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《谷歌数据分析方法》脑图笔记

作者:互联网

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壹、脑图笔记

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贰、《谷歌数据分析方法》脑图文稿1

一、 反思数据分析

	是什么:点击流
	有多少:多样性产出分析
	为什么:实验和测试
	为什么:用户反馈
	还有什么:竞争情报

二、选择数据分析工具的最佳策略

第一步:选择数据分析工具前要回答的3个关键问题

		问题1:我们需要报表,还是需要分析
		问题2:我们的优势在IT、业务方面,还是两者都有
		问题3:我们只需要解决点击流,还是需要整个数据分析进阶

第二步:选择数据分析工具前要问供应商的10个问题

		问题1:你们的工具/解决方案与雅虎、谷歌的免费工具相比,有什么区别
		问题2:你们是100%的ASP?是否提供软件版本?你们计划提供软件版本吗
		问题3:你们使用什么样的数据收集机制
		问题4:你们能计算使用你们工具的总拥有成本吗
		问题5:你们提供什么样的支持服务?哪些服务的免费的,哪些是付费的?免费服务是否是全天候的
		问题6:你们的工具中哪些功能能够对数据进行细分
		问题7:有哪些方式将数据从你们的系统导入我们公司的内部系统
		问题8:你们的工具提供哪些功能可以将其他来源的数据集成到工具上
		问题9:你们是否能列举两个目前正在规划的新功能,确保你们的工具在未来三年领先于竞争对手
		问题10:最近两家客户取消合同的原因是什么?他们现在用谁家的工具?我们可以和那些客户聊聊吗

第三步:如何有效地试用数据分析工具

		可用性
		功能性
		技术
		响应
		总拥有成本
		足够的时间
		保持公平
		了解数据抽样
		细分
		搜索分析
		测试网站内容分类
		让实习生(或VP)使用
		测试服务支持的质量
		校验数据
		检查常用功能
		总拥有成本

第四步:确定合作前的协议,检查供应商的服务条款

		工具和功能的可用性与响应状况
		报表和数据的可用性
		技术和实际应用支持
		系统安全
		沟通

三、点击流分析的精彩世界:指标

8个关键网站指标

		访问:指访客的会话次数
		访客:指访问网站的人数
		页面停留时间
		网站停留时间
		跳出率:网站上单个页面访问停留时间短于x秒的会话所占的会话比例。即跳出率指从特定页面进入网站,什么都没做,又在相同页面退出的访问比率
		退出率:指从某个页面进入网站,但在某个特定页面退出的访问比率
		转化率:指用产出除以独立访客或访问量
		参与度:定性指标,很难通过点击流数据来衡量

数据分析指标揭秘

		优秀指标的4个属性
			简单性:公司中的决策不是由一个人来制定的,因此需要让所有人明白指标的含义,从而做出决策。
			相关性:与你的业务相关且是独一无二的
			及时性:优秀的指标必须是及时的,从而使决策者能够及时采取决策
			即时有用性:指当你很快理解这个指标后,能马上从中得出分析见解

		关于网站成功的3条经验
			不要过分追求完美:一次能让人有所收获的错误,远比没有行动好。
			指标应少而精
			网站指标的生命周期极为重要

关键网站指标的战略性策略

		确定根本原因:转化
		利用自定义报表:创建团队报表中心
		从宏观上进行分析
			问题1:我们的网站有多少访客
			问题2:访客是从哪里来的
			问题3:我希望访客在网站上做什么
			问题4:访客实际上在网站上做了什么

四、成功的关键:衡量绩效

关注“少数关键指标”

衡量非电子商务网站的成功

		访客忠诚度:表示指定时间段内访客到来的频率
		访客回访率:反映的是访客最后一次访问网站距今的时间,或访客两次访问之间的时间间隔
		网站停留时间:单次访问的持续时间来描述访问的质量
		访问深度:指定时间段内单次访问浏览页面数的分布情况

衡量B2B网站

		浏览产品目录的访问比例
		下载精选产品/解决方案信息的访问比例
		样品免费试用数量
		新注册账号数量
		视频完整播放次数
		会员发帖比例
		购买辅助工具使用数

