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編輯推薦

　　掌握3種網站分析秘籍:趨勢分析、對比分析和細分分析。
　　通過排名數據挖掘SEO中有價值的關鍵詞。
　　12種檢驗及辨彆網站虛假流量的方法。
　　22個影響網站流量變化的常見原因匯總。
　　4大網站質量分析方法:頁麵參與度、頁麵熱力圖、內容組路徑、內容評分。
　　創建網站分析KPI指標的5大標準。

內容簡介

目前，越來越多的網站開始重視數據並期望從中發現新的機會，不管你是做網絡營銷、互聯網産品設計、電子商務運營、個人站點運營維護，我們都希望從數據中尋找有價值的結論，並且指導公司管理層的決策，最終創造更大的網站價值。《網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值》以通俗易懂的方式來講解網站分析所需掌握的知識，剖析日常工作中遇到的問題，並且配閤大量的實戰案例的講解。
本書適閤網站運營人員、網絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網站産品經理和個人站長閱讀，本書也適閤計算機專業或者市場營銷專業的自學。

作者簡介

　　王彥平（藍鯨），網站分析愛好者，藍鯨的網站分析筆記博客作者，從事網站分析工作多年，擅長使用Google Analytics。希望探尋網站分析的真諦，以數據驅動決策。
　　吳盛峰（Joegh），網站數據分析博客作者，從事互聯網的數據分析工作，曾經涉足過WEB網站的數據分析和移動互聯網應用的數據分析，對數據倉庫和BI（商業智能）方麵也有一定的瞭解。擅長網站數據的定量分析，主要包括網站的內容質量、網站的用戶行為、網站的用戶體驗優化等，希望將網站數據分析的結論應用於實踐，並通過數據分析為網站創造價值。

