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网站用户行为分析

阅读  ·  发布日期 2021-04-03 00:28

点击流数据记录了用户在网站的几乎所有行为动作,衍生出许多行为指标,有些指标是所有网站都统一的,比如访问频率、平均停留时长等;有些指标根据网站的特征定制,比如电子商...

详细信息
    点击流数据记录了用户在网站的几乎所有行为动作,衍生出许多行为指标,有些指标是所有网站都统一的,比如访问频率、平均停留时长等;有些指标根据网站的特征定制,比如电子商务网站的消费行为、社区网站的内容发布行为和社交媒介的信息互动行为。我习惯将用户的行为指标分为三大类,即黏性、活跃和产出,每个分类可以包含多个行为指标来共同衡量用户在这三类中的行为表现,进而区分用户的行为特征,对用户进行分类或者综合评定,如图所示。
网站用户行为分析
用户行为分析分类指标
    用户行为指标中的黏性(Stickiness)主要关注用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况,更强调一种持续的状态,这里将“访问频率”和“访问间隔时间”两个指标归到了黏性的分类;活跃(Activity)则更多地针对用户每次的访问过程,考察用户访问中的参与度(Engagement),所以对统计期中用户的每次访问取了平均值,选择“平均访问时长”和“平均访问页面数”来衡量活跃;黏性和活跃从用户的访问情况衡量用户可能创造的价值,可能是显性也可能是隐性,如品牌、口碑等,但产出(Outcomes)直接根据网站的业务衡量用户创造的直接价值输出,如电子商务网站可以选择“订单数”和“客单价”,一个衡量产出的频率,另一个衡量平均产出价值的大小。
用户行为分析注意点!
在统计用户行为指标进行分析时,需要注意选择合适的时间段,时间段的长度不能过短,不然无法体现用户长期和持续性的行为特征,黏性指标的分析会不准确;同时短期的用户行为也会误导对用户整体特征和价值的判断,有可能用户在该段时间内极度活跃或者极度低调,也可能用户在短时间内创造了高产出,但从长期看用户创造的价值并没有那么高。
用户行为指标统计的时间段可以根据网站业务特点和用户的行为密度进行选择,对于一般的网站,建议每月统计一次比较合适,可以针对某些用户或分类来比较每月的行为指标数据的变化。
根据需要,可以创造其他的用户行为分类,也可以基于这三类,每个类别添加不同的行为指标,前提是每个行为分类能够体现其分析的价值,并且每个分类下的指标可以有效地衡量这个分类的绩效表现,尽量保证分类和指标分析上的独立性,不存在作用的重叠。比如,在黏性使用了访问频率、访问次数越多,相应的总的访问页面数(Pageviews)也越多,如果在活跃中选择总的Pageviews,指标间就存在相互的关联性,进而对分析结果产生重复的影响,所以这里选择每个访问的平均访问页面数来保证指标的独立性。基于行为分类和指标的独立性,就能体现出不同的分析价值。