《網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值》是2013年1月出版的圖書，作者是王彥平，吳盛峰。
基本介紹
- 中文名：網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值
- 作者：王彥平，吳盛峰
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2013年1月1日
- 頁數：316 頁
- 定價：59 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787121193125
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
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，不管你是做網路行銷、網際網路產品設計、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，並且配合大量的實戰案例的講解。
本書適合網站運營人員、網路行銷人員（SEO、SEM、EDM）、網站產品經理和個人站長閱讀，本書也適合計算機專業或者市場行銷專業的自學。
圖書目錄
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 網站流量重合度分析
1.3.4 網站內容及導航分析
1.3.5 網站轉化及漏斗分析
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 控制（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 了解JS及HTML語言
1.7.4 了解網路行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線
1.8 本章小結
第2章從這裡開始學習網站分析--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 用戶識別
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 網站分析中的複合級指標
2.3 本章小結
第3章網站分析師的三板斧--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 趨勢線擬合
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 簡單合併比較
3.3.2 比較實驗的設定
3.3.3 讓比較結果更可信
3.3.4 別忘記與目標對比
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流量過濾速查表
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 區分搜尋付費流量與免費流量
4.3.3 監測百度競價流量ROI
4.3.4 挖掘有價值的搜尋關鍵字
4.3.5 追蹤EDM的活動流量
4.4 如何辨別那些虛假流量
4.4.1 虛假流量與真實流量的特徵
4.4.2 辨別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 付費搜尋流量（SEM）波動常見原因
4.6.3 自然搜尋流量（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 網站頁面參與度分析
5.1.1 什麼是頁面參與度
5.1.2 頁面參與度的計算方法
5.1.3 設定並查看頁面參與度指標
5.1.4 頁面參與度指標的兩個作用
5.2 頁面熱力圖分析
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 頁面載入時間分析
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 頁面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頁面
5.5.1 使用Google Analytics追蹤404頁面
5.6 最終產品頁分析
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合評分
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 基於用戶行為的綜合評分
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 對網站進行全面貨幣化
7.1.1 設定電子商務追蹤
7.1.2 對目標設定貨幣價值
7.2 創建網站分析體系
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 漏斗模型的展現
8.1.4 有效分析轉化路徑
8.1.5 為什麼使用漏斗圖
8.1.6 網站中的虛擬漏斗分析
8.2 讓用戶走自己的路--多路徑選擇最佳化
8.2.1 簡化用戶轉化路徑
8.2.2 讓用戶選擇適合自己的路
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 檢查並最佳化內容組
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合使用
8.4 本章小結
第9章從新手到專家--網站分析高級套用
9.1 為你的網站定製追蹤訪問者行為
9.1.1 使用_trackPageview函式自定義頁面名稱
9.1.2 使用_trackPageview函式追蹤出站連結
9.1.3 使用_trackPageview函式記錄時間維度
9.1.4 使用_trackPageview函式記錄頁面狀態
9.1.5 使用_trackPageview函式記錄用戶行為
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 設定自定義信息中心
9.2.3 對報告的用戶許可權進行管理
9.2.4 設定智慧型提醒和郵件報告
9.3 控制報告中的數據
9.3.1 過濾器基礎
9.3.2 高級過濾器
9.4 快速數據導出工具
9.5 數據分析高級套用
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
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部落格作者，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），網站數據分析部落格作者，從事網際網路的數據分析工作，曾經涉足過WEB網站的數據分析和移動網際網路套用的數據分析，對數據倉庫和BI（商業智慧型）方面也有一定的了解。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、網站的用戶體驗最佳化等，希望將網站數據分析的結論套用於實踐，並通過數據分析為網站創造價值。
