얼마전 단지 당신과 함께 공유하는 여기 사이트 프로세스 소모 속도, 디스플레이의 수요 및 퍼널 모델을 사용의 각 단계의 분석을 완료하였습니다. 분석 프로세스는 다음 세 단계부터 시작하실 수 있습니다 액세스 경로 또는 운영 절차, 데이터 수집을 분석할 필요성을 확인하고 경로의 각 단계의 수를 통계이며, 마지막으로 퍼널 모델 결과를 표시합니다.
사용자 액세스 경로 (경로 분석)
클릭 - 스트림의 개념은 웹 로그에서에 이 문서가 클릭 - 스트림 도입, 사실, 클릭 스트림은 경로에 사용자의 첫 방문이다. 대부분의 경우, 사용자가 사이트를 방문하여 무작위로 사용자의 액세스 경로 섞여은 종종 1 %가있을 수 있습니다 홈 페이지로 돌아가거나 링크 등 다양한 사용자 액세스 경로의 우연의 일치 정도를 클릭하여 다시 사용할 수 있습니다 이러한 섞여 경로의 분석은 의미가 없다.
따라서 우리는 사이트 (주요 경로)의 임계 경로의 일부를 분석하고 있고, 대상에 대한 비교적 표준 및 질서 경로로 사용자가 사용자의 목표는 오히려 임의로보다 '종료'에 도달하는 것입니다 배회. 전자 상거래 사이트, 쇼핑 프로세스, 응용 프로그램 사이트 서비스 이용 과정의 등록 절차 등. 전자 상거래 웹사이트의 쇼핑 과정을 간단한 예제를 인용 :
따라서 우리는 이러한 임계 경로 전환 률의 모든 단계에 따라 계산됩니다.
전환율 (전환율)
홈 페이지로부터 그런 내 블로그 홈 30 사용자 액세스로 다음 페이지, 입력하는 페이지가 홈에서이 문서에이 문서 12 전환율이 입력하는 사용자가 클릭하는 사람들의 비율에서 정의하여 전환율,, 30분의 12 = 40 %. 임계 경로의 전환율을 - 물론, 우리는 작품의 같은 종류의 대부분의 전환율이 이해가되지 않는 다음 페이지로 각 페이지의 사용자의 액세스 경로를 계산할 수있다, 우리는 초점을 점유해야합니다.
쇼핑 과정 위에 예를 들어, 우리는 다음 다섯 단계의 수, 각 단계 및 각 단계의 다음 계산 전환율의 통계입니다
| 찾아보기 | 장바구니 | 순서 | 지불 | 거래를 완료하려면 | |
| 사람 수 | 2071 | 622 | 284 | 235 | 223 |
| 이전 단계, 전환율 | 백퍼센트 | 30.0 % | 45.7 % | 82.7 % | 94.9 % |
| 전체 전환율 | 백퍼센트 | 30.0 % | 13.7 % | 11.3 % | 10.8 % |
이러한 데이터의 통계를 보면, 우리는 초기 과정의 변환 속도와 소모 속도의 모든 단계를 확인할 수 있습니다. 물론,보다 구체적인 이미지의 분석의 결과, 우리는 차트 도구를 사용할 수 있도록하기 위해, 여기서 사용 퍼널 모델은 적합합니다.
모델 (퍼널 모델)을 퍼널
퍼널 모델은 최종 전환율의 목표를 달성하기위한 프로세스로 사용자가도 전체 임계 경로의 전환 률의 모든 단계를 보여줄 수 보여준다뿐만 아니라. Google Analytics는 좋은 분석 및 퍼널 모델의 디스플레이 프로그램을 제공하고, 구체적인 방법은 푸른 고래의 기사를 참조할 수 있습니다 - Google Analytics의 기능 관련 기사 - 내 목표와 퍼널는 Google Analytics는 공연의 퍼널 모델은 오른쪽에있는 화면을 볼 수 있습니다.
