网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王彦平，吴盛峰 著

图书标签:

• 网站分析
• 数据分析
• 网站优化
• 用户行为
• 转化率
• 数据驱动
• 营销分析
• 电商分析
• Google Analytics
• 网站价值

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121193125

版次：1

商品编码：11158395

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：316

正文语种：中文

编辑推荐

　　掌握3种网站分析秘籍:趋势分析、对比分析和细分分析。
　　通过排名数据挖掘SEO中有价值的关键词。
　　12种检验及辨别网站虚假流量的方法。
　　22个影响网站流量变化的常见原因汇总。
　　4大网站质量分析方法:页面参与度、页面热力图、内容组路径、内容评分。
　　创建网站分析KPI指标的5大标准。

内容简介

目前，越来越多的网站开始重视数据并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。《网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。
本书适合网站运营人员、网络营销人员（SEO、SEM、EDM）、网站产品经理和个人站长阅读，本书也适合计算机专业或者市场营销专业的自学。

作者简介

　　王彦平（蓝鲸），网站分析爱好者，蓝鲸的网站分析笔记博客作者，从事网站分析工作多年，擅长使用Google Analytics。希望探寻网站分析的真谛，以数据驱动决策。
　　吴盛峰（Joegh），网站数据分析博客作者，从事互联网的数据分析工作，曾经涉足过WEB网站的数据分析和移动互联网应用的数据分析，对数据仓库和BI（商业智能）方面也有一定的了解。擅长网站数据的定量分析，主要包括网站的内容质量、网站的用户行为、网站的用户体验优化等，希望将网站数据分析的结论应用于实践，并通过数据分析为网站创造价值。

