如何通过数据分析来确定网站建设的目标用户需求？

一、先明确核心逻辑：数据→指标→需求

示例：新站通过百度指数发现“敏感肌粉底液推荐”搜索量月增30% → 指标（搜索关键词趋势、用户画像）→ 需求（用户需要精准的肤质匹配推荐，担心踩雷）

二、分场景：新站（无自有数据）的数据分析方法

1. 行业公开数据：锁定用户整体偏好

2. 竞品数据：挖掘用户未被满足的需求

• 竞品用户评价分析：
  工具：蝉大师（APP 评论）、电商评论区、竞品官网留言板
  方法：抓取竞品的差评 / 高频提问，归类痛点（如 “支付流程复杂”“没有售后入口”）
  示例：某电商竞品差评中 30% 提到 “客服回复慢”→需求：快速响应的在线客服功能
• 竞品功能使用数据：
  工具：SimilarWeb（流量 / 功能访问占比）、热力图工具（如 Hotjar 竞品版）
  方法：看竞品哪些功能访问量高 / 低，判断需求优先级
  示例：竞品 “产品测评” 页面流量占比 40%→需求：详细的产品实测内容

三、分场景：老站（有自有数据）的数据分析方法

1. 用户行为数据：看用户 “喜欢什么 / 讨厌什么”

• 页面热力图 / 点击图：
  分析：用户点击多的区域（需求集中）、完全不点击的区域（无需求）
  示例：首页 “产品测评” 按钮点击量是 “品牌故事” 的 5 倍→需求：强化测评内容，弱化品牌故事
• 访问路径分析：
  分析：用户从哪里来（渠道）、浏览哪些页面、终停留在哪里
  示例：用户常从 “小红书测评” 进入→“产品详情页”→“结算页” 退出→需求：优化结算流程（如减少填写步骤）
• 跳出率 / 停留时长：
  分析：跳出率高的页面（内容 / 功能不符合需求）、停留时长久的页面（需求匹配）
  示例：“新手教程” 页面停留时长≥3 分钟→需求：强化新手引导功能

2. 转化漏斗数据：看用户 “卡在哪个环节”

3. 留存 / 复购数据：看用户 “为什么留下来 / 离开”

• 留存数据：
  分析：次日 / 7 日 / 30 日留存用户的行为特征（如是否使用过某功能）
  示例：使用过 “个性化推荐” 功能的用户留存率高 30%→需求：强化个性化推荐
• 复购数据（电商 / 工具站）：
  分析：复购用户的消费偏好（如购买品类、客单价）
  示例：复购用户 80% 购买 “组合套餐”→需求：推出更多搭配套餐

4. 站内搜索数据：直接抓取用户需求

• 示例 1：站内搜索 “敏感肌适用” 的关键词占比 20%→需求：增加 “肤质筛选” 功能
• 示例 2：搜索 “退款流程” 的用户多→需求：在首页显眼位置展示退款指南

四、数据分析落地需求的 4 个步骤

1. 数据采集与清洗：
   • 确定数据源（新站：行业 / 竞品；老站：自有数据），排除无效数据（如蜘蛛访问、恶意点击）；
   • 统一指标口径（如 “UV = 独立访客，排除重复 IP”）。
2. 指标拆解与关联：
   • 把零散数据关联成 “用户行为链”（如 “搜索关键词→点击页面→转化环节”）；
   • 用 “对比法”（和行业平均 / 竞品 / 历史数据对比）发现异常指标。
3. 需求推导与优先级排序：
   • 把异常指标转化为具体需求（如 “结算页退出率高→优化结算流程”）；
   • 用 “影响度 × 实现难度” 打分，优先落地高影响、低难度的需求。
4. 需求验证与迭代：
   • 小范围测试（如上线简化版结算流程），用数据验证效果（如退出率是否下降）；
   • 持续监控数据，迭代需求（如结算流程优化后，再看咨询率是否提升）。

五、避开 3 个常见误区

1. 只看 “表面数据” 不挖 “深层原因”：比如看到 “注册率低” 就直接简化注册流程，却没分析是 “注册入口不显眼” 还是 “注册信息太多”；
2. 数据样本不足：新站仅靠 100 个搜索关键词就推导需求，或老站仅分析 1 周的数据；
3. 忽略 “数据冲突”：比如用户说 “想要深度内容”（调研数据），但实际停留时长短（行为数据），此时以行为数据为准（用户 “说的”≠“做的”）。

六、实用工具清单