그들은 원시 데이터를 얻을 수 있기 때문에, 그래서 제가 다루는 엑셀 양식보다 유연하고 사용자 정의 높은 학위를 선택했습니다. 깔때기의 영향을 온라인으로 찾을 수있는 아주 실용적인 방법으로 표시하기 위해 - 자리 표시자 데이터를 설정을 누른 다음 막대 스택 다이어그램 데이터 및 자리 표시자 데이터, 데이터 컬러 제거를 보여주는 디스플레이는 다음 각입니다 데이터 막대가 중심이되어, 대량 데이터 = (번호를 입력 - 현재 번호) / 2, 아래와 같이 결과 :
여기 왼쪽에있는 파란색 막대 아래에 데이터 막대에 대한 자리 표시 자들은 '보이지 않는'있다는 점을 제외입니다.
분석을 위해 하나의 퍼널 모델은 아무런 의미가 없다는 것을인지해야합니다, 우리는, 그것이 추세를 통해 퍼널 모델에서 핵심 프로세스 중 하나의 사이트에서 각 단계의 전환 속도가 좋은거야, 나쁜 아니라 평가해야 할 수 비교하고 재분 프로세스의 각 단계의 전환율을 분석하는 방법 :
- 트렌드 (동향) : 일정 변경, 특정 절차 또는 성능 모니터링을 개선 또는 최적화하기위한 한 단계에 적용;
- (비교) : 구매 또는 사용하는 프로세스의 전환율을 유사한 제품이나 서비스를 비교하여 발견하는 그 특정 제품 또는 응용 프로그램 문제;
- 세그먼트 (세그먼트) : 소스 또는 성능에 전환율이 고객의 서로 다른 유형의 붕괴 그리고 일부 고품질의 소스 또는 고객이 일반적으로 사이트 효과와 광고 또는 홍보의 투자 수익 (ROI)의 분석에 사용되는 것으로 나타났습니다.
따라서 퍼널 모델은 최적화의 여지가 있는지, 디자인이 합리적이다의 전체 프로세스 각 단계의 장단점을 결정하는 임계 경로 분석의 사이트 전환율이 적용됩니다. 귀하의 사이트에 와서 사용자의 진정한 목적을 이해하고 합리적인 액세스 경로 또는 운영 프로세스를 제공보다는 전환율을 향상시키기 위해보십시오.
»이 종이에는 BY-NC-SA의 : 계약 소스를 지정하십시오 복제 사이트 데이터 분석 » "퍼널 모델 웹사이트 전환율을"
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합리적인 액세스 경로 또는 운영 프로세스뿐 아니라 전환율 한가 향상시킬 수를 제공 ..
예, 그것은 데이터를 향상시키기 위해 단지 위해 때로는이 최적화되고, 당신은 기본적으로 사용자 경험이 중요 개선하기 위해, 문제를 해결하는 가장 좋은 해결책을 찾아야 해요. 댓글 주셔서 감사합니다!
정말 다른 프로
CPU 예 : 사이트를 엽니다 것은 나도 왜 그런지는 잘 모르겠지만 상대적으로 높은입니까? 워드 프레스 문제?
나는 열지도를 클릭하고 시간이 지남에 JS 코드 제거, 내가시켜 줘서 감사하고 싶은 것입니다, 페이지를 테스트 할 수 있습니다.
이 모드는 또한 변형 모델입니다, Omniture는 쇼핑 카트 변환 모델을 위해 얼마 전에 나를 추천되었습니다. 이것은 쇼핑 카트 변환 모델은 중소 기업 및 단일 제품의 전자 상거래 사이트에 더 적용됩니다. http://www.xiaohai26.com/?p=136, 이런 일을했을, 내가 예상했던 것보다 페이지의 구매, 품질로 페이지 접근 구매 거의 단일 번호의 기압계가되었습니다 버퍼 풀도 판매를 예측할 수 있습니다.
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