今天分享的圖書是一本在線統(tǒng)計(jì)方面的經(jīng)典書籍《 精通Web Analystics 2.0 ——用戶中心科學(xué)與在線統(tǒng)計(jì)藝術(shù)》，這本書是學(xué)習(xí)在線統(tǒng)計(jì)入門最經(jīng)典書籍之一。作者avinash給出了很多基于行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)方法的改造，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽絲剝繭般的分析，提出了具體、簡(jiǎn)單以及更先進(jìn)的方法。書中主要以介紹Google Analytics為主，對(duì)統(tǒng)計(jì)營(yíng)銷和在線統(tǒng)計(jì)有興趣的朋友，推薦閱讀。

這本書的作者：Avinash Kaushik 是在線統(tǒng)計(jì)方面的專家，做過(guò)Google的分析宣傳師

思維導(dǎo)圖作者：琴瑟樵夫 （感謝他的分享和投稿）新浪微博：http://www.weibo.com/zhuiwensm

文件格式：MMAP?? 制作軟件：MindManage

這個(gè)導(dǎo)圖全圖過(guò)大，建議下載源文件后在MindManager里查看

點(diǎn)擊下面的圖片，查看全書內(nèi)容：

網(wǎng)盤下載：數(shù)據(jù)銀行??微盤

在網(wǎng)上找本整理后的內(nèi)容介紹

轉(zhuǎn)自：http://pagesky.blog.sohu.com/203892012.html

第一章 webAnalytics 2.0 新世界

第二章 選擇網(wǎng)站分析系統(tǒng)的最佳戰(zhàn)略

第三章 點(diǎn)擊流分析的精彩世界 – 指標(biāo)

訪問(wèn) 訪客 停留時(shí)間 跳出率 退出率 轉(zhuǎn)化率 參與度

找出影響轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵因素，然后根據(jù)各關(guān)鍵因素收集數(shù)據(jù)

1.確定網(wǎng)站指標(biāo)的關(guān)鍵因素-轉(zhuǎn)化

2.定義團(tuán)隊(duì)報(bào)表

3.宏觀分析（有多少、從哪來(lái)、希望做什么

實(shí)際做什么-流量最大的著陸頁(yè)、流量最大的頁(yè)面、熱點(diǎn)圖、轉(zhuǎn)化率)

第四章 點(diǎn)擊流分析的精彩世界 – 實(shí)踐操作

網(wǎng)站分析入門????????? 35分

最佳網(wǎng)站分析報(bào)表????? 流量的來(lái)源和他們的產(chǎn)出

基礎(chǔ)分析思路????????? 細(xì)分、關(guān)注用戶行為而非總體結(jié)果

讓日常分析更具操作性 站內(nèi)搜索、SEO、PPC、直接流量、EDM

真實(shí)性驗(yàn)證 網(wǎng)站分析挑戰(zhàn)視角

第五章 通往光榮之路 衡量績(jī)效

關(guān)注少數(shù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，不超過(guò)4個(gè)

實(shí)際操作

轉(zhuǎn)化率進(jìn)階

衡量宏觀和微觀轉(zhuǎn)化

量化經(jīng)濟(jì)價(jià)值

非電子商務(wù)、B2B網(wǎng)站績(jī)效

舉例：電子商務(wù)網(wǎng)站??宏觀目標(biāo)：完成訂單

微觀目標(biāo)：

1.增加用戶注冊(cè)量（提升訪客忠誠(chéng)度、回訪率、停留時(shí)間、瀏覽深度）

2.強(qiáng)化課程內(nèi)容展示（來(lái)電、預(yù)約、索取資料、評(píng)價(jià)、咨詢、分享）

3.增加課程銷售收入（銷售）

4.優(yōu)化網(wǎng)站營(yíng)銷效果（付費(fèi)搜索、EDM等）

—————————————————————————————

第六章 解決為什么難題 – 利用定性數(shù)據(jù)

在線調(diào)查表單篩選用戶

來(lái)網(wǎng)站目標(biāo)、你想做的事情完成了嗎？沒(méi)有完成的原因

第七章 盡早預(yù)知成敗 – 測(cè)試和試驗(yàn)的力量

http://www.omniture.com/zh/products/conversion/testandtarget

A/B 和 MVT測(cè)試

從主要登陸頁(yè)開始、注冊(cè)購(gòu)物車、廣告數(shù)量位置、線下產(chǎn)品線上測(cè)試、

調(diào)研 – 單目標(biāo)測(cè)試 – 多目標(biāo)數(shù)據(jù)分析

第八章 競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析

來(lái)源，類型和秘密

1） 工具條數(shù)據(jù)：就是安裝在瀏覽器上的插件，例如Alexa工具條，Google 工具條

2）? 用戶庫(kù)數(shù)據(jù)：通過(guò)自愿或者付費(fèi)的方式招募一些用戶，例如comscore

3）? ISP互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商：網(wǎng)站服務(wù)器日志，例如hitwise

4）? 搜索引擎數(shù)據(jù)：Google keyword tool, Microsoft entity association, keyword group detection, keyword forecast, search funnels

5）? 網(wǎng)站分析提供商：Fireclick, coremetrics, google analytics

6）? 互聯(lián)網(wǎng)展示廣告提供商:quantcast, google ad planner(用戶受眾識(shí)別和細(xì)分很棒)

