一、选择与业务目标一致的度量标准

1. 明确指标选择的两难困境

• 一方面，只关注一两个指标具有明显局限性。这会导致对访问者与网站互动情况的洞察不足，无法全面了解用户行为的各个方面。例如，如果仅关注页面浏览量，可能会忽略用户在页面上的停留时间、跳出率等重要指标，从而无法准确判断用户对网站内容的真正兴趣和参与度。

• 另一方面，跟踪每一个指标又会带来信息过载的问题，使得网站管理者难以从中提取关键信息并采取有效的行动。过多的指标可能会让人陷入数据的海洋中，无法确定哪些指标是真正重要的，也难以制定针对性的改进策略。

2. 以业务目标为导向确定指标

• 首先，明确网站的首要任务是至关重要的。不同的网站可能有不同的业务目标，比如降低跳出率可以提高用户留存和参与度；吸引新用户可以扩大用户基础，增加市场份额；留住现有用户则有助于提高用户忠诚度和长期价值。

• 然后，根据业务目标提出具体的策略。如果目标是降低跳出率，可以考虑优化网站的页面加载速度、改进内容的相关性和吸引力、优化页面布局等。如果是吸引新用户，可以通过搜索引擎优化、社交媒体推广、广告投放等方式增加网站的曝光度。如果是留住现有用户，可以提供个性化的服务、定期举办活动、加强用户互动等。

二、使用数据推动决策

1. 数据收集后的初步评估

• 收集数据只是第一步，确定是否达到目标是对数据进行初步分析的重要环节。通过对比实际数据与目标值，可以了解网站在各个方面的表现情况。例如，如果目标是提高转化率，可以分析用户从访问网站到完成购买的整个流程中的数据，如点击率、加入购物车率、结算率等，以确定哪些环节存在问题。

• 同时，还可以通过数据分析找出与目标相关的关键因素和趋势。比如，发现某个特定的用户群体在某个时间段内的转化率较高，或者某个营销渠道带来的用户质量更高等。

2. 以数据为基础进行测试、实验和更改

• 利用数据进行测试和实验是优化网站的关键步骤。可以通过 A/B 测试等方法，比较不同版本的页面设计、内容布局、营销活动等对用户行为和业务指标的影响，从而选择最优的方案进行实施。

• 根据数据进行更改可以包括对网站的功能、内容、用户体验等方面进行优化。例如，如果数据显示用户在某个页面的停留时间很短，可以考虑改进该页面的内容质量、增加互动元素等；如果发现某个功能的使用率很低，可以考虑优化该功能的设计或推广方式。

三、不要把注意力局限在流量上

1. 流量数据的重要性与局限性

• 理解和报告流量数据是网站分析的基础部分。页面浏览量可以反映网站的受欢迎程度；顶级流量来源可以帮助了解用户的获取渠道，以便优化市场推广策略；浏览次数最多的页面可以揭示用户的兴趣点，为内容优化提供方向。

• 然而，高流量并不等同于成功。如果没有转化，即使有大量的页面浏览量也无法实现商业目标。例如，一个电商网站可能有很高的流量，但如果用户只是浏览而不购买，那么就无法实现销售增长的目标。

2. 综合考虑其他指标

• 除了流量数据，还需要关注用户的行为指标和转化指标。行为指标如跳出率、回访率、用户留存率等可以反映用户对网站的满意度和忠诚度；转化指标如注册率、购买率、订阅率等可以评估网站在实现业务目标方面的效果。

• 同时，要思考高流量但低转化的原因。可能是网站的内容与用户需求不匹配、用户体验不佳、价格不合理等。通过分析这些原因，可以采取相应的措施来提高转化，比如优化内容、改进用户体验、调整价格策略等。

四、分享并征求用户的反馈

1. 以可理解和可操作的方式提供信息

• 作为分析师，需要将复杂的数据转化为易于理解和可操作的信息，以便网站管理者和其他相关人员能够做出正确的决策。这可以通过数据可视化、报告撰写等方式来实现，使数据更加直观、清晰地呈现出来。

• 例如，可以使用图表、图形等方式展示数据的趋势和关系，用简洁明了的语言解释数据的含义和影响，提出具体的建议和行动方案。

2. 从用户处获取有价值的反馈

• 用户反馈是改进网站的重要依据。用户可以提供关于他们如何使用数据的信息，这有助于分析师更好地理解用户需求和行为。例如，用户可能会指出某些数据对他们来说更重要，或者某些功能的使用方式与预期不符。

• 用户还可以提出他们对网站的其他期望和需求，以及对改善用户体验的建议。这些反馈可以帮助网站管理者发现问题、优化功能、提升服务质量。

• 此外，用户对数据揭示的问题的看法也很有价值。他们可能会从用户的角度提出不同的解决方案，或者提供一些实际的案例和经验，为网站的改进提供新的思路。