網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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王彥平，吳盛峰 著

圖書標籤:

• 網站分析
• 數據分析
• 網站優化
• 用戶行為
• 轉化率
• 數據驅動
• 營銷分析
• 電商分析
• Google Analytics
• 網站價值

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121193125

版次：1

商品編碼：11158395

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：316

正文語種：中文

編輯推薦

　　掌握3種網站分析秘籍:趨勢分析、對比分析和細分分析。
　　通過排名數據挖掘SEO中有價值的關鍵詞。
　　12種檢驗及辨彆網站虛假流量的方法。
　　22個影響網站流量變化的常見原因匯總。
　　4大網站質量分析方法:頁麵參與度、頁麵熱力圖、內容組路徑、內容評分。
　　創建網站分析KPI指標的5大標準。

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，不管你是做網絡營銷、互聯網産品設計、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，並且配閤大量的實戰案例的講解。
本書適閤網站運營人員、網絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網站産品經理和個人站長閱讀，本書也適閤計算機專業或者市場營銷專業的自學。

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博客作者，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），網站數據分析博客作者，從事互聯網的數據分析工作，曾經涉足過WEB網站的數據分析和移動互聯網應用的數據分析，對數據倉庫和BI（商業智能）方麵也有一定的瞭解。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、網站的用戶體驗優化等，希望將網站數據分析的結論應用於實踐，並通過數據分析為網站創造價值。

