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分析中需要考虑到的时间因素
来源: ‖ 作者: ‖ 点击: ‖ 时间:12-03-01 15:09:39 ‖ 【 】‖ 我要投稿

发现这个问题是在一个数据提取的需求中,网站每天会发布很多新的内容,这些新的内容需要进行推荐,不然就会被埋没,所以很多网站都会有“最新推荐”之类的模块,而这个数据需求就是分析应该推荐哪些新内容?网站新发的内容质量参差不齐,而且数据积累较少,而推荐模块需要放置那些有潜力的新内容,以便潜力充分发掘后成长为热门内容,所以数据分析要做的就是去寻找那些有潜力的新发内容。

如果是TOP10的推荐榜单,最简单的做法就是根据新内容的访问量或者转化率进行排序选前十,但其中有很多值得注意的地方,关于转化率需要注意的地方可以参考关键指标背后的秘密这篇文章,这里主要讨论如果以内容的访问量进行排序,如果选择近一周的汇总数据,我们需要注意什么?也许你已经想到了,之所以这里举例新内容,是因为新内容有一个发布时间(Publish Time),就像一个人的出生日期,而从发布时间到当前的时间间隔就是内容的持续时间,也可以认为是内容的生命期(Lifetime),就像一个人的年龄。内容的持续时间越长就获得越多的数据积累,相应获得高访问量的机会就越大,如果我们比较一周中在不同时间发布的内容在该周的总访问量,那些就会掉入错位比较的陷阱,或者叫“Mismatch”。

Unfair-Fight

一个形象的比喻就是刚刚入伍的新兵跟久经沙场的老将的决斗,虽然新兵不是完全没有胜出的机会,也许那个新兵天生勇猛,或者有着一股初生牛犊不怕虎的冲劲,可以一举击败经验丰富的老将,但在大多数情况下这种可能性较小,这是一场不公平的决斗,而在数据分析中我们需要尽量去避免这类不公平的决斗(比较)。

内容和商品分析

其实日常中发生这类错误的情况可能很普遍,当我在博客新发文章几天后上Google Analytics去看数据,发现新文章页在相对较后面的位置,不是因为真的没人看,而是GA上默认展现近一个月的汇总数据,报表根据Pageviews排序的结果新内容无法在短时间内迅速冲到前几位。对于那些新发内容或者新上架产品频率不高的网站,运营人员可能比较清楚哪些是新内容,所以通过一些人为的辨认调节在分析的时候不易掉入陷阱,但对于每周有上百个新发内容的网站,这类错误的发生很可能埋没一些优质的新品。

我们需要找到一些办法去规避这个时间因素对分析结果的影响,通常我们在选择比较对象的时候需要控制所有的比较对象具备相同的持续时长,比如我们比较新内容的热门度,统一选择近一周的数据,对于较早发布的内容摒弃之前的数据,而近一周内刚发布的内容则舍弃不参与这次比较,等到有了完整的一周数据之后再加入比较。这样虽然可以确保比较在同一基准线上,但无疑延后了评估的结论,对于某些一上来就表现抢眼的内容无法及时发现,于是这里采用统计单位时间指标表现的方法,即根据内容的发布时间统计得到每个内容的持续时间(一般精确到天即可),然后将内容的总体访问量除以这个持续时间,就得到了单位时间的内容访问量,进而进行比较:

Contents-visits-sort-table

上表取的是5个新发布内容近10天的访问量数据,同时加入了内容自发布以来的持续天数,我们用总的访问量除以持续天数计算得到平均每天访问量,然后以总访问量和平均每天访问量分别进行降序排列,得到完全不一样的排名。如果按排序1,我们完全可能忽略D内容的强劲表现,而权衡时间因素之后的排序让我们能够更加准确的把握有潜力的新内容。

以上的方法同样适用于电子商务网站的商品分析,很多电商网站希望在新商品中挑选有足够潜力的商品进行重点营销,用于打造所谓的“爆款”,从而进一步促进订单量的增长提升销售额和利润。对有潜力新品的挑选一方面需要足够敏锐的嗅觉和眼光,另一方面就要借助数据分析,而这个时候不得不考虑上面提到的时间因素的影响,记住一个月内销售20件的商品不一定比销售50件的

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