精彩书评

　　在大数据时代的当下，网站分析已成为网站运营和互联网营销从业者的必备知识。本书作者用平实的语言，由浅入深细致地讲解了网站分析的基础知识及方法论，并采用一问一答的方式，给出了丰富的网站分析实战案例，可谓国内少有的网站分析入门书，非常值得网站分析初学者和互联网从业者学习和研究。
　　——陈雪原，好耶集团， 系统产品部执行总监
　　
　　此书是我读过的内容丰富、具有实用价值的网站分析教程，是近几年网站分析领域不可多得的好书。作者通过生动的语言、详实的案例，毫无保留地将多年使用Google Analytics进行网站分析的宝贵经验在书中进行了归纳和总结，相信广大读者读后都会与我一样，感觉受益匪浅。
　　——陈歆，中国联通电子商务部
　　
　　不管你是做产品还是运营人员，数据分析都是件非常有意义，且充满乐趣和挑战的事，依据数据分析进行产品调整会带来持续的产品优化动力和成功感，不断挖掘出分析者和网站的潜在价值。数据分析是一种技能，分析工具是达到目标的手段，两位作者能结合真实案例介绍一些重要的网站数据指标的应用，以及如何通过分析工具Google Analytics获取数据，对网站优化工作十分有用，感谢两位作者的分享！
　　——程远宾，穷游网，产品副总裁
　　
　　数据的魅力在于解读，解读的魔力来源业务，网站分析的灵魂在于思路。面对浩瀚的网站数据，我们如何将其转化为上乘的业务心法，这需要我们不断从本书去领悟、学习作者的分析思路和视角，相信您会有很大的收获！
　　——邓凯，数据挖掘与数据分析博主，资深数据分析师
　　
　　很荣幸成为这本书首批读者中的一员，对于一个看惯了翻译书的从业者来说，能拿到一本国人写的优秀的网站分析图书，精神一振。网站分析是门相对晦涩的学科，但本书读起来让人很轻松，两位作者流畅的文笔和丰富的案例点缀让整个阅读学习的过程变得有趣。另外，两位作者一贯的严谨认真也在书中有充分体现，许多问题都讲得透彻不留死角。相信不用多久，它会成为网站分析领域从业人员必备的一本教科书。
　　——宫鑫，品众互动，首席优化师
　　
　　网站分析是非常成熟的分析领域，难得的是，本书仍然给我很多惊喜：一是对指标的解读不是大而全，而是精当而实战；二是提炼了一些实用分析模型，可以有效实操。两位作者在这一领域浸淫多年，积累深厚，诸多真知灼见，郑重地推荐给大家！
　　——洪健飞，沃尔玛（中国）电子商务有限公司，BI副总监
　　
　　任何领域的学习和掌握都可以分为：初学者、熟练用户、专家。熟练用户掌握手头工作需要的知识，知道如何尽快地完成任务。专家则是那种很自然地把事情做好，并能够深入浅出地向别人讲解清楚的人，这不仅需要熟悉工具，还需要良好的理论知识积累。本书在数据仓库、数据挖掘、统计学、网站分析度量等方面有细致的讲解，在阅读的过程中你会不知不觉地学习和掌握网站分析的基础知识，并以此为起点，完善你的网站分析知识体系。此外，如果你想深入理解Google Analytics，用Google Analytics解决实际问题，同时提出自己独到的见解，如果你还希望全面地理解和掌握Google Analytics的相关功能，并应用到自己的业务分析上，那就应该多看本书，本书不仅有学习方法也有分析思路。本书是来自一线实践者的心得与总结，是理论与实践的结合。希望通过这本书，解答你的困惑，并指导你更好地开始自己的网站分析工作。
　　——纪杨，沪江网，首席数据分析师 ＆ 资深开发工程师
　　
　　这本书是近年来我读过的有价值的工具书了，网站数据分析是站长、营销人员、SEO、产品经理必备技能之一，特别适合这类人阅读。这本书显然有资格成为“数据分析”的材，非常适合精读，书中涉及许多技术细节，都是值得大家融会贯通的。内容全面、由浅入深是我对这本书的一印象，本书结合大量案例、数据、用户的分析，让我受益匪浅。
　　——卢松松
　　
　　网站数据分析的目标就是为了解决网站存在的问题，并带来综合绩效的提升。网站分析不仅仅需要掌握GA等分析工具，更为核心的是对其分析原理和分析思路的领悟和使用。在本书中，作者对自己多年数据分析的实践经验进行总结，并将网站分析领域所涉及的内容划分为若干领域，以解决网站产品和运营过程中存在的具体问题，并结合大量实际发生的案例娓娓道来。本书将数据分析原理、思路和工具进行了恰到好处的融合，可谓网站分析领域不可多得的一部经典之作。
　　——彭永东，原IBM全球咨询事业部高级咨询顾问，现链家地产副总经理
　　
　　一个优秀的网站运营人员应该读一读，书中包含许多生动的案例，如提高用户忠诚度、了解访问者需求、增加商品转换率等运营技巧，这些案例让我们在日常网站分析中的工作变得有章可循。会看数据、懂数据、用好数据是网站分析的根基之一，会看、能懂、用好，是成为一个优秀的运营人员必备的条件之一！
　　——邱南奇，京东商城，SEO负责人
　　
　　系统性论述网站分析方法的一本可读性非常强的诚意之作——不仅仅让我们学习基础，更能够启发我们的思维，并且还与真实的商业实践很好地结合在了一起，非常值得对网站分析感兴趣的朋友和从业者认真研读。
　　——宋星，网站分析在中国，创始人
　　
　　蓝鲸是国内首屈一指的Google Analytics专家，而Joeph则擅长通过数据建模解决实际问题，两人都有丰富的工作和写作经验。很高兴看到他们合作为WA领域再添一本著作，并荣幸地提前阅读了部分章节。本书别出心裁的以一个个问题为引线，以目的为导向，以业务逻辑为思路，以分析方法为体，以Google Analytics和数据挖掘技术为用，深入浅出、详实条理地总结了网站分析在实际工作中的应用方法，行文流畅，示例图表丰富，很适合初级学者深入系统学习网站分析和中级分析师解惑。
　　——天岸，Twippo法国华人时尚媒体社区创始人，原奥美巴黎分部网站分析师
　　
　　有些书是用来“读”的，有些书是拿来“用”的。稍微用心读完此书，就将得到调理网站的上好“利器”。书中内容与现实需要紧密结合，深入浅出，值得所有数据分析人员阅读、使用。让我们一起追寻数据背后的缘由和事事洞明后的愉悦。
　　——张晓磊，前线网络，客户总监
　　
　　作者一直至于力网站分析前沿的一些工作，尤其是对Google Analytics有非常深入的研究。很多读者，包括我都从他们的文章中学到了非常多的知识。这本网站分析与产品结合的书，又进一步将网站分析实践拓展到了电子商务与互联网产品的领域。相信一定能让大家获益匪浅！
　　——郑海平，今夜酒店特价创始人之一，《精通Web Analytics 2.0》译者

