只访问了入口页面

❶ 2秒跳出率好还是不好

不好。
跳出率高，说明网站用户体验做得不好，二秒跳出率算比较高的了。
跳出率是指在只访问了入口页面就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数。

❷ 首页跳出率可作为页面视觉设计效果的客户端反馈指标是正确的吗

首页跳出率可作为页面视觉设计效果的客户端反馈指标是正确的。根据查询相关公开信息显示，跳出率的高低是网站分析的一个重要指标，用于评估网站的用户体验，可以用于指导网站以及页面的改善，跳出率越高就说明该网站对访问者的吸引力越低，当跳出率达到一定的程度时，就说明网站需要做些优化或者页面更新了。网站跳出率是指在只访问了入口页面就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。

❸ 大数据时代，云展会如何做

如何打造云展会？

1. 选主题——精准主题

对于传统线下展会来说，一般都会设置几个大主题，但在云展会，选定主题时应该避免这样选题，首先不建议设置多个大主题，选定一个就好， 与此同时，选定的主题越专、精，效果越好。互联网有一个词—“跳出率”，是指在只访问了入口页面就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。主题越精准，观众就越容易找到想看的东西，跳出率就越低，效果越好。

2. 聚资源——根据主题，通过传统展会模式聚集资源

展期要限定。很多会展策划方案都在讲：原来是3天的展会，上线后就是365天了。这个说法没错，展示的确可以365天，但非展期一定没多少流量，效果非常有限。展会有一条核心逻辑是某段时间内聚集了海量资源，如果去掉时间限制，资源就会从时间维度分散，也就谈不上聚集资源了。不过，展商的企业展现和产品展示变成线上365天后，打破了线下展会的时间边界，达成有效补充。同样，“云展会”平台中的供需信息也是365天展示的，能长期服务于展会参与者及上下游产业链，这也符合互联网的长尾理论。

3.建平台、做活动，促交互。

包括以下三部分内容：展示平台、严肃交互场景和自由交流场景。其中，展示平台是指还原展会中企业形象展示、展品展示的功能模块，可参考B2B平台，可以结合视频、直播、VR等新技术。严肃交互场景是指展会中严肃正式的商业活动，比如开幕式、高峰论坛、行业研讨会等，这类活动一般是单向的，可通过直播方式进行。自由交流场景是指展会中人与人面对面的交流，比如客商交流、互动、小范围会议等，这类活动一般来说是双向或多向的，可通过即时通讯和会议工具实现。

互动要高效。目前很多平台还处于探索阶段，加之没有更好的信息工具，互动方式还比较传统，有些平台可能需要使用多个工具才能达成互动，有些平台甚至暂时还实现不了互动功能。线上展会能否实现高效互动，将会在很长一段时间内成为评判一个“线上展会”成功与否的标准之一。

云展会解决方案是快会务自主研发的线上展会平台，在平台上主办方可以满足全球供应商和采购商的需求。通过手机端、PC端来实现云展示，并且支持中英文等多语言，面向全球采购商和参展商服务，实现“云展示”。通过大数据分析、智能算法的推荐，包括预约撮合，实现“云对接”通过直播、视频商贸，实现“云洽谈”。

如果您准备着手布局在线展览，快会务科技可以提供支持！

❹ 网站浏览分析可以从哪些方面分析企业的网站点击量

具体如下：
1、PV；
PV即页面浏览量，当用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次，用户对同一页面的多次访问，即访问量累计。这个数据可以直接反应出来网站的流量大小。
2、UV；
UV值可以明确看出访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数，也就是实际访客量。
3、访问深度；
网站访问深度就是用户在一次浏览你的网站的过程中浏览了你的网站的页数。如果用户一次性的浏览了你的网站的页数越多，基本上可以认定，企业网站有他感兴趣的东西。
4、跳出率；
跳出率是指在只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。观察关键词的跳出率就可以得知用户对网站内容的认可,或者说你的网站是否对用户有吸引力。
5、搜索词；
指用户通过什么样的关键词到达企业网站，通过关键词的分析，可以分析企业关键词布局是否合理。
6、访客属性；
访客基本属性包含性别比例、年龄分布、学历分布、职业分布等等，所以分析网站的访客属性可以精准地找到属于自身的消费者群体。

❺ Session用户行为分析

什么是Session?

