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分析網站新老用戶

網站中新老用戶的分析已經成為了網站分析中最常見的一類用戶細分方法,也是網站分析中用戶分析的一個重要組成Google Analytics中對新老用戶的命名分別為New Visitors和Returning Visitors,同時很多的細分維度上也提供了新用戶比例這個指標。 

簡單地說,新用戶就是首次訪問網站或者首次使用網站服務的用戶;而老用戶則是之前訪問過網站或者使用過網站服務的用戶。網站的老用戶一般都是網站的目標用戶甚至忠誠用戶,有相對較高的黏度,也是為網站帶來價值的主要用戶群體;而新用戶則意味著網站業(yè)務的發(fā)展,是網站價值不斷提升的前提??梢哉f,老用戶是網站生存的基礎,新用戶是網站發(fā)展的動力,所以網站的發(fā)展戰(zhàn)略往往是在基于保留老用戶的基礎上不斷地提升新用戶數。 

首先需要明確新老用戶是如何定義和區(qū)分的。如果是基于訪問,一般使用cookie,類似Google Analytics會在用戶的cookie中記錄一個訪問次數字段,如果該字段大于1就說明用戶不是第一次訪問,為老用戶;有些網站區(qū)分新老用戶可能基于用戶的注冊和登錄,首次注冊成為網站用戶的為新用戶,再次登錄的為老用戶,一般使用用戶名或ID來識別用戶。



如圖6-4所示,可以用柱狀堆積圖顯示新用戶和老用戶的數量變化,堆積的結果就是網站總用戶數量的變化,結合新用戶比例的折線,通過分析網站新用戶的數量和比例的變化能夠直接反映網站在營銷推廣上的效果。 

對于新用戶的分析可以掌握網站的發(fā)展狀況,但網站的根基在于老用戶,所以有時候需要單獨分析老用戶的數據。之前遇到過一個問題: 網站經常會通過一些推廣策略吸引流量,這些推廣可能會吸引一些新用戶的加入,新用戶比例會隨之上升,網站的轉化率卻在逐漸下降。所以網站的運營人員需要明確轉化率的下降是因為網站本神原因造成的,還是因為新用戶比例的增加拉低了整體轉化率、轉化率一直是網站中比較敏感的一個指標,因為直接關系到目標和績效,如果證明轉化率的下降不是由于推廣導致的,而是網站運營的問題,那么運營人員顯然需要盡快尋找和解決問題。所以這里就需要區(qū)分新老用戶的轉化率,網站推廣帶來新用戶,新用戶的轉化率不高可以理解,如果新用戶的比例持續(xù)上升,轉化率的下降就會被持續(xù)拉低,相對而言,網站的老用戶是基本穩(wěn)定的,而且如果網站自身沒有發(fā)生問題,老用戶的轉化率也應該保持穩(wěn)定,細分新老用戶統(tǒng)計轉化率能夠幫助我們回答這個問題,如圖6-5所示。



圖6-5展示的是1月份前幾天每天細分新老用戶的網站轉化率變化趨勢,同時加入了新用戶比例的數據,從圖表上看,1月4日之后整體轉化率的趨勢有明顯的下滑,同時新用戶比例明顯上漲,可能網站展開了新一輪的推廣。我們需要分析整體轉化率的下降與網站的推廣是否存在必然聯系,于是需要細分新老用戶的轉化率,上圖中老用戶的轉化率幾乎維持不變,而新用戶的轉化率也從1月4號后開始出現下滑,所以通過用戶細分后的轉化率趨勢分析,基本上可以判斷網站整體轉化率的下降是由于網站推廣帶來的新用戶轉化率過低導致的,與網站本身的運營沒有關系。所以還是那句話,老用戶是網站建設生存的基礎,新用戶是網站發(fā)展的動力,細分老用戶的數據可以分析網站當前的根基是否牢固,同時排除網站營銷推廣的干擾;細分新用戶的數據可以分析網站營銷推廣中引入的流量質量,同時消除了憑借原始積累的“吃老本”的情況。
 
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