從站內(nèi)、站外來說說網(wǎng)站數(shù)據(jù)來源的渠道

2022-07-14    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

通常數(shù)據(jù)的來源分為4部分:點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)、調(diào)研數(shù)據(jù)和競爭手?jǐn)?shù)據(jù)。在獲取上述幾類數(shù)據(jù)的同時(shí),還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數(shù)據(jù)。下面是針對網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)獲取途徑的整理,從網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)來為大家詳細(xì)介紹一下。

一、網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)

網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)是網(wǎng)站最容易獲取到的數(shù)據(jù),它們往往就存放在網(wǎng)站的文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中,也是與網(wǎng)站本身最為密切相關(guān)的數(shù)據(jù),是網(wǎng)站分析最常見的數(shù)據(jù)來源,我們需要好好利用這部分?jǐn)?shù)據(jù)。常見的獲取途徑有:

1、服務(wù)器日志

隨著網(wǎng)站應(yīng)用的不斷擴(kuò)張,網(wǎng)站日志不再局限于點(diǎn)擊流的日志數(shù)據(jù),如果你的網(wǎng)站提供上傳下載、視頻音樂、網(wǎng)頁游戲等服務(wù),那么很明顯,你的網(wǎng)站服務(wù)器產(chǎn)生的絕不僅有用戶瀏覽點(diǎn)擊網(wǎng)頁的日志,也不只有標(biāo)準(zhǔn)的apache日志格式日志,更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日志也給網(wǎng)站分析提供了新的方向。

網(wǎng)站分析不再局限于網(wǎng)頁瀏覽的pV、UV,轉(zhuǎn)化流失等,基于事件(Events)的分析將會越來越普遍,將會更多的關(guān)注用戶在接受網(wǎng)站服務(wù)的整個(gè)流程的情況:上傳下載是否完成,速度如何;用戶是否觀看的整部視頻,視頻的加載情況;及用戶在玩網(wǎng)頁游戲時(shí)的操作和體驗(yàn)分析等。

2、網(wǎng)站分析工具

當(dāng)然,通過網(wǎng)站分析工具獲得數(shù)據(jù)是一個(gè)最為簡便快捷的方式,從原先的基于網(wǎng)站日志的AWStats、webalizer,到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、99click的SiteFlow®,及JS和網(wǎng)站日志通吃的WebTrends。通過網(wǎng)站分析工具獲得的數(shù)據(jù)一般都已經(jīng)經(jīng)過特殊計(jì)算,較為規(guī)范,如pV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等,再配上一些趨勢圖或比例圖,通過細(xì)分、排序等方法讓結(jié)果更為直觀。

但通過網(wǎng)站分析工具得到數(shù)據(jù)也不遠(yuǎn)只這些,上面的這些數(shù)據(jù)也一樣可以通過統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站日志獲得,但網(wǎng)站分析工具的優(yōu)勢在于其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結(jié)果。

3、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)

對于一般的網(wǎng)站來說,存放于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以大致分為3個(gè)部分:

1、網(wǎng)站用戶信息,一般提供注冊服務(wù)的網(wǎng)站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在數(shù)據(jù)庫里面;

2、網(wǎng)站應(yīng)用或產(chǎn)品數(shù)據(jù),就像電子商務(wù)的商品詳細(xì)信息或者博客的文章信息,如商品信息會包含商品名稱、庫存數(shù)量、價(jià)格、特征描述等;

3、用戶在應(yīng)用服務(wù)或購買產(chǎn)品時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),最簡單的例子就是博客上用戶的評論和電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶購買數(shù)據(jù),購買時(shí)間、購買的用戶、購買的商品、購買數(shù)量、支付的金額等。

當(dāng)然,這一部分?jǐn)?shù)據(jù)的具體形式會根據(jù)網(wǎng)站的運(yùn)營模式存在較大差異,一些業(yè)務(wù)范圍很廣,提供多樣服務(wù)的網(wǎng)站其數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的組合會相當(dāng)復(fù)雜。

