只訪問了入口頁面

❶ 2秒跳出率好還是不好

不好。
跳出率高，說明網站用戶體驗做得不好，二秒跳出率算比較高的了。
跳出率是指在只訪問了入口頁面就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。跳出率計算公式：跳出率=訪問一個頁面後離開網站的次數/總訪問次數。

❷ 首頁跳出率可作為頁面視覺設計效果的客戶端反饋指標是正確的嗎

首頁跳出率可作為頁面視覺設計效果的客戶端反饋指標是正確的。根據查詢相關公開信息顯示，跳出率的高低是網站分析的一個重要指標，用於評估網站的用戶體驗，可以用於指導網站以及頁面的改善，跳出率越高就說明該網站對訪問者的吸引力越低，當跳出率達到一定的程度時，就說明網站需要做些優化或者頁面更新了。網站跳出率是指在只訪問了入口頁面就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。

❸ 大數據時代，雲展會如何做

如何打造雲展會？

1. 選主題——精準主題

對於傳統線下展會來說，一般都會設置幾個大主題，但在雲展會，選定主題時應該避免這樣選題，首先不建議設置多個大主題，選定一個就好， 與此同時，選定的主題越專、精，效果越好。互聯網有一個詞—「跳出率」，是指在只訪問了入口頁面就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。主題越精準，觀眾就越容易找到想看的東西，跳出率就越低，效果越好。

2. 聚資源——根據主題，通過傳統展會模式聚集資源

展期要限定。很多會展策劃方案都在講：原來是3天的展會，上線後就是365天了。這個說法沒錯，展示的確可以365天，但非展期一定沒多少流量，效果非常有限。展會有一條核心邏輯是某段時間內聚集了海量資源，如果去掉時間限制，資源就會從時間維度分散，也就談不上聚集資源了。不過，展商的企業展現和產品展示變成線上365天後，打破了線下展會的時間邊界，達成有效補充。同樣，「雲展會」平台中的供需信息也是365天展示的，能長期服務於展會參與者及上下游產業鏈，這也符合互聯網的長尾理論。

3.建平台、做活動，促交互。

包括以下三部分內容：展示平台、嚴肅交互場景和自由交流場景。其中，展示平台是指還原展會中企業形象展示、展品展示的功能模塊，可參考B2B平台，可以結合視頻、直播、VR等新技術。嚴肅交互場景是指展會中嚴肅正式的商業活動，比如開幕式、高峰論壇、行業研討會等，這類活動一般是單向的，可通過直播方式進行。自由交流場景是指展會中人與人面對面的交流，比如客商交流、互動、小范圍會議等，這類活動一般來說是雙向或多向的，可通過即時通訊和會議工具實現。

互動要高效。目前很多平台還處於探索階段，加之沒有更好的信息工具，互動方式還比較傳統，有些平台可能需要使用多個工具才能達成互動，有些平台甚至暫時還實現不了互動功能。線上展會能否實現高效互動，將會在很長一段時間內成為評判一個「線上展會」成功與否的標准之一。

雲展會解決方案是快會務自主研發的線上展會平台，在平台上主辦方可以滿足全球供應商和采購商的需求。通過手機端、PC端來實現雲展示，並且支持中英文等多語言，面向全球采購商和參展商服務，實現「雲展示」。通過大數據分析、智能演算法的推薦，包括預約撮合，實現「雲對接」通過直播、視頻商貿，實現「雲洽談」。

