地區性(城市)網站管理員可以嘗試的訪客行為研究



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說到地區性網站訪客研究..

為了避免有一些負面看法或過多解讀,在此也別說太多前言。總之今天的文章就是希望能提供幾個從 Google Analytics 中研究地區性網站訪客的建議,希望對某些特定地區的企業、網站管理員在使用 Google Analytics 分析網站訪客時能有一些幫助。

題外話:
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請先進入所書國家分類頁面.png
選擇想要獨立分析的城市.png

還請先進入國內所有城市分析數據頁面

其實剛好在上週 “Why Google Analytics – 請先了解網站訪客輪廓再來談策略吧” 文章中也有提到,若要研究訪客地理位置可以先進入 目標對象 > 地理位置 > 地理位置 > Taiwan 頁面,接著就可以看到 Taiwan 中每一個城市相關 Google Analytics 數據與比較如上圖了。

題外話:
若是全國性的服務,也可以在這張表格中快速比較不同城市的訪客價值喔。

選擇一個城市時的第一個畫面.png

選擇一個特定(所在)城市後加入次要維度

在上一步中,進入 Taiwan 頁面後就會看到從各個城市進入網站的訪客行為數據。接著就可以點擊進入某一打算深入分析的所屬城市分類,然後就會出現如上方圖示就僅有該城市的相關分析數據,最後只要開啟、搭配左上方不同的次要維度選擇,就可以針對該城市深入分析了。

題外話:
這時為了選擇次要維度針對某城市進行進階分析,就可以搭配之前我們在 “次要維度選項大全(中英文對照)” 所提到的各種次要維度,進而研究某一城市中不同的訪客行為,並協助我們調整網站經營策略。

次要維度中的來源、媒介.png

次要維度建議:攬客

首先,在上圖範例一開始,雖然我們已經知道某城市的訪客相關數據但也僅限於此。所以這個時候就可以透過以下攬客中的幾個次要維度進一步了解訪客面貌。

1.流量類型:了解這些從某城市來的訪客是透過什麼樣的類型如 直接流量、推薦連結流量或搜尋(or 付費搜尋)流量進入網站。

2.來源/媒介:從這頁面如上圖,就可以清楚分辨雖說透過不同搜尋引擎(如 Yahoo! or Google)付費或非付費的流量,以及從那些推薦網站連結,或是付費露出媒體帶來的訪客。

次要維度,到達網頁中不同網址.png

次要維度建議:行為

當地理位置搭配 “行為” 次要維度時,就能夠大致掌握某地區訪客進入網站後的行為與相關數據比較,幾個比較常用的介紹如下。

1.到達網頁:就像是我們之前在 “到達網頁 – 故事… 通常都是從這兒開始的…” 文章所提到,因為現在雖然已經無法得知搜尋流量訪客所使用的關鍵字(加上從2014年4月1日,Yahoo! 也開始了加密搜尋),但因為還可以掌握訪客的 “到達網頁” ,所以就還可以研究該網頁的搜尋表現以及與其他網頁的行為比較。換句話說,在此就能夠研究某地區訪客抵達某網頁的狀況與價值嘍。

2.離開網頁:承上,知道訪客都是從哪一頁開始瀏覽是非常重要。同樣地,若能掌握訪客都是從哪一頁離開,或說哪一頁比較容易讓訪客流失也當然是非常具有參考價值的。

3.瀏覽頁數:就可以了解訪客平均都在網站內瀏覽了幾頁才離站。

題外話:
在 “行為” 次要維度中其實還有 “到達畫面” 與 “離開畫面” 。而這 “畫面” 與 “到達網頁” 、 “離開網頁” 較為不同的是選擇 “網頁” 時會顯示完整的網址。但點選 “畫面” 時則會顯示我們動態網頁的程式頁面網址。

至於 “完整參照網址” 則是會顯示所有訪客來源的網址(若非網頁如直接流量、搜尋引擎則只會顯示名稱)。

次要維度中行動裝置、型號.png

次要維度建議:使用者

至於地理位置搭配次要維度 “使用者” 時,則是更能夠清楚該地理位置的訪客身分或輪廓。而相較於上一個次要維度 “行為” 的分析重點是比較注重在訪客的 “動作” 上,”使用者” 比較能反應出訪客的習慣與背景,兩個比較重要的選項與說明如下。

1.行動裝置:從這邊也可以進一步研究某地區訪客所習慣使用的行動裝置類型(桌機、行動或平板 )、品牌甚至機型

2.螢幕色彩、解析度:這對網站設計團隊或許比較有幫助,應該可以了解從某地區來的訪客所習慣使用的螢幕解析度大小與色彩深度。

題外話:
其中有一個 “工作階段數” 與 “瀏覽頁數” 比較不同的是,瀏覽頁數是真的有換頁,但工作階段有可能都在同一頁,但因為完全沒有動作而造成工作階段逾時,等到再次動作時就會產生第二次工作階段。

次要維度,時間中的 日.png

次要維度建議:時間

最後一個是 “時間”,而這時間嚴格來說應該是說 “時段” ,因為當我們選擇 “小時” 、 “日” 、 “月” 或 “年” 時就會發現,Google Analytics 報表中就會顯示每個不同時段所帶來的訪客相關比較。就像是選擇 “日” 時如上圖,就會顯是一個月中某一個日期所帶來的訪客相關數據。
(所以不會有超過31的數字…)

客層、興趣研究.png

在今天地區性(城市)訪客研究之後…

其中有許多次要維度並未提及的原因除了還需要進階設定或是參考價值不大、還不太確定作用外,如 “使用者” 中的年齡、性別等就還必須先參考我們之前在 “客層和興趣報表數據產生之技術原理與可用性評估” 所提到的進階設定。至於 “自訂報表” 比較屬於個案,而 “電子商務” 與 “廣告” 則較適用於有在進行廣告推廣的網站管理員,故就請見諒我們並未將所有次要維度都進行詳細介紹了。

但以上若是有任何疑問或不同建議,也就再請各位不吝指教與分享。而最後,也或許也請各位可以回到文章一開始前言下方的題外話走走喔。




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蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式..
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目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

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