五、调研和测试

永不过时的3个最佳调研问题

		问题1:你今天访问我们网站的目的是什么
		问题2:你能在我们网站上完成想做的事吗
		问题3:如果今天你无法完成想做的事情,原因是什么

选择线上调研供应商的8个建议

		数据严谨性
		动态数据细分能力
		开放式文本分类
		调研邀请分类
		成熟的cookie技术
		集成点击流数据
		易于测试

营造企业测试文化的9个建议

		建议1:第一次测试至关重要
		建议2:不要盲目依赖工具或专家
		建议3:抛开自以为是
		建议4:以假设开始
		建议5:制定目标评估标准和预先决策
		建议6:测试衡量多目标产出
		建议7:根据用户的痛点进行测试
		建议8:分析数据、交流心得
		建议9:配备测试推广者和测试专家

六、解决隐藏的数据分析陷阱

你所追求的不应该是分析工具,而是正确的思维模型和分析思路,以及从多种角度出发的思考方式和决策成本优化的方法。

失败中得出的教训总比没有任何行动好

数据质量处理的6个步骤(循环)

		1.收集干净的数据
		2.要有取舍
		3.数据校验
		4.追求精确性
		5.数据不完整不是问题
		6.快速行动,聪明思考

高影响力仪表盘的5个准则

		1.基准和细分:仪表盘的目的不仅是让人知道指标的表现,更重要的是指导如何行动。因此,细分对于一个指标的好坏非常关键,它能帮助人们把握指标变化的原因
		2.分离出少数关键指标:一般来说,仪表盘包含的指标应少于10个,最好是6个左右
		3.不要停留在指标表面,应加入深入的分析
		4.将仪表盘控制在一页
		5.淘汰与保持的相关性

实现智能分析的步骤

		步骤1:标签
		步骤2:配置web数据分析工具
		步骤3:营销活动/流量活动跟踪
		步骤4:收入和高级情报
		步骤5:富媒体跟踪(flash,Widgets,视频)

七、数据分析专家

背景信息的重要性

		比较不同时期的关键指标
		通过细分提供背景信息
		比较网站的关键指标平均值和细分值
		给指标寻找伴侣
		利用行业基准和竞争数据
		了解业务知识

职业生涯

		职业生涯规划:选择、薪酬前景和发展
			个人技术贡献者
			个人业务贡献者
			技术团队领导者
			业务团队领导
			
		技能培养
			使用数据
			获取多个分析工具的经验
			在实际中的应用
			成为数据收集侦探
			数学基础:学习统计学的基础知识
			善于提问
			与业务团队紧密合作
			学习有效的数据可视化和PPT技能
			与时俱进:参加免费网络研讨会
			与时俱进:阅读博客

雇佣最好的人才:给分析经理和总监的建议

		1)优秀分析专家的特质
			热爱互联网
			头脑灵活
			变化不会打败他们
			充满好奇心:失败没有关系,不去尝试才是错误
			具备批判性思维能力
		2)专家或者新手:做出正确的选择
		3)面试中的最大考验:批判性思维
			给候选人一个真正需要批判分析和思考的业务问题,并要求他们解决。
			通过下面两个条件来判断:
			    1)候选人提出的解决方案;
		    	2)候选人是如何思考的。
			后者比前者重要。并测试是否能否捍卫自己原来的方案!

八、创建数据驱动的企业文化

改造企业文化:如何让人们关注数据分析

		做一些令人惊讶的事情,不要简单提供数据
		从产出和影响开始分析,而不是访问量
		创造榜样
		如果想让决策者感兴趣,首先要让数据分析有趣
		竞猜
		内部分享
		把握办公时间

数据驱动型老板的5条规则

		摆正自己的位置
		认可不完整的数据
		付出更多努力
		成为营销人员
		拒绝数据服务业务
		数据分析进阶的思维模式

获得公司支持的策略

		实施实验和测试方案
		倾听用户反馈
		使用行业标准
		竞争情报:你最好的新朋友
		与有意向的网站合作
		向专家求助

数据分析壁垒

		缺乏预算或资源
		缺乏策略
		孤立的组织
		缺乏了解
		数据泛滥
		缺乏高级管理人员的支持
		IT障碍
		缺乏对分析的信任
		缺乏人才
		槽糕的技术

叁、参考资料

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  1. 《谷歌数据分析方法》Avinash Kaushik, 机械工业出版社, 2020-7 ,ISBN: 9787111651659 ↩︎

标签:数据分析,网站,谷歌,脑图,指标,工具,数据,访客
来源: https://blog.csdn.net/weixin_42521211/article/details/121311843