電商書籍推薦：《網(wǎng)站分析實戰(zhàn)》

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網(wǎng)站分析實戰(zhàn)如何以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提升網(wǎng)站價值（大數(shù)據(jù)時代的分析利器）目前，越來越多的網(wǎng)站開始重視數(shù)據(jù)，并期望從中發(fā)現(xiàn)新的機會，不管你是做網(wǎng)絡營銷、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計、電子商務運營、個人站點運營維護，我們都希望從數(shù)據(jù)中尋找有價值的結(jié)論，并且指導公司管理層的決策，最終創(chuàng)造更大的網(wǎng)站價值。本書以通俗易懂的方式來講解網(wǎng)站分析所需掌握的知識，剖析日常工作中遇到的問題，并且配合大量的實戰(zhàn)案例的講解。本書適合網(wǎng)站運營人員、網(wǎng)絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網(wǎng)站產(chǎn)品經(jīng)理和個人站長閱讀，本書也適合計算機專業(yè)或者市場營銷專業(yè)的自學。目錄第1章解密神奇的網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析的目的、流程及價值1.1為什么要對網(wǎng)站進行分析1.2網(wǎng)站分析是什么1.3如何進行網(wǎng)站分析1.3.1網(wǎng)站流量質(zhì)量分析1.3.2網(wǎng)站流量多維度細分1.3.3網(wǎng)站流量重合度分析1.3.4網(wǎng)站內(nèi)容及導航分析1.3.5網(wǎng)站轉(zhuǎn)化及漏斗分析1.4網(wǎng)站分析為什么很重要1.5網(wǎng)站分析帶來的價值及改變1.6網(wǎng)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(wǎng)站分析師嗎1.7.1網(wǎng)站分析行業(yè)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(wǎng)絡營銷知識及常見廣告模式1.7.5Excel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(zhàn)的能力1.7.8良好的職業(yè)操守和道德底線1.8本章小結(jié)第2章從這里開始學習網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析中的基礎指標解釋2.1我們?nèi)绾潍@得網(wǎng)站的數(shù)據(jù)2.1.1常見的數(shù)據(jù)獲取方式2.1.2網(wǎng)站日志和JS標記2.1.3用戶識別2.1.4點擊流模型2.2網(wǎng)站分析中的基礎指標2.2.1網(wǎng)站分析中的骨灰級指標2.2.2網(wǎng)站分析中的基礎級指標2.2.3網(wǎng)站分析中的復合級指標2.3本章小結(jié)第3章網(wǎng)站分析師的三板斧——網(wǎng)站分析常用方法3.1數(shù)據(jù)分析前的準備工作3.1.1數(shù)據(jù)的來源類型3.1.2數(shù)據(jù)的清洗與整理3.1.3我們的數(shù)據(jù)準確嗎3.2網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢分析3.2.1同比、環(huán)比、定基比3.2.2趨勢線擬合3.2.3移動均值3.2.4數(shù)據(jù)監(jiān)控自動化3.3網(wǎng)站數(shù)據(jù)對比分析3.3.1簡單合并比較3.3.2比較實驗的設定3.3.3讓比較結(jié)果更可信3.3.4別忘記與目標對比3.4網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細分3.4.1指標和維度3.4.2為什么要使用細分3.4.3什么是細分3.4.4細分的常用方法3.5本章小結(jié)87第4章網(wǎng)站流量那些事兒——網(wǎng)站流量分析4.1網(wǎng)站中常見的流量分類4.1.1網(wǎng)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(wǎng)站流量進行過濾4.2.1過濾流量來源的基本原理4.2.2GoogleAnalytics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(qū)分搜索付費流量與免費流量4.3.3監(jiān)測百度競價流量ROI4.3.4挖掘有價值的搜索關(guān)鍵詞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征4.4.2辨別虛假流量的十二種方法4.5為你的網(wǎng)站創(chuàng)建流量日記4.5.1什么是網(wǎng)站流量日記4.5.2如何創(chuàng)建流量日記4.5.3網(wǎng)站流量日記的作用4.5.4開始第一次網(wǎng)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付費搜索流量