互联网数据分析基础读物

2012下半年看的一本对我而言比较突出的有帮助的好书。上半年是《持续交付》。

由体验，行为，产出构成的三维策略。
要将用户行为与公司的实际目标关联起来。
网站产出三个方面：增加收入，降低成本，提高用户满意度与忠诚度
免费调研工具： 4Q sn.im/ak3gsqe
Web Analytics 2.0定义：分析自身及竞争对手的定量与定性数据，为用户及潜在用户不断改善网站地狱，并将其转化为你所期望的结果。
四个问题。是什么？点击流数据；有多少？多目标产出分析：为什么？实验与测试；为什么？客户的反馈

1. 访问：visits ，各个分析系统定义可能有差异。又称为会话session，指用户花一定时间然后离开。30分钟内没有任何动作，此会话结束。
2. 独立访客： 独立cookie识别。绝对独立访客，整个时间段内去重。
网站分析系统并不知道访客在最后一页停留了多长时间。
3. 跳出率用来衡量访客的行为，几乎是最重要的指标。超过50%，就需要关注。
4. 退出率，在某个页面有多少访客离开网站。一个看起来有用而其实完全不能创造价值。
大多数网站转化率大概维持在2%的水平。
5. 转化率：如果以访问为分母，则将每次访问看成是一次让其下单或是转化的机会。电子商务网站建议用能够反映用户一段时间内的行为指标，即使用独立访客作为分母。
6. 参与度：比如回访或重复购买（电子商务网站）情况
每个网站有自己独特的分析指标，关键指标不要超过3个。
宏观上理解网站：
1. 有多少访问？
2. 从哪里来？
3. 希望访客做什么？
4. 访客实际做了什么？ 对流量最大着陆页，流量最大页面，进行页面点击覆盖分析，转化漏斗中抛弃率最高的行为发生在哪个步骤/页面？

页面改进基本工具：Google website optimizer， 拥有收费工具95%功能。
例如，用户不太点击页面中闪动内容，因为他们太像广告了。
点击覆盖图，花再长时间在这上面都不嫌多。
推崇直接流量。
网站分析思路： 无细分，毋宁死。无细分，无深度，无细分，无前途。
国外偏向于站内搜索，国内偏向与鼠标点击菜单和链接来导航。
搜索效果衡量：搜索退出率。使用搜索访客不多，但转化率高出几倍。
每种来源的流量都是独一无二的。做独立分析。强烈建议把直接流量作为工作重中之重。
邮件营销分析：P100.

忠诚度：每位访客的访问次数。忠诚度和回访率是一对很重要的产出指标。
回访率：访客最后一次访问距离倒数第二次访问的时间，或2此访问的时间间隔。

用户为什么有那样的行为？调研。
A/B测试和MVT多变量测试。不仅适用于网站改进，另外一个最重要的用途是测试并改善EDM，网站联盟，站外广告和SEO。
创建并推动测试文化。

离线应用程序，APP的分析也可以使用GOOGLE分析,标准事件追踪机制收集数据。
称为分析专家： 归因分析。。。