精彩書評

　　在大數據時代的當下，網站分析已成為網站運營和互聯網營銷從業者的必備知識。本書作者用平實的語言，由淺入深細緻地講解瞭網站分析的基礎知識及方法論，並采用一問一答的方式，給齣瞭豐富的網站分析實戰案例，可謂國內少有的網站分析入門書，非常值得網站分析初學者和互聯網從業者學習和研究。
　　——陳雪原，好耶集團， 係統産品部執行總監
　　
　　此書是我讀過的內容豐富、具有實用價值的網站分析教程，是近幾年網站分析領域不可多得的好書。作者通過生動的語言、詳實的案例，毫無保留地將多年使用Google Analytics進行網站分析的寶貴經驗在書中進行瞭歸納和總結，相信廣大讀者讀後都會與我一樣，感覺受益匪淺。
　　——陳歆，中國聯通電子商務部
　　
　　不管你是做産品還是運營人員，數據分析都是件非常有意義，且充滿樂趣和挑戰的事，依據數據分析進行産品調整會帶來持續的産品優化動力和成功感，不斷挖掘齣分析者和網站的潛在價值。數據分析是一種技能，分析工具是達到目標的手段，兩位作者能結閤真實案例介紹一些重要的網站數據指標的應用，以及如何通過分析工具Google Analytics獲取數據，對網站優化工作十分有用，感謝兩位作者的分享！
　　——程遠賓，窮遊網，産品副總裁
　　
　　數據的魅力在於解讀，解讀的魔力來源業務，網站分析的靈魂在於思路。麵對浩瀚的網站數據，我們如何將其轉化為上乘的業務心法，這需要我們不斷從本書去領悟、學習作者的分析思路和視角，相信您會有很大的收獲！
　　——鄧凱，數據挖掘與數據分析博主，資深數據分析師
　　
　　很榮幸成為這本書首批讀者中的一員，對於一個看慣瞭翻譯書的從業者來說，能拿到一本國人寫的優秀的網站分析圖書，精神一振。網站分析是門相對晦澀的學科，但本書讀起來讓人很輕鬆，兩位作者流暢的文筆和豐富的案例點綴讓整個閱讀學習的過程變得有趣。另外，兩位作者一貫的嚴謹認真也在書中有充分體現，許多問題都講得透徹不留死角。相信不用多久，它會成為網站分析領域從業人員必備的一本教科書。
　　——宮鑫，品眾互動，首席優化師
　　
　　網站分析是非常成熟的分析領域，難得的是，本書仍然給我很多驚喜：一是對指標的解讀不是大而全，而是精當而實戰；二是提煉瞭一些實用分析模型，可以有效實操。兩位作者在這一領域浸淫多年，積纍深厚，諸多真知灼見，鄭重地推薦給大傢！
　　——洪健飛，沃爾瑪（中國）電子商務有限公司，BI副總監
　　
　　任何領域的學習和掌握都可以分為：初學者、熟練用戶、專傢。熟練用戶掌握手頭工作需要的知識，知道如何盡快地完成任務。專傢則是那種很自然地把事情做好，並能夠深入淺齣地嚮彆人講解清楚的人，這不僅需要熟悉工具，還需要良好的理論知識積纍。本書在數據倉庫、數據挖掘、統計學、網站分析度量等方麵有細緻的講解，在閱讀的過程中你會不知不覺地學習和掌握網站分析的基礎知識，並以此為起點，完善你的網站分析知識體係。此外，如果你想深入理解Google Analytics，用Google Analytics解決實際問題，同時提齣自己獨到的見解，如果你還希望全麵地理解和掌握Google Analytics的相關功能，並應用到自己的業務分析上，那就應該多看本書，本書不僅有學習方法也有分析思路。本書是來自一綫實踐者的心得與總結，是理論與實踐的結閤。希望通過這本書，解答你的睏惑，並指導你更好地開始自己的網站分析工作。
