在開始數據分析的第一步文中,提到網站數據分析的目的可分為兩種:①確認每月的狀況並進行微調改善;②檢測改版或措施的效果。後者在我們對網站進行改版或微調後,扮演著重要的驗證角色。文中將介紹在進行此舉時常見的迷思,以及有效檢測的技巧。
其中最常見的錯誤是,直接藉由檢測網站最後的轉換率(CV),來衡量網站改版或調整的成效。然而,從「合計」的結果無法得知各個措施的效用,必須為各措施一一設定KPI(Key Performance Indicator,關鍵績效指標),並分別確認結果才行。
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在開始數據分析的第一步文中,提到網站數據分析的目的可分為兩種:①確認每月的狀況並進行微調改善;②檢測改版或措施的效果。後者在我們對網站進行改版或微調後,扮演著重要的驗證角色。文中將介紹在進行此舉時常見的迷思,以及有效檢測的技巧。
其中最常見的錯誤是,直接藉由檢測網站最後的轉換率(CV),來衡量網站改版或調整的成效。然而,從「合計」的結果無法得知各個措施的效用,必須為各措施一一設定KPI(Key Performance Indicator,關鍵績效指標),並分別確認結果才行。
所以你在HTML裡加入了Google Analytics(GA)的追蹤碼,登入GA之後出現了許多數據可以查看。非常好,那麼,下一步應該做甚麼?在茫茫數據海中,有哪些指標是最重要的?
一般來說,網站數據分析的目的可分為兩種:①確認每月的狀況並進行微調改善;②檢測改版或舉措的效果。其中第一種是相對容易,且建議定期進行的,也是本文將要探討的範圍。
在一次跟客戶的會議中,我們和客戶針對如何改善其網站首頁與內容頁面討論的相當熱烈,由於每個人意見不同,甚至到爭論的不可開交的程度,遲遲無法下定論。這時後突然有人打斷了討論:"等等,我們做這些頁面的修改,對於最終的轉換率到底有多少貢獻?"