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随着互联网的发展。网站推广网络营销逐渐成为一种新的营销模式。几乎所有希望利用互联网成就一番事业的企业都不敢忽视这一新型模式的崛起。与采用传统方式营销推广所需要的花费相比,网络营销在成本控制上无疑具有先天优势。但与此同时。由于网络营销本身并不成熟,因此一些执行中的问题也随之而来,如何得到网站推广网络营销的效果评估并借此制定下一步的策略?无法有效地解决这一问题导致很多企业对推广网络营销的态度游移不定。
流量统计产品尚处初级阶段
为了解决这些问题,网站流量统计产品应运而生,国外多家调查研究机构的研究已经证明了网站流量统计分析对于网络营销效果的价值,但在网站营销管理实践应用中,大部分的企业只是通过网站流量统计查看—下在线人数、访问来源等等。或者了解搜索引擎给自己的网站带来了多少用户。用户主要利用哪些关键词进行检索而来到网站等等。
事实上,单纯的数据呈现对于网络营销管理的参考意义非常有限,我们需要通过对现有的网站流量数据进行统计分析,透过数据的现象看到问题的本质。众所周知,当用户访问某一网站的时候。在网站的后台统计上会留下其整个访问轨迹,停留时间,点击位置等等数据。现有的流量产品仅仅是将这些数据记录下来。但我们其实还可以根据这些数据得到一些更深层次的结论。
用户的鼠标点击某种程度上可以告诉我们用户在某个网页上的视觉轨迹。因为根据一般行为规律,用户会先点击最先注意到的网页元素。因此,对用户鼠标点击的总结和分析将能够表现出用户在一个网页上的视觉大致浏览轨迹,由此可以得出一个网页设计是否合理,是否能够使得用户真正注意并且能够点击到企业需要让他点击的位置,最终影响到整个网站的信息架构甚而网站结构。
而用户的访问轨迹和停留时间则可以从侧面表现出用户在访问整个网站的过程中都做了哪些事情,同时可以帮助网站的设计者发现一些设计上的缺陷和问题。
分析提升数据价值
我们可以从两个简单的例子看出深度分析对网站流量数据统计的挖掘效果。
第一个例子是通过分析发现网站的设计问题。对某家在线商店的流量进行分析发现,很多用户在购买某件商品的付款流程中会从结算过程的步骤跳出这一网站,那么这就存在两种可能:第一。结算页面存在误操作;第二。用户还想继续购买其他物品。在结合对结算页面的鼠标点击分析后发现。用户点击了错误的链接将会导致意外跳出。这就表示这个结算页面的设计可能存在问题。需要进行修改。
第二个例子则是通过访问轨迹初步确定用户所处的行业。有两名用户,其中一名用户登录新浪之后,首先点击科技频道然后点击互联网频道,另外一名用户先点击科技频道然后点击数码频道,但在数码频道仅停留了很短的时间就点击了互联网频道。从某种程度上说。这两名用户的操作习惯存在致性,而且根据他们所感兴趣的内容可以判断,这两名用户有很大的可能是lT行业从业人员。
通过对无数次同样的归类,网站所有者就可以通过对这些数据的分析得到一些更加深入的访问者信息,知道面对的是什么样的用户,策略的制定才能有的放矢。
毋庸讳言,目前大部分中小型网站流量统计产品都普遍缺乏分析的深度。不过,已经有一些网站流量统计产品注意到了这个问题。例如被广大个人站长所青睐的统计(www.longji.la)就已经提供了对用户鼠标落点的统计以及对网站单页面用户覆盖的相关分析。但这还只能说是流量统计分析的初级阶段。相信随着技术和需求的发展,针对网站流量的统计分析产品将会更加深入,为网站所有者提供更翔实的资料。
流量统计产品尚处初级阶段
为了解决这些问题,网站流量统计产品应运而生,国外多家调查研究机构的研究已经证明了网站流量统计分析对于网络营销效果的价值,但在网站营销管理实践应用中,大部分的企业只是通过网站流量统计查看—下在线人数、访问来源等等。或者了解搜索引擎给自己的网站带来了多少用户。用户主要利用哪些关键词进行检索而来到网站等等。
事实上,单纯的数据呈现对于网络营销管理的参考意义非常有限,我们需要通过对现有的网站流量数据进行统计分析,透过数据的现象看到问题的本质。众所周知,当用户访问某一网站的时候。在网站的后台统计上会留下其整个访问轨迹,停留时间,点击位置等等数据。现有的流量产品仅仅是将这些数据记录下来。但我们其实还可以根据这些数据得到一些更深层次的结论。
用户的鼠标点击某种程度上可以告诉我们用户在某个网页上的视觉轨迹。因为根据一般行为规律,用户会先点击最先注意到的网页元素。因此,对用户鼠标点击的总结和分析将能够表现出用户在一个网页上的视觉大致浏览轨迹,由此可以得出一个网页设计是否合理,是否能够使得用户真正注意并且能够点击到企业需要让他点击的位置,最终影响到整个网站的信息架构甚而网站结构。
而用户的访问轨迹和停留时间则可以从侧面表现出用户在访问整个网站的过程中都做了哪些事情,同时可以帮助网站的设计者发现一些设计上的缺陷和问题。
分析提升数据价值
我们可以从两个简单的例子看出深度分析对网站流量数据统计的挖掘效果。
第一个例子是通过分析发现网站的设计问题。对某家在线商店的流量进行分析发现,很多用户在购买某件商品的付款流程中会从结算过程的步骤跳出这一网站,那么这就存在两种可能:第一。结算页面存在误操作;第二。用户还想继续购买其他物品。在结合对结算页面的鼠标点击分析后发现。用户点击了错误的链接将会导致意外跳出。这就表示这个结算页面的设计可能存在问题。需要进行修改。
第二个例子则是通过访问轨迹初步确定用户所处的行业。有两名用户,其中一名用户登录新浪之后,首先点击科技频道然后点击互联网频道,另外一名用户先点击科技频道然后点击数码频道,但在数码频道仅停留了很短的时间就点击了互联网频道。从某种程度上说。这两名用户的操作习惯存在致性,而且根据他们所感兴趣的内容可以判断,这两名用户有很大的可能是lT行业从业人员。
通过对无数次同样的归类,网站所有者就可以通过对这些数据的分析得到一些更加深入的访问者信息,知道面对的是什么样的用户,策略的制定才能有的放矢。
毋庸讳言,目前大部分中小型网站流量统计产品都普遍缺乏分析的深度。不过,已经有一些网站流量统计产品注意到了这个问题。例如被广大个人站长所青睐的统计(www.longji.la)就已经提供了对用户鼠标落点的统计以及对网站单页面用户覆盖的相关分析。但这还只能说是流量统计分析的初级阶段。相信随着技术和需求的发展,针对网站流量的统计分析产品将会更加深入,为网站所有者提供更翔实的资料。