概述
热图和会话记录是强大的工具，可帮助你了解用户如何与你的网站互动。热图提供可视化表示用户在页面上单击、移动和滚动的区域，而会话记录显示用户在网站上执行的一系列操作。
通过结合这些工具，你可以获取有关用户行为的宝贵见解，并确定需要改进的领域，以优化网站的用户体验 (UX)。
热图的工作原理
热图通过跟踪用户在页面上的鼠标移动、点击和滚动来工作。收集的数据用于创建表示用户活动的可视化热图。
较热的区域（以红色或黄色e定期跟踪和分析用户行为，并根据需要进行调整和优化。
结论
热图和会话记录是强大的工具，可帮助你了解用户与网站的互动方式。通过结合这些工具，你可以获得有关用户行为的宝贵见解，并确定需要改进的领域，以优化网站的 UX。
通过遵循最佳实践并持续优化，你可以使用热图和会话记录显着提升网站的性能并为用户提供卓越的体验。
外贸公司5 个经常使用免费网站分析工具，外贸网站数据分析
对于外贸公司而言，了解和优化网站性能至关重要。 以下是五款常用于免费网站分析的优秀工具，它们能帮助你深入理解用户行为，提升网站体验。
1. Google Analytics
作为最受欢迎的免费工具之一，Google Analytics提供了全面的网站指标追踪，包括博客访问和社交媒体表现。 尽管基础服务是免费的，付费计划提供更高级的功能。 主要功能包括混合面板，帮助跟踪用户交互。
2. Mixpanel
Mixpanel专长于用户交互指标追踪，其定制报告让企业深入了解KPI。 免费版提供核心报告，付费计划则提供更多工具和集成选项，价格从20美元起。
Hotjar以视觉反馈和一对一访谈为亮点，为用户提供关于网站性能的深度见解。 虽然有付费升级，免费版本已经包含许多强大功能，是值得尝试的工具。
4. Clarity (Microsoft)
Clarity的免费版提供热图工具，帮助分析用户行为，包括会话记录和ML见解。 这款微软工具提供了全面的用户浏览洞察。
5. OWA (Open Web Analytics)
OWA作为开源工具，为网站开发者提供免费的网络分析，能够监控和优化网站使用方式，极具竞争力。
通过利用这些免费工具，外贸公司能有效提升网站性能，从而提高用户体验，最终带动更多业务增长。 古格西森作为专业服务商，不仅提供网站分析，还能为您的网站提升至更高水平，助力盈利增长。
大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型
对于互联网平台而言的产品，主要可以分为两大类：商品和服务。想要通过数据分析提高产品的销量，首先要了解哪些数据需要分析？
哪些数据需要分析？
一、运营模块
从用户的消费流程来看，可以划分为四个部分：引流，转化，消费，存留。
流量主要体现在引流环节，按照流量结构可以分为渠道结构，业务结构以及地区结构等。 渠道结构，可以追踪各个渠道的流量情况，通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。 业务结构，根据指定业务对活动的流量进行追踪，观察活动前，中，后流量的变化情况，对活动效果做出评估。
转化率=期望行为人数/作用总人数。 提升转化率意味着更低的成本，更高的利润, 最经典的分析模型就是漏斗模型。
通过各个渠道或者活动把用户引流过来，但过一段时间就会有用户流失掉，这部分用户就是流失用户，而留下来的这部分用户就是留存用户。 流失可以分为刚性流失，体验流失和竞争流失，虽然流失是不可避免的，但可以根据对流失的分析，做出相应的对策来挽留用户。 关于留存，通过观察存留的规律，定位存留阶段，可以辅助市场活动、市场策略定位等，同时还可以对比不同用户、产品的功能存留情况，分析产品价值，及时对产品做出调整。
复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，通过分析复购率，可以进一步对用户粘性进行分析，辅助发现复购率问题，制定运营策略， 同事还可以进行横向（商品、用户、渠道）对比分析， 细化复购率，辅助问题定位。
二、销售模块
销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等。
三、商品模块
重要指标分析：包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析等， 用来评判商品价值，辅助调整商品策略
四、用户模块
重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留情况等
用户价值分析：可以根据RFM模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户做出进一步分析。
用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。
根据需要分析的数据选择分析模型
一、用户模型
用户模型是一种在营销规划或商业设计上描绘目标用户的方法，经常有多种组合，方便规划者用来分析并设置其针对不同用户所展开的策略。 传统的用户模型构建方法有两种：基于访谈和观察构建用户模型（严谨可靠但费时）、临时用户模型（基于行业专家或者市场调查数据构建，快速但不够可靠）。
改进的用户模型构建方法：基于用户行为数据的用户模型
优势：对传统方式进行简化，降低数据分析的门槛；让数据分析更科学、高效、全面，可以更直接地应用于业务增长，指导运营策略。
方法：
1. 整理、收集对用户的初始认知
2. 对用户进行分群
