「数据分析」分类下的文章
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数据民主化:让人人用上数据,又不失去信任
数据民主化指需要数据的人都能拿到数据,并用同一种方式解读。它是什么、从统一口径到只读链接的五个实际步骤、一套示例角色配置,以及要管住的风险。
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怎么查网站流量:自己的站和别人的站
怎么用统计工具查自己网站的流量、先看哪五个数,别人网站的流量估算是怎么来的、能信到什么程度,以及为什么各个工具的数字总对不上。
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跳出率多少算好?按页面类型判断,别只看一个数
没有一个通用的「好跳出率」。跳出率衡量什么、为什么全站平均值会误导、按页面类型的示例、什么时候高跳出率才是真问题,以及怎么定自己的目标。
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转化路径:先设计好,再看人们实际走的路
转化路径是从第一次点击到完成目标的路线。设计好的路径的四个部分,每部分一个指标;以及怎么从目标往回读实际路径,找出给转化输送访客的页面。
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月独立访客:怎么计算,该报哪个数
月独立访客是一个月里至少来过一次的不同访客(实际上是不同的浏览器或设备)。为什么把每天加起来会偏高,计数方式怎样改变它,以及怎么报告。
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数据分析的四种类型,用一个真实问题走一遍
描述性分析说明发生了什么,诊断性分析说明为什么,预测性分析说明接下来会怎样,规范性分析说明该怎么做。用一家网店的收入下滑走完四种类型,附上每一步需要的方法和数据。
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落地页分析:一张六项指标的评分表,看访客在哪里流失
落地页分析应该告诉你访客在页面的哪个位置流失,而不只是多少人转化了。按页面顺序排列的六项指标、四个页面的示例评分表,以及指向改法的几种模式。
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引荐流量:是什么、哪些不算,以及怎么评判
引荐流量是通过其他网站上的链接进来的访问。分析工具怎么判定一次访问属于引荐、哪些来源其实不是真正的引荐,以及怎么按访客的行为评判引荐网站。
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怎么降低跳出率:先找到要紧的页面,再对症处理
降低跳出率,先要知道你的工具把什么算作跳出,以及哪些页面流失的访客最多。怎么给落地页排序、按来源和设备找原因,再用对应的办法处理。
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多少转化率算好?怎么判断你自己的
转化率好不好,取决于你把什么算作转化、除以什么,以及访客是谁。按转化类型的大致区间、会改变数字的两种分母,以及怎么把自己的转化率拆开来判断。
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什么是数据质量?六个维度,用在分析数据上
数据质量是数据在多大程度上能支撑你要做的决定。六个维度(准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性)各自能查出哪种分析数据问题,附一份每周检查清单。
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表单分析:找出表单在哪里流失用户,又不记录他们填了什么
表单分析看的是有多少人看到表单、开始填写、提交并且通过。每一步的指标、怎么在不记录填写内容的前提下跟踪开始填写和校验错误,以及先改什么。
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微转化:怎么挑出真正能预示成交的那些
微转化是走向购买或留资途中的小动作。只有能预示主要转化时它们才有用。怎么挑候选、用销售数据逐个检验、把留下的设成目标,以及别把它们当成功来汇报。
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网站统计实践指南:让数据可信的 12 个习惯
按规划、采集、解读、行动四组整理的 12 条网站统计实践,每条都附一个快速自查方法。这些习惯能让数字保持可信,也确保有人真的在用它们。
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符合 GDPR 的网站统计:选工具和配置时的检查清单
没有哪个统计工具本身就符合 GDPR,是否合规取决于收集什么、怎么配置。这份清单列出任何工具都该检查的项目,对应法规原文,并给出 TapCub 里对应的设置。
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网站统计审计:七个方面的检查清单
网站统计审计分七个方面:覆盖、会话和身份、事件、来源、筛选和机器人、隐私,以及和后台对账。每个方面一项具体检查、怎么做,以及之后怎么保持健康。
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引荐垃圾流量:三种类型、怎么识别、在哪一层拦
引荐垃圾流量分三种:从不访问你网站的幽灵请求、爬虫访问和脚本化的浏览器访问。每种在报表里的迹象,以及该在哪一层处理,从采集白名单到报表筛选。
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真实用户监测(RUM):怎么读来自真实访问的速度数据
真实用户监测(RUM)在访客自己的浏览器里测量速度。它和合成测试有什么不同,为什么默认看按设备分的 P75,小样本怎样误导,以及怎么把慢的细分变成修复。
