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數據分析方法論:你真的懂 Session(會話) 分析嗎?

大數據 數據分析
在數據分析領域,Session是一種專業的數據分析。對于有數據驅動意識的互聯網人來說,這并不陌生——Session 即會話,是指在指定的時間段內在網站上發生的一系列互動。例如,一次會話可以包含多個網頁或屏幕瀏覽、事件、社交互動和電子商務交易。

 

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在數據分析領域,Session是一種專業的數據分析。對于有數據驅動意識的互聯網人來說,這并不陌生——Session 即會話,是指在指定的時間段內在網站上發生的一系列互動。例如,一次會話可以包含多個網頁或屏幕瀏覽、事件、社交互動和電子商務交易。

Session:解決用戶分析中的“線”型難題

Session 分析有何意義?

人們往往最熟悉事件分析模型,且用戶行為事件往往以“點”的方式呈現,即某人在什么時間什么地點干了一件什么樣的事,也就是我們熟知的 4W1H 模型:Who、When、Where、How、What。

王小明昨天下午在 i 百聯通過個性化推送買了一雙 NIKE 球鞋,張小花今天十點在融 360 上注冊后領取了新人基金,某白領晚上六點在五道口區域掃碼一輛 ofo 小黃車并報修了它……

基于這樣用戶角度的行為記錄,產品方可以知道他們的用戶都具體干了什么事情。并對自己的產品做出精細化運營,但是,還有一些需求,是不能通過“點”來描述的,比如:

  • 用戶平均會來幾次?
  • 每次平均逛了幾個頁面?
  • 每次來平均待多久?
  • 某個具體頁面用戶平均停留多長時間?

這些需要把用戶單點行為串聯起來形成一個整體,并在此基礎上進行計算后才能得到的數據分析需求,更像是一條“線”。而 Session 分析的最大意義,就是解決用戶分析中的“線”型難題,從不同角度指導精細化運營與商業決策。

如何用 Session 分析支持工作?

如果根據定義,Session 的關鍵點顯然是:多長時間內用戶做了什么事。

Session 切割時間

假如王小明打開某企業官網了解信息,點擊了 DEMO 按鈕,并進行了注冊試用行為,然后就被領導叫去開會,四十分鐘后又跑回來繼續瀏覽頁面,這是幾個 Session?

這要看數據分析工具的 Session 切割規則,通常來講,Web 產品建議切割時間為 30 分鐘,APP 產品建議切割時間為 1 分鐘。比較符合用戶的使用習慣,當然規則是活的人也是活的~可以根據產品的業務形態變更。所以王小明兩次瀏覽頁面的時間超過了 Web 端的 30 分鐘,被記錄為兩個 Session。

Session 事件

Session 記錄什么事件,取決于需要關注的用戶行為。如果 Session 事件只包含了注冊行為(核心事件),那王小明的行為將會被記錄為一個 Session。如果包含瀏覽頁面,則會被記錄為兩個 Session。 

 

 

 

圖1 不同切割時長的 Session

那么 Session 分析究竟可以分析什么?

平均使用時長

平均訪問時長是指在一定統計時間內,瀏覽網站的一個頁面或整個網站時用戶所逗留的總時間與該頁面或整個網站的訪問次數的比。 

 

 

 

圖2 平均訪問時長

平均訪問時長越久,證明 Web/APP 越有吸引力,如果用戶停留的平均時間非常低,那么可能內容不夠有趣,或界面優化較差,真正有價值的內容無法吸引用戶,影響用戶體驗。

平均交互深度

平均交互深度和平均訪問深度定義雖有差別,意義卻很相似,都是衡量 Web/APP 質量的重要指標,可以幫助企業了解頁面內容的價值,功能是否滿足用戶需求,指標的具體意義需要依照業務判斷。 

 

 

 

圖3 平均交互深度

跳出率

這部分我在后面的文章會詳細的介紹,有興趣的朋友可以關注下。

Session 轉化分析

營銷推廣中一個非常典型的需求是需要知道不同渠道帶來的注冊、購買等轉化情況,該需求本質上,就是需要界定 Session,然后按渠道屬性查看注冊、購買等事件的轉化數量。

用戶路徑

在業務流程中,了解用戶的行為路徑,有助于運營同學找到用戶大量流失環節,衡量網站營銷推廣效果,產品同學驗證用戶行為流與初步設想進行對比,完善功能,優化用戶體驗。

使用用戶路徑分析,設定起始事件與 Session 切割時間,可以觀察一個 Session 內用戶的行為流。

總結

Session 分析并不“包治百病”,但卻是用戶行為分析的重要方法;既可以看透如王小明一樣的“常跑路”用戶,也可以幫你了解真正的用戶使用習慣,避免產品設計“不按套路出牌”的辛酸往事。 

責任編輯:龐桂玉 來源: 36大數據
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