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有一個熱門問題 “怎麼評價網站建設拿數據說話這回事？如何做數據分析？”，吸引瞭6800+關註和110+個回答。題主的描述，在某種程度上折射出網站建設在做數據分析過程中的尷尬與無奈。

“實際上，該功能整個平臺的用戶都希望做，是沒有必要耗費人力評估的，隻要做就可以瞭。”現實中，用戶希望做的功能難道真的不需要評估嗎？用戶提出的要求都滿足嗎？“很多數據和評估是必要的，但有些很形式化，請問有意義嗎？”數據分析到底該怎麼做，才不至於淪為 “形式化” ？一、從一次改版談網站數據分析2015 年末的時候，我們的網站已經上線瞭 1.0 版本並且服務瞭多傢客戶。隨著新用戶的不斷增加，網站建設每天都能接到瞭好多新用戶反饋：希望在官網看到網站介紹視頻，以便進一步瞭解我們網站的功能和特點。

既然每天都有用戶在提這個事情，那肯定是很重要的東西瞭。正如上面知乎網友說的：“實際上，該功能整個平臺的用戶都希望做，是沒有必要耗費人力評估的，隻要做就可以瞭。”於是不假思索，在網站建設和市場同學的努力下我們很快把介紹視頻做好瞭，放在官網首頁上。添加瞭新的介紹視頻後，網站運營想觀察一下其對新用戶的註冊轉化率影響如何。持續觀察瞭一個星期的數據，發現新用戶的註冊按鈕 CTR（Click Throught Rate，點擊率）不但沒有上升，反而斷崖式下降，由原來的40%左右跌倒瞭20%。對於一傢高速成長中的創業公司， 轉化率大幅度下降當然是不能容忍的；但是為瞭保險起見，我們又持續觀察瞭一周的時間。兩個星期後仍未起色，於是網站建設撤掉瞭官網上的介紹視頻。奇跡般一樣，CTR 開始恢復到改版前的水平。這個網站介紹視頻花瞭網站和市場部門大量的人力、精力和物力，又是因為用戶的需求而專門做的，為什麼做瞭之後轉化效果反而下降瞭呢？事後我們反思瞭整個過程，得到這樣一些啟發：

部分用戶的觀點無法代表全體用戶的真實體驗，網站介紹視頻可能是偽需求；

網站建設的主觀感知無法代表用戶的真實體驗；

新加的視頻介紹分散瞭新用戶的精力，導致首頁註冊點擊率大幅度下降。

還好我們當時用自己網站對我們官網做瞭實時的監測、對比瞭改版前後的註冊 CTR 指標，不然現在還在官網改版的坑裡面自嗨呢！所以，改版前後的數據監測和數據驗證是非常重要的。

二、網站建設需要用數據說話相信上面的案例已經能給你一個直觀的感受瞭。 完全拍腦袋、憑感覺、憑經驗做決策的時代已經過去瞭，網站建設必須掌握數據分析技能、用數據說話！

1、通過數據分析迭代網站在用戶研究的過程中，很多網站都會把自己換位成用戶來思考。出發點是好的，但是也很容易陷入誤區中；因為任何模擬都是蹩腳的，思維定勢決定瞭網站建設無法靠想象來 100% 還原用戶的真實操作行為。

給大傢舉一個經典的案例：圖片社交軟件Instagram。Instagram的前身，Burbn，是一款基於地理位置簽到的積分軟件，這款網站做瞭好久一直都不溫不火。直到有一天他們通過數據分析發現，Burbn 的用戶對網站主推的簽到功能並沒有展現出什麼興趣，反而喜歡用系統嵌入的圖片分享功能。於是網站邏輯開始重構，主推圖片社交分享，這才有瞭現在的 Instagram（上圖右）。用戶就是這麼奇怪，從不按套路出牌；你需要不斷通過數據來觀察他們的興趣點，而不是坐在辦公室模擬或者假設。

2、通過數據分析洞察用戶網站的每一次迭代和升級，都需要評估效果，以便今後改進。如果僅僅是憑借網站建設的肉眼觀察和主觀感受，下一個“用戶反饋很好”、“用戶很喜歡這個新功能”類似的結論，是很蒼白無力的。更多時候，會因為主觀感覺而產生誤判。

