사이트 사용자 수명 주기

Avinash Kaushik의 블로그-최근 업데이트 기사 고객 평생 가치, 설명 훌륭한 세부 사항에서 사이트의 사용자 (평생 가치, 약식된 LTV)의 수명 주기 값, 계산 그리고 LTV 인덱스를 사용 하는 이유. 주요 동화 SEM 및 웹사이트 승진 과정은 초점을 하지 않습니다에 한 방문 (방문) 변환 속도 (전환율) 및 CPA (당 비용 수집)이이 지표 더 의미 있을 것입니다 웹 사이트를 통해 사용자가 만든 총 값을 계산 하 고 사용자 주기 값은 웹 사이트 프로 모션 전략을 측정 하기 위한 중요 한 참조.

사용자의 라이프 사이클 가치는 무엇 인가

주기 이므로 주제의 끝에 처음부터 개발 과정 웹사이트 사용자의 수명 주기는 웹사이트와 웹사이트 관계에서 완전히 관계에서 시작 하는 사용자의 전체 개발 과정으로 설명 될 수 있다 사용자의 라이프 사이클 값 이며이 과정에서 웹사이트에 대 한 사용자가 가져온 값의 합계.

사용자의 수명 주기는 다음 그림에서와 같이 4 단계로 분할 될 수 있다:

사용자의 라이프 사이클에서 곡선에서에서 볼 수 있습니다 사이트 사용자 사이의 관계는 일반적으로 4 단계를 경험, 사이트에 대 한 다른 값을 제공 하는 각 단계를 설정:

연구 기간: 사용자는 가칭 가끔 사이트를 방문, 이번에 사용자를 만들는 더 낮은 가치;

형성 기간: 사용자 귀하의 사이트 처럼 조금 되었을 수도 있습니다, 그들은 불규칙 한 사이트에 액세스할 수, 있을 것입니다 사용자가 빠른 속도로 증가; 만들 값 하면서 몇 가지 상호 작용을 시도 하기 시작 했다

안정적인 기간: 사용자는 사이트의 충성 팬 들, 그들은 종종 위 사이트, 뿐만 아니라 그들의 자신의 서비스를 제공 하는 사이트의 사용 하지만 또한 사이트, 사용자가 만든 값을 가장 높은 피크에 도달 하 고 상대적으로 안정적인; 유지를 홍보 도움이 될 수 있습니다

저하 기간: 몇 가지 요소와 사이트 사이의 관계 때문에 사용자 균열, 그리고 다음 신속 하 게 완전 한 출발, 급속 한 쇠퇴의 기간에서 만든 사용자의 값까지 폭발 하기 시작 했다.

그것은 사용자가 반드시 도달 하지 안정 기간 후 언제 든 지 사이트와 관계 거절 됩니다 일부 영향 요인으로 사용자의 만족도, 사용자의 라이프 사이클 타락 한 기간을 입력할 수 있습니다 주목 해야한다 그리고 사이트에서 완전히.

사용자의 라이프 사이클 값을 측정 하는 방법

전자 상거래 사이트의 관점에서 더 들의 그의 블로그에 Avinash Kaushik, 전자-상거래 사이트 값은 더 쉽게 측정 하 고, 라이프 사이클의 사용자 때문에 계산할 수 있습니다 직접 소비, 당기 순이익 등의 총 금액에서 사이트의 사용에서 사용자. 이러한 지표를 바탕으로, 사용자의 다양 한 소스를 분할 하 여 서로 다른 판촉 전략의 투자 수익 (ROI)을 계산할 수 있습니다.

이것은 일반적인 웹 사이트, 사이트 소스 평가의 가치를 사용할 수 있습니다 사용자 라이프 사이클에 기반 하지만 일반 사이트는 일반적으로 거래 및 판매 데이터를 필요가 없습니다, 하지에 따라 수 있습니다 사이트의 수익 사이트의 목표로 다음 사용자의 거래 금액 사용자 가치 평가의 지표로 사용할 수 없습니다. 일반적인 웹 사이트의 사용자 주기 값을 정의 하는 방법 사용자 분석에 대 한 몇 가지 이전 기사를 참조할 수 있습니다: 우리가 사용자 충성도 4 지표-사용자 액세스 주파수, 최근 액세스 시간 평가에서 사이트 사용자 충성도 분석 Google 웹 로그 분석에서 사용할 수, 평균 체류 시간, 평균 페이지 수 탐색. 이러한 통계 측정을 동시에 향상 사용자의 모든 사이트에 대해 사용할 수 있습니다 충성도 모든 사이트의 일반적인 목표는, 사이트의 값의 충성 사용자 자명, 그들은 수 없습니다만 지속적인 가치 브랜드 웹사이트에서 사이트에 대 한 이며 핵심 역할을 담당 하는 구두의 승진. 그래서 어떻게 할 이러한 4 통계 집계는 사용자의 총 가치를 계산 하? 사용자의 포괄적인 값 득점 시스템 분석 계층 구조 과정 (AHP)을 사용 하 여 각 표시기의 및 사용자의 총 가치를 계산 하는 방법의가 중된 합을 통해 무게를이 문서를 참조할 수 있습니다 결과는 사용자의 라이프 사이클 가치를 측정 하는 평가 인덱스로 사용할 수 있습니다.