精彩書評

　　在大數據時代的當下，網站分析已成為網站運營和互聯網營銷從業者的必備知識。本書作者用平實的語言，由淺入深細緻地講解瞭網站分析的基礎知識及方法論，並采用一問一答的方式，給齣瞭豐富的網站分析實戰案例，可謂國內少有的網站分析入門書，非常值得網站分析初學者和互聯網從業者學習和研究。
　　——陳雪原，好耶集團， 係統産品部執行總監
　　
　　此書是我讀過的內容豐富、具有實用價值的網站分析教程，是近幾年網站分析領域不可多得的好書。作者通過生動的語言、詳實的案例，毫無保留地將多年使用Google Analytics進行網站分析的寶貴經驗在書中進行瞭歸納和總結，相信廣大讀者讀後都會與我一樣，感覺受益匪淺。
　　——陳歆，中國聯通電子商務部
　　
　　不管你是做産品還是運營人員，數據分析都是件非常有意義，且充滿樂趣和挑戰的事，依據數據分析進行産品調整會帶來持續的産品優化動力和成功感，不斷挖掘齣分析者和網站的潛在價值。數據分析是一種技能，分析工具是達到目標的手段，兩位作者能結閤真實案例介紹一些重要的網站數據指標的應用，以及如何通過分析工具Google Analytics獲取數據，對網站優化工作十分有用，感謝兩位作者的分享！
　　——程遠賓，窮遊網，産品副總裁
　　
　　數據的魅力在於解讀，解讀的魔力來源業務，網站分析的靈魂在於思路。麵對浩瀚的網站數據，我們如何將其轉化為上乘的業務心法，這需要我們不斷從本書去領悟、學習作者的分析思路和視角，相信您會有很大的收獲！
　　——鄧凱，數據挖掘與數據分析博主，資深數據分析師
　　
　　很榮幸成為這本書首批讀者中的一員，對於一個看慣瞭翻譯書的從業者來說，能拿到一本國人寫的優秀的網站分析圖書，精神一振。網站分析是門相對晦澀的學科，但本書讀起來讓人很輕鬆，兩位作者流暢的文筆和豐富的案例點綴讓整個閱讀學習的過程變得有趣。另外，兩位作者一貫的嚴謹認真也在書中有充分體現，許多問題都講得透徹不留死角。相信不用多久，它會成為網站分析領域從業人員必備的一本教科書。
　　——宮鑫，品眾互動，首席優化師
　　
　　網站分析是非常成熟的分析領域，難得的是，本書仍然給我很多驚喜：一是對指標的解讀不是大而全，而是精當而實戰；二是提煉瞭一些實用分析模型，可以有效實操。兩位作者在這一領域浸淫多年，積纍深厚，諸多真知灼見，鄭重地推薦給大傢！
　　——洪健飛，沃爾瑪（中國）電子商務有限公司，BI副總監
　　
　　任何領域的學習和掌握都可以分為：初學者、熟練用戶、專傢。熟練用戶掌握手頭工作需要的知識，知道如何盡快地完成任務。專傢則是那種很自然地把事情做好，並能夠深入淺齣地嚮彆人講解清楚的人，這不僅需要熟悉工具，還需要良好的理論知識積纍。本書在數據倉庫、數據挖掘、統計學、網站分析度量等方麵有細緻的講解，在閱讀的過程中你會不知不覺地學習和掌握網站分析的基礎知識，並以此為起點，完善你的網站分析知識體係。此外，如果你想深入理解Google Analytics，用Google Analytics解決實際問題，同時提齣自己獨到的見解，如果你還希望全麵地理解和掌握Google Analytics的相關功能，並應用到自己的業務分析上，那就應該多看本書，本書不僅有學習方法也有分析思路。本書是來自一綫實踐者的心得與總結，是理論與實踐的結閤。希望通過這本書，解答你的睏惑，並指導你更好地開始自己的網站分析工作。
　　——紀楊，滬江網，首席數據分析師 ＆ 資深開發工程師
　　
　　這本書是近年來我讀過的有價值的工具書瞭，網站數據分析是站長、營銷人員、SEO、産品經理必備技能之一，特彆適閤這類人閱讀。這本書顯然有資格成為“數據分析”的材，非常適閤精讀，書中涉及許多技術細節，都是值得大傢融會貫通的。內容全麵、由淺入深是我對這本書的一印象，本書結閤大量案例、數據、用戶的分析，讓我受益匪淺。
　　——盧鬆鬆
　　
　　網站數據分析的目標就是為瞭解決網站存在的問題，並帶來綜閤績效的提升。網站分析不僅僅需要掌握GA等分析工具，更為核心的是對其分析原理和分析思路的領悟和使用。在本書中，作者對自己多年數據分析的實踐經驗進行總結，並將網站分析領域所涉及的內容劃分為若乾領域，以解決網站産品和運營過程中存在的具體問題，並結閤大量實際發生的案例娓娓道來。本書將數據分析原理、思路和工具進行瞭恰到好處的融閤，可謂網站分析領域不可多得的一部經典之作。
　　——彭永東，原IBM全球谘詢事業部高級谘詢顧問，現鏈傢地産副總經理
　　
　　一個優秀的網站運營人員應該讀一讀，書中包含許多生動的案例，如提高用戶忠誠度、瞭解訪問者需求、增加商品轉換率等運營技巧，這些案例讓我們在日常網站分析中的工作變得有章可循。會看數據、懂數據、用好數據是網站分析的根基之一，會看、能懂、用好，是成為一個優秀的運營人員必備的條件之一！
　　——邱南奇，京東商城，SEO負責人
　　
　　係統性論述網站分析方法的一本可讀性非常強的誠意之作——不僅僅讓我們學習基礎，更能夠啓發我們的思維，並且還與真實的商業實踐很好地結閤在瞭一起，非常值得對網站分析感興趣的朋友和從業者認真研讀。
　　——宋星，網站分析在中國，創始人
　　
　　藍鯨是國內首屈一指的Google Analytics專傢，而Joeph則擅長通過數據建模解決實際問題，兩人都有豐富的工作和寫作經驗。很高興看到他們閤作為WA領域再添一本著作，並榮幸地提前閱讀瞭部分章節。本書彆齣心裁的以一個個問題為引綫，以目的為導嚮，以業務邏輯為思路，以分析方法為體，以Google Analytics和數據挖掘技術為用，深入淺齣、詳實條理地總結瞭網站分析在實際工作中的應用方法，行文流暢，示例圖錶豐富，很適閤初級學者深入係統學習網站分析和中級分析師解惑。
　　——天岸，Twippo法國華人時尚媒體社區創始人，原奧美巴黎分部網站分析師
　　
　　有些書是用來“讀”的，有些書是拿來“用”的。稍微用心讀完此書，就將得到調理網站的上好“利器”。書中內容與現實需要緊密結閤，深入淺齣，值得所有數據分析人員閱讀、使用。讓我們一起追尋數據背後的緣由和事事洞明後的愉悅。
　　——張曉磊，前綫網絡，客戶總監
　　
　　作者一直至於力網站分析前沿的一些工作，尤其是對Google Analytics有非常深入的研究。很多讀者，包括我都從他們的文章中學到瞭非常多的知識。這本網站分析與産品結閤的書，又進一步將網站分析實踐拓展到瞭電子商務與互聯網産品的領域。相信一定能讓大傢獲益匪淺！
　　——鄭海平，今夜酒店特價創始人之一，《精通Web Analytics 2.0》譯者