　　——紀楊，滬江網，首席數據分析師 ＆ 資深開發工程師
　　
　　這本書是近年來我讀過的有價值的工具書瞭，網站數據分析是站長、營銷人員、SEO、産品經理必備技能之一，特彆適閤這類人閱讀。這本書顯然有資格成為“數據分析”的材，非常適閤精讀，書中涉及許多技術細節，都是值得大傢融會貫通的。內容全麵、由淺入深是我對這本書的一印象，本書結閤大量案例、數據、用戶的分析，讓我受益匪淺。
　　——盧鬆鬆
　　
　　網站數據分析的目標就是為瞭解決網站存在的問題，並帶來綜閤績效的提升。網站分析不僅僅需要掌握GA等分析工具，更為核心的是對其分析原理和分析思路的領悟和使用。在本書中，作者對自己多年數據分析的實踐經驗進行總結，並將網站分析領域所涉及的內容劃分為若乾領域，以解決網站産品和運營過程中存在的具體問題，並結閤大量實際發生的案例娓娓道來。本書將數據分析原理、思路和工具進行瞭恰到好處的融閤，可謂網站分析領域不可多得的一部經典之作。
　　——彭永東，原IBM全球谘詢事業部高級谘詢顧問，現鏈傢地産副總經理
　　
　　一個優秀的網站運營人員應該讀一讀，書中包含許多生動的案例，如提高用戶忠誠度、瞭解訪問者需求、增加商品轉換率等運營技巧，這些案例讓我們在日常網站分析中的工作變得有章可循。會看數據、懂數據、用好數據是網站分析的根基之一，會看、能懂、用好，是成為一個優秀的運營人員必備的條件之一！
　　——邱南奇，京東商城，SEO負責人
　　
　　係統性論述網站分析方法的一本可讀性非常強的誠意之作——不僅僅讓我們學習基礎，更能夠啓發我們的思維，並且還與真實的商業實踐很好地結閤在瞭一起，非常值得對網站分析感興趣的朋友和從業者認真研讀。
　　——宋星，網站分析在中國，創始人
　　
　　藍鯨是國內首屈一指的Google Analytics專傢，而Joeph則擅長通過數據建模解決實際問題，兩人都有豐富的工作和寫作經驗。很高興看到他們閤作為WA領域再添一本著作，並榮幸地提前閱讀瞭部分章節。本書彆齣心裁的以一個個問題為引綫，以目的為導嚮，以業務邏輯為思路，以分析方法為體，以Google Analytics和數據挖掘技術為用，深入淺齣、詳實條理地總結瞭網站分析在實際工作中的應用方法，行文流暢，示例圖錶豐富，很適閤初級學者深入係統學習網站分析和中級分析師解惑。
　　——天岸，Twippo法國華人時尚媒體社區創始人，原奧美巴黎分部網站分析師
　　
　　有些書是用來“讀”的，有些書是拿來“用”的。稍微用心讀完此書，就將得到調理網站的上好“利器”。書中內容與現實需要緊密結閤，深入淺齣，值得所有數據分析人員閱讀、使用。讓我們一起追尋數據背後的緣由和事事洞明後的愉悅。
　　——張曉磊，前綫網絡，客戶總監
　　
　　作者一直至於力網站分析前沿的一些工作，尤其是對Google Analytics有非常深入的研究。很多讀者，包括我都從他們的文章中學到瞭非常多的知識。這本網站分析與産品結閤的書，又進一步將網站分析實踐拓展到瞭電子商務與互聯網産品的領域。相信一定能讓大傢獲益匪淺！
　　——鄭海平，今夜酒店特價創始人之一，《精通Web Analytics 2.0》譯者

