如何使用Google Analytics进行细分？

本文介绍了四种网站分析中最常用、最有效的分析方法。它们分别是细分析、对比分析、对比分析、质量和量分析。在实际工作中经常使用这些分析方法。让我们先来看看细分分析。1.在大维度下对单个指标数据或指标数据进行详细分析是没有意义的，只有当指标与维度一起使用时才有意义。细分，又称下钻，是网站分析中最常用的方法。原理是通过多个维度分解汇总数据的指标。逐渐找出有问题的部分。整个GoogleAnalytics报告中，到处都是细分方法。汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。平均数据可能会掩盖许多问题。这是一种平均计算方法：访问者A浏览10页，访问者B浏览2页。网站每次访问6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含了很多问题。但这些问题我们只能从平均水平上看到。细分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现并改进这些问题。1.1如何使用GoogleAnalytics进行细分？我们如何使用GoogleAnalytics来细分指标？GoogleAnalytics报告本身的结构是支持细分的结构。我们可以在没有特殊设置的情况下细分指标。让我们来看看GoogleAnalytics报告中如何使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。在GoogleAnalytics的四类报告中，默认细分功能都提供了细分功能。展开每一类报告，概述报告，下面的子报告是概述报告的细分。同时，子报告还提供了进一步的细分。我们要做的就是找到感兴趣的维度，点击进一步查看。除了谷歌Analytics的默认细分功能外，自定义细分功能还有三种更灵活的自定义细分功能。它们分别是次维细分、高级细分和自定义细分。自定义细分和默认细分功能最大的区别在于，默认细分是在大维度下逐步细分的。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。自定义细分可以完整、更复杂地跨越多维细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。次级维度的第一个自定义细分功能是次级维度，在大多数GoogleAnalytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。在两个不同的维度中，我们可以很容易地使用次级维度来检查同一指标的性能。比如北京的Google搜索引擎。第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分层次也要深入得多。自定义报告的本质是重组指标和维度。自定义报告的第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置一个自定义细分维度时，这个维度将应用于整个GoogleAnalytics报告。2.除了使用细分，我们还可以使用比较分析来观察指标的变化趋势。例如，本月的访问量为300万。与上个月相比呢？和去年同期怎么样？这是我们介绍的第二种方法，比较分析。比较分析的设置非常简单，在时间内设置比较时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里需要注意的一个问题是，当GoogleAnalytics与上一个时期进行比较时，周末的数量可能会在时间段内有所不同。这也将直接影响指标的对比结果。第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于网站内容的分析。该网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。我们应该如何开始如此庞大和详细的内容数据？答案是使用聚合分析。3.1聚合分析通常用于分析网站的分类和导航系统。比如关注A频道的访问者也浏览了B频道的信息吗？他们是如何在这两种信息之间流动的？站内搜索是否也会使用列表筛选的功能？由于数据的粒度太小，很难在基于页面的数据中找到这些数据。我们需要聚合网站中不同的内容。3.2内容组介绍聚合内容的方法很简单，就是对内容相关或者你关注的信息进行分类，我们称之为内容组。分类的粒度取决于你分析的最终粒度。聚合内容的维度有很多种，完全取决于我们的分析需求。最简单的方法是根据网站的频道或网站的功能来划分内容组。如主页、站内搜索功能、列表筛选功能、产品展示功能、购物结算功能等。注册登录功能。等等。3.3路径分析创建的内容组主要用于访问者路径分析。即GoogleAnalytics访问者流报告，以及导航摘要报告。验证不同产品之间的网站逻辑和设计是否合理，通过访问者在每个内容组之间的路径。4.质量与量分析最后介绍的质量与量分析方法。在GoogleAnalytics的各种报告中，质与量与细分一样。在流量来源报告中，访问次数是一个数量标准，跳出率是一个质量指标。通过这两个指标，可以有效地衡量不同渠道流量与网站内容的匹配程度。在内容报告中，浏览量是一个数量指标，退出百分比是一个质量指标，页面的质量可以通过这两个指标来衡量。4.1网站的数量是多少？一般来说，量是衡量事物数量的绝对值。比如网站上来了多少人，访问了多少次，看了多少页面，生成了多少订单等等。所有这些绝对数据都可以归类为网站的数量指标。但不是绝对的。4.2网站的质量是什么？一般来说，质量是一个比例。用来衡量效果。例如：跳出率、转换率、平均停留时间、每次访问页数、平均订单价值等。这些比例可以归类为网站的质量指标。4.3主要应用场景和报告质量和数量广泛应用于网站分析。通过质量和数量两个维度，可以有效分析网站页面和访问者的任何流量和行为。例如，进入次数和跳出率、页面浏览量和关键行为点击率等。