訪客的行為-回訪率、頻率、新訪客與回訪者

透過上一篇的「目標對象背景」,我們可以使用「地理位置」報表與「語言」報表了解我們的訪客背景,是從哪個國家、哪個地區來,使用甚麼語言。也可以找出潛在的市場以及檢視現在市場的廣告活動狀況。

這篇,要延續目標對象報表的內容,繼續來研究訪客對於網站內容是不是有興趣及繼續瀏覽下去,訪客是不是會一再的回到網站。透過訪客的行為分析,可以了解網站內容的經營是否正確,有沒有合訪客的胃。

回訪率、頻率、新訪客與回訪者

您可以評估自家網站的吸引力,以及新訪客感受到多大的回訪號召力。此外,您還可查看新訪客與回訪者對收益的影響 (舉例來說,30% 的回訪者佔總交易次數的 45%)。

 

目標對象行為-startdo網站分析
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訪客的行為有三份報表:「新訪客與回訪者」、「頻率與回訪率」、「參與度」。

 

新訪客與回訪者

一進到「新訪客與回訪者」報表,可以清楚地看到新訪客與回訪者的幾個主要指標數據。初步的判斷新訪客與回訪者的狀況。

目標對象行為-startdo網站分析
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右邊的紅框,可以切換數據資料的呈現方式。

目標對象行為-startdo網站分析
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頻率與回訪率

這份報表適用長條圖的方式列出訪客在某一段時間內再度回訪我們網站的次數,還有這兩次造訪之間相隔的天數。所以,我們可以知道訪客對於我們網站的關注程度是如何。喔對,這些數據資料是以「不重複訪客」計算的喔!

如果訪客來了一次就從沒再回來我們的網站,這代表的可能是我們找錯目標對象了,或者,網站的內容無法吸引訪客再度回來網站,又或者是,網站的設計不便民之類的。

頻率與回訪率有兩個分頁:造訪次數上次造訪後所經過的天數

造訪次數

目標對象行為-startdo網站分析
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來說說「長條圖」代表甚麼意思

Google Analytics 計算造訪次數的方式如下:

假如:今天有三位訪客,在我們選擇的這段時間內訪客A造訪了網站 1 次、訪客B造訪了2次、訪客C造訪了3次。

目標對象行為-startdo網站分析
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則:

  • 造訪次數[1]會顯示[3](訪客A、B、C各一次)
  • 造訪次數[2]會顯示[2](訪客B、C各一次)
  • 造訪次數[3]會顯示[1](訪客C)

利用此長條圖,可以看出造訪次數和瀏覽量的下降率,以及兩者最理想的交集點。

上次造訪後所經過的天數

目標對象行為-startdo網站分析
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那「上次造訪後所經過的天數」的長條圖是甚麼意思?

新訪客的統計資料可能會影響長條圖的正確性,因此建議您只查看「回訪者」進階區隔的統計資料。有了更清楚易懂的長條圖,您就能從中看出訪客回訪網站的頻率,據此制訂促銷或網站更新計劃。

目標對象行為-startdo網站分析
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舉例來說,我使用進階區隔區隔出「回訪者」的資料,上圖中訪客在8+以後回訪的人數較多,那可以考慮依照相對應的頻率推出新的促銷活動,或是更新網站內容。

回到上上張圖,上次造訪後所經過的天數中,[0]的造訪有[639],是代表大家不到一天就回來我的網站了嗎?

一半對,一半不對。

因為這造訪的數據包含了「新訪客」和「回訪者」。我們可以加入「新訪客」和「回訪者」進階區隔,讓「上次造訪後所經過的天數」的數據更加清楚。

目標對象行為-startdo網站分析
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喔,新訪客現身了,看出來了吧!

新訪客因為僅來過一次,所以相隔天數是[0]。

加入「新訪客」和「回訪者」進階區隔後,我們可以看到有多少人是回訪者,還有回訪者造訪我們網站的頻率是多久。

 

 

參與度

此報表列出使用者在您網站上停留的時間 (以秒為累加單位) 和瀏覽量。

單頁造訪的「造訪持續時間」和「瀏覽頁數」這兩類指標分別以「0-10」和「< 1」表示。Google Analytics (分析) 會追蹤訪客在瀏覽兩頁之間隔了多久,並以此判定造訪持續時間。系統不會記下最後瀏覽的網頁,因為訪客在這之後就沒有瀏覽任何網頁了。

目標單次造訪持續時間因網站的性質而異。舉例來說,如果您經營網誌或新聞網站,可能就會希望訪客花點時間詳讀所有內容。相對地,如果您網站的目的是讓訪客購買購物車中的商品,但他們卻在此花了很多時間,表示您的結帳程序可能過於複雜。

就像造訪持續時間一樣,目標瀏覽頁數也因網站的性質而異。如果您經營大專院校的網站,可能就會希望訪客瀏覽學校背景、各系所與教職人員簡介、體育營與社交活動精彩片段,以及申請流程說明的網頁。如果您網站的宗旨是提供所在縣市的政府機構聯絡資訊,可能就會希望訪客逛個一兩頁就找到所需資訊。

造訪停留時間

目標對象行為-startdo網站分析
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瀏覽頁數

目標對象行為-startdo網站分析
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瀏覽頁數[<1]?

