웹사이트 분석에 마스터 해야 하는 일부 데이터

출처: 인터넷
작성자: 사용자
키워드: 웹 분석

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사이트를 최적화 하는 매우 좋습니다, 분석, 정리 하 고 사이트 정보를 최적화 하지만 또한 그리고 분석 문제를 알아보고, 좋은 솔루션으로 서의 모든 측면에서 조정, 검색 엔진의 사랑에 따라 사이트를 준비 하는 방법을 알고 하는 데 필요한, 최적화 작업을 시작할 수 있습니다. 다음 사이트 이루어집니다, 우리 사이트 데이터 분석의 효과 있을 것입니다, 사이트의 작업에 대 한 분석을 마스터 해야 하는 경우 데이터의 일부? 자세한 소개를 다음 해 Jiejie.

웹사이트 데이터 분석, 관찰, 조사, 실험, 측정 및 결과을 통해 데이터를 표시 하려면 행 형식 모든 측면 상황 반영, 더 나은 웹사이트 작업 상황을 이해 하는 연산자, 조정 웹사이트 운영 전략을 용이 하 게 웹사이트를 말합니다. 요즘, 글로벌 인터넷의 급속 한 발전으로 사회의 성장과 경쟁의 기초 데이터 적용 되고있다 및 네트워크 데이터의 관심 정도 사용자 그룹의 확장으로 매년 마다 증가 하 고, 데이터 분석을 통해 수 기업 경쟁에서 살아남을 운전 데이터 분석을 통해 결정. 위해서는 기업의 전반적인 경쟁력을 향상!

웹 사이트 데이터 분석 다음 있어야 합니다.

웹사이트의 트래픽을 기록합니다

장기 기록 사이트 트래픽, 적당 하 고, 가장 중요 한 지표는 IP (독립적인 IP 번호), 자외선 (독립 방문자 수), PV (페이지 뷰), PV/UV (액세스 깊이) 뿐만 아니라 사이트의 기초를 측정 하기 위한 기준 이다. 웹사이트 트래픽 데이터에 대 한 해야 합니다 각 인덱스 통계를 사용 하 고 비교 및 분석. 트래픽, 그리고 분석의 기록을 통해 합리적으로 페이지의 품질을 향상 시킬 수, 값을 검색 하는 사용자를 개선. 그리고 웹사이트 트래픽 균형 혜택을 진단 하는 포괄적인 데이터 분석에 유리한 요소 확대는 단점이, 그것의 루트를 찾을 수 철저 한 사용 지 독히 공부 분석 방법을 방지 불리 한 요소.

Ⅱ. 통계 사용자 동작

사용자의 행동을 이해 그래서 깊이 있는 통계를 강조 하 고 데이터 분석에서 사용자의 동작을 분석 해야 합니다 우리는 웹사이트의 전환율을 향상 하는 중요 한 방법입니다. 가장 중요 한 2 주요 지표의 사용자 동작을 마스터: 체류 시간과 반송 률. 마스터 사용자 동작 웹사이트 소통량 승진에 대 한 정교 하 고 섬세 한이 데이터 분석 해야 큰 도움이 있다. 해야 평균 사용자의 체류 시간을 마스터, 새로운와 오래 된 사용자 체류 시간 및 페이지 체류 시간, 사용자를 통해 시간과 비교, 페이지의 길이 유지 수 효과적인 데이터 비교, 마스터 프로 죄수에 대 한 이유를 수행, 더 효과적이 고 신속 하 게 페이지의 품질을 향상, 가이드를 사용자 다음 동작 됩니다.

Ⅲ입니다. 성능 평가

성능 개인을 평가 하는 가장 효과적인 방법은, 자기 무대의 평가, 웹사이트 작업 과정에서 중요 한 역할 더 진행, 더 완벽 한 직원이 자기 동기 수 있습니다. 성능 평가 새롭고 오래 된 고객, 효과적인 고객, 소비 비용 및 전환율의 숫자의 통계를 나눌 필요가 있다. 마지막으로, 통계 데이터 분석, 합리적인 보상 및 처벌 시스템, 기업의 급속 한 발전의 설립 하지에서 분리 수 있습니다 단어 "찬양."

4. 고객 가치 레코드

고객 소비에 대 한 액세스는 고객의 특정 분석 키의 자세한 파악 해야 모든 엔터프라이즈의 궁극적인 목표 이다. 특히, 그것의 고객을 파악 하 그룹, 전환율, 비용 및 양수 또는 음수 수익. 신규 고객 또는 기존 고객 특정 분석을 할 필요가, 여부 문제에 대 한이 사이트 정확한 위치, 수 및 데이터 분석을 통해 효과적으로 솔루션을 개발할 수 있습니다.

온난 한 신호: 웹 분석, 데이터 통화를 하드 사실, 완벽 하 게 반영 하도록 데이터의 중요성, 데이터 분석에 모두 명확한 논리는 생각은 매우 중요 한, 좋은 방법의 명확한 아이디어는 어떤 지표를 이해. 그러나, 데이터 컬렉션의 각 유형에 그것의 자신의 독특한 기술 장점, 하지만 모든 행동의 사이트에 방문자의 완벽 한 컬렉션을 캡처할 수 없습니다, 때문에 각 기술 될 것입니다 자신의 한계 원인 데이터를 볼 완벽 한 데이터, 위의 작성 된 콘텐츠를 하지 않습니다, 우리는 확고 하 게 기억할 수 있는 희망!

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