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人人都是網站分析師:從分析師的視角理解網站和解讀數據

人人都是網站分析師:從分析師的視角理解網站和解讀數據

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內容簡介

這是一本真正能讓網站分析的數據結果產生商業價值的著作。很多人都知道網站分析中的指標,但很少有人知道它們使用的場景。很多人都知道網站分析工具能提供數據,但很少有人知道為什麼需要這些數據。很多人都知道數據對網站很重要,但很少有人知道數據究竟能帶來什麼價值。輸入的是垃圾,輸出的也是垃圾,單純的數據對企業來說沒有價值。

《人人都是網站分析師:從分析師的視角理解網站和解讀數據》從分析師的視角系統、深入地講解了如何理解網站和解讀數據。首先,通過講解網站的信息架構和工作原理,不僅系統介紹有哪些分析指標,而且會詳細介紹每一個指標的使用場景;不僅會分析每個指標數據的作用和局限性,而且還會介紹這些數據如何與業務結合才能產生價值。其次,通過講解以業務為中心的代碼設計、TagManager高級代碼實施、GoogleAnalytics跨屏追蹤、網站流量分類原理及邏輯,詳細講解了如何分析數據、選擇數據、使用數據才能確保分析結果的價值,最終為網站的運營提供決策依據。

作者藍鯨在網站分析領域浸淫多年,不僅積累了豐富的經驗,而且為網站數據分析知識的傳播做出了很大的貢獻,在業界有非常好的口碑和影響力。本書是繼其譯作《流量的秘密》和著作《網站分析實戰》后的第3部著作,內容更加豐富,視角更加獨特。

本書得到了國際公認網站分析專家BrianClifton(《流量的秘密》作者,Google歐洲、中東和非洲區的前網站分析負責人)等10余位來自全球和中國的網站分析專家聯袂推薦。
 

目錄

第1章 什麼是網站分析
1.1 網站分析的定義
1.1.1 網站分析定義及關鍵信息的概述
1.1.2 關鍵信息解讀
1.1.3 網站分析定義的總結
1.2 網站分析的作用
1.2.1 網站的眼睛
1.2.2 網站的神經系統
1.2.3 網站的大腦
1.3 學習網站分析的5個階段

第2章 網站分析工具
2.1 網站分析的3個階段及其工具
2.1.1 服務器日志和計數器階段
2.1.2 網站數據統計階段
2.1.3 網站數據分析階段
2.2 服務器日志和JavaScript日志對比
2.2.1 網站服務器日志的特點
2.2.2 JavaScript日志的特點
2.2.3 數據差異和准確性對比
2.2.4 數據全面性對比
2.3 如何選擇適合的網站分析工具
2.3.1 有邏輯地展現網站中各項指標
2.3.2 可定制並與網站的商業目標結合
2.3.3 發現數據中的問題
2.3.4 使用通俗易懂的指標及描述
2.3.5 專業及完善的服務和技術支持
2.4 Webtrekk工具
2.4.1 功能套件及擴展工具
2.4.2 Webtrekk Q3特色功能
2.5 個性化網站分析工具推薦
2.5.1 Clicktale
2.5.2 Crazyegg
2.5.3 SkyGlue
2.6 SkyGlue工具
2.6.1 實施過程
2.6.2 工作原理
2.6.3 追蹤每一位獨立訪問者
2.6.4 追蹤獨立訪問者的每一次點擊
2.6.5 跨渠道與跨地域追蹤訪問者
2.6.6 對事件進行追蹤
2.6.7 SkyGlue工具測試總結
2.7 用戶調研工具
2.8 競爭分析工具
2.8.1 Alexa
2.8.2 Google Ad Planner