目錄

第1章解密神奇的網站分析--網站分析的目的、流程及價值
1.1　為什麼要對網站進行分析
1.2　網站分析是什麼
1.3　如何進行網站分析
1.3.1　網站流量質量分析
1.3.2　網站流量多維度細分
1.3.3　網站流量重閤度分析
1.3.4　網站內容及導航分析
1.3.5　網站轉化及漏鬥分析
1.4　網站分析為什麼很重要
1.5　網站分析帶來的價值及改變
1.6　網站分析的基本流程
1.6.1　定義（Define）
1.6.2　測量（Measure）
1.6.3　分析（Analyze）
1.6.4　改進（Improve）
1.6.5　控製（Control）
1.7　我能成為網站分析師嗎
1.7.1　網站分析行業概況
1.7.2　興趣和一個免費的分析工具
1.7.3　瞭解JS及HTML語言
1.7.4　瞭解網絡營銷知識及常見廣告模式
1.7.5　Excel和PPT的使用能力
1.7.6　強大的溝通能力
1.7.7　不畏錯誤和挑戰的能力
1.7.8　良好的職業操守和道德底綫
1.8　本章小結
第2章從這裏開始學習網站分析--網站分析中的基礎指標解釋
2.1　我們如何獲得網站的數據
2.1.1　常見的數據獲取方式
2.1.2　網站日誌和JS標記
2.1.3　用戶識彆
2.1.4　點擊流模型
2.2　網站分析中的基礎指標
2.2.1　網站分析中的骨灰級指標
2.2.2　網站分析中的基礎級指標
2.2.3　網站分析中的復閤級指標
2.3　本章小結
第3章網站分析師的三闆斧--網站分析常用方法
3.1　數據分析前的準備工作
3.1.1　數據的來源類型
3.1.2　數據的清洗與整理
3.1.3　我們的數據準確嗎
3.2　網站數據趨勢分析
3.2.1　同比、環比、定基比
3.2.2　趨勢綫擬閤
3.2.3　移動均值
3.2.4　數據監控自動化
3.3　網站數據對比分析
3.3.1　簡單閤並比較
3.3.2　比較實驗的設定
3.3.3　讓比較結果更可信
3.3.4　彆忘記與目標對比
3.4　網站數據多維度細分
3.4.1　指標和維度
3.4.2　為什麼要使用細分
3.4.3　什麼是細分
3.4.4　細分的常用方法
3.5　本章小結
4.1　網站中常見的流量分類
4.1.1　網站中常見的三種流量來源
4.1.2　直接流量的秘密
4.2　對網站流量進行過濾
4.2.1　過濾流量來源的基本原理
4.2.2　Google Analytics流量過濾速查錶
4.3　如何對廣告流量進行追蹤和分析
4.3.1　對你的流量進行標記
4.3.2　區分搜索付費流量與免費流量
4.3.3　監測百度競價流量ROI
4.3.4　挖掘有價值的搜索關鍵詞
4.3.5　追蹤EDM的活動流量
4.4　如何辨彆那些虛假流量
4.4.1　虛假流量與真實流量的特徵
4.4.2　辨彆虛假流量的十二種方法
4.5　為你的網站創建流量日記
4.5.1　什麼是網站流量日記
4.5.2　如何創建流量日記
4.5.3　網站流量日記的作用
4.5.4　開始第一次網站分析報告
4.6　流量波動的常見原因分析
4.6.1　直接流量波動常見原因
4.6.2　付費搜索流量（SEM）波動常見原因
4.6.3　自然搜索流量（SEO）波動常見原因
4.6.4　引薦流量波動常見原因
4.7　本章小結
第5章你的網站在偷懶嗎--網站內容效率分析
5.1　網站頁麵參與度分析
5.1.1　什麼是頁麵參與度
5.1.2　頁麵參與度的計算方法
5.1.3　設置並查看頁麵參與度指標
5.1.4　頁麵參與度指標的兩個作用
5.2　頁麵熱力圖分析
5.2.1　Google Analytics熱力圖功能
5.2.2　Google Analytics熱力圖中數字的含義
5.2.3　Google Analytics熱力圖中的細分功能
5.2.4　Google Analytics熱力圖中的路徑分析
5.2.5　Google Analytics熱力圖的常見問題