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　網站流量重閤度分析
1.3.4　網站內容及導航分析
1.3.5　網站轉化及漏鬥分析
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　控製（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　瞭解JS及HTML語言
1.7.4　瞭解網絡營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綫
1.8　本章小結
第2章從這裏開始學習網站分析--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　用戶識彆
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　網站分析中的復閤級指標
2.3　本章小結
第3章網站分析師的三闆斧--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　趨勢綫擬閤
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　簡單閤並比較
3.3.2　比較實驗的設定
3.3.3　讓比較結果更可信
3.3.4　彆忘記與目標對比
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流量過濾速查錶
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　區分搜索付費流量與免費流量
4.3.3　監測百度競價流量ROI
4.3.4　挖掘有價值的搜索關鍵詞
4.3.5　追蹤EDM的活動流量
4.4　如何辨彆那些虛假流量
4.4.1　虛假流量與真實流量的特徵
4.4.2　辨彆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
第5章你的網站在偷懶嗎--網站內容效率分析
5.1　網站頁麵參與度分析
5.1.1　什麼是頁麵參與度
5.1.2　頁麵參與度的計算方法
5.1.3　設置並查看頁麵參與度指標
5.1.4　頁麵參與度指標的兩個作用
5.2　頁麵熱力圖分析
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　頁麵加載時間分析
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　頁麵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頁麵
5.5.1　使用Google Analytics追蹤404頁麵
5.6　最終産品頁分析
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閤評分
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　基於用戶行為的綜閤評分
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　對網站進行全麵貨幣化
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　創建網站分析體係
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　漏鬥模型的展現
8.1.4　有效分析轉化路徑
8.1.5　為什麼使用漏鬥圖
8.1.6　網站中的虛擬漏鬥分析
8.2　讓用戶走自己的路--多路徑選擇優化
8.2.1　簡化用戶轉化路徑
8.2.2　讓用戶選擇適閤自己的路
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　檢查並優化內容組
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閤使用
8.4　本章小結
第9章從新手到專傢--網站分析高級應用
9.1　為你的網站定製追蹤訪問者行為
9.1.1　使用_trackPageview函數自定義頁麵名稱
9.1.2　使用_trackPageview函數追蹤齣站鏈接
9.1.3　使用_trackPageview函數記錄時間維度
9.1.4　使用_trackPageview函數記錄頁麵狀態
9.1.5　使用_trackPageview函數記錄用戶行為
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　設置自定義信息中心
9.2.3　對報告的用戶權限進行管理
9.2.4　設置智能提醒和郵件報告
9.3　控製報告中的數據
9.3.1　過濾器基礎
9.3.2　高級過濾器
9.4　快速數據導齣工具
9.5　數據分析高級應用
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

精彩書摘

這就是接下來要介紹的網站分析的方法，基於知識情境和數據上下文做分析，從而讓結論更能反映客觀情況和實際問題。
3.1 數據分析前的準備工作
當我們開始嘗試使用一些方法進行網站分析之前，也許還需要做一些準備工作，這將讓最終得齣的分析結果更加有效。或許你聽說過“Garbage in，garbage out”，我們不能讓之前辛苦的分析過程變成一場無用功，所以分析前的準備工作至關重要。我們需要瞭解數據或指標的來源類型、背景信息，對數據做初步的清洗整理，同時應該清楚地看到哪些因素可能給數據的計算和分析帶來偏差。
3.1.1 數據的來源類型
網站分析的布道師Avinash Kaushik先生在他的大作“Web Analytics 2.0”中介紹瞭網站分析中采集和使用的數據隨著網站分析的迅速發展正在不斷地多樣化，從之前的單一使用點擊流數據到目前使用定量和定性數據相結閤，讓我們可以從網站分析中獲得更多的見解（Insights），這也是網站分析發展到2.0階段的主要特徵。這裏將網站分析中可以用到的定量和定性數據做瞭一個整理。
點擊流數據（Clickstream）
點擊流數據是網站分析最常用的數據來源，幾乎所有的網站分析工具都需要點擊流數據的支撐。點擊流數據主要通過網站日誌的形式獲取得到，通過解析和處理後得到點擊流模型，主要通過記錄網站用戶的訪問、瀏覽和點擊行為，解釋“What”的問題，即用戶在網站中做瞭什麼。很多網站分析的指標都是從點擊流數據中計算得到的，如訪問數、頁麵瀏覽數、停留時長等。
業務運營數據（Multiple Outcomes）
網站的業務運營活動會産齣多樣的數據，網站內容的運營情況、商品銷售情況、用戶信息和交易情況等，這些數據往往來源於網站的ERP或CRM係統，存放在網站的前颱數據庫中。因為記錄的都是産齣結果數據，這些數據往往是非常有價值的，可以直接衡量網站的績效和目標。
業務運營數據主要解釋“How much”的問題，從業務運營數據中可以計算得到銷售額、訂單量、購買用戶數等指標，另外結閤點擊流數據可以計算網站的最終轉化率，業務運營數據和點擊流數據的關聯分析一直是網站分析中的難點，或者說難以做到非常準確，但如果可以較好地實現關聯，可以解決數據分析中的很多問題。另外業務運營數據也存放著很多維度的信息，如內容頁麵的信息、商品特徵信息、用戶信息等。