（SEM）波動常見原因4.6.3自然搜索流量（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(jié)第5章你的網(wǎng)站在偷懶嗎——網(wǎng)站內(nèi)容效率分析5.1網(wǎng)站頁面參與度分析5.1.1什么是頁面參與度5.1.2頁面參與度的計算方法5.1.3設置并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5.2.1GoogleAnalytics熱力圖功能5.2.2GoogleAnalytics熱力圖中數(shù)字的含義5.2.3GoogleAnalytics熱力圖中的細分功能5.2.4GoogleAnalytics熱力圖中的路徑分析5.2.5GoogleAnalytics熱力圖的常見問題5.3頁面加載時間分析5.3.1理想情況下的LandingPage時間分布5.3.2LandingPage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(wǎng)站中的三種渠道分析5.4.1網(wǎng)站的流量來源渠道5.4.2網(wǎng)站的內(nèi)部渠道5.4.3網(wǎng)站的目標渠道5.5追蹤并分析網(wǎng)站404頁面5.5.1使用GoogleAnalytics追蹤404頁面5.6最終產(chǎn)品頁分析5.6.1如何評價內(nèi)容的熱門度5.6.2基于多指標的內(nèi)容簡單分類5.6.3基于多指標的內(nèi)容綜合評分5.7本章小結(jié)第6章誰在使用我的網(wǎng)站——網(wǎng)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基于用戶行為指標的用戶分布6.2.3基于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基于用戶行為的忠誠度分析6.3.2基于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(jié)第7章我們的目標是什么——網(wǎng)站目標與KPI7.1對網(wǎng)站進行全面貨幣化7.1.1設置電子商務追蹤7.1.2對目標設定貨幣價值7.2創(chuàng)建網(wǎng)站分析體系7.2.1定義網(wǎng)站目標7.2.2獲取并分解網(wǎng)站目標7.2.3聚焦網(wǎng)站的核心目標7.2.4關(guān)注每個分解的目標7.2.5創(chuàng)建網(wǎng)站分析的KPI7.3KPI網(wǎng)站分析成功之匙7.4KPI在網(wǎng)站分析中的作用7.4.1網(wǎng)站分析KPI的5個標準7.5解讀可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報告7.5.1可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報告的內(nèi)容7.5.2KPI指標的創(chuàng)建及選擇7.5.3網(wǎng)站分析關(guān)鍵KPI指標報告7.5.4關(guān)鍵KPI指標變化分析7.5.5訪客行為貨幣化7.5.6創(chuàng)建屬于你的ActionDashboard7.6目標KPI的監(jiān)控與分析7.6.1KPI的數(shù)據(jù)監(jiān)控7.6.2KPI背后的秘密7.7本章小結(jié)第8章深入追蹤網(wǎng)站的訪問者——路徑與轉(zhuǎn)化分析8.1探索用戶的足跡——關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑分析8.1.1明確關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑8.1.2測量關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑8.1.3漏斗模型的展現(xiàn)8.1.4有效分析轉(zhuǎn)化路徑8.1.5為什么使用漏斗圖8.1.6網(wǎng)站中的虛擬漏斗分析8.2讓用戶走自己的路——多路徑選擇優(yōu)化8.2.1簡化用戶轉(zhuǎn)化路徑8.2.2讓用戶選擇適合自己的路8.2.3多路徑轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析8.3基于內(nèi)容組的訪問者路徑分析8.3.1基于分析目的規(guī)劃內(nèi)容組8.3.2創(chuàng)建內(nèi)容組前的準備工作8.3.3使用過濾器創(chuàng)建內(nèi)容組8.3.4檢查并優(yōu)化內(nèi)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(jié)第9章從新手到專家——網(wǎng)站分析高級應用9.1為你的網(wǎng)站定制追蹤訪問者行為9.1.1使用_trackPageview函數(shù)自定義頁面名稱9.1.2使用_trackPageview函數(shù)追蹤出站鏈接9.1.3使用_trackPageview函數(shù)記錄時間維度9.1.4使用_trackPageview函數(shù)記錄頁面狀態(tài)9.1.5使用_trackPageview函數(shù)記錄用戶行為9.2按需求創(chuàng)建個性化報告9.2.1創(chuàng)建