Google Analytics功能篇—智能警報

智能警報(Intelligence Alerts)是Google Analytics報告中一個比較新的功能。剛開始我認爲它只是一個流量異常的提醒工具。但是我錯了。流量異常提醒只是這個工具的很小一個功能。智能警報是一個簡單且強大的流量細分工具。並且完全可以讓一個沒有網站分析經驗的人通過簡單的幾個操作對異常流量找出原因並做出合理解釋。智能警報分爲自動提醒和自定義提醒,綠色表示自動提醒,藍色表示自定義提醒,自動提醒是智能警報根據對網站流量的趨勢預測自動生成的。自定義提醒需要手動設置。Google Analytics根據網站過去的表現對未來的流量趨勢進行預測,當實際值與預測值不一致時,Google Analytics就會對其產生一個自動提醒,並給一個重要程度的評分。實際值和預測值差距越大,這個評分就越高。通過調整提醒敏感度可以查看不同重要程度的自動提醒。提醒敏感度越低顯示的自動提醒重要程度就越高。

Intelligence Alerts2

如何使用智能警報?

智能警報分爲每日提醒,每週提醒和每月提醒三個時間範圍。不同時間範圍的智能警報內容並不是簡單的累加。而是根據對不同時間段的流量趨勢預測獨立生成的。自動提醒會同時追蹤網站中的多個維度和指標。使用智能警報前先要確定一個時間範圍,再選擇其中一個日期的提醒,報告中會顯示此日期的網站流量信息。其中綠色表示增長,紅色表示降低。

Intelligence Alerts3

在自動提醒報告中可以選擇按指標或維度進行顯示, Google Analytics會以不同的形式對流量進行分組。這其實就是一個流量細分的過程。通過使用維度對度量進行分析。在特定日期中查看不同維度中度量的變化情況。

通過自動提醒報告,可以獲得三個方面的信息:

1、流量是否正常。流量變化是否在預測範圍內。變化比率如何?與預計趨勢相差多少?

2、流量異常的原因。對流量進行逐級細分,分別獲得指標在不同維度中的具體表現。

3、跨越維度的信息。同一指標在其他維度中的表現。如:增長的訪問次數在停留時間上表現如何?

創建自定義提醒

Intelligence Alerts4

自定義提醒可以理解爲手動對特定範圍或維度的流量進行預測或創建目標。以上是我創建的一個自定義提醒。觸發的條件是:當新訪用戶的目標轉化率比前一週增幅超過10%時,在週報告中產生一個自定義提醒,並同時給我發送電子郵件。此提醒同時應用到了我帳戶下的另外兩個配置文件中。

當設置了自定義提醒後,有時會與自動提醒重複。所以在創建自定義提醒時也可以對自動提醒的默認敏感度進行設置。或者直接取消自動提醒功能。

配合高級羣組使用

還記得本文剛開始說過的,智能警報功能可以讓一個沒有網站分析經驗的人,通過簡單的幾個操作,對異常流量找出原因並做出合理解釋嗎?沒錯!下面我證明給你看。前面通過自動提醒功能對流量進行了初步細分。通過他們在不同維度中的表現找出了流量異常的原因。例如:今天網站訪次數的增加是由於北京地區的新訪用戶增加引起的。下面繼續深入,這些新訪用戶來自哪裏(渠道)?他們的訪問質量如何?他們喜歡我的哪些頁面和內容?他們在哪些頁面離開的?他們在找什麼?他們找到了嗎?他們完成了網站的目標嗎(註冊,留言,或購物等等)?等等。

Intelligence Alerts5

針對已知的原因我們需要獲得更多的信息進行深入分析。而獲得這些信息的方法很簡單,創建高級羣組。注意在你選擇一個日期範圍的提醒後,維度或指標的細分報告中會有一個」創建羣體細分」的鏈接。點擊這個鏈接Google Analytics會自動爲相應的指標或維度創建一個高級羣組。將羣組應用到網站報告中。將會獲得前面所有問題的答案。

PS:目前從智能警報報告中無法創建多條件組合的高級羣體。所以還需要手動設置下。關於高級羣組的設置可以參考我的這篇文章: Google Analytics功能篇—高級羣組

配合流量註釋使用

Intelligence Alerts6

最後,還記得自定義流量註釋功能。這個功能單獨看很一般,但與智能警報功能配合使用會非常有用。之前通過自動提醒的細分可以知道造成流量變化的原因,而自定義註釋功能可以算是原因之上的原因。它可以解釋一部分流量變化的原因。例如:當看到流量增加時,通過細分可以知道是由於北京地區的新訪用戶增加引起的,但爲什麼北京地區的新訪用戶會突然增加呢?通過自定義註釋,將網站的活動和修改日期進行記錄。就可以進一步解釋流量變化的原因了。最起碼可以解釋一部分原因。另外,也可以使用註釋功能和自定義提醒配合使用。

                                                                                                                                                                                                                                                          轉自藍鯨網站分析




轉載於:https://www.cnblogs.com/wjr929/archive/2011/08/05/2128705.html