目录

第1章解密神奇的网站分析--网站分析的目的、流程及价值
1.1　为什么要对网站进行分析
1.2　网站分析是什么
1.3　如何进行网站分析
1.3.1　网站流量质量分析
1.3.2　网站流量多维度细分
1.3.3　网站流量重合度分析
1.3.4　网站内容及导航分析
1.3.5　网站转化及漏斗分析
1.4　网站分析为什么很重要
1.5　网站分析带来的价值及改变
1.6　网站分析的基本流程
1.6.1　定义（Define）
1.6.2　测量（Measure）
1.6.3　分析（Analyze）
1.6.4　改进（Improve）
1.6.5　控制（Control）
1.7　我能成为网站分析师吗
1.7.1　网站分析行业概况
1.7.2　兴趣和一个免费的分析工具
1.7.3　了解JS及HTML语言
1.7.4　了解网络营销知识及常见广告模式
1.7.5　Excel和PPT的使用能力
1.7.6　强大的沟通能力
1.7.7　不畏错误和挑战的能力
1.7.8　良好的职业操守和道德底线
1.8　本章小结
第2章从这里开始学习网站分析--网站分析中的基础指标解释
2.1　我们如何获得网站的数据
2.1.1　常见的数据获取方式
2.1.2　网站日志和JS标记
2.1.3　用户识别
2.1.4　点击流模型
2.2　网站分析中的基础指标
2.2.1　网站分析中的骨灰级指标
2.2.2　网站分析中的基础级指标
2.2.3　网站分析中的复合级指标
2.3　本章小结
第3章网站分析师的三板斧--网站分析常用方法
3.1　数据分析前的准备工作
3.1.1　数据的来源类型
3.1.2　数据的清洗与整理
3.1.3　我们的数据准确吗
3.2　网站数据趋势分析
3.2.1　同比、环比、定基比
3.2.2　趋势线拟合
3.2.3　移动均值
3.2.4　数据监控自动化
3.3　网站数据对比分析
3.3.1　简单合并比较
3.3.2　比较实验的设定
3.3.3　让比较结果更可信
3.3.4　别忘记与目标对比
3.4　网站数据多维度细分
3.4.1　指标和维度
3.4.2　为什么要使用细分
3.4.3　什么是细分
3.4.4　细分的常用方法
3.5　本章小结
4.1　网站中常见的流量分类
4.1.1　网站中常见的三种流量来源
4.1.2　直接流量的秘密
4.2　对网站流量进行过滤
4.2.1　过滤流量来源的基本原理
4.2.2　Google Analytics流量过滤速查表
4.3　如何对广告流量进行追踪和分析
4.3.1　对你的流量进行标记
4.3.2　区分搜索付费流量与免费流量
4.3.3　监测百度竞价流量ROI
4.3.4　挖掘有价值的搜索关键词
4.3.5　追踪EDM的活动流量
4.4　如何辨别那些虚假流量
4.4.1　虚假流量与真实流量的特征
4.4.2　辨别虚假流量的十二种方法
4.5　为你的网站创建流量日记
4.5.1　什么是网站流量日记
4.5.2　如何创建流量日记
4.5.3　网站流量日记的作用
4.5.4　开始第一次网站分析报告
4.6　流量波动的常见原因分析
4.6.1　直接流量波动常见原因
4.6.2　付费搜索流量（SEM）波动常见原因
4.6.3　自然搜索流量（SEO）波动常见原因
4.6.4　引荐流量波动常见原因
4.7　本章小结
第5章你的网站在偷懒吗--网站内容效率分析
5.1　网站页面参与度分析
5.1.1　什么是页面参与度
5.1.2　页面参与度的计算方法
5.1.3　设置并查看页面参与度指标
5.1.4　页面参与度指标的两个作用
5.2　页面热力图分析
5.2.1　Google Analytics热力图功能
5.2.2　Google Analytics热力图中数字的含义
5.2.3　Google Analytics热力图中的细分功能
5.2.4　Google Analytics热力图中的路径分析
5.2.5　Google Analytics热力图的常见问题
