不幸的是由于该段的时间段有天数

无论如何这可能是值得跟踪的所以如果您还没有这样做请参阅关于跟踪片段的指南或这篇关于跟踪代码管理器分析实现的优秀文章。。返回访客的比例如上所述这与回访访客的比例不同。幸运的是谷歌分析确实为我们提供了一个功能来衡量这一点。尽管第一次会话的日期不可用作报告中的维度但它可以用作自定义细分的标准。这使我们能够开始构建一个数据集用于计算在给定时间段内首次访问的访客此后返回的人数。


有一些注意事项。首先我们需要根据频率和新近度数据选择一个合理的 澳大利亚 WhatsApp 号码列表 时间段。其次这些数据显然需要一段时间才能生成我无法判断本月有多少新访客会在未来某个时候进一步访问。在的案例中我选择了几个月作为一个合理的时间段在此期间我希望绝大多数忠实客户至少访问该网站一次。限制因此需要将两个较短时间段的总数加在一起。然后我能够将每个月的新访问者数量与随后几个月再次出现的新访问者数量进行比较。




如既往通过数据分析标题数字并不能说明问题。相反我们应该寻求解释它。看看上面的图表我们很容易得出这样的结论的客户忠诚度最近大幅下降他们很糟糕。然而上图中的波动主要是由于的优秀博客文章每个网站需要的内容类型产生的大量自然流量。尽管许多通过这篇博文发现网站的新访问者已经返回因为返回率毫不奇怪地低于该网站上一些最具商业导向的页面。这并不是一件坏事它是您对博客文章等漏斗内容的期望但它是一个很好的例子说明了如果您想分析这些指标为什么值得关注此类事情。