2011年12月8日 由 joegh
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从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用......
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2011年3月28日 由 joegh
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最近最常被问到的就是一些用户的统计指标，无论是决策层还是产品部门，所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。
假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产品的用户情况，你会问哪几个用户数据？其实一个聪明的提问者永远不会问网站的累计用户数有多少，甚至不会问网站的UV是多少，因为这些指标都不能从真正意义上去反映网站的价值和发展状况。
举个简单的例子——网秦，累计用户数应该不下千万，但这个数字真的能够体现......
» 阅读更多: 值得关注的用户指标
2010年8月8日 由 joegh
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网站用户管理的目标是发掘新用户，保留老用户。但仅仅吸引新用户还不错，还需要保持新用户的活跃度，使其能持久地为网站创造价值；而一旦用户的活跃度下降，很可能用户就会渐渐地远离网站，进而流失。所以基于此，我们可以对用户进行又一个细分——活跃用户和流失用户。
活跃用户与流失用户
活跃用户，这里是相对于“流失用户”的一个概念，是指那些“存活”着的用户，用户会时不时地光顾下网站，同时为网站带来......
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2010年7月25日 由 joegh
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网站中新老用户的分析已经成为了网站分析中常见的一类用户细分的方法，也是网站分析中用户分析的一个重要组成。Google Analytics中对新老用户的命名分别为New Visitors和Returning Visitors，同时也为许多的分析指标提供了基于新老用户的细分。
简单地说，新用户就是首次访问网站或者首次使用网站服务的用户；而老用户则是之前访问过网站或者使用过网站服务的用户。无论是新老用户都能为网站带来价值，这也......
» 阅读更多: 网站新老用户分析
2010年4月21日 由 joegh
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Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value，里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值（Lifetime Value，简称LTV），及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问（Visit）中的转化率（Conversion Rates）和CPA（Cost Per Acquisition）这些指标，计算用户在网站的整个周期中创造的总价值将更具意义，用户生命周期价值对于衡量网站......
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2010年4月11日 由 joegh
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前面的两篇文章介绍了基于点击流数据的适合所有网站的用户忠诚度分析及应用于电子商务网站的用户分析，并且通过雷达图可以直观的展示用户在各指标上的表现情况，我们可以通过雷达图上图形围成的面积来简单评价一个用户的综合价值。可能大家都有这样的疑问，当各指标的影响权重不同时（比如电子商务网站可能会更看重用户完成的订单数或者在一段时间内的交易额），在这种情况下我们该如何来评价用户的综合价值？如果......
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2010年3月31日 由 joegh
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前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析，适合所有网站，而对于一些特殊的网站，可以根据自身所能获取的数据将分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标，这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户分析方法。
当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自......
» 阅读更多: 电子商务网站用户分析
2010年3月28日 由 joegh
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忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。
用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经......
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2010年3月7日 由 joegh
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用户分析是网站分析中一个重要的组成部分，在分析用户之前我们必须首先能够识别每个用户，分辨哪些是"New Customer"，哪些是"Repeat Customer"。这样不但能够更加清晰地了解到底有多少用户访问了你的网站，分辨他们是谁（用户ID、邮箱、性别年龄等）；同时也能够帮助你更好地跟踪你的用户，发现它们的行为特征、兴趣爱好及个性化的设置等，以便于更好地把握用户需求，提升用户体验。
通常当你的网站提供了注册服务，而用户注册并......
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2010年2月24日 由 joegh
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根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：
最近一次消费（Recency）
消费频率（Frequency）
消费金额（Monetary）
RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域，适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。那么对于电子商务网站来说，网站数据库中记录的详细的交易信息，同样可以运用RFM分析模......
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