Dengan berkembangnya Internet, promosi situs web dan pemasaran situs web telah menjadi sarana yang tidak dapat diabaikan oleh perusahaan mana pun yang ingin menggunakan Internet untuk mencapai karier. Lagi pula, dibandingkan dengan biaya pemasaran dan promosi tradisional, Internet tidak diragukan lagi memiliki bawaan keuntungan. . Namun di saat yang sama juga muncul pertanyaan, bagaimana cara mengevaluasi efektivitas promosi website dan pemasaran website?
Untuk mengatasi masalah ini, produk statistik lalu lintas situs web muncul. Studi yang dilakukan oleh banyak lembaga survei dan penelitian asing juga telah mengkonfirmasi nilai analisis statistik lalu lintas situs web untuk efek pemasaran online perusahaan saja Melalui produk statistik lalu lintas situs web, Anda dapat memperhatikan jumlah orang yang online. Paling banyak, Anda dapat memahami secara kasar sumber pengunjung, seperti berapa banyak pengguna yang dibawa melalui mesin pencari, dan kata kunci mana yang paling sering digunakan pengguna untuk mencari. dan datang ke situs web. Ini digunakan sebagai dasar untuk optimasi SEO. Tentu saja, ini juga memberikan dasar tertentu untuk perumusan strategi website di masa depan. Namun, dasar ini sangat terbatas dan berantakan. Pada akhirnya, ini hanya dapat berkembang menjadi melihat data dalam jumlah besar hari demi hari.
Jadi, tampaknya penyajian data murni hanya memiliki sedikit referensi yang penting bagi manajemen pemasaran situs web. Mau tidak mau kami bertanya, apakah produk statistik lalu lintas situs web yang ada masih kurang memiliki perspektif analitis?
Mari kita lihat. Jika pengguna ingin mengunjungi suatu situs web, benda apa yang akan dia gunakan dan jejak apa yang akan dia tinggalkan? Mouse, keyboard, dan browser tentu sangat diperlukan setelah masuk ke situs web, seluruh jalur kunjungannya, Tetap waktu, dll. Jadi, apa yang dapat kita ketahui dari benda-benda dan jejak-jejak ini?
Pertama, klik mouse pengguna dapat memberi tahu kita lintasan visual pengguna pada halaman web tertentu sampai batas tertentu. Karena menurut aturan umum perilaku manusia, pengguna akan mengklik elemen halaman web yang pertama kali mereka perhatikan, baik itu tombol atau yang lainnya. Oleh karena itu, ringkasan dan analisis klik mouse pengguna akan dapat memberi tahu kita lintasan penelusuran visual kasar pengguna di suatu halaman web. Dari sini, kita dapat menentukan apakah desain halaman web masuk akal dan apakah itu benar-benar dapat membuat pengguna tertarik perhatikan dan dapat mengklik apa yang perlu dilakukan oleh perusahaan. Klik lokasi. Pada akhirnya mempengaruhi arsitektur informasi dan bahkan struktur situs web dari keseluruhan situs web.
Kedua, browser bukan lagi fungsi baru untuk memperoleh informasi tentang browser dan sistem operasi pengguna. Yang bisa mereka sampaikan hanyalah beberapa informasi dasar tentang cara pengguna menggunakan mesin mereka, yang tidak akan dijelaskan di sini.
Ketiga, lintasan kunjungan dan waktu tinggal. Ada banyak hal yang harus dilakukan mengenai kedua hal ini. Dari tingkat yang besar, hal ini dapat memberi tahu kita apa yang dilakukan pengguna selama seluruh kunjungan ke situs web, yaitu perilaku obyektif pengguna yang dilakukan pengguna selama seluruh kunjungan ke situs web. Ini dapat memberi tahu kami beberapa kemungkinan masalah dalam proses operasi pengguna situs web yang tidak dapat kami ketahui tanpa menganalisis lintasan akses. Jika parameter waktu tinggal dianalisis, ia bahkan dapat memberi tahu kami jenis pengguna yang mengunjungi situs web. Contoh berikut masing-masing menggambarkan dua situasi ini.
Contoh 1: Melalui analisis jalur akses situs web, kami menemukan bahwa pengguna selalu keluar dari proses penyelesaian selama proses pembayaran pembelian produk tertentu. Lalu, ada dua kemungkinan saat ini: Pertama, ada kesalahan di halaman penyelesaian beroperasi. Kedua: Pengguna juga ingin terus membeli item lainnya. Saat ini, kami menggabungkan analisis klik mouse pada halaman penyelesaian dan menemukan bahwa pengguna mengklik link yang salah, menyebabkan halaman selalu muncul secara tidak terduga. Sampai disini dapat disimpulkan bahwa terdapat permasalahan pada desain halaman checkout ini dan perlu perbaikan.
Contoh 2: Ada dua pengguna, salah satu dari mereka pertama-tama mengklik saluran "Teknologi" setelah masuk ke Sina, lalu mengklik "Internet", yang lain mengklik saluran "Teknologi" terlebih dahulu, lalu mengklik "Digital" tetapi hanya bertahan lama di Digital. Saya langsung mengklik "Internet" dalam waktu singkat. Jadi, sampai batas tertentu, kebiasaan pengoperasian kedua pengguna ini konsisten, dan berdasarkan konten yang mereka minati, itu dapat ditentukan dengan probabilitas tertentu bahwa mereka adalah praktisi di industri TI. Dengan mengklasifikasikan kategori yang sama berkali-kali, kita bisa mendapatkan tipe umum pengguna situs web kita melalui analisis data ini. Dikatakan bahwa hanya dengan mengetahui diri sendiri dan musuh Anda dapat memenangkan setiap pertempuran yang kita hadapi dapatkah kita merumuskan strategi secara tepat sasaran.
Singkatnya, tidak sulit bagi kita untuk melihat beberapa dimensi dasar analisis perilaku akses situs web dan manfaat yang dapat diperolehnya. Produk analisis statistik lalu lintas situs web saat ini umumnya tidak memiliki dimensi tersebut, sehingga mengakibatkan ketidakmampuan untuk memperoleh wawasan efektif mengenai perilaku pengguna melalui akumulasi data. Hanya dengan memahami perilaku pengguna, perusahaan dapat mengambil tindakan yang ditargetkan dan membuat strategi yang sesuai.
Jadi, bagaimana cara menggunakan beberapa alat atau pengumpulan dan analisis data untuk mencapai analisis awal perilaku pengguna? Penulis telah memperhatikan bahwa penyedia layanan baru telah muncul di antara produsen statistik dalam negeri baru-baru ini - Statistik www.tongji.la statistik klik mouse pengguna dan analisis terkait cakupan pengguna pada satu halaman situs web. Namun, tampaknya mereka belum mencakup klasifikasi pengguna yang disebutkan oleh penulis , jadi penulis akan menunggu dan melihat. Jika tertarik, Anda juga bisa menonton satu atau dua.