第二：以用户为中心。每个用户都是独特的，把所有用户的行为融合在一起去分析，得到的结果很难说会对哪个具体的用户有帮助，或者对哪类用户有帮助。网站分析的本质是要搞清楚：用户“们”的目的是什么这些目的能达成吗没有达成的原因在哪里搞清楚这些问题，我们就找到了网站的改进空间。
如何着手进行网站分析昵我们需要借助于网站分析系统，它是进行网站分析工作的必备工具，我们可以通过研发或购买方式获得分析系统，也有免费的系统可以直接使用，比如 Google Analytics和百度统计，他们同时支持网站分析和移动应用分析，移动分析工具还有Flurry和友盟，这4个系统都是免费的。怎么统计网站的数据呢我们只需要在网页中嵌入一段统计系统的脚本就可以查看网站的数据了，这种在网页中嵌入脚本进行分析的方法叫做页面标记法 (Page Tagging)，还有一种方法是用软件直接分析网站的日志文件，叫做日志分析法(Logfile Analysis)，这两种方法是按数据的获取方式划分的，它们可以混合使用，效果叠加。我们已经了解了网站分析的目的及所需的工具，接下来看看网站分析工作中常遇到的工作。
建立并维护业务数据模型
网站的数据变化是由用户的行为引起的，一个用户完成了注册，网站的注册用户数就増加1，两者之间有因果关系，所以我们可以建立二套业务数据模型，把网站的重要指标性数据和用户行为联系起来。有了这套数据模型、当数据发生波动之后，我们就可以快速定位到用户行为的变化，进而确定如何行动，比如人和网的日流量下降了，根据预先设定好的模型。
日流量=日访问用户数X平均浏览网页数
平均浏览网页数没有变化，降低是由于日访问用户数引起的，而日访问用户数=来自推荐网站的用户数+来自捜索引擎的用户数+直接访问用户数。通过与历史数据的对比，我们发现来自捜索引擎的用户数减少了，其他两个没有变化。进一步分析发现，搜索引擎中百度带来的用户减少了。再进一析，用户在百度捜索某关键词时，通过关键词所带来用户减少了，我们打开百度搜索这个词如果是排名下降了就可以针对优化排名。在进行网站分析的时候，有什么通用的方法吗
第一个方法是细分;过多地关注整体数字是没有意义的，每天盯着PV并不能把PV盯上去，产品经理需要关注影响PV的可行动的数据，只有这样才能找到可以改进的具体的点，然后通过点的改进最终影响整体数据。比如网站上有一个注册页面，用户到达了这个注册页面却没有一个人注册成功，我们就可以知道注册页面一定出了什么问题，导致用户无法完成注册任务，需要赶紧疏通。网站分析可以帮助产品经理发现问题，要做到解决问题，还需要产品经理开动脑筋对问题进行分析，了解问题背后的本质。
第二个方法是对比;孤立地看一个时间点的数据是没有价值的，要么结合历史数据看趋势，要么结合竞争对手的数据看表现，只有经过对比，数据才能告诉我们现在的情况究竟怎样。在对比中，我们经常会寻找标杆，比如我们产品历史上最高的增长率是多少，我国网民的增速是多少，等等，这些标杆可以帮助我们锁定一个明确的改进目标。通过网站分析找到不利因素，写出漂亮的修改方案这只是第一步，最关键的是把方案落地执行，相信这一点不是所有人都可以做到!