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编者按：当我们得到一个网站时，我们通常不知道如何开始。我们应该做外部链还是内容？事实上，最重要的是数据分析。网站建设需要数据作为支持。那么，为什么企业在建设网站时要做好网站历史数据分析呢？本文从网站数据分析的意义和网站数据分析的三个方面详细回答了这个问题。有兴趣的朋友来看看。
正如我们在上一节所说，网站建设需要数据作为支持，网站数据分析可以使网站建设计划的制定更加有效和科学。
对个人而言，个人在不同方面改变或改进的基础是不同类型的数据。例如，通过摄入能量和体重数据，可以作为评估自身健康或简单减肥的参考；对企业而言，数据的重要性更为明显，企业的价值可以通过企业相关业绩数据进行评估和衡量；对产品经理而言，根据不同产品的相应数据，衡量产品是否符合健康发展标准。通过数据分析，产品经理从数据中找出潜在规律，推理数据变化背后的原因。
从这个维度来看，数据是我们做出决定时最科学、最可靠的基础之一，网站建设也是如此。
一、网站数据分析的意义
一般来说，数据分析的意义在于：
例如，当我们投放广告时，我们可以通过广告背景中的一些受众群体特征数据、渠道来源数据、消费成本、点击率、线索量等了解我们的整体投放情况和广告投放后发送的内容。
经过人工处理，分析了一些数据指标的影响因素，明确了是什么导致了目前的交付情况。
知其所以然之后，根据这些数据指导制定新的优化方案，提升某些指标数据，最后再通过过去的数据波动，预测未来数据变化情况以及趋势。
访客属性分析
网站的历史数据分析也是如此。增长型超人联系过很多企业。过去有旧的官方网站，需要修改和升级。然而，他们普遍存在一个问题。网站修订的一些决策非常主观。我们称之为头部决策。这些决策不能给企业带来实际回报，真正有效、科学的决策往往需要数据作为支持。
网站建设是一项技术工作，公众可能更关注网站设计，这只是表面，我们需要探索更深层次的网站建设，网站历史数据是支持我们这样做的最大基础，高质量的网站建设和历史数据分析是不可分割的。
网站是否高质量应该交给访客来判断，那访问者如何为网站投票呢？
访问者进入网站的所有路径、点击和停留时间都是非常真实和科学的数据反映。只要我们以正确的方式解释和分析它背后隐藏的信息和意义，我们就可以用一半的努力得到两倍的结果。
因此，企业在做网站建设或改版之前，进行历史数据分析的最大意义在于：
通过对网站数据的分析，判断网站各方面的质量，预测访问者的偏好，并根据数据制定相应的网站建设计划。
二、网站数据分析三个方面
数据分析是利用一些数据分析工具、手段、方法或思维，从大量数据中找到规律，揭示数据背后的真相，指导企业或业务发展，支持决策行为。
对于大多数企业来说，网站的核心目标是获取客户，但首先需要访问者来实现这一目标；此外，我们应该有效地展示我们的内容、产品和信息，让访问者喜欢这些内容；最后是最关键的部分将访客转化为客户，购买我们的产品和服务。
根据这三个不同的阶段，我们将网站数据分析分为三个方面：
1. 网站流量分析
(1)流量多维细分
细分是指通过不同维度对指标进行划分，检查同一指标在不同维度下的表现，找出存在问题的指标，优化指标。
访问量是网站的重要指标，也是我们常说的流量。在时间、来源、位置、媒体等维度下，我们可以单独或重叠网站访问量。这样，我们就可以在流量分析中找到问题的一部分。
(2)流量重合分析
访问者将穿梭于多个不同的流量渠道。他们使用不同的查询方法来查询产品和服务，并在比较后做出决定。每个访问者也将在不同渠道的转换过程中发挥不同的作用。一些渠道将建立品牌形象，吸引访问者的注意力，如网站Banner图；有的会提供准确的信息，比如搜索引擎广告。
2. 网站内容分析
网站页面可分为导航页、功能页和内容页三类。
主页和列表页面是典型的导航页面；网站上的搜索页面和注册表页面是典型的功能页面；新闻、文章页面和产品细节页面是典型的内容页面。
比如中微半导体官网(增长超人制作):
引导访客找到信息是导航页的作用，功能页的目的是帮助访客完成特定的任务，内容页的主要目的是想访客展示信息，以及帮助访客进行决策。网站整体页面架构就由这三类页面共同组成。
我们不想在网站上看到这两种行为：
首先，访问者在导航页面中途离开。另一种是从内容页面返回导航页面。除了访问者自己的新任务与本页面的目标无关外，我们还需要分析内容页面的原始设计，并考虑页面交叉提供的信息推荐。
最简单的方法就是判断导航页面的质量。
访客浏览的方向符合我们最初的设计逻辑和想法吗？
页面引导能否将访客带到关键页面，以促进任务的实现？
这只是最基本的页面分析理念之一。事实上，导航页面会考虑更多的任务，访问者也不会那么听话。因此，我们应该对访问组进行分类，并将不同的流量与不同的页面进行比较。
3. 网站转型分析
企业网站建设/修订必须有基本目的。有的希望通过修订提升品牌形象，有的希望协助营销推广，有的希望获取潜在客户的信息。
