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網路行銷視覺化界面, GA分析方向 - Coggle Diagram
網路行銷視覺化界面
指標元素
複製文字長度
複製圖片次數
複製文字次數
輸入資訊次數
滾動次數
網頁加載時間
各種點擊來源
彈出率
圖片加載時間
整體的分析目標
網頁事件分布
瀏覽時間分佈
網頁點擊隨時間變化
網頁點擊來源比率
滾動分佈
分眾的分析目標
每個分眾的網頁點擊隨時間變化
每個分眾的
每個分眾的網頁事件比率
每個分眾的瀏覽時間分佈
視覺化圖型
圓餅圖
折線圖+客群類別
行銷漏斗圖
網頁熱力圖
分眾面向
從不同瀏覽習慣為分群依據
從不同對網頁產生事件為分群依據
從不同點擊來源為分群依據
從是否有實際與企業互動為分群依據
GA分析方向
篩選條件
語言
地區
性別
女性
男性
未知
來源
第三方網頁
Youtube
Facebook
google search
Instogram
年齡
55-64
45-54
35-44
25-34
18-24
65-
新舊使用者
回訪使用者
新使用者
興趣
媒介
Referal
Direct
Social Media
CPC
Organic Search
轉換與否
已執行過轉換事件
尚未有轉換事件
使用裝置
平板電腦
行動裝置
手機
桌上型電腦
測量指標
工作階段
每個使用者平均工作階段
新使用者
網頁瀏覽量
使用者
平均工作階段時間長度
跳出率
轉換率
具體問題範例
轉換率在男女之間的差異
網頁瀏覽量在不同使用裝置使用者之間的差異
不同來源中不同性別的使用者人數、新使用者人數
平均工作階段時間長度在男女之間的差異
問題類型
轉換率在<篩選條件>的分布情形
網頁瀏覽量在<篩選條件>的差異
不同來源中<篩選條件>的使用者人數、新使用者人數
<測量指標>在某個<篩選條件>之間的差異
具體效益
探索新廣告的吸引程度
掌握潛在特徵的新客群
探討不同來源使用者分布狀況
探討哪種類型的使用者會長時間在網頁產生瀏覽或事件
以霈宭的資料為例
分析報告
按照資料說話
男性使用者及新使用者人數比女性多，平均工作階段數多，但工作階段時間少
35-44歲的使用者、工作階段數、平均工作階段時間、網頁瀏覽量皆最多
35-44歲的使用者在所有測量指標中皆優於18-24歲、25-34歲使用者。
過去一個月內，新使用者是舊使用者大約兩倍多，且平均工作階段長度長，跳出率較低
過去一個月內共有314位使用者，其中新使用者佔 2/3
過去一個月內，使用者來源以「直接點擊」與 Facebook 為來源占大多數
推論
整體受眾主要集中於年齡在35-44歲的使用者
男性使用者可能基於好奇而點進網頁，但發現不是自己想要的內容後就退出
此網站本身可能沒有做太多投放動作，諸如掛在第三方網頁上，或是暴露的過程
本星期可能疫情關係，有音樂鑑賞需求的人增加
社交軟體中，Facebook有比較多對此網站有興趣的受眾
未來推廣方向
積極暴露網站，以迎合外部效應
針對35-44歲人群戲愛的音樂類型作內容增強