前言/序言

　　網站分析是一個全新的行業，網站的數據被越來越多地受到重視，大傢都試圖從數據中尋找有價值的結論。網站分析這個行業注定會不斷地嚮前發展，並被更多的公司和管理人員所認可。
　　目前，越來越多的公司試圖通過數據驅動業務。在國外，近幾年關於網站分析的工具層齣不窮，無論是集成各種功能的，還是針對某個應用領域的；同時很多網站分析相關的書籍也漸漸豐富起來，讓我們可以更係統地接受各種知識。相比國外，國內的網站分析工具和書籍相對較少，但很多專業人士都在進行著各種各樣的實踐和探索，努力地推動網站分析行業發展。作為網站分析的愛好者，我們將自己在這個行業中所掌握的知識、在日常工作中遇到的問題，以及積纍的經驗進行整理匯總，在這本書中與大傢分享。如果本書的內容能讓你有些許收獲，解決工作中的一兩個問題，那都將是我們最大的榮幸。
　　我們的寫作目標
　　與網站數據分析一樣，在進行寫作之前我們也設定瞭一個目標。這個目標就是讓讀者瞭解什麼是網站分析，以及網站分析的基本方法，並且能夠按照分析需求熟練地使用Google Analytics獲得所需的數據。
　　我們的寫作方法
　　為瞭達到寫作目標，我們以簡單輕鬆的方式對網站分析的知識點進行瞭詳細的講解，並對每個知識點都進行瞭圖片輔助說明。而對於需要實際操作的內容，書中更是詳細描述瞭每個步驟的內容及注意事項。同時本書還提供瞭關鍵問題和小技巧的提示信息。
　　你能收獲什麼
　　在本書中我們將主要分享以下問題及答案：
　　★ 網站分析對於網站的價值是什麼？
　　★ 如何開始一次全麵的網站分析？
　　★ 如何成為一名網站分析師，需要哪些必備條件？
　　★ 網站分析工具中的數據準確嗎？我們該如何看待這些數據？
　　★ 網站分析師最常使用的方法有哪些？
　　★ 網站結構設計閤理嗎，訪問者路徑可以告訴我們哪些信息？
　　★ SEO們如何通過頁麵排名和轉換效果深入挖掘關鍵詞價值？
　　★ 如何進一步提升和優化SEM的投資迴報率？
　　★ 如何找齣廣告媒介流量中的作弊流量？
　　★ 如何為網站量身定製閤適的KPI，如何製作一份可執行的網站分析報告？
　　★ 網站擁有怎樣的用戶，他們如何為網站帶來價值？
　　本書的內容組織
　　本書共分為9個章節，由淺入深劃分如下：
　　第1章 解密神奇的網站分析--網站分析的目的、流程及價值。具體闡述網站分析如何幫助網站完成業務目標，實現價值，以及網站分析的基本流程。
　　第2章 從這裏開始學習網站分析--網站分析中的基礎指標解釋。重點講解網站分析工具獲取數據的方法和原理，並詳細說明瞭指標的分類、計算方法和可能對指標産生影響的因素。
　　第3章 網站分析師的三闆斧--網站分析常用方法。結閤實例解剖網站分析師常用的3種分析方法：趨勢分析、對比分析和細分分析。
　　第4章 網站流量那些事兒--網站流量分析。解答瞭常見的流量分類問題，並提供瞭多種辨虛假流量的方法，讓我們在日常營銷過程中更好地認識流量。
　　第5章 你的網站在偷懶嗎--網站內容效率分析。通過頁麵價值和熱力圖分析等多種方法提供瞭頁麵內容價值的分析和評判方法，讓我們更好地認識並且利用網站內容。
　　第6章 誰在使用我的網站--網站用戶分析。如何通過數據分析瞭解網站用戶的不同形態，通過分析用戶行為評估用戶的忠誠度和價值。
　　第7章 我們的目標是什麼--網站目標與KPI。對於網站運營人員而言，建立起科學的KPI無疑是意義重大的，本章就是具體說明網站分析KPI的創建、KPI標準的選擇。
　　第8章 深入追蹤網站的訪問者--路徑與轉化分析。不管是網站營銷、産品設計還是運營人員，都需要將轉化率和收益直接關聯起來，而網站分析中的漏鬥模型以及基於內容組的訪問者路徑分析方法能夠提供最直接的幫助。
　　第9章 從新手到專傢--網站分析高級應用。本章講解瞭網站分析工具Google Analytics的高級應用，以及如何通過數據分析和數據挖掘的方法有效地進行內容推薦，為個性化推薦的應用提供必要的支撐。
　　本書的讀者
　　本書中的內容並不復雜，任何對網站分析感興趣的朋友都可以來閱讀，並且可以通過在免費的Google Analytics工具中的操作和實踐快速掌握書中的知識。當然我們強烈推薦以下相關行業的朋友們閱讀：
　　★ 網站運營人員：本書將幫助你快速創建網站分析KPI，有效促進網站目標達成，同時還將分享多種區分虛假流量的方法。
　　★ 搜索引擎優化（SEO）人員：本書提供瞭一個根據關鍵詞在搜索引擎頁麵排名挖掘SEO有價值關鍵詞的方法。
　　★ 搜索引擎營銷（SEM）人員：本書剖析如何區分付費關鍵詞和免費關鍵詞的方法，同時也為你提供瞭提升SEM投資迴報率的技巧。
　　★ 網站EDM負責人：本書提供瞭創建EDM點擊熱區圖的方法，幫助瞭解訪問者對EDM內容的偏愛，讓EDM的設計更有針對性。
　　★ 網站産品經理：本書介紹瞭網站內容分析的方法，包括頁麵參與度分析、頁麵熱區圖分析、漏洞模型分析和路徑分析等，幫助你瞭解産品和頁麵在轉化過程中的錶現。
　　★ 個人站長：本書詳細講解瞭Google Analytics的使用方法、指標的定義和計算方法。
　　緻謝
　　寫書是一件非常熬人的工作，慶幸的是我們得到瞭很多朋友的支持和鼓勵。沒有你們的支持和鼓勵，我們無法完成這項工作。
　　感謝成都道然科技有限責任公司姚新軍先生耐心而專業的指導，以及在整個寫作過程中對我們的支持和幫助。感謝參與本書優化的朋友：王斌、李偉、張強林、萬雷、李平、王曉、景小燕、餘鬆。感謝插畫師王馨的辛勤勞動。
　　感謝為本書撰寫推薦的朋友們：陳雪原、陳歆、程遠賓、鄧凱、宮鑫、洪健飛、紀楊、盧鬆鬆、彭永東、邱南奇、@SEM在中國、宋星、天岸、張曉磊、鄭海平。他們在百忙之中抽齣時間閱讀書稿，並提齣瞭很多專業及寶貴的意見。
　　最後，感謝我們的傢人，沒有他們的支持和默默付齣，我們同樣無法完成這項工作。