5.3　頁麵加載時間分析
5.3.1　理想情況下的Landing Page時間分布
5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的時間分布
5.3.3　頁麵打開速度慢的時間分布
5.4　網站中的三種渠道分析
5.4.1　網站的流量來源渠道
5.4.2　網站的內部渠道
5.4.3　網站的目標渠道
5.5　追蹤並分析網站404頁麵
5.5.1　使用Google Analytics追蹤404頁麵
5.6　最終産品頁分析
5.6.1　如何評價內容的熱門度
5.6.2　基於多指標的內容簡單分類
5.6.3　基於多指標的內容綜閤評分
5.7　本章小結
第6章誰在使用我的網站--網站用戶分析
6.1　用戶分類
6.1.1　用戶指標
6.1.2　新老用戶
6.1.3　活躍用戶和流失用戶
6.2　用戶行為分析
6.2.1　每個用戶行為指標的分析價值
6.2.2　基於用戶行為指標的用戶分布
6.2.3　基於用戶細分的用戶行為分析
6.3　用戶忠誠度和價值分析
6.3.1　基於用戶行為的忠誠度分析
6.3.2　基於用戶行為的綜閤評分
6.3.3　用戶的生命周期價值
6.4　本章小結
第7章我們的目標是什麼--網站目標與KPI
7.1　對網站進行全麵貨幣化
7.1.1　設置電子商務追蹤
7.1.2　對目標設定貨幣價值
7.2　創建網站分析體係
7.2.1　定義網站目標
7.2.2　獲取並分解網站目標
7.2.3　聚焦網站的核心目標
7.2.4　關注每個分解的目標
7.2.5　創建網站分析的KPI
7.3　KPI網站分析成功之匙
7.4　KPI在網站分析中的作用
7.4.1　網站分析KPI的5個標準
7.5　解讀可執行的網站分析報告
7.5.1　可執行的網站分析報告的內容
7.5.2　KPI指標的創建及選擇
7.5.3　網站分析關鍵KPI指標報告
7.5.4　關鍵KPI指標變化分析
7.5.5　訪客行為貨幣化
7.5.6　創建屬於你的Action Dashboard
7.6　目標KPI的監控與分析
7.6.1　KPI的數據監控
7.6.2　KPI背後的秘密
7.7　本章小結
第8章深入追蹤網站的訪問者--路徑與轉化分析
8.1　探索用戶的足跡--關鍵轉化路徑分析
8.1.1　明確關鍵轉化路徑
8.1.2　測量關鍵轉化路徑
8.1.3　漏鬥模型的展現
8.1.4　有效分析轉化路徑
8.1.5　為什麼使用漏鬥圖
8.1.6　網站中的虛擬漏鬥分析
8.2　讓用戶走自己的路--多路徑選擇優化
8.2.1　簡化用戶轉化路徑
8.2.2　讓用戶選擇適閤自己的路
8.2.3　多路徑轉化數據分析
8.3　基於內容組的訪問者路徑分析
8.3.1　基於分析目的規劃內容組
8.3.2　創建內容組前的準備工作
8.3.3　使用過濾器創建內容組
8.3.4　檢查並優化內容組
8.3.5　訪問者流報告功能概述
8.3.6　訪問者流報告與其他功能配閤使用
8.4　本章小結
第9章從新手到專傢--網站分析高級應用
9.1　為你的網站定製追蹤訪問者行為
9.1.1　使用_trackPageview函數自定義頁麵名稱
9.1.2　使用_trackPageview函數追蹤齣站鏈接
9.1.3　使用_trackPageview函數記錄時間維度
9.1.4　使用_trackPageview函數記錄頁麵狀態
9.1.5　使用_trackPageview函數記錄用戶行為
9.2　按需求創建個性化報告
9.2.1　創建報告前的準備工作
9.2.2　設置自定義信息中心
9.2.3　對報告的用戶權限進行管理
9.2.4　設置智能提醒和郵件報告
9.3　控製報告中的數據
9.3.1　過濾器基礎
9.3.2　高級過濾器
9.4　快速數據導齣工具
9.5　數據分析高級應用
9.5.1　網站內容關聯推薦
9.5.2　KNN相關內容推薦
9.5.3　如何評估內容推薦的效果
9.6　本章小結

