编者介绍：当我们拿到一个网站时，通常不知道如何下手。我们应该做外部链接还是内容？其实最重要的还是数据分析，网站建设需要数据做支撑。那你企业网站建设的时候为什么要做好网站历史数据的分析工作呢？本文从网站数据分析的含义和网站数据分析的三大方面详细回答了这个问题。有兴趣的朋友快来看看吧。

正如我们在上一节中提到的，网站建设需要数据作为支撑，而网站数据分析可以使网站建设方案的制定更加有效和科学。

无论哪个维度，数据都是我们做决定最科学可靠的依据之一，在网站建设中也是如此。

网站数据分析的意义

通俗地说，数据分析的含义是：

比如我们在投放广告的时候，可以通过广告后台的一些受众特征数据、渠道来源数据、消费成本、点击率、引导量等来了解我们的整体投放情况。什么。

经过人工处理，分析了部分数据指标的影响因素，以及是什么导致了当前的交付现状。

知道原因后，根据这些数据指导制定新的优化方案seo优化，改进某些指标数据，最终通过过去的数据波动预测未来数据的变化和趋势。

访客属性分析

网站的历史数据分析也是如此。增长超人已经联系了许多过去建立网站的公司。他们过去有旧的官方网站，需要修改和升级。然而，他们通常有一个问题。一些关于网站修改的决定是非常主观的。这些决策并没有给企业带来实际的回报，真正有效、科学的决策往往需要数据作为支撑。

网站建设 是一项技术工作。公众可能会更加关注网站的设计。这只是表面。我们在建网站的时候，需要进行更深层次的探索，而网站的历史数据是我们做这件事的最大依据。，优质网站的建设离不开历史数据分析。

一个网站是否优质应该由访问者来判断，那么访问者如何为网站“投票”呢？

所有访问者进入网站的路径、点击和停留时间都是非常真实和科学的数据。只要我们以正确的方式解读和分析其背后隐藏的信息和意义，就可以在网站迭代升级时事半功倍。

因此，在做网站建设或改版之前，对企业历史数据分析的最大意义在于：

通过对网站数据的分析，我们可以从各个方面判断网站的质量，预测访问者的喜好，并根据数据制定相应的网站建设方案。

二、网站数据分析三方面

数据分析是利用一些数据分析工具、方法或思维，从海量数据中发现规律，揭示数据背后的真相，指导企业或业务的发展，为决策行为提供数据支持。 .

对于大多数公司来说网站建设，一个网站的核心目标是获取客户，但首先，我们需要有访问者来实现这个目标；此外，我们必须根据访问者的需求有效地展示我们的内容、产品和信息，并让他们喜欢。这些内容；最后是“将访客转化为客户”购买我们的产品和服务最关键的部分。

根据这三个不同的阶段，我们将网站数据分析分为三个方面：

1、网站流量分析

(1) 流量的多维切分

细分是指通过不同的维度对指标进行划分，在不同的维度检查同一指标的表现，从而找出指标的哪一部分存在问题，并优化这部分指标。

流量是网站中的一个重要指标网站建设，也就是我们常说的流量。在时间、来源、位置、媒介等维度下，我们可以对网站流量进行单独或重叠的多维度分割。这样，我们可以发现流量分析的问题部分。

(2) 流量符合分析

访问者通过多个不同的流量渠道旅行，他们使用不同的查询方式来查询产品和服务，并在比较后做出决定。每个访问者也会在不同渠道的转化过程中扮演不同的角色。有些渠道会树立品牌形象，吸引访问者的注意力，比如网站图片；有些会提供准确的信息，例如搜索引擎广告。

2.网站内容分析

网站页面可以分为三类：导航页面、功能页面和内容页面。

比如中微电子官网（成长超人出品）：

引导访问者查找信息是导航页面的作用。功能页面的目的是帮助访问者完成特定的任务。内容页面的主要目的是向访问者显示信息并帮助访问者做出决定。网站的整体页面结构由这三种类型的页面组成。

我们不希望看到访问者在网站上出现以下任何一种行为：

一是访问者在导航页面中途离开。另一种是从内容页面返回到导航页面。除了访问者自己的新任务与该页面的目标无关外，我们还需要分析内容页面的初始设计，并在页面上提供信息推荐。考虑范围内。

判断导航页面质量最简单的方法是判断流量。

访客浏览的目的地是否符合我们原有的设计逻辑和想法？

页面的入职是否将访问者带到有助于完成任务的关键页面？

这只是一个基本的页面分析思路。其实导航页面会考虑更多的任务，访问者不会那么“听话”，所以我们还需要对访问者群体进行分类，给不同的页面分配不同的流量。部分。

3.网站转化分析

企业网站建设/ 修订必须有一个基本目的。有的希望通过改版提升品牌形象，有的希望辅助营销推广，有的希望获取潜在客户的信息。

企业以获客为目的建站时，必须考虑转化率。因此，我们需要对网站的转化路径、节点和效率进行分析，以便为后续制定科学有效的网站转化策略。基础数据基础和优化方向。

作为网站数据分析的一部分，转化分析也是一个非常关键的环节。如果没有转化分析，我们不知道为什么我们的访问者会流失，甚至不知道流失了多少潜在客户。这一步可以帮助我们弄清楚网站转换的阻力在哪里。

