数据驱动决策：专业网站计数器，助您洞察用户行为！

一、数据驱动决策

数据驱动决策:本着数据驱动的思维,更加倾向于分析受众行为背后的数据,如页面加载时间、页面布局、标签等。这方面我们同样可以通过robots.txt或Feed等结合SDK来实现,它可有效帮到我们实现。

PS:数据驱动决策的方法需留意一些问题,如果你的网站图片和文字很少,那么最好用PNG作为辅助信息,将这部分数据用于页面展示。如果你的网站图片过多,可供选择用PDF/WORD格式代替,或直接将受众行为数据用于页面展示。

另外还有很多数据驱动决策的案例,下面由上图所示,我们将来看一下如何进行数据驱动决策:

第二部分:如何获取受众数据

这一小部分需留意的是,网站阅读量和页面访问量是一个比较重要的因素,这两个因素直接决定了网站的受众活跃度和流量。接下来,我们通过一些新的数据研究工具进行综合分析,帮到我们筛选出受众喜欢的网站,分析出哪些内容对受众的吸引力比较高。

第三部分:网站受众流失

在我们测试了网站的受众流失率和访问量后,对这些数据进行了分析,得出一个数据,那就是对已流失的受众采取了策略,如降低推广投放的预算、增加push推送的方式,或根据流失的受众进行针对性的活动召回等。这其中还需要配合更加多的工作,例如,根据数据进行分析。

这部分还有些其他的数据,如ROI、推广成本、商业模式等,我们的具体业务选择在什么情况下可进行,需要做出的一些调整等等,这部分的数据通常要网站受众数据专家来完成。

第四部分:找到受众流失的原因

当我们确定了受众流失的原因后,需要对受众流失的原因做出相应的策略,但在具体的执行过程中,还有一个重要的环节,那就是找到受众的数据来源。根据我们对这些数据的分析,我们发现了一些问题,解决了这些问题之后,下一步的工作将是围绕这些问题,进行合理的分析,找到受众流失的原因,然后把这些原因转化成我们需要的资源。

网站数据分析是做网站数据分析的重点,亦是受众运营过程中重要的一小部分,因此要关注受众数据。也需要了解每个受众的数据来源,寻找受众流失的原因。例如,最近很火的app应用商店数据统计分析。我们可下载app应用商店的受众数据,并分析应用商店的数据,进而确定应用商店的受众数据是来源于哪些受众。这样一来,就能很好地了解受众在应用商店的活跃度、留存、付费、使用情况等。此外,还可以通过统计、查看网站的日志、分析竞争对手的数据等等。

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