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平均会话时长:怎么算,以及为什么平均值会误导
平均会话时长是每个会话「最后一个事件减去头一个事件」的平均。为什么单页会话常被算成 0,几个长会话怎样把平均值抬高,以及怎么改用分布来读。
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跳出率和退出率:分母不同,回答的问题也不同
跳出率用单页会话除以从该页开始的会话,退出率用退出次数除以该页的全部浏览。附逐页算例、各自适合看哪些页面,以及常见误读。
阅读全文转化跟踪:在自己的网站上配好,每次转化只算一次
在自己的网站上做转化跟踪:先定什么算转化,再把每个转化记成页面目标、前端事件或服务端事件,防止重复计数,做好核对,并和广告平台的转化代码分开。
阅读全文网站访客追踪:四个层次,各能看到什么
网站访客追踪分四层:汇总计数、会话和路径、登录后的已识别用户、公司识别。每一层看得到什么、需要什么,以及隐私规则在哪里改变你该收集的东西。
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客户分群分析:从问题到行动的五步
客户分群分析分五步:从要做的决定出发,选能观测到的变量,在同一个 KPI 上比较各群,检查规模和稳定性,然后行动并再次测量。
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直接访问:哪些流量会算进去,怎么把它降下来
来源丢失的访问都会落进直接访问。看直接访问里的落地页,就能分出真正的直接访问和没打标记的邮件、App、被去掉来源的链接,再逐个处理。
阅读全文服务端埋点:哪些事件该从服务端发,哪些不该
服务端埋点适合做什么、不适合做什么,怎样在浏览器和服务端之间分配事件,以及如何在不重复计数的前提下保留会话和来源。
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点击率(CTR)怎么算:一个公式,四种分母
广告、搜索结果、邮件和站内按钮的点击率怎么算:每种场景的算例和分母,CTR 和转化率的区别,以及哪些因素会让点击率虚高。
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App 关键指标:一份短清单和准确的统计口径
把 App 关键指标分成增长、参与、留存、质量、收入五组,讲清会改变数字的统计口径,以及怎样按版本和安装渠道解读。
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第一方数据策略:为决策而收集,少收少留
一套实用的第一方数据策略:零方、第一方、第二方、第三方数据分别是什么,怎样围绕决策规划收集,身份和同意怎么选,以及最小化和保留期限的默认做法。
阅读全文用事件做收入埋点:下单、退款和它们算出的指标
在统计工具里用事件跟踪收入:该发哪些下单和退款事件、从哪里发、哪些属性重要、怎么去重和处理币种,以及能由此算出哪些收入指标。
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可执行指标:一个检验、几种改写和决策规则
用五个问题分辨可执行指标和虚荣指标,把常见的虚荣指标改写成可执行指标,再用决策规则的写法把看板上的数字变成行动。
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参与度指标:网站和产品分别该看什么
网站和产品的参与度指标:公式和盲区、有效会话怎么算,以及怎样提升用户参与度而不是刷高数字。
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新访客和老访客:这组数据说明什么,又会怎么骗人
统计工具怎么判断新访客和老访客,为什么两组加起来总比总数多,什么会让老访客被算成新访客,以及这组数据该怎么用。
阅读全文事件埋点怎么做:5 步从规划到上线
事件埋点记录页面浏览覆盖不到的行为:注册、点击、购买。本文分 5 步讲清:起步事件清单、命名规则、代码、自动采集的事件,以及上线前的核对清单。
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网站分析指标:12 个指标、公式和容易踩的坑
值得放进报表的 12 个网站分析指标,分成流量、参与、转化、质量四组,每个都写清公式、能说明什么,以及让它误导人的坑。
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数据看板怎么搭:按角色放哪些指标(附模板)
数据看板要在一屏里回答一个人反复要问的问题。本文给出按角色的看板布局、一份每周网站看板模板、六个搭建步骤,以及让看板「说假话」的常见错误。
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GA4 迁移清单:从 Google Analytics 4 换工具的 8 个步骤
迁移卡住的地方是口径,不是代码。按顺序做八项检查:盘点事件、对齐口径、并行运行、导出历史,再选个安静的日子删掉旧代码。
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无 Cookie 统计和 Cookie 统计怎么选:准确性、同意规则和数字的变化
对比无 Cookie 统计和基于 Cookie 的统计:怎么统计访客、各自错在哪里、法律对同意怎么说,以及切换时要检查什么。
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为什么不同统计工具的数据对不上?8 个原因和一份核对清单
同一个网站装两个统计工具,访客数永远对不上。本文讲清 8 个原因,用一个例子拆开差距去了哪里,再给一份核对清单。
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转化漏斗优化:找到关键的那一步,改好它
转化漏斗优化的五步方法:把漏斗统计正确、找到关键步骤、估算收益、弄清流失原因,最后改动并验证。
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