5.3　页面加载时间分析
5.3.1　理想情况下的Landing Page时间分布
5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的时间分布
5.3.3　页面打开速度慢的时间分布
5.4　网站中的三种渠道分析
5.4.1　网站的流量来源渠道
5.4.2　网站的内部渠道
5.4.3　网站的目标渠道
5.5　追踪并分析网站404页面
5.5.1　使用Google Analytics追踪404页面
5.6　最终产品页分析
5.6.1　如何评价内容的热门度
5.6.2　基于多指标的内容简单分类
5.6.3　基于多指标的内容综合评分
5.7　本章小结
第6章谁在使用我的网站--网站用户分析
6.1　用户分类
6.1.1　用户指标
6.1.2　新老用户
6.1.3　活跃用户和流失用户
6.2　用户行为分析
6.2.1　每个用户行为指标的分析价值
6.2.2　基于用户行为指标的用户分布
6.2.3　基于用户细分的用户行为分析
6.3　用户忠诚度和价值分析
6.3.1　基于用户行为的忠诚度分析
6.3.2　基于用户行为的综合评分
6.3.3　用户的生命周期价值
6.4　本章小结
第7章我们的目标是什么--网站目标与KPI
7.1　对网站进行全面货币化
7.1.1　设置电子商务追踪
7.1.2　对目标设定货币价值
7.2　创建网站分析体系
7.2.1　定义网站目标
7.2.2　获取并分解网站目标
7.2.3　聚焦网站的核心目标
7.2.4　关注每个分解的目标
7.2.5　创建网站分析的KPI
7.3　KPI网站分析成功之匙
7.4　KPI在网站分析中的作用
7.4.1　网站分析KPI的5个标准
7.5　解读可执行的网站分析报告
7.5.1　可执行的网站分析报告的内容
7.5.2　KPI指标的创建及选择
7.5.3　网站分析关键KPI指标报告
7.5.4　关键KPI指标变化分析
7.5.5　访客行为货币化
7.5.6　创建属于你的Action Dashboard
7.6　目标KPI的监控与分析
7.6.1　KPI的数据监控
7.6.2　KPI背后的秘密
7.7　本章小结
第8章深入追踪网站的访问者--路径与转化分析
8.1　探索用户的足迹--关键转化路径分析
8.1.1　明确关键转化路径
8.1.2　测量关键转化路径
8.1.3　漏斗模型的展现
8.1.4　有效分析转化路径
8.1.5　为什么使用漏斗图
8.1.6　网站中的虚拟漏斗分析
8.2　让用户走自己的路--多路径选择优化
8.2.1　简化用户转化路径
8.2.2　让用户选择适合自己的路
8.2.3　多路径转化数据分析
8.3　基于内容组的访问者路径分析
8.3.1　基于分析目的规划内容组
8.3.2　创建内容组前的准备工作
8.3.3　使用过滤器创建内容组
8.3.4　检查并优化内容组
8.3.5　访问者流报告功能概述
8.3.6　访问者流报告与其他功能配合使用
8.4　本章小结
第9章从新手到专家--网站分析高级应用
9.1　为你的网站定制追踪访问者行为
9.1.1　使用_trackPageview函数自定义页面名称
9.1.2　使用_trackPageview函数追踪出站链接
9.1.3　使用_trackPageview函数记录时间维度
9.1.4　使用_trackPageview函数记录页面状态
9.1.5　使用_trackPageview函数记录用户行为
9.2　按需求创建个性化报告
9.2.1　创建报告前的准备工作
9.2.2　设置自定义信息中心
9.2.3　对报告的用户权限进行管理
9.2.4　设置智能提醒和邮件报告
9.3　控制报告中的数据
9.3.1　过滤器基础
9.3.2　高级过滤器
9.4　快速数据导出工具
9.5　数据分析高级应用
9.5.1　网站内容关联推荐
9.5.2　KNN相关内容推荐
9.5.3　如何评估内容推荐的效果
9.6　本章小结

