在我的多次课程和企业内训中，我发现许多初次接触“分析”的人都会面临一个共同的问题：不知如何着手进行分析工作，或者不清楚如何通过分析改进网站。 实际上，当你不知道如何开始分析工作时，意味着你在分析和甚至营销策略上都没有明确的方向。我希望你读到这篇文章时能理解一个重要的观念：数据是我们做商业和营销决策的辅助工具之一，因此你的商业思维和营销理念才是你的核心能力。数据只是帮助你做出更明智的判断，更重要的是，先有营销和商业策略，才能更好地进行分析工作。如果你的公司没有明确的营销策略或商业目标，那么实际上并不需要进行分析工作，因为连商业目标的定义都存在问题，进而不知道应该朝着哪个方向进行分析。
在这篇文章中，我想与你分享一个非常重要的分析思维：“指标优化”。这个概念将在你定义分析方向以及制定营销策略时提供更清晰的方向。
在分析的世界中，有许多种“指标”。以Google Analytics为例，里面包含了上百个指标。广告相关的指标如点击率、点击成本等，互动相关的指标如跳出率、停留时间等，与商业表现相关的指标如电商转化率、订单成交数等。每种指标都有其存在的功能，并且可以在商业上解释特定的商业现象。例如：
指标分析优化
当你的广告的“点击率”过低时，这可能意味着广告素材存在问题，或者广告受众对你的产品不感兴趣。这是广告点击率低下的常见原因之一。当你看到点击率过低时，你会思考这两个方向，这就是“点击率”的功能之一。
当你与Y媒体合作，他们为你撰写的业配新闻报道所带来的“工作阶段”比预期少时，你会考虑到这家媒体可能无法有效地触及更多客户，为你带来更多流量。这是“工作阶段”的功能之一。
当你发现Z文章的“网页停留时间”比X文章还要少一倍时，你会意识到，很大可能是Z文章的内容不够吸引人。因此，你会回顾文章的内容是否写得不够详尽，这是“网页停留时间”的功能之一。
我发现大家在理解“点击率”、“点击成本”、“Facebook的触达人数”等这些指标时都没有太大问题，并且可以熟练地使用这些指标来优化广告。但是，对于初学者来说，当需要优化“跳出率”、“转化率”时，往往会感到困惑，甚至产生挫折感。我希望你能理解，分析并没有你想象中的困难，你只需要了解如何使用每个指标。既然你能使用和优化广告的“点击率”，那么你也一定可以学会如何优化“跳出率”和“转化率”，因为它们只是网站分析中的其中一部分。
同时，我们也应该思考一下问题的根源。为什么你可以轻松地应用和优化“点击率”，但却不知道如何优化“跳出率”和“转化率”呢？
实际上，背后的原因很简单。因为“跳出率”、“转化率”等指标所展示的涵义和复杂程度不同，当事情变得复杂时，初学者会感到困难和挫折。
我们知道，广告的点击率低，可能是因为受众对你的广告不感兴趣，因此你会考虑调整广告素材或者重新定位受众。点击率展示的涵义相对较为简单。但是“跳出率”却受到许多因素的影响，包括网站易用性、导航设计、落地页的标题和图片、网站速度、商品图片，甚至访客的背景和需求等。
“跳出率”存在的意义在于帮助你了解访客的互动情况。当你的“跳出率”过高时，说明访客大多在进入落地页后就直接离开了你的网站，表示他们对你的网页不感兴趣。换句话说，“跳出率”可以帮助你评估“有多少人对你的网站没有兴趣”。当你的跳出率是90%时，意味着每10万次访问中就有9万次在落地页离开了你的网站。然而，访客在离开落地页、对你的网页不感兴趣的原因千差万别，因为背后的原因复杂，这也导致了初学者不知道如何解决问题或者如何优化。
▍第一步：深入理解指标涵义
在网站分析领域，各种指标琳琅满目。在你进行数据分析工作时，首要任务是思考每个指标的数据变化所蕴含的含义以及对你的业务产生的影响。
'点阅率'下降意味着：你的广告未能吸引受众，他们不愿点击广告，甚至忽视了它。
'跳出率'高的含义是：大多数访客在进入你的网页后，不愿意进一步互动就离开了。
'转换率'低的含义是：访客在进入你的网站后，只有很低的比例会完成购买。
'平均购买商品数'低的含义是：访客购买的商品数量很少，可能只是一两件商品。
虽然理解每个指标背后的含义可能并不困难，但我鼓励你更进一步地思考，当这些指标得到改善时，对你的业务会产生什么影响？只有当这些指标的变化对业务产生积极影响时，才需要优化它们，就像你希望优化'点阅率'，只是因为你希望受众看到广告时愿意点击它，对吧？
举例深入理解
举个简单的例子，我们看到四个不同网页的离开率，以产品页离开率为例，代表访客中有59%会在访问产品页后离开你的网站。相比之下，结账完成页面的离开率是97%。这是一个合理的现象，因为访客在购物完成后自然会离开你的网站。
然而，如果你选择优化'填写信用卡页面'的离开率，可能会对你的业务产生积极影响，因为访客在此页面离开，代表他们原本有购物意愿，但中途放弃了。通过找出放弃购物意愿的原因并加以改善，你的业务很可能会受益。
▍第二步：根据优化目标选择指标
在上述例子中，优化'跳出率'未必会改善你的转换率或业务表现，因此你必须确保你所优化的指标会对你的业务产生积极影响。这是指标优化的基本概念。
实际上，我们会根据业务目标来决定要优化的指标。例如，如果转换率异常低，我会花时间了解网站、市场和行业情况，然后制作报表观察网站数据的概况，包括流量结构、主力着陆页等。然后，我会提出多种影响转换率的猜测和假设，并进行测试和研究。
▍第三步：解构指标变化的原因
当你面对转换率、跳出率等复杂指标时，将“转换率低”这一问题背后的原因和可能性列出是最简单的方式。然后，提出假设并设法验证它们。
举例来说，如果我们认为CTA设计是导致转换率低的主要原因，我们可以通过A/B测试不同的CTA来观察它们对转化率的影响。
结论
在实践中，无论你是新手还是资深分析师，你所做的只是拆解各种可能性，并根据对网站和业务的理解提出假设。然后，设计实验来验证假设，解决问题。
当你面对复杂的指标时，对网站和业务的理解越深，提出的假设就会越精准，这也是我们一直强调的商业情境分析的重要性。因此，请先设定预期的业务目标，再选择要优化的指标，并确保优化这些指标能够对你的业务产生积极影响。