当企业建立为了获取客户，必须考虑转化率。因此，我们需要分析网站的转化路径、节点和效率，为后续制定科学有效的网站转化策略提供基本的数据依据和优化方向。
作为网站数据分析的一部分，转化分析也是一个非常关键的环节。在不进行转型分析的情况下，我们不知道为什么我们的访客流失，甚至不知道我们失去了多少潜在客户。这一步可以澄清网站转型的阻力，
我们需要注意的是每一个问题都不是单一分原因引起的，每一份数据分析都不是孤立存在的。我们对网站转化的数据分析可以遵循一种逻辑模式——漏斗转换模型。
(1)网站转换漏斗模型
原则很简单，我们可以想象网站本身是一个虚拟漏斗，用户从进入网站浏览最终资本、注册行为（或其他转换行为，如订单、关注、转发等），有多少被阻挡在某一层过滤器上，有多少成功到达我们设置的转换行为区域。
以常见的表格转换为例，用户点击链接进入网站作为初始节点，一般的转换路径包括：点击、到达、填写表格、提交、线索。
以漏斗模型表示为下图：
从这个模型图中，很明显，整个访客的转换路径数据呈逐渐下降趋势。
通过拆卸和量化整个转换路径的各个环节，可以对数据进行横向和纵向比较，发现相应的问题，最终不断优化迭代。
转换路径中的每个环节都会影响后续的每个环节。比如下面左边的漏斗模型【点击】到【到达】损失很大，可以猜测网站无法打开或者打开速度慢，导致访客无法正常到达网站，大大降低了后续每个环节的数据基数。
此外，右侧漏斗模型在表格填写和提交之间的节点之间的数据也急剧下降。原因可能是表格太复杂，提交按钮无法点击，然后可以排除优化。
漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转换率分析，以确定整个过程的设计是否合理，每个步骤的优缺点，是否有优化的空间。试着了解访问者来到你的网站的真正目的，并为他们提供合理的访问路径，而不是盲目地提高转换率。
通过建立和分析转换漏斗模型，我们可以快速发现问题，然后进行调查和优化，为后续的网站建设提供教训，避免犯同样的错误，这也是我们在营销中常用的优化方法。
(2)用户行为路径分析
用户行为路径分析是指用户通过分析这些路径，在网站的不同页面、不同部分和不同操作动作之间相互流通，产生不同的流通路径。
通过路径分析，我们可以很好地找到用户的流通特征，从而找到用户从哪些页面、链接、障碍或访问者从哪些页面丢失，并优化这些页面。
涉及全链路页面级PV、UV以及路径流通关系等数据指标，也可以用来确定转换用户丢失用户之间是否存在行为差异，以及用户的行为路径是否符合预期。
在这里，我们需要用到分析用户行为路径的有效方法之一——桑基图。
首先，分析桑基图的组成，表达流量流向。 我们需要知道起点在哪里，结束在哪里，流量有多少，包括三个要素:
点：流动的起点和终点线：哪些起点和终点之间有流量？面：这些量有多大(用宽度表示)
网站数据分析-桑基图（来源网络）
(3)漏斗模型与路径分析的关系
上述漏斗模型与路径分析相似。从广义上讲，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况。
与漏斗模型不同，路径分析，漏斗模型它通常描述用户在网站上的一系列关键节点的转化率，这通常是我们人工制定的转化路径。
路径分析是通过跟踪和记录每个用户的每个行为路径，分析和挖掘用户路径行为的特征，涉及每个步骤的来源和下降，以及每个步骤的转换率。
可以说，漏斗模型提前、人为、积极地设置了几个关键事件节点路径。路径分析是探索整体行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能提前找到一些未知的有趣模型路径。从技术手段的角度来看，漏斗模型计算简单直观，显示相关转化率，路径分析将涉及更广泛的层次。
挖掘访客数据是提高访客生命周期价值，与访客忠诚度并推动转化增长的最佳方法之一。
访问者数据可以指导新网站的架构设计，清楚了解每个访问者群体的路径，更清楚地了解如何减少摩擦
除上述两种常见分析外，网站数据分析还包括热点点击图分析、访客行为事件分析、访客生命周期分析等，通过这些多维分析可以科学指导新网站的内容规划、架构设计和视觉设计。
企业在增长超人服务中的热点点击图
如今，随着互联网的不断发展和成熟，企业的发展趋势将更加标准化、精细化，更加注重用户体验。
企业在建设网站时也是如此。未来网站的趋势将不可避免地向数字化发展。网站数字化的发展不仅非常有利于企业的在线营销推广，而且对未来企业数据资产的建立尤为重要。
企业不仅要建立自己的数据资产，还要善于管理和应用。网站的历史数据是企业在线营销数据资产的一部分。这些数据不仅可以指导企业建立网站，还可以通过这些数据分析发现或预测营销规则和逻辑，从而应用于其他方面。
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