少人访问你的网站。

然而,这并没有告诉我们太多有用的信息。并非所有的网站访问者都具有同样的价值 - 还需要仔细查看数据才能找到有真正购买行为的访问者。

假设随身携带行李箱或其他行李的人有更强的消费力。你可能就需要分析一下那些携带了行李的顾客的活动情况。

现在这个指标与维度相关。该指标指在一天内购物中心的所有访客,维度是“行李携带者”(我为他们起的名)。所以,可以定义一个针对行李携带者的报告,看看他们在商场中的活动行为 - 访问过多少商店,购买了多少商品等等。

Google Analytics有数百个维度,我无法总结所有这些维度。 想了解更多,可以参考:

  1. 下班后进入商场的人们的活动情况是怎样? (时间/小时维度)
  2. 到访的第一家商店会如何影响游客在商场中随后其他的行程? (登陆页维度)
  3. 根据购买总额,哪些店铺最受欢迎?(页面维度)

用户,会话,页面浏览量

用户,会话和页面浏览量是衡量网站获取流量能力的三个方式。 以下是他们如何在“商场”这一概念下中协同工作。

假设你当地的购物中心被称为“主大街购物中心”。 像任何商场一样,它有10种不同类型的商店,所以对人们来说总是不缺理由去商场购物。

在每一段购物行程中,你都不会只去一家商店 - 一般都会访问其中的若干家商店。 这是一个具有有三个层级的结构:

  1. 个人/购物者
  2. 访问商场的行程
  3. 每次都会访问的商店

Google Analytics(GA)具有相同的结构。 用户是访问网站的个人。 GA通过浏览器cookie来确定这一点 - 一个基于用户计算机浏览器的跟踪ID。

个人用户可以有多个会话 - 他或她可以在几周或几个月内多次访问您的域。 会话包含在该域的所有访问。

在一个会话中,用户可以访问多个页面,如/ blog,/ features和/ pricing。 这些被视为页面浏览量。 会话包含一个或多个页面浏览量。

但上图略微有些误导。 Google Analytics也会跟踪会话中页面的访问顺序。 因此引入了登陆页面的概念 - 用户在会话中访问的第一个页面。

想象你访问一个商场的情形。通常会通过一家特定的商店进入商场,比如一家百货公司。 所以如果你是商场经理,你可能想知道商场的访客是继续到商场的其他商店,还是在到访的第一家商店里找到他们想要的物品后就离开商场。

以下是Google Analytics中的工作原理。

会话持续时间 以及 页面停留时间

我们刚刚介绍了一些获取用户的指标。 现在让我们看看行为指标 - 用户在网站上具体执行的操作。 衡量网站内容质量的一种常见方式是考察他们在网站上花的时间。 一旦用户访问了网站,他们是否有留下来阅读并查看页面上的内容? 还是很快就离开? 如果用户愿意在网站页面上花费更多时间,他们更有可能会做出具有实质性的行动,例如注册或购买产品。

一个商场有相同的目标。 访客在商场消费的时间越长,他们购买更多东西的可能性就越大。 (我假设大多数购物中心顾客不只是去那瞎逛游。)Google Analytics用两个度量标准来衡量此行为 - 会话持续时间和页面停留时间。

这里有一个重要的注意事项 - Google Analytics无法计算一个会话中访问的最后一页的时间。 Google Analytics使用用户在域中打开新页面时触发的时间戳,因此会话的最后一页上,时间戳将记为0秒(因为没有下一个新页面的打开)。

页面停留时间查看在单个页面上花费的时间。 在计算页面平均停留时间时,我们会移除那些从该页面退出网站的人数,以避免该数值出现偏差。

页面平均停留时间=页面停留时间/(页面浏览量 - 退出数)

这就像是计算顾客在某个商店中停留的时间。所有从某商店中离开商场的人都不计算在内。

会话持续时间查看整个会话的总时间。 因为它包含在最后一页上的退出,因为最后一页的值始终为0,所以它被认为是一个不太可靠的指标。

跳出率

跳出也被称为“单个页面会话” - 这个会话中,用户没有点击进入下一个页面的行为。如果某个网页的跳出率很高,可能是因为:

  1. 误导性页面标题
  2. 糟糕的用户体验
  3. 没有内部链接到您网站上的其他页面
  4. 其他

好比你进入一个商场,但确找不到连接商场其他部分的入口......或者草草查看了几件物品之后就离开......这可能意味着家商店或者商场给你的体验感受不好,也许是找不到想要的东西。 商场需要做到的事就是让顾客的每一次到访,都能更容易的多逛上几家商店。

同样,您的网站应鼓励访问者查看多个网页......除非他们已经知道要买什么商品。

细分市场

通过细分,可以细致地查看网站所有访问的子集。 根据用户级别,会话级别或页面级别(命中级别)事件创建细分,比重建单个维度的所有报告要容易得多。 细分可让你在数据的不同子集之间快速切换。

假设商场内有一个新的美食广场。 作为商场经理的你,想知道新的美食广场如何影响顾客的购物习惯。

以Google Analytics(分析)术语来说,你需要创建一个针对所有访问了“美食广场”的人群的新细分,这是一个会话级数据。 然后,你可以查看平均参观商店数量和平均购买金额等指标,对美食广场顾客和商场所有顾客之间进行一个比较。对应在Google Analytics中,就是“会话平均页面”和“平均订单价值”指标。

目标

在Google Analytics中,目标并没有真正增加新的测量能力。他们只是使得网站上最重要的转化或事件可以得到更清晰的传达。

假设你是商场经理,并且你希望普通商场访客在每次到访期间访问2.5家商店(这对应于Google Analytics中的“平均网页/会话”指标)。 你可以将其设定为每月或每年的目标,让团队知道这个一个最重要的事情。

在上面的例子中,6个访客访问了3家商店,6个访客访问了2家商店,3个访客只访问1家商店。 这意味着平均访问约为2.2家商店。

分析Google Analytics数据

现在,你应该对Google Analytics数据的结构有了一个基本认识。

好的,我现在要很快补充说明一下: 我只是介绍了一些关键的行为和购买指标,Google Analytics可以做到衡量网站上的数百项指标。

例如,它可以帮助您衡量您的网站性能,以确保您的网页快速加载。 它有许多专门针对电子商务商店的指标。 它甚至可以连接到AdWords来衡量从按次付费(PPC)广告访问您的网站的访问者的行为。

这些都是需要通过一段时间的专业学习才能掌握的技能。但如果你只是想衡量一些常见的网站行为,上面的指标应该可以有所帮助。

接下来,可以开始研究你的数据,以发现在营销和用户体验中需要改进的地方。 我们为10个流行的Google Analytics仪表板编写了指南,以帮助你了解分析网站数据的常用策略。下图例是我们的Web Traffic仪表板。

作者简介

Databox的增长经理- Kevin Kononenko。 让营销人员轻松讲述他们成功的故事。 埃弗顿FC支持者。 创业人士。

译者简介

Nic, 尼克周,混迹IT行业十多年,仍然不会编程。经历过传统制造业、传统广告媒体,也涉足于新媒体传播及新兴电商平台。目前在某外资银行从事项目管理工作。兴趣爱好比较繁杂,对心理学和行为以及数字分析较有兴趣。

审校简介

Amber LI,毕业于中国香港中文大学,先后供职于WPP group,航空公司及管理咨询公司,一直从事数字营销工作,长于运用SEM/SEO,Paid Media及Social Ads提高网站表现,并有大型CRM项目管理经验。Google Analytics和Google Adwords认证分析师。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-07-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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