我们需要注意的是，每个问题都不是单一原因造成的，每个数据分析也不是孤立存在的。我们对网站转化的数据分析可以遵循一个逻辑模式——漏斗转化模型。

(1) 网站转化漏斗模型

原理很简单。我们可以将网站本身想象成一个虚拟漏斗。用户从进入网站开始浏览到最后的存入和注册行为（或其他识别的转化行为，如下单、关注、转发等），其中有多少被屏蔽在某层“过滤器”，以及有多少成功到达我们预设的“转换行为区域”。

我们以常见的表单转换为例，从用户点击链接到网站为初始节点，一般的转换路径包括：点击、到达、填表、提交、线索。

用漏斗模型表示如下图：

从这个模型图中可以清楚地看出，整个访问者的转化路径数据在逐渐减少。

通过对整个转化路径的各个环节进行拆解和量化，可以对数据进行横向和纵向对比，从而找到对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

转化路径中每一个环节的问题都会影响到之后的每一个环节。比如左下角的漏斗模型，从【点击】到【到达】有很大的损失。可以猜测是网站打不开或者打开速度慢。该问题导致访问者无法正常访问网站，从而大大减少了每个后续链接的数据库。

此外，右侧漏斗模型中【Form Fill】和【】之间的节点也出现了数据突然下降的情况。原因可能是表单太复杂，提交按钮无法点击等，然后可以淘汰优化。

漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率分析，判断整个流程的设计是否合理，每一步的优劣，是否有优化空间。尝试了解访问者访问您网站的真正目的，并为他们提供合理的访问路径，而不是一味地提高转化率。

通过转化漏斗模型的建立和分析，可以快速发现问题，进而进行排查优化，为后续网站建设提供“前车之鉴”，避免重蹈覆辙错误，这也是我们营销优化中常用的。方法。

（2）用户行为路径分析

用户行为路径分析是指用户在网站的不同页面、版块、操作之间进行流通，产生不同的流通路径。分析这些路径。

通过对路径的分析，我们可以很好的找出用户的流通特征，从而找出哪些页面，哪些链接，或者遇到了障碍，或者访问者从哪些页面流失，并优化这些页面。

涉及到全链接页面级PV、UV、路径流关系等数据指标。也可以用来判断转化用户和流失用户是否存在行为差异，用户行为路径是否符合预期。

这里seo优化，我们需要用到分析用户行为路径的有效方法之一——桑基图。

首先，让我们分析一下桑基图的构成，它表示流量的流动。我们需要知道起点在哪里，终点在哪里，有多少流量，这包括三个要素：

网站数据分析——桑基图（来源网络）

（3）漏斗模型与路径分析的关系

上面提到的漏斗模型和路径分析有相似之处。从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析的一个特例。

路径分析不同于漏斗模型。漏斗模型通常是对网站一系列关键节点的用户转化率的描述。这些关键点往往是我们人为制定的转化路径。

路径分析就是跟踪和记录每个用户的每条行为路径，并在此基础上分析挖掘用户路径行为的特征，涉及每一步的来源和去向，以及每一步的转化率。

可以说，漏斗模型提前、人为、主动地设置了几个关键事件节点路径。路径分析就是探索整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现一些事先不知道的有趣的模式路径。从技术上看，漏斗模型计算和展示相关转化率简单直观，路径分析会涉及到一些更广泛的方面。

挖掘访问者数据是提高访问者生命周期价值、与访问者忠诚度联系并推动转化增长的最佳方式之一。

访问者数据可以指导新网站的架构设计，并且清楚地了解每个访问者群体的路径，更清楚地了解如何减少“摩擦”，增加潜在客户数量，提高转化率。

网站数据分析除了以上两种常见的分析外，还包括热力点击图分析、访问者行为事件分析、访问者生命周期分析等。通过这些多维度的分析方法，可以对新网站的内容规划和结构进行分析。科学指导。设计和视觉设计。

成长中的企业热点点击图 超人服务

在互联网不断发展成熟的今天，企业的发展趋势也将更加规范和精细化，更加注重用户体验。

企业在建网站时也是如此。网站的未来趋势必然会向数字化方向发展。网站的数字化发展不仅对企业的网络营销和推广非常有利，而且对于企业未来数据资产的建立也尤为重要。

企业不仅要建立自己的数据资产，还要善于管理和应用。网站的历史数据是企业网络营销数据资产的一部分。这些数据不仅可以指导企业网站的建立，还可以通过这些数据分析，发现或预测营销规律和逻辑，进而应用到其他方面。