如果您准備著手布局在線展覽，快會務科技可以提供支持！

❹ 網站瀏覽分析可以從哪些方面分析企業的網站點擊量

具體如下：
1、PV；
PV即頁面瀏覽量，當用戶每1次對網站中的每個網頁訪問均被記錄1次，用戶對同一頁面的多次訪問，即訪問量累計。這個數據可以直接反應出來網站的流量大小。
2、UV；
UV值可以明確看出訪問某個站點或點擊某條新聞的不同IP地址的人數，也就是實際訪客量。
3、訪問深度；
網站訪問深度就是用戶在一次瀏覽你的網站的過程中瀏覽了你的網站的頁數。如果用戶一次性的瀏覽了你的網站的頁數越多，基本上可以認定，企業網站有他感興趣的東西。
4、跳出率；
跳出率是指在只訪問了入口頁面（例如網站首頁）就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。觀察關鍵詞的跳出率就可以得知用戶對網站內容的認可,或者說你的網站是否對用戶有吸引力。
5、搜索詞；
指用戶通過什麼樣的關鍵詞到達企業網站，通過關鍵詞的分析，可以分析企業關鍵詞布局是否合理。
6、訪客屬性；
訪客基本屬性包含性別比例、年齡分布、學歷分布、職業分布等等，所以分析網站的訪客屬性可以精準地找到屬於自身的消費者群體。

❺ Session用戶行為分析

什麼是Session?