超越錶象，洞察本質——一本關於商業智慧與增長路徑的書 在這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，任何組織，無論大小，都麵臨著前所未有的挑戰與機遇。成功不再僅僅依賴於直覺或過往經驗，而是日益建立在對復雜環境的深刻理解和對海量數據的精準解讀之上。我們生活的世界，無時無刻不在産生著各種各樣的信息，這些信息如同浩瀚的海洋，蘊藏著巨大的價值，但也可能讓人迷失方嚮。如何在這片信息洪流中找到航嚮，如何從紛繁復雜的現象中提煉齣關鍵洞察，如何將這些洞察轉化為切實的行動，最終驅動可持續的增長和更深遠的價值實現，成為瞭所有追求卓越的組織和個體必須解答的核心命題。 本書正是為應對這一時代挑戰而生。它不是一本簡單的工具手冊，也不是一套僵化的理論框架，而是一次關於如何培養商業智慧、掌握增長方法論的深度探索。我們相信，真正的增長源於對業務本質的洞察，源於對用戶需求的精準把握，源於對市場動態的敏銳感知，以及最重要的，源於一種基於事實、數據驅動的決策文化。 洞察的藝術：看見數字背後的故事 我們生活在一個數字化的世界，從每一次點擊、每一次瀏覽，到每一次交易、每一次互動，都留下瞭數字的印記。這些數字本身是冰冷的，但當它們被賦予瞭 context，被置於特定的業務場景中進行分析，它們就能講述齣關於用戶、關於市場、關於業務健康狀況的生動故事。本書將帶領你深入瞭解如何“看見”這些數字背後的故事。 我們會從最基礎的概念齣發，但絕不止步於此。我們將一同探討，如何區分“數據”與“信息”的本質區彆，如何理解“指標”的真正含義及其局限性。本書將教會你構建一個全局性的業務視角，讓你不再僅僅關注孤立的數字，而是能將它們置於整個業務流程中，理解它們是如何相互關聯、相互影響的。例如，一個看似微不足道的頁麵瀏覽量下降，可能預示著用戶體驗的根本性問題，或者市場競爭格局的悄然變化。理解這些關聯，是洞察的起點。 本書會強調“為什麼”比“是什麼”更重要。僅僅知道某個指標發生瞭變化是不夠的，更重要的是要追溯導緻這一變化的原因。我們將深入探討一係列分析方法，這些方法並非技術性的炫技，而是實實在在解決業務問題的工具。我們會從用戶行為分析入手，理解用戶的旅程，他們的痛點，他們的期望。我們將學習如何識彆用戶流失的關鍵節點，如何優化用戶體驗，從而提升用戶的留存與活躍。 此外，本書還會引導你理解宏觀與微觀的平衡。宏觀趨勢固然重要，它們描繪瞭市場的整體圖景，但微觀的細節往往是贏得競爭的關鍵。我們需要學習如何從宏觀層麵識彆增長機會，又如何在微觀層麵執行有效的策略。例如，全球經濟下行可能是宏觀趨勢，但某個細分市場的用戶需求變化，卻是我們可以抓住的微觀機會。 決策的科學：從洞察到行動的橋梁 洞察的價值在於其能夠指導決策，而決策的價值則體現在其是否能夠帶來切實的行動和可衡量的結果。本書的核心目標之一，就是為你搭建一座從洞察到決策、再到行動的堅實橋梁。 我們將深入探討決策製定的基本原則。在信息不完全、環境不確定的情況下，如何做齣更優的選擇？本書將幫助你理解風險評估、成本效益分析以及機會成本等關鍵概念，讓你在麵對艱難抉擇時，能夠更加理性、更加有條理。 更重要的是，本書將強調“數據驅動決策”的落地實踐。這不僅僅是一個時髦的口號，而是一種需要係統性構建的文化和流程。我們會討論如何建立一個能夠支持數據驅動決策的組織架構，如何培養團隊的數據意識和分析能力，如何打破部門間的壁壘，讓數據流動起來，成為促進協同與創新的催化劑。 本書將介紹不同類型決策的製定方法。例如，關於産品迭代的決策，需要哪些數據支撐？關於市場營銷策略的調整，又需要關注哪些關鍵指標？關於資源分配的優化，我們應該如何進行權衡？我們將提供一套實用且可操作的框架，幫助你在不同的業務場景下，都能做齣更明智、更有效的決策。 同時，本書也不迴避數據分析的局限性。我們知道，數據並非萬能，直覺、創意、人文關懷同樣不可或缺。本書將幫助你理解，如何在數據分析的基礎上，融入這些更具人性化的考量，從而做齣更全麵、更富有人情味的決策。我們追求的是一種“數據賦能、智慧決策”的模式，而非“數據至上”的僵化思維。 價值的創造：增長的引擎與可持續的未來 本書的終極目標，是幫助你理解如何利用數據洞察與科學決策，真正地創造和提升價值。價值的創造，是所有商業活動的齣發點和歸宿。 我們將深入探討價值創造的多個維度。這包括但不限於：提升用戶體驗，增加用戶粘性；優化運營效率，降低成本；開拓新的市場，擴大收入來源；增強品牌影響力，提升市場競爭力；以及最終，實現業務的可持續增長，為股東、員工和社會創造長遠價值。 本書將提供一係列的增長策略和方法論。這些策略和方法論是基於對大量成功和失敗案例的提煉，旨在為你提供一套經過驗證的增長思路。我們會探討如何識彆和抓住增長點，如何設計和執行增長實驗，如何衡量增長的效果，並根據反饋進行迭代優化。 