眼尖的你,應該發現上圖有瀏覽頁數少於1的訪客,推測可能是一進入網站後、瀏覽器就馬上關閉的緣故。

 

 

有時候只看單一數據就做分析或判斷是不夠的,可以利用「進階區隔」或是「次要維度」來進行深一層的分析,這樣持續的深一層分析對我們的判斷與策略都是有幫助的,也較有依據。再依照每個網站自己的特性去分析,做出來的判斷會更加的精準。

 

 

以上就是這次的訪客的行為介紹,謝謝你的收看,下次見

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6 篇迴響

  1. 您好, 我最近開始使用google analytics,
    謝謝你的文章幫助我很多!

    這邊有些不懂的地方想請問
    1. 頻率和回訪率會什麼都是以"不重複訪客"計算呢?我自己的資料都是顯示"造訪"的數字.
    2. 造訪次數的統計,我進階區隔設定"新訪客"和"回訪者"之後顯示造訪次數[1]的都是新訪客,這和您的舉例有所出入, 請問哪裡出問題了?
    謝謝!

    1. hi, mikey

      謝謝你閱讀這篇文章~

      以下是針對您的問題所做的回覆,如果有問題請跟我說,互相指教囉!

      1.以「不重複訪客」計算是Google Analytics的計算方式。
      不重複訪客(Unique Visitors):指的是網站在一段指定的時間之內所獲得的不重複 (只計算一次) 訪客數目。而一個訪客有可能會在我們指定的時間範圍內造訪網站一次以上,這裡又分為新訪客跟回訪者。而頻率和回訪率就是訪客造訪網站的次數跟再度造訪的相隔天數,所以以造訪來顯示訪客造訪網站的次數。

      2.顯示造訪次數[1]的都是新訪客>>>這部分不知道您指的是哪張圖表或是哪段文字?

      1. 謝謝你的回覆!

        1. 我知道不重複訪客的意思. 我發現比如說, 造訪100, 不重複訪客50, 而頻率與回訪率的部份的統計數字則是來自 造訪100, 就像您圖中的 造訪717. 是以造訪計算, 而不是以不重複訪客計算, 但您卻說"這些數據資料是以「不重複訪客」計算", 這邊我不太懂.

        2. 這部份是我自己google analytics的圖看到的, 我知道您的舉例和google 的舉例說明相似, 但和圖的意思我卻覺得有衝突, 不知道是哪裡有盲點 lol
        比如說 造訪100, 新訪客70, 回訪者30, 那我"造訪次數"的表第一列造訪次數[1]是顯示: 造訪70, 新訪客70, 回訪者0 , 可是照google和大大的舉例, 不是應該要有回訪者在第一列出現嗎?

        謝謝!

        1. hi, mikey

          1.現在看看,其實可以不用寫這句,因為google analytics本來就是以不重複訪客來作為計算訪客的「基礎」,而以「造訪」呈現。(在8月份裡,a訪客來我們的網站3次,b訪客來我們的網站5次,則在8月份裡不重複訪客是2,造訪是8。)多寫了這句,讓您困擾了!

          2.可能是我沒有說清楚,我其實是想問您,有問題的是哪份報表?先知道是哪份報表(上方的圖),我才能了解是甚麼樣的情況。
          就我上方的圖有說到新訪客跟回訪者的是後面數回來第三張:「上次造訪後所經過的天數」的報表,但這維度是「上次造訪後所經過的天數」,不是「造訪次數」。而「上次造訪後所經過的天數」跟「造訪次數」這兩個報表的意思又不同,所以呈現出來的數據也會不同,所以才會想先了解是哪份圖表。

    1. Google Analytics 不是以 IP 來收集資料,IP 只是其中一項被收集的資料喔!
      Google Analytics 是用 JavaScript tracking snippet (ga.js) 來收集資料的~有興趣的話可以參考 Google Analytics 的官方資料「How analytics.js Works」,網址:https://goo.gl/tbLs8D。

      另外補充,Google Analytics 對於「 IP 位址的使用」:
      每台連上網際網路的電腦和裝置都會獲得一組稱為網際網路通訊協定 (IP) 位址的獨特編號。IP 位址通常是根據國家/地區來進行分配,因此通常可用來識別上網電腦所在的國家/地區、州/省和城市。由於網站必須使用 IP 位址才能連上網路,因此無論網站擁有者是否使用 Google Analytics (分析),都必須取得使用者的 IP 位址。不過,Google Analytics (分析) 收集 IP 位址只是為了提供並保護服務的安全,並且讓網站擁有者知道他們的使用者來自世界上的哪個角落 (又稱「IP 地理定位」)。
      藉由 IP 遮罩技術,使用 Google Analytics (分析) 的網站擁有者可選擇讓 Google Analytics (分析) 只使用一部分的 IP 位址來執行地理定位,不必依賴完整的 IP 位址。
      來源:https://goo.gl/wYYUOr

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