如果把產品看成大賣場，那麼互聯網用戶的行為就如同在大賣場掃貨的顧客。對賣場來說，顧客從進入商場到離開商場，中間一系列行為購成了一次來訪。

同樣，對產品來說，用戶進入產品到離開產品的一系列行為，就是一次訪問。稱之為 Session或Visit。

從技術上來說，Session是伺服器為了保存用戶狀態而創建的一個特殊的對象。

用戶用瀏覽器第一次訪問產品運行的伺服器時，伺服器創建一個session對象(該

對象有一個唯一的id,一般稱之為sessionId),伺服器將sessionId以cookie的方式發送給瀏覽器。

用戶再次用瀏覽器訪問伺服器時，同樣會將sessionId發送過來，伺服器依據sessionId就可以找到對應的session對象。

用戶一系列行為中的每一個行為都最具備5大要素，用來描述用戶的一個行為，即：在什麼時間什麼地點幹了什麼事，而5大要素構成了4W1H模型：

lWho：誰

lWhen：時間

lWhere：地點

lHow：如何

lWhat：具體事件

用4W1H模型對行為進行記錄，產品就可以知道用戶在產品里都做了什麼，如：用戶什麼時間進入，什麼時間買了東西等等。

用戶session基礎數據

使用session分析用戶行為，需要先獲取基於的底層的session基礎數據。以下是兩個基礎信息表，記錄了用戶基礎行為數據記錄欄位及其含義。

l用戶行為數據：表示用戶的行為信息

l用戶信息

用戶行為分析模塊常見需求

Session的5大要素是用戶行為分析的基礎數據。在這些數據之上，在用戶行為分析模塊中，常見的用戶行為分析需求包括：

一、能夠按條件篩選出有指定行為特點的用戶session

功能說明：

即在所有用戶session中找出具備特定行為的用戶session，能夠按條件進行用戶session記錄的篩選，特定行為包括：

l搜索過某些關鍵詞的用戶

l訪問時間在某個時間段內的用戶

l年齡在某個范圍內的用戶

l職業在某個范圍內的用戶

l在某個城市的用戶

功能特點：

這個功能比較靈活，操作者可以對感興趣的用戶群篩選後再進行其它業務邏輯的統計和分析，針對特殊人群形成結果數據，即對特定用戶群進行分析；

如某個企業高層，想看本公司員工群體中，28~35歲、老師崗位的群體特徵，再對這部分員工進行統計、分析形成結論，輔助高管進行公司戰略決策制定。

技術實現：

技術實現時會遇到的問題包括：

1.按條件篩選session，篩選粒度不同

如搜索詞、訪問時間，這些有session粒度還有action粒度的；有時還要針對用戶的基礎信息進行篩選，如：年齡、性別、職業，篩選粒度不統一。

2．用戶訪問數據量每天至少5億以上，10億左右，進行session條件篩選時，不旦必須對不同顆粒度sessinon數據進行掃描，而且還要全量掃描。

user_visit_action是記錄用戶訪問數據量的表，一行代表了一個用戶行為。如：點擊、搜索等

國內大的電商平台，如果每天活躍用戶數量在千萬級別。user_visit_action表每天的數據量至少在5億以上，10億左右。

對於存在的問題，技術實現時需要對原始數據進行聚合，即session粒度的聚合。

粒度的聚合是指用最基本的篩選條件，如：時間范圍，提取數據，再按照session_id欄位進行聚合，聚合後的記錄是一個用戶在指定時間內的訪問的記錄。如：

搜索過的所有的關鍵詞

點擊過的所有的品類id

Session中用userid關聯用戶基礎信息，聚合後按照用戶指定的篩選條件進行篩選，選出符合條件session粒度的數據就是需要的session了。

二、統計出符合條件的session中，指定訪問時長的session佔比；指定訪問步長的session佔比

session訪問時長是一個session開始action到結束action間的時間范圍；

訪問步長是一個session執行期間依次點擊過多少個頁面。如：一次session持續1分鍾，訪問時長為1m。1分鍾內點擊了10個頁面，則session訪問步長為10。

常見指定訪問時長包括：1s3s、4s6s、7s9s、10s30s、30s60s、1m3m、3m10m、10m30m、30m

常見指定訪問步長包括：13、46、79、1030、30~60、60

 

統計出符合條件的session中，指定訪問時長的session佔比是指：

首先篩選出符合條件的session，如：數量有1000萬條。

接下來計算出訪問時長為：1s3s的session的數量，再除以符合條件的總session量（1000萬），如：100萬/1000萬，由此算出1s3s內的session佔比為10%。

功能的作用在於從全局角度了解符合某些指定條件的用戶群體使用產品的習慣。如：

大多數人在產品停留多長時間

大多數人在一次使用產品時訪問多少頁面

三、在符合條件的session中按時間比例隨機抽取指定數量session

為了保證樣本的隨機性，按時間比例隨機抽取session是指：

如果12:00~13:00的session數量是100萬，這一小時的session佔比為1/10，需要抽取1/10 * 1000 = 100個session。

功能作用在於對符合條件的session，按照時間比例均勻隨機采樣指定數量session，觀察其具體點擊流/行為，如：

進入首頁-點擊食品品類-點擊雨潤火腿腸商品-搜索火腿腸罐頭關鍵詞-下單王中王火腿腸-支付訂單

四、在符合條件的session中獲取下單和支付數量排名前10的商品品類

每個session可能會對某些品類商品進行點擊下單、支付等行為。需要獲取這些重要的session點擊（如下單、支付動作），並按不同商品的重要行為觸發數量進行排名，如：排名前10的最熱門品類。

這個功能功能的實現：

1.首先需要計算出所有session對各品類下單、支付等的觸發次數，統計指標主要有3個，即每個品類的點擊、下單和支付的數量。

2.然後分別按照3個指標 「點擊、下單、支付」 數量依次排序：先比較點擊數量，如相比較下單數，如還相同，比較支付數。

3.最後按照不同屬性進行排序後獲取前10名品類。

這個功能作用是了解符合條件的用戶最感興趣什麼類型的商品。讓產品團隊清晰了解不同層次、不同類型用戶的心理、喜好。

五、對排名前10的品類分別獲取點擊數排名前10的session

針對排名top10的品類，每個品類都獲取其點擊次數排名前10的session。

這個功能作用在於了解某個用戶群體最感興趣品類，各品類的典型用戶的session行為。

功能實現需要對排名前10的品類數據集按照品類id進行分組，然後算出每組點擊數量排名前10的session。

主要行為指標

Session 統計分析構成的主要用戶行為指標包括：

l平均使用時長

平均訪問時長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。

指標解讀：

平均訪問時長越久， 說明產品越有吸引力。

如果用戶停留平均時間非常低，可能存在內容不吸引人或界面優化較差的問題。

l平均交互深度

平均交互深度和平均訪問深度定義有差別但意義相似，都是衡量產品質量的重要指標。

指標解讀：

幫助企業了解產品頁面內容的價值，功能是否滿足用戶需求，指標具體意義需要依照業務判斷。

l跳出率

指在只訪問了入口頁面（例如產品首頁）就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。跳出率計算公式：