如果把产品看成大卖场，那么互联网用户的行为就如同在大卖场扫货的顾客。对卖场来说，顾客从进入商场到离开商场，中间一系列行为购成了一次来访。

同样，对产品来说，用户进入产品到离开产品的一系列行为，就是一次访问。称之为 Session或Visit。

从技术上来说，Session是服务器为了保存用户状态而创建的一个特殊的对象。

用户用浏览器第一次访问产品运行的服务器时，服务器创建一个session对象(该

对象有一个唯一的id,一般称之为sessionId),服务器将sessionId以cookie的方式发送给浏览器。

用户再次用浏览器访问服务器时，同样会将sessionId发送过来，服务器依据sessionId就可以找到对应的session对象。

用户一系列行为中的每一个行为都最具备5大要素，用来描述用户的一个行为，即：在什么时间什么地点干了什么事，而5大要素构成了4W1H模型：

lWho：谁

lWhen：时间

lWhere：地点

lHow：如何

lWhat：具体事件

用4W1H模型对行为进行记录，产品就可以知道用户在产品里都做了什么，如：用户什么时间进入，什么时间买了东西等等。

用户session基础数据

使用session分析用户行为，需要先获取基于的底层的session基础数据。以下是两个基础信息表，记录了用户基础行为数据记录字段及其含义。

l用户行为数据：表示用户的行为信息

l用户信息

用户行为分析模块常见需求

Session的5大要素是用户行为分析的基础数据。在这些数据之上，在用户行为分析模块中，常见的用户行为分析需求包括：

一、能够按条件筛选出有指定行为特点的用户session

功能说明：

即在所有用户session中找出具备特定行为的用户session，能够按条件进行用户session记录的筛选，特定行为包括：

l搜索过某些关键词的用户

l访问时间在某个时间段内的用户

l年龄在某个范围内的用户

l职业在某个范围内的用户

l在某个城市的用户

功能特点：

这个功能比较灵活，操作者可以对感兴趣的用户群筛选后再进行其它业务逻辑的统计和分析，针对特殊人群形成结果数据，即对特定用户群进行分析；

如某个企业高层，想看本公司员工群体中，28~35岁、老师岗位的群体特征，再对这部分员工进行统计、分析形成结论，辅助高管进行公司战略决策制定。

技术实现：

技术实现时会遇到的问题包括：

1.按条件筛选session，筛选粒度不同

如搜索词、访问时间，这些有session粒度还有action粒度的；有时还要针对用户的基础信息进行筛选，如：年龄、性别、职业，筛选粒度不统一。

2．用户访问数据量每天至少5亿以上，10亿左右，进行session条件筛选时，不旦必须对不同颗粒度sessinon数据进行扫描，而且还要全量扫描。

user_visit_action是记录用户访问数据量的表，一行代表了一个用户行为。如：点击、搜索等

国内大的电商平台，如果每天活跃用户数量在千万级别。user_visit_action表每天的数据量至少在5亿以上，10亿左右。

对于存在的问题，技术实现时需要对原始数据进行聚合，即session粒度的聚合。

粒度的聚合是指用最基本的筛选条件，如：时间范围，提取数据，再按照session_id字段进行聚合，聚合后的记录是一个用户在指定时间内的访问的记录。如：

搜索过的所有的关键词

点击过的所有的品类id

Session中用userid关联用户基础信息，聚合后按照用户指定的筛选条件进行筛选，选出符合条件session粒度的数据就是需要的session了。

二、统计出符合条件的session中，指定访问时长的session占比；指定访问步长的session占比

session访问时长是一个session开始action到结束action间的时间范围；

访问步长是一个session执行期间依次点击过多少个页面。如：一次session持续1分钟，访问时长为1m。1分钟内点击了10个页面，则session访问步长为10。

常见指定访问时长包括：1s3s、4s6s、7s9s、10s30s、30s60s、1m3m、3m10m、10m30m、30m

常见指定访问步长包括：13、46、79、1030、30~60、60

 

统计出符合条件的session中，指定访问时长的session占比是指：

首先筛选出符合条件的session，如：数量有1000万条。

接下来计算出访问时长为：1s3s的session的数量，再除以符合条件的总session量（1000万），如：100万/1000万，由此算出1s3s内的session占比为10%。

功能的作用在于从全局角度了解符合某些指定条件的用户群体使用产品的习惯。如：

大多数人在产品停留多长时间

大多数人在一次使用产品时访问多少页面

三、在符合条件的session中按时间比例随机抽取指定数量session

为了保证样本的随机性，按时间比例随机抽取session是指：

如果12:00~13:00的session数量是100万，这一小时的session占比为1/10，需要抽取1/10 * 1000 = 100个session。

功能作用在于对符合条件的session，按照时间比例均匀随机采样指定数量session，观察其具体点击流/行为，如：

进入首页-点击食品品类-点击雨润火腿肠商品-搜索火腿肠罐头关键词-下单王中王火腿肠-支付订单

四、在符合条件的session中获取下单和支付数量排名前10的商品品类

每个session可能会对某些品类商品进行点击下单、支付等行为。需要获取这些重要的session点击（如下单、支付动作），并按不同商品的重要行为触发数量进行排名，如：排名前10的最热门品类。

