狹義的說，Landingpage就是網絡營銷的生死線。這裡的Landingpage指的是網絡營銷中針對推廣活動和內容所做的頁面。在營銷活動中，Landingpage是用戶點擊廣告後訪問的第一個頁面，並且在這裡分成兩部分。一部分用戶繼續點擊鏈接，進入更深的頁面。第二部分用戶關掉頁面離開。3 t) [& ~% \! Z( }
第一部分用戶的點擊行為常用的網站分析工具都可以捕捉到。並且是我們希望用戶完成的操作。第二部分用戶沒有任何點擊行為就關掉頁面離開的用戶被稱為Bounce。這部分用戶我們在報告中會看到一個數字或是比率。
1 S; k7 n- M3 H6 I. }假設，在一次營銷活動中，Landingpage上共有10000個用戶訪問，其中6000個用戶點擊鏈接進入了更深的頁面，4000個用戶離開了。那麼這個頁面的Bounce rate是40%。如果從時間維度來分析，我們會發現即使是同樣40%的Bounce rate也有很多種不一樣的情況和產生原因。
$ e+ ]" A* G+ W+ m( l [. L2 U5 F" W9 v1 理想情況下的Landingpage時間分佈
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! `6 S- U& D; X7 H3 f藍色代表的頁面加載時間：用戶點擊廣告後，頁面在4-10秒內加載完成。
: @5 A! m( X+ G8 m9 e紅色代表的用戶點擊時間：點擊行為緊隨著加載頁面的時間趨勢。少部分心急的用戶在剛進入頁面時就點擊進入了下一頁面。9 [! I: ^0 }: T+ |) O+ \
綠色代表的退出行為時間：Bounce的行為在6秒後才開始出現，此時已過頁面加載峰值，說明大部分頁面已經完全顯示，用戶是在觀看了頁面內容後有選擇的離開。: d8 x7 _5 f0 d6 ^( {& D& G+ K6 p5 J
2 Landingpage缺乏吸引力的時間分佈1 T2 f* [3 { Q8 A9 u4 F! l& T
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藍色的頁面加載時間和紅色的用戶點擊時間與理想情況一樣，未做改變。
. P' Y7 y8 B. C6 M+ t3 ?* A綠色代表的退出行為時間：退出行為大幅提前，同樣是40%的Bounce rate，但可以看出部分用戶在頁面沒有顯示完全的情況下就已經離開了。（如果時間繼續提前至1-3秒的話，就很有可能是垃圾流量了。）
# e$ ~2 D& s: V0 K7 `3 頁面打開速度慢的時間分佈
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" M2 I4 ]6 A7 j: q( b藍色代表的頁面加載時間：數據只出現在了4-7秒，並且峰值出現的時間比理想情況延後了1秒，數量也減少到一半(2000)。8 {6 x9 x) N- o" o# \5 E4 \1 A
紅色代表的用戶點擊時間：點擊行為延後直到30秒，並且在第7秒後取代了頁面加載時間的數據。說明大部分用戶沒有等到頁面加載完成就開始點擊了。
3 Z5 e( G1 F- D* z5 o) S9 m7 q" q綠色代表的退出行為時間：伴隨著用戶點擊時間的數據取代頁面加載時間數據，退出行為也出現了上升並在10秒出現了峰值，說明頁面加載時間已經超出用戶忍耐。
3 Q( [! v: I0 A" b: a& _0 N不一樣的頁面表現，不一樣的用戶行為，不一樣的原因。產生了相同的數據。不要簡單的被Bounce rate迷惑。根據三個行為在時間維度中的表現。我們可以對Bounce的用戶進行更深入的瞭解。並對Landingpage進行調整。3 S7 C2 R' U. x) r' ~, X0 X( l: q3 t
以上只是簡單的模擬了三種情況，在實際操作中肯定要比這個複雜的多，並且會產生更多的情況。比如頁面加載時間與點擊時間和退出時間重疊，導致頁面加載時間數據很少或者根本就看不到，又或者點擊時間或者退出時間的數據一直延續很久等等。
. q2 [- H0 y! M& c# a" z' l對此你有什麼想法呢？歡迎把你的想法告訴我，給我留言吧。4 l9 {5 K! _1 Z0 ^# Z G9 W8 l
0 @# y9 {+ r- z, c" O4 g來源：藍鯨網站分析Blog* T; j' G, x( f, W
作者：藍鯨（王彥平）
, r$ d* B* _3 t) d/ f3 P8 X+ P原文：http://bluewhale...... |
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發表於 2012-6-1 23:03:38
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