3. 分析用户的行为数据
4. 推测目标动机
5. 对用户进行访谈调查验证
6. 用户模型建立修正
同时，还可以将收集到的用户信息映射成为用户的属性或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案；实时关注自身数据的波动，及时做出战略性调整。
二、事件模型
事件模型是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础，它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。
什么是事件？
事件就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集。 举个例子：用户在页面上点击按钮就是一个事件。
事件的采集
事件-属性-值的结构：事件（用户在产品上的行为），属性（描述事件的维度），值（属性的内容）
在事件采集过程中，灵活运用事件-属性-值的结构，不仅可以最大化还原用户使用场景，还可以极大地节省事件量，提高工作效率。
采集的时机：用户点击、网页加载完成、服务器判断返回。 在设计埋点需求文档时，采集时机的说明尤为重要，也是保证数据准确性的核心。
举个例子：电商销售网页的事件采集
事件的分析
对事件的分析通常有事件触发人数、次数、人均次数、活跃比四个维度的计算。
事件的管理
当事件很多时，对事件进行分组，重要事件进行标注，从而分门别类地管理。 同时，可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来，以便在分析时方便、快捷地查找使用常用、重要的事件。
三、漏斗模型
漏斗模型最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的，它是一套流程式数据分析方法。
主要模型框架：通过检测目标流程中起点（用户进入）到最后完成目标动作。 这其中经历过的每个节点的用户量与留存量，来考核每个节点的好坏，来找到最需要优化的节点。 漏斗模型是用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
四、热图分析 —— 画出用户行为
热图，是记录用户与产品界面交互最直观的工具。 热图分析，就是通过记录用户的鼠标行为，并以直观的效果呈现，从而帮助使用者优化网站布局。 无论是Web还是App的分析，热图分析都是非常重要的模型。
在实际的使用过程中，常常用几种对比热图的方法，对多个热图进行对比分析，解决问题：
五、自定义留存分析
关于留存率的概念，在前文中的已经有所介绍。 对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。
自定义留存：基于自己业务场景下用户的留存情况，也即对留存的行为进行自定义。 可以通过对初始行为和回访行为进行设定来对留存行为进行自定义。
举个例子：抢到券的用户使用哈罗共享单车的5日留存率
初始行为：抢到券
回访行为：使用哈罗共享单车
六、粘性分析
粘性：以用户视角，科学评估产品的留存能力
通过用户粘性分析，可以了解到一周内或一个月内用户到底有多少天在使用你的产品甚至是某个功能，进一步分析出用户使用产品的习惯。
粘性分析是诸葛io的特色功能之一，其中包括产品整体粘性、功能粘性、粘性趋势以及用户群对比，具体可以参考七、全行为路径分析
全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途，如对App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化等。
在可视化过程中常用的全行为路径模型有两种：
上图中，每一环代表用户的一步，不同的颜色代表不同的行为，同一环颜色占比越大代表在当前步骤中用户行为越统一，环越长说明用户的行为路径越长。
八、用户分群模型
用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
基于用户行为数据的分群模型：当回归到行为数据本身，会发现对用户的洞察可以更精细更溯源，用历史行为记录的方式可以更快地找到想要的人群。
四个用户分群的维度：
如何提高产品销量是一个综合性的问题，需要结合多种模型进行数据分析，以上内容是对一些知识的归纳，希望能够对您有所帮助。
数据分析中有哪些常见的数据模型
1. 留存分析模型：这种模型专注于分析用户的参与度和活跃程度，旨在了解在进行了某一初始行为后，有多少用户会继续进行后续的行为。 2. 全行为路径分析：该分析模型根据用户在应用程序或网站上的行为事件，研究用户在各个模块之间的流转规律和特点，以挖掘用户的行为模式，并为特定的业务目标提供见解。 3. 漏斗分析模型：作为一个关键的分析工具，它能够科学地展示用户的行为状态，并揭示从起始点到终点的各个阶段用户的转化率。 4. 热图分析模型：这个模型实际上是指页面点击分析，它帮助了解用户在网站上的互动和点击模式。 5. 事件分析模型：作为用户行为分析的核心和基础，这个模型专注于用户行为的详细分析。 6. 用户分群模型：通过细分用户群体，企业能更深入了解用户，包括用户的属性特征和行为特征。 7. 用户分析模型：该模型通过观察用户数量随注册时间的变化趋势，以及用户按省份的分布等，从而丰富用户画像的维度。 8. 黏性分析模型：基于留存分析，这个模型对用户的某些指标进行更深入的分析，以衡量用户对产品或服务的黏性。