精彩书摘

这就是接下来要介绍的网站分析的方法，基于知识情境和数据上下文做分析，从而让结论更能反映客观情况和实际问题。
3.1 数据分析前的准备工作
当我们开始尝试使用一些方法进行网站分析之前，也许还需要做一些准备工作，这将让最终得出的分析结果更加有效。或许你听说过“Garbage in，garbage out”，我们不能让之前辛苦的分析过程变成一场无用功，所以分析前的准备工作至关重要。我们需要了解数据或指标的来源类型、背景信息，对数据做初步的清洗整理，同时应该清楚地看到哪些因素可能给数据的计算和分析带来偏差。
3.1.1 数据的来源类型
网站分析的布道师Avinash Kaushik先生在他的大作“Web Analytics 2.0”中介绍了网站分析中采集和使用的数据随着网站分析的迅速发展正在不断地多样化，从之前的单一使用点击流数据到目前使用定量和定性数据相结合，让我们可以从网站分析中获得更多的见解（Insights），这也是网站分析发展到2.0阶段的主要特征。这里将网站分析中可以用到的定量和定性数据做了一个整理。
点击流数据（Clickstream）
点击流数据是网站分析最常用的数据来源，几乎所有的网站分析工具都需要点击流数据的支撑。点击流数据主要通过网站日志的形式获取得到，通过解析和处理后得到点击流模型，主要通过记录网站用户的访问、浏览和点击行为，解释“What”的问题，即用户在网站中做了什么。很多网站分析的指标都是从点击流数据中计算得到的，如访问数、页面浏览数、停留时长等。
业务运营数据（Multiple Outcomes）
网站的业务运营活动会产出多样的数据，网站内容的运营情况、商品销售情况、用户信息和交易情况等，这些数据往往来源于网站的ERP或CRM系统，存放在网站的前台数据库中。因为记录的都是产出结果数据，这些数据往往是非常有价值的，可以直接衡量网站的绩效和目标。
业务运营数据主要解释“How much”的问题，从业务运营数据中可以计算得到销售额、订单量、购买用户数等指标，另外结合点击流数据可以计算网站的最终转化率，业务运营数据和点击流数据的关联分析一直是网站分析中的难点，或者说难以做到非常准确，但如果可以较好地实现关联，可以解决数据分析中的很多问题。另外业务运营数据也存放着很多维度的信息，如内容页面的信息、商品特征信息、用户信息等。

