어떻게 사이트 연산자는 데이터에서 방문자의 경험을 분석할 수 있습니다.

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방문자 만족, 우리는 많은 것 들을 할 필요가 있습니다 간단한 단어를 개선 하기 위해 사이트 방문자의 경험을 개선, 방문자의 경험의 프로 모션에 많은 사이트 운영자는 그들의 자신의 전망을, 어떤 사람들 사이트 인터페이스 UI 최적화에서 좋은 일을 할 어떤 사람들 말, 더 많은 방문자를 유치 하기 위해 더 많은 온라인 활동을 구성 하는 이러한 최적화는 일반적인 수준에 방문자 만족도 향상 시킬 수 있습니다 하지만 연산자, 우리 경험 우리의 방문자를 개선 하기 위해 데이터에서 문제를 볼 필요가.

첫째, 우리는 우리의 방문자가 페이지를 최적화에 대 한 타겟된 분석을 필요. 방문객 우리의 사이트에 모든 클릭, 응답, 의견, 또는 마우스의 모든 슬라이드에도, 우리의 사이트 심리적 상황에 그 시간에 방문자에 게 좋은 반응을 수, 같은, 혐오 인지 혼란 스 러 워 할 수 있는 이러한 데이터 분석을 통해 모든. 예를 들어, IP 주소 위치 사용 인지 어디 방문자는 지방에 있는 방문 사이트, 방문의 기간 사이 어떤 차이가 있는 경우에, 이러한 데이터는 몇 가지 중요 한 데이터를 보고 방문자의 콘텐츠 및 심지어의 다른 영역을 우리 도시에서 더 합리적인 배합에서 온라인 홍보를 도울 수 있다 프로 모션 또는 활동 계획을 할 수 있는 기간. 이 포괄적인 데이터 분석을 통해 우리가 더 실용적인 적시에 사이트의 방문자 경험을 개선 하는 데 도움이 되므로, 방문자를 유치 하기 위해 우리의 사이트의 이해 될 수 있습니다.

다른 한편으로, 우리는 활성 방문자 및 손실 방문자 분석에 집중 해야 합니다. 우리 자주 재생 같은 광고 슬로건 사이트의 많은 볼 수 있습니다: XXX 사이트 등록 된 사용자를 초과 했습니다 * * *. 사실, 이러한 데이터 필요가 없습니다 같은 높은 실용적인 의미는 웹사이트의 운영에. 그냥 상상, 등록 된 사용자를 많이 등록 하는 경우 그들은 그 시간에 원하는 정보를 얻을 수 없는 실제 체류,이 데이터의 의미는 무엇입니까? 따라서,에 대 한 데이터의 실제 주요 지표 사이트 방문자의 활성 수 보다 방문자의 총 수, 이러한 방문자만 만드는 값. 따라서, 방문자의 경험을 향상의 목표 새로운 방문자를 탐구 하 고 오래 된 방문자를 유지 하 라고 할 수 있습니다. 모두, 우리 간단히 기록 방문자의 마지막 로그인 방문자 데이터를 분석 하는 경우 시간과 다음 활성 또는 방문자 인지 구별.

또한, 우리는 방문자의 심리를 파악 하 여 데이터를 분석 해야 합니다. 사이트 방문자의 심리를 반영 하는 지표 수 최고의 데이터? 콘텐츠를 방문자가 원하는 무엇입니까? 첫째,이 문제를 해결 하려면 우리 초점 사이트의 시간별 흐름 동향, 그리고 타겟된 기사 및 의견 방문자를 안내 하는 것이 좋습니다에 대 한 액세스의 피크 기간에 대 한 작업 과정을 계속할 수 있습니다. 다음, 홈 페이지의 반송 률 및 다른 지표, 홈 페이지 방문자 검색 효과의 평가. 예를 들어 데이터 모니터링의 단계, 후 우리 발견 하는 더 많은 액세스의 깊이에 방문자가 85% 미만 3 페이지, 방문자 3 콘텐츠, 홈 페이지에서 사용자의 소수에 대해 가장 우려 보다이 최근 사설 자료의 콘텐츠를 설명 하거나 방문자 편차의 관심의 현재 초점 홈 페이지 추천 수 있을 것입니다 또는 특정 문제의 존재에 대 한 탐색 지침 홈.

마지막으로, PV/UV 데이터 비율 분석. 사이트의 작업에서 우리는 비율은 작습니다, UV 변화는 큰, 그리고이 귀하의 사이트 방문자의 수는 없으면 방문 페이지에 감소 하 고,이 경우에, 사이트의 콘텐츠 또는 구조 조정 될 필요가. 사이트 구조 설명 여기, 우리의 사이트에 더 깊이 있는 접근 수 있도록 뿐만 아니라 방문자가 더 신속 하 게 그들이 무엇을 원하는 것을 찾을 수 있도록 좋은 구조. 예를 들어 우리 사이트 입구, 다른 섹션을 홈 페이지의 분석 이나 트래픽 채널의 비율으로 홈 페이지를 분석할 수 있습니다. 이 이렇게 우리는 우리의 사이트 구조 문제 인지 알 수 있습니다.

사이트에 방문자의 경험을 개선, 방문자, 사업자로 서의 만족도 향상 시킬 수 있도록 우리는 많은 노력, 필요 하지만 우리가 우리가 타겟된 최적화를 달성, 맹목적으로 따라 소송을 피하기 위해 사이트의 데이터를 분석 해야 방문자 경험을 개선 하지 않도록 해야. 이 위해, 각 연산자의 사이트의 데이터 분석 수 없습니다 과정을 무시. 나는이 문서는 모두에 게 도움이 바랍니다.

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