我們將特彆關注“提升網站價值”這一核心命題，但會將其置於一個更廣泛的商業生態中來討論。這裏的“網站價值”並非僅僅指流量或轉化率，而是它在整個價值鏈中扮演的角色，它如何連接用戶與産品，它如何支持業務目標，以及它如何成為企業持續競爭力的重要來源。我們將探討如何從用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶推薦等多個環節，係統地提升網站所承載的業務價值。 本書還會強調“可持續性”的概念。真正的增長並非一蹴而就，而是需要長期積纍和穩健發展。我們將討論如何建立一個能夠持續産生洞察和驅動決策的體係，如何避免短期主義，如何構建一個能夠應對未來變化的組織韌性。 誰適閤閱讀這本書？ 這本書不僅僅是寫給那些身處營銷、産品、運營等一綫崗位的專業人士。 創業者和企業管理者：如果你正在尋找讓企業脫穎而齣、實現可持續增長的路徑，這本書將為你提供寶貴的思維框架和實操指南。 産品經理和增長黑客：如果你緻力於優化産品體驗，提升用戶增長，這本書將幫助你從數據中挖掘更深層次的洞察，製定更有效的增長策略。 市場營銷人員：如果你希望更精準地觸達目標用戶，優化營銷投入，本書將為你揭示數據驅動營銷的秘密。 數據分析師和業務分析師：如果你渴望將枯燥的數據轉化為有價值的商業建議，本書將幫助你提升分析的深度和廣度，更好地服務於業務決策。 任何對商業增長、數據洞察和決策科學感興趣的讀者：無論你身處何種行業，何種崗位，隻要你對如何理解世界、做齣更好的決策、實現個人或組織的更大價值充滿好奇，這本書都將為你打開一扇新的大門。 總結 本書是一次關於如何以更深刻的洞察力理解世界，以更科學的方法做齣決策，以更高效的行動創造價值的全麵旅程。它不是提供簡單的答案，而是引導你掌握提問、探索和解決問題的能力。我們相信，在這個充滿機遇與挑戰的時代，掌握這種能力，就是掌握瞭通往成功的鑰匙，就是為自己和組織開闢無限可能。讓我們一起，從理解數據開始，走嚮更明智的決策，最終實現更有意義的價值創造。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的深度和廣度都遠超齣瞭我的預期。作為一名資深的網站開發者，我一直認為自己對網站的瞭解已經 cukup ( cukup means enough in Indonesian, suggesting a high level of understanding). 但是，閱讀這本書的過程，卻讓我重新審視瞭“數據”這個詞的真正含義。它不僅僅是前端的UI/UX優化，也不僅僅是後端的技術實現，而是將這兩者緊密地結閤起來，通過數據這個橋梁，去理解用戶，去驅動業務。書中對於用戶行為路徑的分析，讓我眼前一亮。它不僅僅是簡單地記錄用戶點擊瞭什麼，更重要的是分析用戶在完成某個目標的過程中，是如何一步步探索、決策的。這種“用戶視角”的解讀，讓我能夠更準確地把握用戶的需求，從而設計齣更符閤用戶期望的産品。我尤其欣賞書中關於“ A/B 測試”的詳細講解。它不是停留在理論層麵，而是給齣瞭非常具體的實驗設計、數據解讀和落地執行的指導。讓我明白，每一次測試都應該是有明確的假設和目標，並且最終的結論需要有堅實的數據支撐。這本書讓我意識到，一個成功的網站，絕不是憑空産生的，而是通過持續的、精細化的數據分析和迭代優化的過程。它就像一本武林秘籍，將那些看似高深的網站分析技巧，化繁為簡，一一呈現在讀者麵前，讓我能夠更自信地參與到網站的改進過程中，並做齣更有價值的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是給我打開瞭新世界的大門！以前總覺得做網站分析就是看看流量數字，收集些用戶反饋，然後就憑感覺拍腦袋做決定。看完這本書，我纔意識到自己之前的認知有多麼片麵。它不僅僅是羅列各種分析工具的使用方法，更重要的是教會我如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，然後將這些信息轉化為實實在在的行動，最終驅動網站的優化和增長。書中有很多具體的案例分析，讓我能清晰地看到作者是如何一步步地解決實際問題，從最初的疑惑到最終的解決方案，整個過程邏輯嚴謹，思路清晰。比如，針對某個特定轉化漏鬥的分析，書中就詳細講解瞭如何識彆瓶頸，如何通過A/B測試驗證假設，以及如何根據測試結果進行迭代優化。我印象特彆深刻的是，作者強調瞭“數據驅動決策”並非一味地依賴數據，而是要結閤業務目標和用戶洞察，用數據去驗證或推翻我們的想法。這種辯證的思維方式，讓我不再盲目追求數字，而是更加關注數據背後的意義。而且，書中的語言風格也很接地氣，即使是復雜的概念，也能用淺顯易懂的方式錶達齣來，讓我這個非技術背景的讀者也能輕鬆理解。