前言/序言

　　网站分析是一个全新的行业，网站的数据被越来越多地受到重视，大家都试图从数据中寻找有价值的结论。网站分析这个行业注定会不断地向前发展，并被更多的公司和管理人员所认可。
　　目前，越来越多的公司试图通过数据驱动业务。在国外，近几年关于网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能的，还是针对某个应用领域的；同时很多网站分析相关的书籍也渐渐丰富起来，让我们可以更系统地接受各种知识。相比国外，国内的网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士都在进行着各种各样的实践和探索，努力地推动网站分析行业发展。作为网站分析的爱好者，我们将自己在这个行业中所掌握的知识、在日常工作中遇到的问题，以及积累的经验进行整理汇总，在这本书中与大家分享。如果本书的内容能让你有些许收获，解决工作中的一两个问题，那都将是我们最大的荣幸。
　　我们的写作目标
　　与网站数据分析一样，在进行写作之前我们也设定了一个目标。这个目标就是让读者了解什么是网站分析，以及网站分析的基本方法，并且能够按照分析需求熟练地使用Google Analytics获得所需的数据。
　　我们的写作方法
　　为了达到写作目标，我们以简单轻松的方式对网站分析的知识点进行了详细的讲解，并对每个知识点都进行了图片辅助说明。而对于需要实际操作的内容，书中更是详细描述了每个步骤的内容及注意事项。同时本书还提供了关键问题和小技巧的提示信息。
　　你能收获什么
　　在本书中我们将主要分享以下问题及答案：
　　★ 网站分析对于网站的价值是什么？
　　★ 如何开始一次全面的网站分析？
　　★ 如何成为一名网站分析师，需要哪些必备条件？
　　★ 网站分析工具中的数据准确吗？我们该如何看待这些数据？
　　★ 网站分析师最常使用的方法有哪些？
　　★ 网站结构设计合理吗，访问者路径可以告诉我们哪些信息？
　　★ SEO们如何通过页面排名和转换效果深入挖掘关键词价值？
　　★ 如何进一步提升和优化SEM的投资回报率？
　　★ 如何找出广告媒介流量中的作弊流量？
　　★ 如何为网站量身定制合适的KPI，如何制作一份可执行的网站分析报告？
　　★ 网站拥有怎样的用户，他们如何为网站带来价值？
　　本书的内容组织
　　本书共分为9个章节，由浅入深划分如下：
　　第1章 解密神奇的网站分析--网站分析的目的、流程及价值。具体阐述网站分析如何帮助网站完成业务目标，实现价值，以及网站分析的基本流程。
　　第2章 从这里开始学习网站分析--网站分析中的基础指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，并详细说明了指标的分类、计算方法和可能对指标产生影响的因素。
　　第3章 网站分析师的三板斧--网站分析常用方法。结合实例解剖网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、对比分析和细分分析。
　　第4章 网站流量那些事儿--网站流量分析。解答了常见的流量分类问题，并提供了多种辨虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地认识流量。
　　第5章 你的网站在偷懒吗--网站内容效率分析。通过页面价值和热力图分析等多种方法提供了页面内容价值的分析和评判方法，让我们更好地认识并且利用网站内容。
　　第6章 谁在使用我的网站--网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为评估用户的忠诚度和价值。
　　第7章 我们的目标是什么--网站目标与KPI。对于网站运营人员而言，建立起科学的KPI无疑是意义重大的，本章就是具体说明网站分析KPI的创建、KPI标准的选择。
　　第8章 深入追踪网站的访问者--路径与转化分析。不管是网站营销、产品设计还是运营人员，都需要将转化率和收益直接关联起来，而网站分析中的漏斗模型以及基于内容组的访问者路径分析方法能够提供最直接的帮助。
　　第9章 从新手到专家--网站分析高级应用。本章讲解了网站分析工具Google Analytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效地进行内容推荐，为个性化推荐的应用提供必要的支撑。
　　本书的读者
　　本书中的内容并不复杂，任何对网站分析感兴趣的朋友都可以来阅读，并且可以通过在免费的Google Analytics工具中的操作和实践快速掌握书中的知识。当然我们强烈推荐以下相关行业的朋友们阅读：
　　★ 网站运营人员：本书将帮助你快速创建网站分析KPI，有效促进网站目标达成，同时还将分享多种区分虚假流量的方法。
　　★ 搜索引擎优化（SEO）人员：本书提供了一个根据关键词在搜索引擎页面排名挖掘SEO有价值关键词的方法。
　　★ 搜索引擎营销（SEM）人员：本书剖析如何区分付费关键词和免费关键词的方法，同时也为你提供了提升SEM投资回报率的技巧。
　　★ 网站EDM负责人：本书提供了创建EDM点击热区图的方法，帮助了解访问者对EDM内容的偏爱，让EDM的设计更有针对性。
　　★ 网站产品经理：本书介绍了网站内容分析的方法，包括页面参与度分析、页面热区图分析、漏洞模型分析和路径分析等，帮助你了解产品和页面在转化过程中的表现。
　　★ 个人站长：本书详细讲解了Google Analytics的使用方法、指标的定义和计算方法。
　　致谢
　　写书是一件非常熬人的工作，庆幸的是我们得到了很多朋友的支持和鼓励。没有你们的支持和鼓励，我们无法完成这项工作。
　　感谢成都道然科技有限责任公司姚新军先生耐心而专业的指导，以及在整个写作过程中对我们的支持和帮助。感谢参与本书优化的朋友：王斌、李伟、张强林、万雷、李平、王晓、景小燕、余松。感谢插画师王馨的辛勤劳动。
　　感谢为本书撰写推荐的朋友们：陈雪原、陈歆、程远宾、邓凯、宫鑫、洪健飞、纪杨、卢松松、彭永东、邱南奇、@SEM在中国、宋星、天岸、张晓磊、郑海平。他们在百忙之中抽出时间阅读书稿，并提出了很多专业及宝贵的意见。
　　最后，感谢我们的家人，没有他们的支持和默默付出，我们同样无法完成这项工作。