4、其它

其它一切網(wǎng)站運(yùn)營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),有可能是用戶創(chuàng)造,也有可能是網(wǎng)站內(nèi)部創(chuàng)造,其中有一大部分我們可以稱其為“線下數(shù)據(jù)(Offline Data)”。如用戶的反饋和抱怨,可能通過網(wǎng)站的交流論壇,也有可能通過網(wǎng)站時(shí)公布的客服電話、即時(shí)通訊工具等,如果你相信“客戶中心論”,那么顯然對于這些數(shù)據(jù)的分析必不可少;另外一部分來源就是網(wǎng)站開展的線下活動,促銷或推廣,衡量它們開展的效果或投入產(chǎn)出,以便于之后更好地開展類似的線下推廣。

二、外部數(shù)據(jù)

網(wǎng)站分析除了可以從網(wǎng)站內(nèi)部獲取數(shù)據(jù)以外,通過互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)開放的環(huán)境,從網(wǎng)站外部捕獲一些數(shù)據(jù)可以讓分析的結(jié)果更加全面。常見的獲取途徑如下:

1、互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)

即使你的網(wǎng)站只是一個(gè)很小的網(wǎng)站,但如果想讓你的網(wǎng)站變得更好,或者不至于落后于互聯(lián)網(wǎng)的前進(jìn)腳步,那么建議你關(guān)注一下互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢??梢陨螦lexa查一下互聯(lián)網(wǎng)中頂級網(wǎng)站的訪問量趨勢;看看comScore發(fā)布的數(shù)據(jù)或者艾瑞的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;如果經(jīng)營電子商務(wù)網(wǎng)站,那么剛剛上線的淘寶數(shù)據(jù)中心也許會讓你感興趣。

2、競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)

時(shí)刻關(guān)注競爭對手的情況可以讓你的網(wǎng)站不至于在競爭中落伍。除了在Alexa及一些其他的網(wǎng)站數(shù)據(jù)查詢平臺以外,直接從競爭對手網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)也是另外一條有效的途徑,一般網(wǎng)站會出于某些原因(信息透明、數(shù)據(jù)展示等)將自己的部分統(tǒng)計(jì)信息展現(xiàn)在網(wǎng)站上,看看那些數(shù)據(jù)對于掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。

3、合作伙伴數(shù)據(jù)

如果你有合作的網(wǎng)站或者你經(jīng)營的是一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站,也許你會有相關(guān)的產(chǎn)品提供商、物流供應(yīng)商等合作伙伴,看看他們能為你提供些什么數(shù)據(jù)。

4、用戶數(shù)據(jù)

嘗試跟蹤用戶的腳步去看看他們是怎么評價(jià)你的網(wǎng)站的。如果你的網(wǎng)站已經(jīng)小有名氣,那么嘗試在搜索引擎看看用戶是怎么評價(jià)你的網(wǎng)站,或者通過一些媒體如新浪微博,微信等看看用戶正在上面發(fā)表什么關(guān)于你的網(wǎng)站的言論。

當(dāng)然通過用戶調(diào)研獲取數(shù)據(jù)是另外一個(gè)不錯(cuò)的途徑,通過網(wǎng)站上的調(diào)查問卷或者線下的用戶回訪,電話、IM調(diào)查,可用性實(shí)驗(yàn)測試等方式可以獲取一些用戶對網(wǎng)站的直觀感受和真實(shí)評價(jià),這些數(shù)據(jù)往往是十分有價(jià)值的,也是普通的網(wǎng)站分析工具所獲取不到的。

在分析網(wǎng)站的外部數(shù)據(jù)的時(shí)候,需要注意的是不要過于相信數(shù)據(jù),外部數(shù)據(jù)相比內(nèi)部數(shù)據(jù)不確定性會比較高。網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)即使也不準(zhǔn)確,但我們至少能知道數(shù)據(jù)的誤差大概會有多大,是什么原因造成了數(shù)據(jù)存在誤差。

而外部數(shù)據(jù)一般都是有其他網(wǎng)站或機(jī)構(gòu)公布的,每個(gè)公司,無論是數(shù)據(jù)平臺、咨詢公司還是合作伙伴都可能會為了某些利益而使其公布的數(shù)據(jù)更加可信或更具一定的偏向性,所以我們在分析外部數(shù)據(jù)是需要更加嚴(yán)格的驗(yàn)證和深入的分析。

而對于用戶調(diào)研中獲取的數(shù)據(jù),我們一般會通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否可以被接受,或者是否滿足一定的置信區(qū)間,這是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前必須完成的一步。

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