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產品經理一定要對數據敏感，從數據中要讀出產品的趨勢、變化的原因以及應對方法。網站訪問量變化分析是網站分析的基礎，我就簡單說一下我對訪問量變化的認識。

明確指標定義

在分析前我們必須首先弄清各個重要指標的詳細定義。比如訪問可能是以 Session 為單位，獨立訪客可能是 24 小時相同 IP 只計算一次。有時不同的統計插件對這些指標的定義不太相同，所以弄清定義可以讓我們對指標所代表的內容有更明確的了解。這里說的訪問量可以簡單理解為 PV，即來自瀏覽器的一次 html 請求。

對比而非想當然

圖1 博客訪問量變化

圖1是我個人博客近期訪問量變化的截圖。圖中最高點的那一天發生了什么，為什么忽然訪問量提高了很多呢？答案是前一天我發表了一篇博客，第二天投稿被兩家科技博客采用，由于投稿時加了原文鏈接，于是導回來了一些流量，你答對了么？

我覺得很多人一定都猜到是我發表了博客，但是很少有人會想到訪問量增加是由于科技博客上的外鏈。為什么簡單地認為是發博客造成了訪問量上升？因為一方面這是常識，另一方面是沒有更多的數據來進行對比。

我們在進行判斷的時很容易依靠自身的常識做出想當然的判斷，這在大部分情況下都是準確且高效的。但是我們不可以完全依賴于常識，對于數據變化的分析也需要進行對比。通過對比，如果你發現以前我發博文的當天 PV 都沒有明顯提升，你一定會想是否有其他原因造成了這次 PV 突然的上升。有可能是博文被推薦，也有可能是當天產生了與博文相關的某個事件使得很多人通過搜索引擎訪問了我的博客，這樣你可能會更接近事實。所以遇到這類問題，要盡量找更多的數據和信息協助判斷分析，看似簡單的變化也許就是個陷阱，對比很重要。

上面說得總結一下就是：數據分析前要先對指標定義有清晰地認識，分析變化時要與之前的數據或競爭對手的數據進行對比，然后再做出結論。

綜合分析得出優化意見

結論應該是可以指導我們行動的，網站分析的目的就是改善網站，僅僅分析了是什么、為什么并沒有太大意義。對于我的博客而言，目標是更多的人能看到我的文章，那么上面簡單數據給予我的指導意義就是可以考慮提高發文頻率，并且重視科技博客推薦這個渠道。不同的網站有著不同的目的，電商類網站希望提高轉化率，增加銷售額，新聞類網站希望增加訪問量和評論數，提高廣告收入，要將數據變化與網站的根本目的結合起來，這樣的指導才最有效果。

為了簡便，上面說的僅僅是訪問量，還有很多指標比如獨立用戶數、用戶平均停留時間、用戶平均訪問深度、不同頁面的跳出率等等。僅僅依靠訪問量不能得出準確結論，要把各個指標聯系起來進行分析。比如你發現 PV 很高，但跳出率同樣高，說明可能你推廣做得很好，確實吸引用戶來到網站，但著陸頁做得很差或跟用戶期望不符。這樣的話就要考慮對著陸頁做出改進，或者讓推廣更加精確。

 一道面試題

最后再問你一道題：某社交網站7月中旬訪問量有明顯下降，為什么？你能想到幾種可能呢？

我認為的幾種可能：

1. 訪問量是否指 PV？7 月中旬統計工具是否有變化？訪問量定義是否有變化？

2.  如果可能的話，對比之前的數據，前兩年的 7 月中旬是否也有下降？如果下降，可能是用戶群整體的變化；如果沒下降，則可能是自身或競爭對手的突發變化。

3. 有可能的話，對數據進行細分，按地區、按頁面、按用戶，可以獲得更多信息。

4. 確定該社交網站的主流用戶群，如果是學生，那么7月份放暑假回家，可能造成訪問量下降。

5. 7 月中旬自身網站是否發布了新版本造成了不良反應？網站是否出現 BUG？

6. 競爭對手是否發布了新版本吸引了用戶？是否加強了推廣？（如在搜索引擎上買了我們網站的主要關鍵詞）

7.  之前是否有媒體對網站進行了不良報道（比如說網站竊取用戶隱私）影響了用戶的行為？

8. 7 月中旬是否發生了某個社會性事件導致訪問量下降？（比如汶川地震后網游關 3 天）

你還能想到別的一些可能性么？

小結

分析訪問量變化要注意指標的定義、細分、對比，面對變化時要考慮自身、競爭對手、用戶群以及宏觀環境，結合不同的指標進行綜合分析，同時一定對網站的優化給予指導性建議，畢竟這才是分析的最終目的。

本來是想寫訪問量變化和來源細分的，沒想到光訪問量變化就說了這么多，那訪問來源細分就下篇文章再說好了. 

原文鏈接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d65b8820101f5cf.html#cmt_2508981