超越表象，洞察本质——一本关于商业智慧与增长路径的书 在这个信息爆炸、瞬息万变的时代，任何组织，无论大小，都面临着前所未有的挑战与机遇。成功不再仅仅依赖于直觉或过往经验，而是日益建立在对复杂环境的深刻理解和对海量数据的精准解读之上。我们生活的世界，无时无刻不在产生着各种各样的信息，这些信息如同浩瀚的海洋，蕴藏着巨大的价值，但也可能让人迷失方向。如何在这片信息洪流中找到航向，如何从纷繁复杂的现象中提炼出关键洞察，如何将这些洞察转化为切实的行动，最终驱动可持续的增长和更深远的价值实现，成为了所有追求卓越的组织和个体必须解答的核心命题。 本书正是为应对这一时代挑战而生。它不是一本简单的工具手册，也不是一套僵化的理论框架，而是一次关于如何培养商业智慧、掌握增长方法论的深度探索。我们相信，真正的增长源于对业务本质的洞察，源于对用户需求的精准把握，源于对市场动态的敏锐感知，以及最重要的，源于一种基于事实、数据驱动的决策文化。 洞察的艺术：看见数字背后的故事 我们生活在一个数字化的世界，从每一次点击、每一次浏览，到每一次交易、每一次互动，都留下了数字的印记。这些数字本身是冰冷的，但当它们被赋予了 context，被置于特定的业务场景中进行分析，它们就能讲述出关于用户、关于市场、关于业务健康状况的生动故事。本书将带领你深入了解如何“看见”这些数字背后的故事。 我们会从最基础的概念出发，但绝不止步于此。我们将一同探讨，如何区分“数据”与“信息”的本质区别，如何理解“指标”的真正含义及其局限性。本书将教会你构建一个全局性的业务视角，让你不再仅仅关注孤立的数字，而是能将它们置于整个业务流程中，理解它们是如何相互关联、相互影响的。例如，一个看似微不足道的页面浏览量下降，可能预示着用户体验的根本性问题，或者市场竞争格局的悄然变化。理解这些关联，是洞察的起点。 本书会强调“为什么”比“是什么”更重要。仅仅知道某个指标发生了变化是不够的，更重要的是要追溯导致这一变化的原因。我们将深入探讨一系列分析方法，这些方法并非技术性的炫技，而是实实在在解决业务问题的工具。我们会从用户行为分析入手，理解用户的旅程，他们的痛点，他们的期望。我们将学习如何识别用户流失的关键节点，如何优化用户体验，从而提升用户的留存与活跃。 此外，本书还会引导你理解宏观与微观的平衡。宏观趋势固然重要，它们描绘了市场的整体图景，但微观的细节往往是赢得竞争的关键。我们需要学习如何从宏观层面识别增长机会，又如何在微观层面执行有效的策略。例如，全球经济下行可能是宏观趋势，但某个细分市场的用户需求变化，却是我们可以抓住的微观机会。 决策的科学：从洞察到行动的桥梁 洞察的价值在于其能够指导决策，而决策的价值则体现在其是否能够带来切实的行动和可衡量的结果。本书的核心目标之一，就是为你搭建一座从洞察到决策、再到行动的坚实桥梁。 我们将深入探讨决策制定的基本原则。在信息不完全、环境不确定的情况下，如何做出更优的选择？本书将帮助你理解风险评估、成本效益分析以及机会成本等关键概念，让你在面对艰难抉择时，能够更加理性、更加有条理。 更重要的是，本书将强调“数据驱动决策”的落地实践。这不仅仅是一个时髦的口号，而是一种需要系统性构建的文化和流程。我们会讨论如何建立一个能够支持数据驱动决策的组织架构，如何培养团队的数据意识和分析能力，如何打破部门间的壁垒，让数据流动起来，成为促进协同与创新的催化剂。 本书将介绍不同类型决策的制定方法。例如，关于产品迭代的决策，需要哪些数据支撑？关于市场营销策略的调整，又需要关注哪些关键指标？关于资源分配的优化，我们应该如何进行权衡？我们将提供一套实用且可操作的框架，帮助你在不同的业务场景下，都能做出更明智、更有效的决策。 同时，本书也不回避数据分析的局限性。我们知道，数据并非万能，直觉、创意、人文关怀同样不可或缺。本书将帮助你理解，如何在数据分析的基础上，融入这些更具人性化的考量，从而做出更全面、更富有人情味的决策。我们追求的是一种“数据赋能、智慧决策”的模式，而非“数据至上”的僵化思维。 价值的创造：增长的引擎与可持续的未来 本书的终极目标，是帮助你理解如何利用数据洞察与科学决策，真正地创造和提升价值。价值的创造，是所有商业活动的出发点和归宿。 我们将深入探讨价值创造的多个维度。这包括但不限于：提升用户体验，增加用户粘性；优化运营效率，降低成本；开拓新的市场，扩大收入来源；增强品牌影响力，提升市场竞争力；以及最终，实现业务的可持续增长，为股东、员工和社会创造长远价值。 本书将提供一系列的增长策略和方法论。这些策略和方法论是基于对大量成功和失败案例的提炼，旨在为你提供一套经过验证的增长思路。我们会探讨如何识别和抓住增长点，如何设计和执行增长实验，如何衡量增长的效果，并根据反馈进行迭代优化。 我们将特别关注“提升网站价值”这一核心命题，但会将其置于一个更广泛的商业生态中来讨论。这里的“网站价值”并非仅仅指流量或转化率，而是它在整个价值链中扮演的角色，它如何连接用户与产品，它如何支持业务目标，以及它如何成为企业持续竞争力的重要来源。我们将探讨如何从用户获取、用户激活、用户留存、用户推荐等多个环节，系统地提升网站所承载的业务价值。 本书还会强调“可持续性”的概念。真正的增长并非一蹴而就，而是需要长期积累和稳健发展。我们将讨论如何建立一个能够持续产生洞察和驱动决策的体系，如何避免短期主义，如何构建一个能够应对未来变化的组织韧性。 谁适合阅读这本书？ 这本书不仅仅是写给那些身处营销、产品、运营等一线岗位的专业人士。 创业者和企业管理者：如果你正在寻找让企业脱颖而出、实现可持续增长的路径，这本书将为你提供宝贵的思维框架和实操指南。 产品经理和增长黑客：如果你致力于优化产品体验，提升用户增长，这本书将帮助你从数据中挖掘更深层次的洞察，制定更有效的增长策略。 市场营销人员：如果你希望更精准地触达目标用户，优化营销投入，本书将为你揭示数据驱动营销的秘密。 数据分析师和业务分析师：如果你渴望将枯燥的数据转化为有价值的商业建议，本书将帮助你提升分析的深度和广度，更好地服务于业务决策。 任何对商业增长、数据洞察和决策科学感兴趣的读者：无论你身处何种行业，何种岗位，只要你对如何理解世界、做出更好的决策、实现个人或组织的更大价值充满好奇，这本书都将为你打开一扇新的大门。 总结 本书是一次关于如何以更深刻的洞察力理解世界，以更科学的方法做出决策，以更高效的行动创造价值的全面旅程。它不是提供简单的答案，而是引导你掌握提问、探索和解决问题的能力。我们相信，在这个充满机遇与挑战的时代，掌握这种能力，就是掌握了通往成功的钥匙，就是为自己和组织开辟无限可能。让我们一起，从理解数据开始，走向更明智的决策，最终实现更有意义的价值创造。

