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Category Archives: 数据分析
iResearch-每月网络广告报告0905
iResearch-每月网络广告报告
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2009年05月
1. 2009年05月主要媒体网络广告收入
2009年05月网络广告总投放费用为67506.93万元，其中新浪的网络广告收入最多，有13689.72万元，搜狐收入其次，有9388.51万元， 腾讯第三，有9058.81万元。
媒体
广告收入(万元)
新浪
13689.72
搜狐
9388.5
腾讯
9058.8
MSN中国
2467.5
网易
2025.98
优酷网
2017.56
搜房网
2005.96
土豆网
1456.21
迅雷
1051.34
搜狐/焦点网
954.08
IWOM监测与分析：理解和实践
最近比较忙，在为客户做一个相当复杂的IWOM的监测。所谓IWOM，可能大家还有点儿陌生，是英语“Internet Word of Mouth”的简称，Word of Mouth的意思是“口碑”，因此IWOM监测听起来搞得挺玄乎，实际上就是为客户研究互联网上的口碑。
虽说说起来很简单，但如何监测这个IWOM，如何为客户提出好的建议，却是一件相当复杂的工作。互联网上的口碑载体本就很多，但更麻烦的是口碑这东西永远没有标准，而且随着老百姓语言和网友们情绪的发展不断变化着——这不是加入一个Tracking Code（监测代码）就能搞定的事情，这需要一个完整的方法论。
我知道目前最好的IWOM研究公司是CIC（SeeISee），在与他们的高级总监交流及自己做项目的实践过程中，我逐渐形成了一些自己的理解，并放入为客户服务的实践中，现在跟朋友们进行分享，内容还远不成熟，大家自备避雷针。:)
推荐一本书：数据挖掘-概念与技术
韩家炜的书，中文的，附上个下载地址，点击这里。
实验和测试启蒙
这篇文章是一个带你进入多姿多彩的测试和实验世界的一个启蒙。这些测试和实验例如A/B测试，多变量(Multivariate)测试，以及一个对我来说崭新的名字：体验测试(Experience Testing)。现在已经有很多网站介绍A/B测试和多变量测试，所以我只想谈一谈这些实验和测试的基本原理，然后再就运用每种小技巧的方法说说我自己的观点。
Posted in 数据分析 Tagged A/B, Avinash, Experience Testing, Multivariate, Sidney Song, web analysis, 体验测试, 多变量测试, 网站分析 Leave a comment
麦田通过alexa估算网站独立IP的方法
这是一篇回应短文，起因是就我的文章《破解myspace成功之谜》与网友cnsns进行的讨论。在cnsns的讨论文章《由麦田：深度剖析MySpace》中，首先牵涉到一个话题，即如何通过alexa的“百万人访问量”指标，来估算一个网站每日的独立IP。
cnsns网友在他的文章中给出了一个复杂的算法，但那是错的。首先，通过公开的alexa数据去测算网站一般保密的独立IP，只能是“估算”；其次，有一个简单的方法进行此估算：
全球网民大约3亿，所以把alexa“百万人访问量”×300，一般就是某网站的每日独立访问IP。
这个估算方法，经过多次实际验证，对于大、中型网站（Top5000之内），一般比较靠谱。
就这么简单，呵呵。
影响转化率(Conversion Rate)的因素
我们应该如何解读conversion rate呢？或者这个问题可以更准确的描述为：conversion rate受哪些因素的影响？
影响conversion rate的因素有很多，可以分为四个类别：广告受众的质量、广告本身的创意和样式、网站监测conversion代码所在页面源HTML文件的位置以及是否存在流量欺诈。
基础知识：网站分析常用指标
转换率 Take Rates (Conversions Rates)
计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量
指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
回访者比率 Repeat Visitor Share
计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数
指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。
指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
积极访问者比率 Heavy User Share
计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数
指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。
Posted in 数据分析 Tagged average order value, checkout conversion rates, conversion rates, cost-per-lead, customer loyalty, customer satisfaction metrics, depth of visit, length of visit and content depth, new visitor percentage, order conversion rate, percent of visits under 90 seconds, returning visitors, ROI, single access ratio, stickiness, top internal search phrases, traffic concentration, visit value, 再订货率, 单个访问者成本, 单笔订单成本, 回弹率, 回访者比率, 基础知识, 平均订货额, 忠实访问者指数, 忠实访问者比率, 忠实访问者量, 投资回报率, 指标, 每笔产出, 每访问者销售额, 浏览用户指数, 浏览用户比率, 浏览用户量, 积极访问者比率, 网站分析, 订单获取差额, 订单获取率, 访问深度, 访问者参与指数, 跳出率, 转换率 Leave a comment
解读网站分析三大指标
网站分析协会(Web Analytics Association,简称”WAA”)在2006年12月6日发布了《Web Analytics “Big Three Definitions”Ver. 1.0》(PDF格式，点击这里：本地下载) 针对唯一访客(Unique Visitors)、访问量(Visits/Sessions)、页面浏览数(Page Views)三个指标进行了定义：
Posted in 数据分析 Tagged Page View, Session, Unique Visitor, Visit, waa, Web Analytics Association, webanalysis, 定义, 网站分析 1 Comment
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