网站分析实战：如何以数据驱动决策,提升网站价值

图书标准信息

• 作者 王彦平、吴盛峰 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2013-01
• 版次 1
• ISBN 9787121193125
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 316页
• 字数 442千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　目前，越来越多的网站开始重视数据,并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。《网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。
　　本书适合网站运营人员、网络营销人员（SEO、SEM、EDM）、网站产品经理和个人站长阅读，本书也适合计算机专业或者市场营销专业的自学。

【作者简介】

　　王彦平（蓝鲸），网站分析爱好者，蓝鲸的网站分析笔记博客作者，从事网站分析工作多年，擅长使用GoogleAnalytics。希望探寻网站分析的真谛，以数据驱动决策。
　　吴盛峰（Joegh），网站数据分析博客作者，从事互联网的数据分析工作，曾经涉足过WEB网站的数据分析和移动互联网应用的数据分析，对数据仓库和BI（商业智能）方面也有一定的了解。擅长网站数据的定量分析，主要包括网站的内容质量、网站的用户行为、网站的用户体验优化等，希望将网站数据分析的结论应用于实践，并通过数据分析为网站创造价值。

【目录】

第1章解密神奇的网站分析--网站分析的目的、流程及价值 
1.1　为什么要对网站进行分析 
1.2　网站分析是什么 
1.3　如何进行网站分析 
1.3.1　网站流量质量分析 
1.3.2　网站流量多维度细分 
1.3.3　网站流量重合度分析 
1.3.4　网站内容及导航分析 
1.3.5　网站转化及漏斗分析 
1.4　网站分析为什么很重要 
1.5　网站分析带来的价值及改变 
1.6　网站分析的基本流程 
1.6.1　定义（Define） 
1.6.2　测量（Measure） 
1.6.3　分析（Analyze） 
1.6.4　改进（Improve） 
1.6.5　控制（Control） 
1.7　我能成为网站分析师吗 
1.7.1　网站分析行业概况 
1.7.2　兴趣和一个免费的分析工具 
1.7.3　了解JS及HTML语言 
1.7.4　了解网络营销知识及常见广告模式 
1.7.5　Excel和PPT的使用能力 
1.7.6　强大的沟通能力 
1.7.7　不畏错误和挑战的能力 
1.7.8　良好的职业操守和道德底线 
1.8　本章小结 
第2章从这里开始学习网站分析--网站分析中的基础指标解释 
2.1　我们如何获得网站的数据 
2.1.1　常见的数据获取方式 
2.1.2　网站日志和JS标记 
2.1.3　用户识别 
2.1.4　点击流模型 
2.2　网站分析中的基础指标 
2.2.1　网站分析中的骨灰级指标 
2.2.2　网站分析中的基础级指标 
2.2.3　网站分析中的复合级指标 
2.3　本章小结 
第3章网站分析师的三板斧--网站分析常用方法 
3.1　数据分析前的准备工作 
3.1.1　数据的来源类型 
3.1.2　数据的清洗与整理 
3.1.3　我们的数据准确吗 
3.2　网站数据趋势分析 
3.2.1　同比、环比、定基比 
3.2.2　趋势线拟合 
3.2.3　移动均值 
3.2.4　数据监控自动化 
3.3　网站数据对比分析 
3.3.1　简单合并比较 
3.3.2　比较实验的设定 
3.3.3　让比较结果更可信 
3.3.4　别忘记与目标对比 
3.4　网站数据多维度细分 
3.4.1　指标和维度 
3.4.2　为什么要使用细分 
3.4.3　什么是细分 
3.4.4　细分的常用方法 
3.5　本章小结 
4.1　网站中常见的流量分类 
4.1.1　网站中常见的三种流量来源 
4.1.2　直接流量的秘密 
4.2　对网站流量进行过滤 
4.2.1　过滤流量来源的基本原理 
4.2.2　Google Analytics流量过滤速查表 
4.3　如何对广告流量进行追踪和分析 
4.3.1　对你的流量进行标记 
4.3.2　区分搜索付费流量与免费流量 
4.3.3　监测百度竞价流量ROI 
4.3.4　挖掘有价值的搜索关键词 
4.3.5　追踪EDM的活动流量 
4.4　如何辨别那些虚假流量 
4.4.1　虚假流量与真实流量的特征 
4.4.2　辨别虚假流量的十二种方法 
4.5　为你的网站创建流量日记 
4.5.1　什么是网站流量日记 
4.5.2　如何创建流量日记 
4.5.3　网站流量日记的作用 
4.5.4　开始第一次网站分析报告 
4.6　流量波动的常见原因分析 
4.6.1　直接流量波动常见原因 