评分☆☆☆☆☆

我是一个运营部门的基层员工，日常工作就是围绕着网站的各项指标打转。说实话，以前总感觉自己是在做一些重复性的劳动，很多时候对于为什么要调整某个参数，或者为什么要做某个推广活动，都没有一个清晰的、基于数据的逻辑支撑。看了这本书之后，我感觉自己就像突然被点亮了一样！书中对于“网站分析”的定义，不仅仅局限于技术层面的数据收集，更是上升到了“战略决策”的高度。它强调了数据分析的最终目的是为了“提升网站价值”，这个概念一下子就抓住了我的核心痛点。书中的案例分析部分，让我看到了很多平时工作中可能忽略的细节，比如，一个细微的按钮颜色变化，可能对用户的点击率产生巨大的影响，而这种影响，只有通过精细的数据分析才能被发现。而且，作者在书中对于“用户画像”的构建和应用，也给我带来了很多启发。通过对不同用户群体的行为进行分析，我们可以更精准地为他们提供个性化的服务和内容，从而提高用户满意度和忠诚度。这本书就像一个经验丰富的老前辈，毫无保留地分享了他的“看家本领”，让我这个新手能够快速入门，并且找到正确的方向。我真的非常感谢作者，这本书让我从一个“数据搬运工”变成了一个“数据分析师”，我的工作也变得更有意义和价值了。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的深度和广度都远超出了我的预期。作为一名资深的网站开发者，我一直认为自己对网站的了解已经 cukup ( cukup means enough in Indonesian, suggesting a high level of understanding). 但是，阅读这本书的过程，却让我重新审视了“数据”这个词的真正含义。它不仅仅是前端的UI/UX优化，也不仅仅是后端的技术实现，而是将这两者紧密地结合起来，通过数据这个桥梁，去理解用户，去驱动业务。书中对于用户行为路径的分析，让我眼前一亮。它不仅仅是简单地记录用户点击了什么，更重要的是分析用户在完成某个目标的过程中，是如何一步步探索、决策的。这种“用户视角”的解读，让我能够更准确地把握用户的需求，从而设计出更符合用户期望的产品。我尤其欣赏书中关于“ A/B 测试”的详细讲解。它不是停留在理论层面，而是给出了非常具体的实验设计、数据解读和落地执行的指导。让我明白，每一次测试都应该是有明确的假设和目标，并且最终的结论需要有坚实的数据支撑。这本书让我意识到，一个成功的网站，绝不是凭空产生的，而是通过持续的、精细化的数据分析和迭代优化的过程。它就像一本武林秘籍，将那些看似高深的网站分析技巧，化繁为简，一一呈现在读者面前，让我能够更自信地参与到网站的改进过程中，并做出更有价值的贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是给我打开了新世界的大门！以前总觉得做网站分析就是看看流量数字，收集些用户反馈，然后就凭感觉拍脑袋做决定。看完这本书，我才意识到自己之前的认知有多么片面。它不仅仅是罗列各种分析工具的使用方法，更重要的是教会我如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，然后将这些信息转化为实实在在的行动，最终驱动网站的优化和增长。书中有很多具体的案例分析，让我能清晰地看到作者是如何一步步地解决实际问题，从最初的疑惑到最终的解决方案，整个过程逻辑严谨，思路清晰。比如，针对某个特定转化漏斗的分析，书中就详细讲解了如何识别瓶颈，如何通过A/B测试验证假设，以及如何根据测试结果进行迭代优化。我印象特别深刻的是，作者强调了“数据驱动决策”并非一味地依赖数据，而是要结合业务目标和用户洞察，用数据去验证或推翻我们的想法。这种辩证的思维方式，让我不再盲目追求数字，而是更加关注数据背后的意义。而且，书中的语言风格也很接地气，即使是复杂的概念，也能用浅显易懂的方式表达出来，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。读完这本书，我感觉自己浑身充满了能量，迫不及待地想把学到的知识应用到实际工作中，去发现更多提升网站价值的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，体现在它能够帮助读者从“看数据”到“用数据”的根本性转变。作为一名初入网站运营领域的新人，我曾经被海量的指标和复杂的报表搞得晕头转向，总觉得数据只是一个数字，并不能直接告诉我该怎么做。但是，这本书通过大量的实践案例，生动地展示了如何将数据转化为 actionable insights (可操作的洞察)。它教会我如何提出正确的问题，如何设计有效的实验来验证这些问题，以及如何解读实验结果来指导下一步的行动。我印象特别深刻的是，书中关于“用户旅程地图”的构建，它不仅仅是简单地描绘用户的操作流程，更重要的是融入了用户的情感、动机和痛点，让我能够更深入地理解用户行为背后的驱动力。这种“同理心”的分析方式，让我在思考网站优化方案时，不再只是关注表面数据，而是能够从用户的角度出发，去解决他们真正关心的问题。而且，这本书的逻辑非常严谨，从数据收集、清洗、分析到最终的决策和执行，每一个环节都有详细的说明和指导。它就像一本“葵花宝典”，为我提供了完整的网站分析流程，让我在面对复杂的业务场景时，能够有条不紊地开展工作，并做出更科学、更有效的决策。读完这本书，我感觉自己对网站的理解又上了一个台阶，也更有信心去迎接行业内的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是我这个网站运营新手的一剂及时雨！我一直以来都对如何科学地提升网站效果感到头疼，尤其是面对那些复杂的分析工具和海量的用户数据时，常常感到无从下手，就像大海捞针一样。然而，这本书用一种非常系统化的方式，把我从混乱的迷雾中拉了出来。它没有一开始就灌输各种专业术语，而是从最基础的“为什么要做网站分析”开始，循序渐进地讲解。我特别喜欢书中对“转化漏斗”这个概念的深入剖析，它让我明白了用户在访问网站的过程中，并不是一次性就能完成目标，而是会经历一系列的步骤，而我们所要做的，就是识别出用户在哪些环节流失，并找到原因加以改进。书中的许多案例都非常有代表性，让我能够站在巨人的肩膀上，学习如何处理各种常见问题。例如，书中关于如何优化网站的注册流程，通过分析用户在注册过程中的行为数据，找到那些让用户望而却步的因素，并提出相应的解决方案，这个思路对我启发很大。此外，作者在书中还强调了不同类型网站的分析侧重点会有所不同，比如电商网站和内容型网站在数据关注点上就存在差异，这一点非常实用，避免了“一刀切”的分析方法。总而言之，这本书为我提供了一个清晰的框架和实用的方法论，让我对网站分析有了更全面、更深入的认识，也更有信心去迎接未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

看了几页就不看了，内容一般

评分☆☆☆☆☆

非常不错，非常快速，快递员非常迅速

评分☆☆☆☆☆

整体感觉质量还不错，书是正版

评分☆☆☆☆☆

挺好的，感谢快递小哥哥，晚上11点还在工作

评分☆☆☆☆☆

做网站的分析可以看看

评分☆☆☆☆☆

给快递小哥差评

评分☆☆☆☆☆

书是正品，学习网站分析

评分☆☆☆☆☆

不推荐新手购买，不实用。

评分☆☆☆☆☆

团队阅读和进步 大家都很喜欢