最近在關注和整理有關網站分析這方面的一些知識，在這其中發現我們有些觀察和方法或是停留在幾年前的水平，或是只知表象而不知如何去從這些數據圖表中總結出我們所要的有指導意義的結果，在此將自己的一些學習筆記和心得整理分享在這里，希望與各位共同成長。

在網站分析（Web Analytics）這個領域，Avinash Kausnik的blog和書籍是比較經典的可以手把手指導你實踐并給你很多幫助的權威資料。他的blog是：http://www.kaushik.net/avinash/。他的書籍主要有：Web Analytics： An Hour A Day（中文譯本為：精通Web Analytics—來自專家的最佳Web分析策略，由清華大學出版社于2008年9月翻譯出版），還有一本新書是Web Analytics 2.0（2009年10月出版，尚未出版中文譯本），以上兩本書均可以在Amazon網站上購買到。

本系列文章大多都是基于Avinash Kausnik的blog和書籍的學習心得，因此如果你想了解更詳細，請直接參考上述資料即可。

今天先來說說在web分析中，幾個我們平時經常參考的KPI指標，他們哪些是有用的，哪些則是毫無意義。

頁面瀏覽數（PV）

PV（Page View）即頁面瀏覽量是一個網站最基礎也是最重要的數據之一（還有UV和Visit）。從嚴格的定義上來講：PV指的是一次從網站下載一個頁面的請求。因此只要是發出了一個請求，無論你是否完全打開（下載）了這個頁面，都會計入一次PV。PV還有一個說法就是Page Impression或簡稱為Impression。

從上述定義來講，一個網站有較多的PV是好的還是不好的呢？我們通常在評估一個網站的規模和價值時會將PV作為一個很關鍵的核心評判數據，即PV越高這個網站的規模越大價值越高。這其中通常是以網絡廣告以及可挖掘的價值機會來判斷的，一個很高PV的頁面或網站自然其廣告越好賣，價值也相應會更高。

但對于網站部門來說較高的PV，特別是單訪客的PV很高是好還是壞則很難講。也許你的某一個環節的流程設計很冗長，或者導航不清晰導致訪客需要很多次點擊才能找到想要的內容，這樣所堆積的高PV實際上并不一定能給訪客提供什么價值，因而對于訪客購買網站的服務/產品意義并不大。

因此，如果你還在關注單訪客的PV數，那么你的結論是否能保持與訪客的行為是一致的呢？思考一下有什么好的改進方法吧。

退出最多的頁面

如果網站分析有很多訪客都是從一個頁面退出的，那么這個數據能告訴我們什么呢？是這個頁面設計得很糟糕，或者訪客來到這里便迷路了；當然也有可能是這個頁面很完美，訪客在這個頁面解決了他們的問題，然后很滿意地離開了。因此，除非這個頁面是購買服務/產品的“支付成功，感謝惠顧！”這樣的核心目的達成的結果頁（這樣的頁面訪問往往只占很小一個比率），否則單純這個數據指標所能給出的意義非常有限。

訪客概述

訪客概述這一欄中內容很豐富，而其中一些基本屬性往往半年甚至一年都不會有什么變化。這類數據有：地圖覆蓋數，瀏覽器，操作系統，屏幕顏色，分辨率等。如果你的網站在地理區域和人群上的推廣及影響范圍沒有發生重大變化，上述數據通常你只需要每半年去關心一下，同時在有新的瀏覽器，新的操作系統發布后留意一下趨勢即可。畢竟瀏覽器和操作系統并不是每年都會有影響力的版本推出，而訪客在操作系統及硬件的更新換代方面頻率則會更低一些。

點擊密度分析

利用Web分析工具中的這一功能，可以顯示內嵌在網頁上的標準鏈接產生的點擊次數。如Google Analytics的“內容”一欄中的“網站覆蓋圖”功能。通過這個功能可以幫助我們看到訪客是如何使用我們的網站的，他們是否點擊了我們希望他點擊的內容。如果沒有，那么他們覺得什么更有意思，更有用，我們能從中獲得哪些啟發，產生哪些新的價值轉換點？

與此類似的工具還有“熱點圖”工具，這個工具最早是由Crazy Egg所開發出來的。與“網站覆蓋圖”不同的是“熱點圖”則記錄了頁面中用戶所累積的鼠標點擊行為軌跡，可以精確地監控訪客的鼠標是如何點擊頁面元素的。因此，這對于分析關鍵頁面如：網站首頁，Landing Page時配合Google Analytics則能更好地觀察訪客的行為。

定性數據的重要性

上面舉例所說的幾點都是定量的數據指標，當然定量的數據還有很多。然而在這些大量的數據之中還缺少一個關鍵方面——定性的數據。而這也是在我們網站分析中經常缺少的一個關鍵方面，通常這與網站分析人員缺乏與用戶的溝通調查，與用戶走得還不夠近有關。

即使我們知道了有50%的人在支付頁面放棄了，有90%的人從這個頁面離開了，但是如果沒有定性分析，我們怕是很難了解到是為什么。而直接與用戶溝通，直接詢問恐怕是最簡單也最直接獲取答案的方式。當然這其中的方法有很多種，如：可用性測試，實地考察，A/B測試，問卷調研，啟發式評估等等。后面單獨總結一下這方面的知識吧。

今天整理了幾個常見的KPI評估指標方面的知識，后面我會繼續分享這一主題。

原文出處：http://www.wenbin.me/webanalytics/web-analytics-about-kpi.html