跳出率=訪問一個頁面後離開網站的次數/總訪問次數

指標解讀：

觀察關鍵詞跳出率可以知道產品內容對用戶的吸引力，產品內容是否能夠對用戶有所幫助，留住用戶也可以在跳出率中看出。

跳出率是衡量網站內容質量的重要標准。

lSession渠道轉化分析

營銷推廣中典型需求是需要知道不同渠道帶來的注冊、購買等轉化情況，這個需求本質上是界定 Session，然後按渠道屬性查看注冊、購買等事件的轉化數量。

l用戶路徑

了解用戶在業務流程中的行為路徑，有助於找到用戶流失環節，優化營銷推廣效果，產品經理通過驗證用戶行為與初步設想，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。

Session 分析是用戶行為分析的重要方法，既可以了解流失用戶，也可以了解活躍用戶的使用習慣，增進產品用戶體驗設計。

❻ 百度中的跳出率是什麼意思

跳出率是指在只訪問了入口頁面（例如網站首頁）就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。跳出率計算公式：跳出率=訪問一個頁面後離開網站的次數/總訪問次數

❼ 「跳出率」與「跳失率」的區別是什麼

1、定義不同

跳出率：跳出率是指在只訪問了入口頁面（例如網站首頁）就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。

跳失率：跳失率，是指顯示顧客通過相應入口進入，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數占該頁面總訪問次數的比例。Bounce Rate中譯為跳失率或音譯為蹦失率兩者皆可表達出Bounce Rate的含義。

2、計算方式不同

跳出率：跳出率=訪問一個頁面後離開網站的次數/總訪問次數

跳失率：Bounce Rate在網站分析中是最重要的指標之一，他的計算方法為：

Bounce Rate = Single Page Visitors / Total Visitors

也就是跳失率 = 只瀏覽一個頁面就離開的訪問次數 / 該頁面的全部訪問次數

3、作用不同

跳出率：觀察關鍵詞的跳出率就可以得知用戶對網站內容的認可，或者說你的網站是否對用戶有吸引力。而網站的內容是否能夠對用戶有所幫助留住用戶也直接可以在跳出率中看出來，所以跳出率是衡量網站內容質量的重要標准。

跳失率：實質是衡量被訪問頁面的一個重要因素，此前用戶已經通過某種方式對頁面形成事實上的訪問，跳失的原因無非是因為感覺搜索點擊達到的頁面與預期不相符合，進而言之，是感覺頁面內容、服務、甚至整體網站感覺與之前預期不滿意。

❽ 淘寶流量是什麼意思

淘寶流量：指所有通過任何方式進入淘寶店鋪或瀏覽商品的IP群體；
PV（訪問量）：即Page View， 即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每1次對網站中的每個網頁訪問均被記錄1次。用戶對同一頁面的多次訪問，訪問量累計。
點擊量：是指某一段時間內某個或者某些關鍵詞廣告被點擊的次數，是針對網路廣告推廣等被點擊的一種新的量，是衡量網站流量的一個指標。
轉化率：指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。計算公式：網站轉化率=進行了相應的動作的訪問量/總訪問量。
跳出率：是指在只訪問了入口頁面（例如網店首頁）就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比，是衡量網站內容質量的重要標准，與轉化率相對應！
成交率：單位時間內的成交筆數除以單位時間段內的進店人數，就等於成交比率，簡稱成交率，又叫商品成交率、銷售成交率，此數據與轉化率相類似！