第3章 從網站分析師的角度理解網站
3.1 理解網站的目的和不同階段的目標
3.1.1 網站存在的目的
3.1.2 網站不同階段的目標
3.2 理解網站的流量策略
3.3 理解網站的信息架構
3.3.1 什麼是元數據
3.3.2 元數據的作用和使用者
3.4 理解網站的頁面分類
3.4.1 網站中的三類頁面
3.4.2 頁面的關注點和衡量指標
3.5 理解網站的流程結構
3.6 理解網站URL中的關鍵信息
3.7 理解站內搜索的工作原理
3.8 理解網站的成功及微轉化

第4章 指標的使用場景及計算方法
4.1 6種最常見的指標場景
4.1.1 計數指標和復合指標
4.1.2 貨幣指標與非貨幣指標
4.1.3 正向指標與負面指標
4.1.4 廣告指標與網站指標
4.1.5 用戶行為指標與網站性能指標
4.1.6 驅動指標與績效指標
4.2 指標及計算方法
4.2.1 廣告端基本計數指標
4.2.2 廣告端擴展指標
4.2.3 網站端基本計數指標
4.2.4 網站端擴展指標

第5章 廣告數據及網站數據的監測原理
5.1 Cookie的作用及分類
5.1.1 第一方和第三方Cookie
5.1.2 永久和臨時Cookie
5.2 廣告數據監測原理
5.2.1 廣告點擊監測
5.2.2 搜索引擎排名監測
5.2.3 EDM廣告監測
5.2.4 分析工具識別及處理流量的邏輯
5.3 網站數據監測原理
5.3.1 PageView日志示例
5.3.2 常見的5種日志類型
5.4 數據准確性及數據差異問題
5.4.1 數據准確性問題
5.4.2 數據差異問題

第6章 監測代碼設計、實施和檢查
6.1 用戶隱私保護
6.2 網站監測的GIGO原則及實施流程
6.2.1 為什麼無法從數據中獲得洞察
6.2.2 以業務為中心的代碼實施流程
6.3 廣告及網站的監測代碼設計
6.3.1 廣告端代碼設計
6.3.2 網站端代碼設計
6.3.3 14個需要考慮的代碼設計問題
6.4 監測代碼實施方法
6.4.1 基礎代碼實施方法
6.4.2 高級代碼實施方法
6.5 監測代碼檢查
6.5.1 頁面源代碼檢查
6.5.2 Cookie值檢查
6.5.3 使用工具檢查
6.5.4 實時報告及最終報告檢查

第7章 網站分析的5種常用方法及使用場景
7.1 細分分析法
7.1.1 使用場景
7.1.2 如何在Google Analytics中完成細分
7.2 對比分析法
7.2.1 使用場景
7.2.2 如何在Google Analytics中完成對比分析
7.3 聚類分析法
7.3.1 使用場景
7.3.2 如何在Google Analytics中完成聚類分析
7.4 質與量分析法
7.4.1 使用場景
7.4.2 如何在Google Analytics中完成質與量分析
7.5 轉化及漏斗分析法
7.5.1 使用場景
7.5.2 如何在Google Analytics中完成轉化分析

第8章 網站分析框架及報告解讀
8.1 Google Analytics簡介
8.1.1 誰在使用Google Analytics
8.1.2 Google Analytics特點
8.2 解讀報告的基礎知識:指標和維度
8.2.1 什麼是指標
8.2.2 什麼是維度
8.2.3 快速區分指標與維度
8.3 解讀Google Analytics報告的技巧
8.3.1 第一步:明確閱讀報告的目的
8.3.2 第二步:時間范圍及顆粒度選擇
8.3.3 第三步:多指標的趨勢變化及對比
8.3.4 第四步:查看報告中的細分數據
8.3.5 小技巧:高級篩選及加權排序
8.4 網站分析框架及Google Analytics報告解讀
8.4.1 實時報告解讀
8.4.2 受眾群體報告解讀
8.4.3 流量獲取報告解讀
8.4.4 行為報告解讀
8.4.5 轉化報告解讀
8.5 回顧網站分析模型

附錄 本書介紹的數據分析工具
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詳細資料

  • ISBN:9787111492702
  • 規格:225頁 / 普通級 / 1-1
  • 出版地:中國

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