思维导图备注

人人都是网站分析师：从分析师的视角理解网站和解读数据
首页 收藏书籍 阅读记录
  • 书签 我的书签
  • 添加书签 添加书签 移除书签 移除书签

第4章 指标的使用场景及计算方法

浏览 1 扫码
  • 小字体
  • 中字体
  • 大字体
2022-01-24 19:56:43
请 登录 再阅读
上一篇:
下一篇:
  • 书签
  • 添加书签 移除书签
  • 本书赞誉
  • 前言
  • 第1章 什么是网站分析
    • 1.1 网站分析的定义
      • 1.1.1 网站分析定义及关键信息的概述
      • 1.1.2 关键信息解读
      • 1.1.3 网站分析定义的总结
    • 1.2 网站分析的作用
      • 1.2.1 网站的眼睛
      • 1.2.2 网站的神经系统
      • 1.2.3 网站的大脑
    • 1.3 学习网站分析的5个阶段
  • 第2章 网站分析工具
    • 2.1 网站分析的3个阶段及其工具
      • 2.1.1 服务器日志和计数器阶段
      • 2.1.2 网站数据统计阶段
      • 2.1.3 网站数据分析阶段
    • 2.2 服务器日志和JavaScript日志对比
      • 2.2.1 网站服务器日志的特点
      • 2.2.2 JavaScript日志的特点
      • 2.2.3 数据差异和准确性对比
      • 2.2.4 数据全面性对比
    • 2.3 如何选择适合的网站分析工具
      • 2.3.1 有逻辑地展现网站中各项指标
      • 2.3.2 可定制并与网站的商业目标结合
      • 2.3.3 发现数据中的问题
      • 2.3.4 使用通俗易懂的指标及描述
      • 2.3.5 专业及完善的服务和技术支持
    • 2.4 Webtrekk工具
      • 2.4.1 功能套件及扩展工具
      • 2.4.2 Webtrekk Q3特色功能
    • 2.5 个性化网站分析工具推荐
      • 2.5.1 Clicktale
      • 2.5.2 Crazyegg
      • 2.5.3 SkyGlue
    • 2.6 SkyGlue工具
      • 2.6.1 实施过程
      • 2.6.2 工作原理
      • 2.6.3 追踪每一位独立访问者
      • 2.6.4 追踪独立访问者的每一次点击
      • 2.6.5 跨渠道与跨地域追踪访问者
      • 2.6.6 对事件进行追踪
      • 2.6.7 SkyGlue工具测试总结
    • 2.7 用户调研工具
    • 2.8 竞争分析工具
      • 2.8.2 Google Ad Planner
  • 第3章 从网站分析师的角度理解网站
    • 3.1 理解网站的目的和不同阶段的目标
      • 3.1.2 网站不同阶段的目标
    • 3.2 理解网站的流量策略
    • 3.3 理解网站的信息架构
      • 3.3.1 什么是元数据
      • 3.3.2 元数据的作用和使用者
    • 3.4 理解网站的页面分类
      • 3.4.1 网站中的三类页面
      • 3.4.2 页面的关注点和衡量指标
    • 3.5 理解网站的流程结构
    • 3.6 理解网站URL中的关键信息
    • 3.7 理解站内搜索的工作原理
    • 3.8 理解网站的成功及微转化
  • 第4章 指标的使用场景及计算方法
    • 4.1 6种最常见的指标场景
      • 4.1.1 计数指标和复合指标
      • 4.1.2 货币指标与非货币指标
      • 4.1.3 正向指标与负面指标
      • 4.1.4 广告指标与网站指标
      • 4.1.5 用户行为指标与网站性能指标
      • 4.1.6 驱动指标与绩效指标
    • 4.2 指标及计算方法
      • 4.2.1 广告端基本计数指标
      • 4.2.2 广告端扩展指标
      • 4.2.3 网站端基本计数指标
      • 4.2.4 网站端扩展指标
  • 第5章 广告数据及网站数据的监测原理
    • 5.1 Cookie的作用及分类
      • 5.1.1 第一方和第三方Cookie
      • 5.1.2 永久和临时Cookie
    • 5.2 广告数据监测原理
      • 5.2.2 搜索引擎排名监测
      • 5.2.3 EDM广告监测
      • 5.2.4 分析工具识别及处理流量的逻辑
    • 5.3 网站数据监测原理
      • 5.3.1 PageView日志示例
      • 5.3.2 常见的5种日志类型
    • 5.4 数据准确性及数据差异问题
      • 5.4.1 数据准确性问题
      • 5.4.2 数据差异问题
  • 第6章 监测代码设计、实施和检查
    • 6.1 用户隐私保护
    • 6.2 网站监测的GIGO原则及实施流程
      • 6.2.2 以业务为中心的代码实施流程
    • 6.3 广告及网站的监测代码设计
      • 6.3.2 网站端代码设计
      • 6.3.3 14个需要考虑的代码设计问题
    • 6.4 监测代码实施方法
      • 6.4.1 基础代码实施方法
      • 6.4.2 高级代码实施方法
    • 6.5 监测代码检查
      • 6.5.1 页面源代码检查
      • 6.5.2 Cookie值检查
      • 6.5.3 使用工具检查
      • 6.5.4 实时报告及最终报告检查
  • 第7章 网站分析的5种常用方法及使用场景
    • 7.1 细分分析法
      • 7.1.1 使用场景
      • 7.1.2 如何在Google Analytics中完成细分
    • 7.2 对比分析法
      • 7.2.1 使用场景
      • 7.2.2 如何在Google Analytics中完成对比分析
    • 7.3 聚类分析法
      • 7.3.1 使用场景
      • 7.3.2 如何在Google Analytics中完成聚类分析
    • 7.4 质与量分析法
      • 7.4.1 使用场景
      • 7.4.2 如何在Google Analytics中完成质与量分析
    • 7.5 转化及漏斗分析法
      • 7.5.1 使用场景
      • 7.5.2 如何在Google Analytics中完成转化分析
  • 第8章 网站分析框架及报告解读
    • 8.1 Google Analytics简介
      • 8.1.1 谁在使用Google Analytics
      • 8.1.2 Google Analytics特点
    • 8.2 解读报告的基础知识：指标和维度
      • 8.2.1 什么是指标
      • 8.2.2 什么是维度
      • 8.2.3 快速区分指标与维度
    • 8.3 解读Google Analytics报告的技巧
      • 8.3.1 第一步：明确阅读报告的目的
      • 8.3.2 第二步：时间范围及颗粒度选择
      • 8.3.3 第三步：多指标的趋势变化及对比
      • 8.3.4 第四步：查看报告中的细分数据
      • 8.3.5 小技巧：高级筛选及加权排序
    • 8.4 网站分析框架及Google Analytics报告解读
      • 8.4.1 实时报告解读
      • 8.4.2 受众群体报告解读
      • 8.4.3 流量获取报告解读
      • 8.4.4 行为报告解读
      • 8.4.5 转化报告解读
    • 8.5 回顾网站分析模型
  • 附录 本书介绍的数据分析工具
  • 阅读推荐——网站数据分析相关博客
暂无相关搜索结果！
    展开/收起文章目录

    二维码

    手机扫一扫，轻松掌上学

    《人人都是网站分析师：从分析师的视角理解网站和解读数据》电子书下载

    请下载您需要的格式的电子书，随时随地，享受学习的乐趣！
    EPUB 电子书

    书签列表

      阅读记录

      阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度