我們之前遇到過一個客戶，有一段時間網站的註冊轉化率有瞭上升；雖然並沒有查出原因在哪，但是網站建設還是很高興。過瞭一段時間，分析師通過用戶行為軌跡細查發現，【找回密碼】功能出 BUG 瞭；很多老用戶忘記密碼無法找回，隻好重新註冊瞭一個賬號。這個 BUG 無意中提升瞭網站的註冊轉化率，然而卻並不是件好事；如果網站建設不做數據分析的話，就會產生錯覺，陷入“轉化率提升”的坑中！3、通過數據分析驗證網站如何驗證一個新功能好還是不好，這個需要數據來說話。除瞭網站本身的指標，網站建設還要關註網站或者企業的商業目標，畢竟網站最終還是為這個負責的。上面分享瞭我們網站在首頁改版的案例，雖然滿足瞭部分用戶的需求，但是造成瞭註冊轉化率的大幅度下降。下面這個案例來自 Facebook， Facebook 早期員工、峰瑞資本合夥人覃超曾在我們的線下活動分享過，希望能給大傢帶來啟發。下圖左邊是2009年的 Facebook 首頁界面，當時的網站建設想嘗試瀑佈流式、扁平化的設計風格，提升用戶的操作體驗。在設計瞭好幾個版本後，決定采用瞭右邊的設計。工程團隊用瞭好幾個月做瞭出來，內部測試後大傢都覺得很好，沒有太大問題。於是，新版首頁開始面向 2% 的用戶灰度發佈，看一下效果。結果出問題瞭，這2%的平均在線時長指標開始下跌，直接影響到瞭這部分用戶的廣告曝光。大傢都知道廣告是 Facebook 重要的業務收入來源，廣告的曝光和點擊下降當然是不能接受的。項目組的同學認為可能是用戶對於新版本需要適應的時間，決定再開通10%的用戶，觀察整體的效果。結果，整體活躍度、在線時長跌瞭20%左右，一直持續瞭3個月。最後，Facebook 沒有通過這個改版，首頁回滾到最初的樣子。那麼大的一個團隊，做瞭大半年的項目，因為數據驗證沒有通過直接作廢。Facebook 這麼大的企業都在貫徹著數據驅動的思路，我們又何嘗不應該呢？

三、網站數據分析如何避免踩坑對於網站建設來說數據分析很重要，但是又該怎麼做呢？數據分析如何避免淪為形式，又該如何避免踩坑呢？

1、發聲用戶 VS 沉默用戶文章一開始的網站案例就是一個很好的說明，發聲用戶提出需求要我們提供網站視頻，但是沉默用戶可能直接就流失瞭。其實分析的時候本質並不在於用戶發聲還是沒發聲，本質在於真正目標用戶的感受。發聲用戶的數據非常容易獲取，數據分析也就更加容易；沉默用戶很多都流失瞭，用戶選擇用腳投票，這部分的數據獲取和數據分析就更加困難。網站建設如果在做數據分析的時候隻采用發生用戶的數據，分析的結論往往有偏差，統計學上有專門研究抽樣問題，說的就是這麼一回事。

2、先入為主 VS 保持客觀大部分時候，人們總是更喜歡看到自己想看到結果，即先入為主或者預設結果。網站建設在做數據分析的時候，也容易出現這樣的預判，數據分析往往變成為為自己的觀點找論據。比如新功能上線，管理層希望用戶活躍度可以提升5%；那麼此時網站建設在做復盤的時候就會過分關註眼下的 5%，而忽略可能 50% 的增長機會甚至無視其他負面的影響。

3、報告驅動 VS 業務驅動網站建設數據分析的最終目標還是指導網站和用戶增長，幫助企業增加利潤。網站新人在做數據分析的時候容易將數據分析的終點歸結於數據報告，以為寫完一份網站數據分析報告就等於做完瞭一次數據分析。數據分析驅動網站和用戶增長不是一錘子買賣，而是一個不斷迭代的過程。網站建設應該在 “用戶數據-數據分析-網站優化” 的循環中不斷鍛煉自己的數據分析能力，將目光聚焦於網站優化&用戶增長。越來越多的企業在招聘網站建設時，會在崗位描述上寫“掌握數據分析方法”、“擅長網站&用戶行為數據分析”等字眼，網站建設要會數據分析已經是大勢所趨。我們不能因為有的人將數據分析形式化就否定數據分析的意義，隻有正視數據分析、避開誤區，數據分析才可能發揮它的最大價值。

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