분석 사용자 주기 값에 따라

사이트 사용자의 라이프 사이클 값의 결과 바탕으로, 우리는 다음과 같은 측면에 의해 사용자를 세분화 수 있습니다.:

사용자 액세스: 컴퓨팅 검색 엔진, 외부 링크, 소셜 네트워크, 직접 로그인 및에, 어떤 소스를 비교 하 여 귀하의 사이트를 처음 방문 하는 사용자의 평균 수명 주기 값 가져 가장 가치 있는 사용자는 사이트:

위의 히스토그램 각 소스에서 내 블로그를 입력 하는 새로운 사용자의 수 및 꺾은선형 차트는 사용자 (모든 사용자의 라이프 사이클 값의 합계 가져 그 소스는 소스 제공, 10 포인트 사용자 수) 각 소스에서 오는의 라이프 사이클의 평균 값을 나타냅니다. 위의 그림에서 볼 수 있는, 내 블로그에 대 한 검색 엔진가지고 가장 사용자 (아마 대부분의 사이트와 유사한), 그리고 사용자의 수명 주기 값의 값에서 외부 링크는 두 번째에 가장 귀중 한, 직접 액세스 (수 평가 하는데 사용 될 사용자의 값의 사이트 온라인 프로 모션), 소셜 네트워킹 다시. 그래서 난 일반적으로 내 외부 링크 테이블에 추가 하는 경우 당신은 또한 웹 분석 블로그, 관련 또는 내 블로그는 좋은 생각을 내 블로그에 관련 웹 사이트 데이터 분석의 소개의 일부를 볼 것 이다 하지만 또한 외부 링크 테이블에 내 블로그를 추가 하려면.

처음으로 사용자가 검색할 콘텐츠: 내 블로그에 기사의 분류 등의 콘텐츠를 기반으로 하는 세그먼트화. 기사의 다음과 같은 범주에 액세스 하려면 내 블로그를 방문 하는 사용자의 첫 번째 100에서 사용자의 주기 값을 선택할 수 있습니다.

가로 막대형 차트 위의 처음으로 내 블로그를 방문한 사용자의 수를 나타냅니다 그리고 꺾은선형 차트 기사 그들이 처음 내 블로그를 방문 했을 때 라이프 사이클 값의 상위 100 사용자가 탐색의 범주를 나타냅니다. 이 결과 매우 분명 "사이트 정량 분석"이 콘텐츠 분류를 가장 가치 있는 사용자 뿐만 아니라 최고의 카테고리의 가장 가치 있는 사용자 전환 률을가지고 나를 위해 뿐만 아니라 대부분의 새로운 사용자를가지고 나를 위해 "개인 의견 공유" 두 번째.

사용자 주기 값의 분석에 주의 필요로 하는 문제

말을 마지막 것은이 분석에서 주요 기술적인 어려움은-사용자의 첫 방문을 정의 하는 방법.

첫 번째는 사용자를 식별 하는 방법 첫 번째 액세스, 즉, 사용자가 새로운 방문자, 우리는 방문자 모듈에서 Google 웹 로그 분석 도구는 새를 기반 하는 것을 발견 할 것으로 예상 하 고 사용자 세그먼트를 재 방 Google 웹 로그 분석 여부에 따라 세분 하는 쿠키의 존재, 사용자 식별 거기 많은 다른 방법으로, 내 이전 문서 사이트 사용자 id를 참조할 수 있습니다 하지만 난 어떤 새로운 사용자 식별 거기 방법은 특정 부정확 아무리 말을.

는 처음 액세스 하는 사용자 데이터를 얻을 하는 방법의 또 다른 질문입니다. 일반 웹 사이트 통계를 저장 하는 시간, 일정 기간 또는 사이트의 데이터 통계 시작 늦게, 특히 특정 시간에 대 한 사이트를 개발에 대 한 사이트의 기록 데이터를 실패 또는 큰 사이트, 이러한 통계 보다 데이터의 양이 더 어려운 사이트의 데이터 웨어하우스 값을 재생할 수 있습니다 아마도이 시간 데이터 통합 데이터 웨어하우스 및 기록 데이터를 유지 하 고 쉽게 변경 하는 기능 같은 복잡 한 데이터 수집을 수행할 수 있도록.