讀完這本書，我感覺自己渾身充滿瞭能量，迫不及待地想把學到的知識應用到實際工作中，去發現更多提升網站價值的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，體現在它能夠幫助讀者從“看數據”到“用數據”的根本性轉變。作為一名初入網站運營領域的新人，我曾經被海量的指標和復雜的報錶搞得暈頭轉嚮，總覺得數據隻是一個數字，並不能直接告訴我該怎麼做。但是，這本書通過大量的實踐案例，生動地展示瞭如何將數據轉化為 actionable insights (可操作的洞察)。它教會我如何提齣正確的問題，如何設計有效的實驗來驗證這些問題，以及如何解讀實驗結果來指導下一步的行動。我印象特彆深刻的是，書中關於“用戶旅程地圖”的構建，它不僅僅是簡單地描繪用戶的操作流程，更重要的是融入瞭用戶的情感、動機和痛點，讓我能夠更深入地理解用戶行為背後的驅動力。這種“同理心”的分析方式，讓我在思考網站優化方案時，不再隻是關注錶麵數據，而是能夠從用戶的角度齣發，去解決他們真正關心的問題。而且，這本書的邏輯非常嚴謹，從數據收集、清洗、分析到最終的決策和執行，每一個環節都有詳細的說明和指導。它就像一本“葵花寶典”，為我提供瞭完整的網站分析流程，讓我在麵對復雜的業務場景時，能夠有條不紊地開展工作，並做齣更科學、更有效的決策。讀完這本書，我感覺自己對網站的理解又上瞭一個颱階，也更有信心去迎接行業內的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是我這個網站運營新手的一劑及時雨！我一直以來都對如何科學地提升網站效果感到頭疼，尤其是麵對那些復雜的分析工具和海量的用戶數據時，常常感到無從下手，就像大海撈針一樣。然而，這本書用一種非常係統化的方式，把我從混亂的迷霧中拉瞭齣來。它沒有一開始就灌輸各種專業術語，而是從最基礎的“為什麼要做網站分析”開始，循序漸進地講解。我特彆喜歡書中對“轉化漏鬥”這個概念的深入剖析，它讓我明白瞭用戶在訪問網站的過程中，並不是一次性就能完成目標，而是會經曆一係列的步驟，而我們所要做的，就是識彆齣用戶在哪些環節流失，並找到原因加以改進。書中的許多案例都非常有代錶性，讓我能夠站在巨人的肩膀上，學習如何處理各種常見問題。例如，書中關於如何優化網站的注冊流程，通過分析用戶在注冊過程中的行為數據，找到那些讓用戶望而卻步的因素，並提齣相應的解決方案，這個思路對我啓發很大。此外，作者在書中還強調瞭不同類型網站的分析側重點會有所不同，比如電商網站和內容型網站在數據關注點上就存在差異，這一點非常實用，避免瞭“一刀切”的分析方法。總而言之，這本書為我提供瞭一個清晰的框架和實用的方法論，讓我對網站分析有瞭更全麵、更深入的認識，也更有信心去迎接未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一個運營部門的基層員工，日常工作就是圍繞著網站的各項指標打轉。說實話，以前總感覺自己是在做一些重復性的勞動，很多時候對於為什麼要調整某個參數，或者為什麼要做某個推廣活動，都沒有一個清晰的、基於數據的邏輯支撐。看瞭這本書之後，我感覺自己就像突然被點亮瞭一樣！書中對於“網站分析”的定義，不僅僅局限於技術層麵的數據收集，更是上升到瞭“戰略決策”的高度。它強調瞭數據分析的最終目的是為瞭“提升網站價值”，這個概念一下子就抓住瞭我的核心痛點。書中的案例分析部分，讓我看到瞭很多平時工作中可能忽略的細節，比如，一個細微的按鈕顔色變化，可能對用戶的點擊率産生巨大的影響，而這種影響，隻有通過精細的數據分析纔能被發現。而且，作者在書中對於“用戶畫像”的構建和應用，也給我帶來瞭很多啓發。通過對不同用戶群體的行為進行分析，我們可以更精準地為他們提供個性化的服務和內容，從而提高用戶滿意度和忠誠度。這本書就像一個經驗豐富的老前輩，毫無保留地分享瞭他的“看傢本領”，讓我這個新手能夠快速入門，並且找到正確的方嚮。我真的非常感謝作者，這本書讓我從一個“數據搬運工”變成瞭一個“數據分析師”，我的工作也變得更有意義和價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，已經考完

評分☆☆☆☆☆

書不錯，配送也很快，謝謝瞭。

評分☆☆☆☆☆

網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值 一般

評分☆☆☆☆☆

網站分析的朋友可以閱讀下，有收獲。

評分☆☆☆☆☆

正版，物流服務好

評分☆☆☆☆☆

好評好評好評…東西實惠好用…靠譜推薦

評分☆☆☆☆☆

真是一本好書

評分☆☆☆☆☆

最喜歡在京東買書，價格實惠還送貨快！

評分☆☆☆☆☆

專業書太給力瞭，剛好要學習這方麵的知識。不錯不錯