一个旅游网站日志的分析指标:网络数据的背后

一个旅游网站日志的分析指标:网络数据的背后

分析指标,旅游网站日志,网络数据的背后常用的定量分析是问卷调查,这可以收集到用户对产品的主观反馈,它的结果受问卷题目的影响,不能完全客观地反映用户如何使用产品,他们在实际环境中遇到了哪些问题。而针对网站的定量分析,网络服务器的日志文件能真实反映用户的当前体验,解释行为的深层特点,能够更有效地改进产品。 网络日志可以帮我们回答很多问题,比...
日期: 阅读:949
老用户召回套路这么多,为什么留存率这么差

老用户召回套路这么多,为什么留存率这么差

数据分析,用户召回,留存率,短信召回,老用户召回 一个产品历经时间发展,其积累的用户越来越多,而流失的用户也往往占到很高的比例,对流失的用户做召回已经成为用户增长运营的重要手段之一。 定期的常规召回和不定期的非常规召回 按频率来看,用户召回可以分为常规召回和非常规召回,常规召回,常规召回往往是近期和定期的召回,如可以在用户不活跃超过...
日期: 阅读:933
速度就是一切—信息图

速度就是一切—信息图

信息图,网站打开速度,网站速度【信息图:速度就是一切】用户没有耐心等待蜗牛的网站打开速度,每年因为速度问题给网站造成的损失高达17.3亿英镑。 更多阅读: 信息图:网速就是一切 网站速度:案例,统计和工具提高你的转化率 信息图:Google分析的未来展望 easel:如何制作好的信息图——来自专家的顶级技巧...
日期: 阅读:962
腾讯QQ大数据 :从“增长黑客”谈数据驱动的方法

腾讯QQ大数据 :从“增长黑客”谈数据驱动的方法

DC数据通道,互联网技术,周期管理,增长黑客,指标体系,数据体系,数据驱动,用户分析,腾讯QQ大数据,轨迹数据 对于增长黑客(Growth Hacker),行业里有一个很清晰的定义就是数据驱动营销,以市场指导产品,通过技术化手段贯彻增长目标的人。所以这里有一个很核心的理念就是数据驱动营销和增长,这个也是数据团队的核心价值所在。经过多年...
日期: 阅读:863
Radware:调查显示采用内容分发网络的在线零售商页面加载时间更慢

Radware:调查显示采用内容分发网络的在线零售商页面加载时间更慢

Radware,内容分发网络,在线零售商,在线零售商页面加载时间更慢,页面加载时间更慢          全球领先的虚拟数据中心与云数据中心应用交付和应用安全解决方案提供商Radware? (NASDAQ: RDWR)公司发布了题为“行业现状:2014年春季电商页面速度与Web性能”的最...
日期: 阅读:855
电商网站分析实践(中)

电商网站分析实践(中)

分析实践,电商网站,电商网站分析实践第二部分:从产品放入购物车到订单达成 用户已选择好了产品并放入到购物车中,这时我们的任务就是保证用户购买支付的流程可以尽量流畅,使得尽量多的用户可以到达订单达成的页面。理解结账转化漏斗中的用户行为非常重要。为什么有些用户从转化漏斗中离开,为什么有些用户删除了购物车中的产品,或为什么有些用户在他们的原来...
日期: 阅读:943
网站数据分析 多渠道归因模型

网站数据分析 多渠道归因模型

多渠道归因模型,网站分析,网站数据分析在GoogleAnalytics中跟踪一个设备是没有问题,而且很完善,但是在多个设备间切换就不行了,因为设备中都有浏览器,网站分析工具会将cookie放到不同设备的浏览器中,所以cookie就没有办法传递。带着这个问题,看到了Avinash的一篇关于多渠道归因模型的文章,才知道原来多渠道归因有三种模型...
日期: 阅读:862
网站数据分析:重点不在数据在于分析(一)

网站数据分析:重点不在数据在于分析(一)

数据分析,数据在于分析,网站数据分析   从事数据仓库和数据分析相关的工作也有段时间了,其实很多问题一直萦绕在脑中,有些甚至已经困扰相当长的一段时间,自己也在不断学习和工作的过程中寻找各种解决方案或者不断优化和替换之前的方案。这些问题从宏观层面到细节层面,很多问题其实没有绝对完美的解决方案,我们只能一步一步地摸索,不断...
日期: 阅读:956
降低网站跳出率21种方法

降低网站跳出率21种方法

网站跳出率,降低网站跳出率 高跳出率可以反映出一些问题,而这些问题通常分为以下两类: 你的页面内容与用户的访问需要不匹配 你的页面内容很好地满足了用户的需求 大多数网站的跳出率过高往往是因为第一类问题,但第二类问题同样也会导致同样的跳出率结果,细想一下:如果用户进入网站,发现你提供的内容正是他们所期待的...
日期: 阅读:918
网站流量异常变动的8种常见原因及解决建议

网站流量异常变动的8种常见原因及解决建议

网站流量异常 通常在遇到这种情况时,我们会先进行定量分析,通过细分找出具体发生异常变化的那部分流量.然后再进行定性分析,找出这部分流量发生异常变化的具体原因.第一步的工作相对简单一些,通过google analytics的细分功能逐层剖析,就可以找到原因.而第二步的工作就有些难度了.因为数据本身只能说明发生了什么,却不能告诉我们为什么,...
日期: 阅读:1046