7）? 混合數(shù)據(jù)（工具條，用戶庫(kù)，ISP，網(wǎng)站分析提供商）：compete, google trends for websites

重點(diǎn)提到?www.compete.com?https://www.google.com/adplanner/

http://www.google.com.hk/trends?http://index.baidu.com

第九章 新興分析 – 社交、移動(dòng)和視頻

思考方式的變化和創(chuàng)造更合適的新指標(biāo)

分析線下用戶的行為（輕量數(shù)據(jù)庫(kù)，聯(lián)線后上傳）

分析移動(dòng)用戶的行為

博客的表現(xiàn)(原作者貢獻(xiàn)、讀者增長(zhǎng)、轉(zhuǎn)化率、引用和轟動(dòng)指數(shù)、成本、收益)

Twitter影響(粉絲人數(shù)的增長(zhǎng)、信息放大、點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率)

http://klout.com/home

視頻的表現(xiàn)

- 在整體和視頻觀看的次數(shù)、觀眾所處位置

- 跟蹤關(guān)注度及受眾的互動(dòng)情況

- 社交參與情況

- 跟蹤視頻傳播

- 細(xì)分、細(xì)分、細(xì)分

高級(jí)視頻分析（分析情景影響、收集用戶心聲、通過(guò)測(cè)試衡量用戶的實(shí)際行為）

————————————————————————-

第十章 隱藏的網(wǎng)站分析陷阱的最優(yōu)解決方案

建立行動(dòng)儀表盤——關(guān)鍵指標(biāo)

細(xì)分的趨勢(shì)、關(guān)鍵趨勢(shì)與分析見解、改變現(xiàn)狀需要的行動(dòng)及步驟、紅黃狀態(tài)對(duì)公司的影響

多渠道的營(yíng)銷

行為定向的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)(Test&Target)

- 有可靠的用戶反饋收集系統(tǒng)

- 先做A/B測(cè)試

3-6月后，再部署行為定向平臺(tái)

涅槃之路，走向智能分析的步驟

加碼 – 配置網(wǎng)站分析工具 – 流量來(lái)源跟蹤 – 收入和高級(jí)情報(bào) – 富媒體跟蹤

第十一章 成為分析專家的入門指南

背景信息的重要性

比較不同時(shí)期、通過(guò)細(xì)分、比較關(guān)鍵指標(biāo)的平均值和細(xì)分值、給指標(biāo)尋找新伴侶

利用行業(yè)基準(zhǔn)和競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)、了解業(yè)務(wù)知識(shí)

真正的價(jià)值-衡量潛在訪客行為和轉(zhuǎn)化

4種不能指導(dǎo)實(shí)際行動(dòng)的KPI衡量技術(shù)

平均值、百分比、比率、組合指標(biāo)

搜索-實(shí)現(xiàn)最優(yōu)長(zhǎng)尾策略

計(jì)算頭部和尾部

理解品牌關(guān)鍵詞和行業(yè)關(guān)鍵詞

最佳搜索營(yíng)銷策略

搜索-衡量上層漏斗關(guān)鍵詞的價(jià)值

跳出率、停留時(shí)間、訪客忠誠(chéng)度、任務(wù)提交或產(chǎn)出

第十二章 成為分析專家的進(jìn)階指南

多觸點(diǎn)營(yíng)銷活動(dòng)歸因分析

5種歸因模型

替代方案：媒體組合模型

多渠道分析

線下對(duì)線上影響（找到主鍵）

虛擬網(wǎng)址、單獨(dú)的優(yōu)惠券、網(wǎng)上調(diào)研、關(guān)聯(lián)流量趨勢(shì)和廣告安排、對(duì)照試驗(yàn)

線上對(duì)線下影響

衡量線下行為引導(dǎo)、電話和線上聊天、特殊的優(yōu)惠券、深入挖掘線下和線上數(shù)據(jù)、線上調(diào)查預(yù)測(cè)線下影響、對(duì)照試驗(yàn)、利用主要研究

第十三章 網(wǎng)站分析職業(yè)生涯

20% 報(bào)表

20% 流量引入分析

20% 站內(nèi)客戶體驗(yàn)

20% 分析背景信息

10% 探索新的策略選擇

http://www.kaushik.net/avinash/seven-skills-to-look-for-in-a-web-analytics-manager/

第十四章 企業(yè)文化

從產(chǎn)出和影響開始分析? 競(jìng)猜、內(nèi)部分享

提供能指導(dǎo)實(shí)際行動(dòng)的報(bào)表和分析 你的觀點(diǎn)什么？你想要我做什么？

每月第一周，從漏斗底部開始，而不是頂部！從衡量產(chǎn)出開始??
網(wǎng)站給你的最大禮物，快速失敗和低成本

如果你運(yùn)用WebAnalytics2.0的思維模式，你不僅可以呈現(xiàn)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，還能使用定性數(shù)據(jù)來(lái)反映用戶的心聲！

獲得公司的支持：

實(shí)施試驗(yàn)和測(cè)試方案?傾聽用戶的心聲 使用行業(yè)基準(zhǔn) 競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)?與有意向的網(wǎng)站合作

集中的分散模式更加有效

中心團(tuán)隊(duì)可以分享最佳做法，標(biāo)準(zhǔn)的儀表板、知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)

分散開始，然后變?yōu)榧?#xff0c;再以分散結(jié)束

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《精通Web Analystics 2.0》思维导图读书笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。