这个功能功能的实现：

1.首先需要计算出所有session对各品类下单、支付等的触发次数，统计指标主要有3个，即每个品类的点击、下单和支付的数量。

2.然后分别按照3个指标 “点击、下单、支付” 数量依次排序：先比较点击数量，如相比较下单数，如还相同，比较支付数。

3.最后按照不同属性进行排序后获取前10名品类。

这个功能作用是了解符合条件的用户最感兴趣什么类型的商品。让产品团队清晰了解不同层次、不同类型用户的心理、喜好。

五、对排名前10的品类分别获取点击数排名前10的session

针对排名top10的品类，每个品类都获取其点击次数排名前10的session。

这个功能作用在于了解某个用户群体最感兴趣品类，各品类的典型用户的session行为。

功能实现需要对排名前10的品类数据集按照品类id进行分组，然后算出每组点击数量排名前10的session。

主要行为指标

Session 统计分析构成的主要用户行为指标包括：

l平均使用时长

平均访问时长指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。

指标解读：

平均访问时长越久， 说明产品越有吸引力。

如果用户停留平均时间非常低，可能存在内容不吸引人或界面优化较差的问题。

l平均交互深度

平均交互深度和平均访问深度定义有差别但意义相似，都是衡量产品质量的重要指标。

指标解读：

帮助企业了解产品页面内容的价值，功能是否满足用户需求，指标具体意义需要依照业务判断。

l跳出率

指在只访问了入口页面（例如产品首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式：

跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

指标解读：

观察关键词跳出率可以知道产品内容对用户的吸引力，产品内容是否能够对用户有所帮助，留住用户也可以在跳出率中看出。

跳出率是衡量网站内容质量的重要标准。

lSession渠道转化分析

营销推广中典型需求是需要知道不同渠道带来的注册、购买等转化情况，这个需求本质上是界定 Session，然后按渠道属性查看注册、购买等事件的转化数量。

l用户路径

了解用户在业务流程中的行为路径，有助于找到用户流失环节，优化营销推广效果，产品经理通过验证用户行为与初步设想，完善功能，优化用户体验。

使用用户路径分析，设定起始事件与 Session 切割时间，可以观察一个 Session 内用户的行为流。

Session 分析是用户行为分析的重要方法，既可以了解流失用户，也可以了解活跃用户的使用习惯，增进产品用户体验设计。

❻ 百度中的跳出率是什么意思

跳出率是指在只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

❼ “跳出率”与“跳失率”的区别是什么

1、定义不同

跳出率：跳出率是指在只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。

跳失率：跳失率，是指显示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该页面总访问次数的比例。Bounce Rate中译为跳失率或音译为蹦失率两者皆可表达出Bounce Rate的含义。

2、计算方式不同

跳出率：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

跳失率：Bounce Rate在网站分析中是最重要的指标之一，他的计算方法为：

Bounce Rate = Single Page Visitors / Total Visitors

也就是跳失率 = 只浏览一个页面就离开的访问次数 / 该页面的全部访问次数

3、作用不同

跳出率：观察关键词的跳出率就可以得知用户对网站内容的认可，或者说你的网站是否对用户有吸引力。而网站的内容是否能够对用户有所帮助留住用户也直接可以在跳出率中看出来，所以跳出率是衡量网站内容质量的重要标准。

跳失率：实质是衡量被访问页面的一个重要因素，此前用户已经通过某种方式对页面形成事实上的访问，跳失的原因无非是因为感觉搜索点击达到的页面与预期不相符合，进而言之，是感觉页面内容、服务、甚至整体网站感觉与之前预期不满意。

❽ 淘宝流量是什么意思

淘宝流量：指所有通过任何方式进入淘宝店铺或浏览商品的IP群体；
PV（访问量）：即Page View， 即页面浏览量或点击量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
点击量：是指某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数，是针对网络广告推广等被点击的一种新的量，是衡量网站流量的一个指标。
转化率：指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。计算公式：网站转化率=进行了相应的动作的访问量/总访问量。
跳出率：是指在只访问了入口页面（例如网店首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比，是衡量网站内容质量的重要标准，与转化率相对应！
成交率：单位时间内的成交笔数除以单位时间段内的进店人数，就等于成交比率，简称成交率，又叫商品成交率、销售成交率，此数据与转化率相类似！