4.6.2　付费搜索流量（SEM）波动常见原因 
4.6.3　自然搜索流量（SEO）波动常见原因 
4.6.4　引荐流量波动常见原因 
4.7　本章小结 
第5章你的网站在偷懒吗--网站内容效率分析 
5.1　网站页面参与度分析 
5.1.1　什么是页面参与度 
5.1.2　页面参与度的计算方法 
5.1.3　设置并查看页面参与度指标 
5.1.4　页面参与度指标的两个作用 
5.2　页面热力图分析 
5.2.1　Google Analytics热力图功能 
5.2.2　Google Analytics热力图中数字的含义 
5.2.3　Google Analytics热力图中的细分功能 
5.2.4　Google Analytics热力图中的路径分析 
5.2.5　Google Analytics热力图的常见问题 
5.3　页面加载时间分析 
5.3.1　理想情况下的Landing Page时间分布 
5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的时间分布 
5.3.3　页面打开速度慢的时间分布 
5.4　网站中的三种渠道分析 
5.4.1　网站的流量来源渠道 
5.4.2　网站的内部渠道 
5.4.3　网站的目标渠道 
5.5　追踪并分析网站404页面 
5.5.1　使用Google Analytics追踪404页面 
5.6　最终产品页分析 
5.6.1　如何评价内容的热门度 
5.6.2　基于多指标的内容简单分类 
5.6.3　基于多指标的内容综合评分 
5.7　本章小结 
第6章谁在使用我的网站--网站用户分析 
6.1　用户分类 
6.1.1　用户指标 
6.1.2　新老用户 
6.1.3　活跃用户和流失用户 
6.2　用户行为分析 
6.2.1　每个用户行为指标的分析价值 
6.2.2　基于用户行为指标的用户分布 
6.2.3　基于用户细分的用户行为分析 
6.3　用户忠诚度和价值分析 
6.3.1　基于用户行为的忠诚度分析 
6.3.2　基于用户行为的综合评分 
6.3.3　用户的生命周期价值 
6.4　本章小结 
第7章我们的目标是什么--网站目标与KPI 
7.1　对网站进行全面货币化 
7.1.1　设置电子商务追踪 
7.1.2　对目标设定货币价值 
7.2　创建网站分析体系 
7.2.1　定义网站目标 
7.2.2　获取并分解网站目标 
7.2.3　聚焦网站的核心目标 
7.2.4　关注每个分解的目标 
7.2.5　创建网站分析的KPI 
7.3　KPI网站分析成功之匙 
7.4　KPI在网站分析中的作用 
7.4.1　网站分析KPI的5个标准 
7.5　解读可执行的网站分析报告 
7.5.1　可执行的网站分析报告的内容 
7.5.2　KPI指标的创建及选择 
7.5.3　网站分析关键KPI指标报告 
7.5.4　关键KPI指标变化分析 
7.5.5　访客行为货币化 
7.5.6　创建属于你的Action Dashboard 
7.6　目标KPI的监控与分析 
7.6.1　KPI的数据监控 
7.6.2　KPI背后的秘密 
7.7　本章小结 
第8章深入追踪网站的访问者--路径与转化分析 
8.1　探索用户的足迹--关键转化路径分析 
8.1.1　明确关键转化路径 
8.1.2　测量关键转化路径 
8.1.3　漏斗模型的展现 
8.1.4　有效分析转化路径 
8.1.5　为什么使用漏斗图 
8.1.6　网站中的虚拟漏斗分析 
8.2　让用户走自己的路--多路径选择优化 
8.2.1　简化用户转化路径 
8.2.2　让用户选择适合自己的路 
8.2.3　多路径转化数据分析 
8.3　基于内容组的访问者路径分析 
8.3.1　基于分析目的规划内容组 
8.3.2　创建内容组前的准备工作 
8.3.3　使用过滤器创建内容组 
8.3.4　检查并优化内容组 
8.3.5　访问者流报告功能概述 
8.3.6　访问者流报告与其他功能配合使用 
8.4　本章小结 
第9章从新手到专家--网站分析高级应用 
9.1　为你的网站定制追踪访问者行为 
9.1.1　使用_trackPageview函数自定义页面名称 
9.1.2　使用_trackPageview函数追踪出站链接 
9.1.3　使用_trackPageview函数记录时间维度 
9.1.4　使用_trackPageview函数记录页面状态 
9.1.5　使用_trackPageview函数记录用户行为 
9.2　按需求创建个性化报告 
9.2.1　创建报告前的准备工作 
9.2.2　设置自定义信息中心 
9.2.3　对报告的用户权限进行管理 
9.2.4　设置智能提醒和邮件报告 
9.3　控制报告中的数据 
9.3.1　过滤器基础 
9.3.2　高级过滤器 
9.4　快速数据导出工具 
9.5　数据分析高级应用 
9.5.1　网站内容关联推荐 
9.5.2　KNN相关内容推荐 
9.5.3　如何评估内容推荐的效果 
9.6　本章小结