精彩書摘

這就是接下來要介紹的網站分析的方法，基於知識情境和數據上下文做分析，從而讓結論更能反映客觀情況和實際問題。
3.1 數據分析前的準備工作
當我們開始嘗試使用一些方法進行網站分析之前，也許還需要做一些準備工作，這將讓最終得齣的分析結果更加有效。或許你聽說過“Garbage in，garbage out”，我們不能讓之前辛苦的分析過程變成一場無用功，所以分析前的準備工作至關重要。我們需要瞭解數據或指標的來源類型、背景信息，對數據做初步的清洗整理，同時應該清楚地看到哪些因素可能給數據的計算和分析帶來偏差。
3.1.1 數據的來源類型
網站分析的布道師Avinash Kaushik先生在他的大作“Web Analytics 2.0”中介紹瞭網站分析中采集和使用的數據隨著網站分析的迅速發展正在不斷地多樣化，從之前的單一使用點擊流數據到目前使用定量和定性數據相結閤，讓我們可以從網站分析中獲得更多的見解（Insights），這也是網站分析發展到2.0階段的主要特徵。這裏將網站分析中可以用到的定量和定性數據做瞭一個整理。
點擊流數據（Clickstream）
點擊流數據是網站分析最常用的數據來源，幾乎所有的網站分析工具都需要點擊流數據的支撐。點擊流數據主要通過網站日誌的形式獲取得到，通過解析和處理後得到點擊流模型，主要通過記錄網站用戶的訪問、瀏覽和點擊行為，解釋“What”的問題，即用戶在網站中做瞭什麼。很多網站分析的指標都是從點擊流數據中計算得到的，如訪問數、頁麵瀏覽數、停留時長等。
業務運營數據（Multiple Outcomes）
網站的業務運營活動會産齣多樣的數據，網站內容的運營情況、商品銷售情況、用戶信息和交易情況等，這些數據往往來源於網站的ERP或CRM係統，存放在網站的前颱數據庫中。因為記錄的都是 網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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此書僅GA工具使用介紹較多，對分析方法的闡述過於簡單，更多停留於錶麵介紹。適閤GA工具使用入門使用。

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