網站和移動端APP分析師必備技能


第20章

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四個任務

作為一個網站分析師或移動端APP分析師,通常會有四個主要任務:

  • 發現趨勢並整理數據報告。
  • 分析線上營銷的獲取策略,並挖掘新的機會和/或者新的策略。
  • 理解線上(和/或者應用端上)訪客的行為和體驗。
  • 持續跟踪趨勢與細節。

三個步驟

為了完成這四個主要的任務,網站分析師和/或者移動端分析師一般需要經歷以下三個步驟。

  • 數據收集 – 收集存儲用於生成報告的原始數據。
  • 數據報告 – 處理原始數據,呈現作為分析報告的數據。報告可能是表格或者圖形或者兩者兼而有之。
  • 數據分析 – 仔細檢查數據報告,希望能找到擊中要害的數據和/或者提高業績的深度觀察

這三個階段是數據分析(網站數據和移動端數據)中的傳統步驟,讓我們看一下每個步驟。

第一階段:數據收集

你的網站數據能夠通過網站服務器日誌文件和/或者網站分析工具獲取。

網站服務器日誌文件

網站日誌分析在日誌文件中抓取並儲存原始數據。

在利用日誌文件數據作為分析數據之前,作為網站分析師你首先需要確保你的網站設置正確並且被日誌文件正確的獲取和存儲。

網站分析工具

大多數網站運用至少一種有時候甚至多個網站分析工具

為了使網站分析工具能夠抓取你的網站基礎數據,首先需要按要求佈置基於Javascript追踪代碼到網站的所有頁面。

如果需要一些其他的用戶行為數據的話,你還需要佈置一些高級/自定義的追踪設置。

移動端APP分析工具

大多數移動端APP分析工具提供SDK(也就是說,IOS 客戶端的SDK以及安卓客戶端的SDK)。為了使移動斷分析工具從你的移動端手機到數據,你首先需要安裝SDK到移動端。

第二階段: 數據報告

數據一旦收集好了,下一步就是抽取出終端用戶需要的數據。在第一階段收集的原始數據需要轉化成報告,有兩個主要目標:

  • 常規性數據報告
  • 臨時性數據報告

常規性數據報告

這類報告需要每天一次,每週一次或者每月一次的規律性的被收到。基於報告的接收者,這類報告被分門別類到不同的水平。一個行政管理人員(比如公司的CEO)需要高層級的報告顯示公司每一個主要部門主要的收入數據。運營經理將需要中層級的數據報告,這類報告允許他們追踪每個獨立團隊負責的產品中的“潛在問題”。

臨時性數據報告

這類報告不會以任何固定的周期運行。通常情況下,臨時性報告是為了查看某個一次性的線上活動目的而產生的。當需要深入挖掘數據發現問題時也會需要臨時性報告,這些問題可能是某個既定的KPI數字在過去兩週內下降,運營經理需要比較詳細的臨時性報告去找到藏在下降背後的原因。

網站和移動端APP分析工具

典型的網站分析工具和/或移動端分析工具會在用戶界面以生動的圖形提供很多基礎數據,並且通常情況下這些報告能夠以電子表格的形式下載下來。預製報告可以讓你快速查看比較高層級的數據趨勢。

你使用的特定的網站/移動端分析工具,決定了你是否能運行高級細分和/或者編制自定義報告。運行高級細分和/或者編制自定義報告會讓你深入一個或若干個層級,進而分析出真正的商業問題。

網站服務器日誌文件

用網站服務器日誌分析,日誌文件通常是大到難以運行的文件。一個中等大小的網站的每天的日誌很可能超過25G。你可能需要用一些第三方的日誌分析工具把數據編制道報告中。

你需要非常熟悉網站日誌文件抓取數據的原理以及哪些數據是可以用的。網站服務器日誌文件讓你有能力“記錄”下來訪客進入你的網站後加載的所有文件,你能夠比較容易的看到你網站的哪部分“零件”沒有響應用戶的請求。

交易數據和/或者客戶數據

你的商業智能(BI)團隊或許已經抓取了交易數據和/或者客戶數據並且將他們存儲在了數據庫軟件中(後者多個數據庫),比如,Cognos, 微軟報告服務等。在這裡,交易數據和/或者客戶數據應該已經處理成了人類可以讀取的報告。

接下來的步驟就是將交易數據與你的網站分析和/或移動端數據聯繫起來。只有建立了這種連接之後,你的報告才近乎表達了你的用戶的完整圖像,從他們如何與你的網站(或移動端)進行互動到他們完成的交易(或者說購買)。

為了建立這種聯繫,你可能需要用你的SQL 查詢本領直接從資料庫(或者數據庫)拉取出數據。

對於廣告活動追踪的分析

如果你使用一個或者一些第三方的平台(比如 Kenshoo, Marin Software,等)去追踪廣告活動的表現,那你就需要拉取數據並將你的網站/移動端分析數據與交易數據建立聯繫。

第三階段:數據分析

Excel 和可視化報告工具

對於數據分析,類似Excel和一些第三方可視化報告工具(比如,Tableau)是非常重要的。

作為一個網站和移動端數據分析師,你的80%的時間單獨花在Excel工具上是非常正常的。當然能夠使用兩個Excel特色的數據透視表和V-lookup也是非常重要的。

R & Python

學習難度相對高的工具,包括R、Matlab、甚或Python。當需要復雜的分析時,你可能需要他們中的一個或者多個來幫助你建立數據模型。



數據分析技術白皮書在2016年11月正式出版。

英文版:Skills Web Analysts and Mobile App Analysts Must Have – 簡體中文版:網站和移動端APP分析師必備技能







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