一、頁(yè)面停留時(shí)間與網(wǎng)站停留時(shí)間是如何計算出來(lái)的？

假設用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)了網(wǎng)站的主頁(yè)（Home）。分析工具將這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者標記為一個(gè)Visit，接著(zhù)這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者又瀏覽了另外兩個(gè)頁(yè)面（Page2和Page3），然后他離開(kāi)了你的網(wǎng)站。如下圖所示：

我們想要知道的是：

• Tp = 花費在一個(gè)頁(yè)面上的時(shí)間

• Ts = 花費在這網(wǎng)站上的總時(shí)間

假如這個(gè)用戶(hù)從10:00開(kāi)始訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站：

對于Page2而言，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間是10:05-10:01，即4分鐘。

接著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者來(lái)到了Page3頁(yè)面，他發(fā)現改頁(yè)面無(wú)法滿(mǎn)足他的需求或是他要找的內容已在Page3頁(yè)面找到。那么接下來(lái)就是離開(kāi)。

那么，這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者到底在Page3停留了多長(cháng)時(shí)間呢？由于不知道用戶(hù)在Page3具體的離開(kāi)時(shí)間，我們也就無(wú)法計算訪(fǎng)問(wèn)者到底在Page3上停留了多長(cháng)時(shí)間。因此，網(wǎng)站分析程序不知道訪(fǎng)問(wèn)者花在網(wǎng)站最后一個(gè)頁(yè)面上的時(shí)間是多少。

下圖表示各個(gè)頁(yè)面網(wǎng)站分析工具統計的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間：

• Tp (Home) = 1 分鐘

• Tp (Page2) = 4 分鐘

• Tp (Page3) = N/A

• Ts = 5 分鐘。

從上面的數據中很容易的看出這樣的數據并不合理，因為你不知道訪(fǎng)問(wèn)者花在最后一個(gè)頁(yè)面上的時(shí)間是多少，因此網(wǎng)站分析工具給你的時(shí)間統計一般都會(huì )少于用戶(hù)實(shí)際在網(wǎng)站上停留的時(shí)間。

網(wǎng)站停留時(shí)間的準確性與跳出率和退出率有關(guān)。跳出率和退出率越大，平均停留時(shí)間越不準確。

二、頁(yè)面停留時(shí)間或是網(wǎng)站停留時(shí)間有什么用？

如果把頁(yè)面停留時(shí)間和網(wǎng)站停留時(shí)間單純的拿出來(lái)看，那么意義不是很大，主要原因有以下方面：

1. 這些指標是戰術(shù)層面的，我們無(wú)法認識到這些數據對公司的業(yè)績(jì)的影響。單純的頁(yè)面停留時(shí)間或網(wǎng)站停留時(shí)間并不能反映到具體的營(yíng)收。

2. 這些指標需要很多的推斷，簡(jiǎn)單的邏輯是這些數據越大越好，這些數據無(wú)法直接推斷出某夜頁(yè)面是好是壞。

3. 這些指標主要是短期數據，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，依照會(huì )話(huà)來(lái)度量指標現在遠遠不能滿(mǎn)足需求，長(cháng)期的訪(fǎng)客行為，顧客生命周期等可能更加能反映問(wèn)題。

不同的停留時(shí)間需要用不同的邏輯去判斷。下面就開(kāi)看看淘寶的例子：

出現上述不同數據的主要原因有：淘寶就像超市，訪(fǎng)客沒(méi)有明確的目標，進(jìn)了超市但是最終會(huì )買(mǎi)點(diǎn)什么，天貓更像商場(chǎng)，去商場(chǎng)的用戶(hù)多半是帶著(zhù)明確的目標去的，他們直奔目標，快速搜索，快速的購物，快速的離開(kāi)。

從用戶(hù)行為的維度看，淘寶的用戶(hù)在淘寶和天貓有著(zhù)不同的購物行為，就像相同的人在商城和超市的舉止言行肯定不同，所以天貓的頁(yè)面風(fēng)格更加簡(jiǎn)潔，服務(wù)更標準化，商家更優(yōu)質(zhì)化。

同樣的，作為旅游預訂類(lèi)網(wǎng)站，來(lái)到網(wǎng)站的用戶(hù)基本上都有很明確的預訂需求，我們需要做的是如何讓用戶(hù)在最短的時(shí)間內找到適合的產(chǎn)品。

三、頁(yè)面停留時(shí)間和網(wǎng)站停留時(shí)間數據如何應用？

1、判斷頁(yè)面用戶(hù)體驗

從頁(yè)面停留時(shí)間的計算方法中我們知道不可能用戶(hù)在離開(kāi)前在頁(yè)面上停留多長(cháng)時(shí)間，即頁(yè)面停留時(shí)間是在有后續行為的情況下計算出來(lái)的，對已這部分數據先 期可用的，就是把每套頁(yè)面的停留時(shí)間統計出來(lái)，判斷用戶(hù)停留高或者低的主要原因，比如：用戶(hù)在搜索結果頁(yè)停留時(shí)間長(cháng)了，是不是搜索結果不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求， 用戶(hù)在列表頁(yè)停留時(shí)間長(cháng)了，是不是我們的列表頁(yè)篩選做的還不夠人性化，在產(chǎn)品終頁(yè)停留長(cháng)了是不是因為終頁(yè)內容展示過(guò)多或者用戶(hù)沒(méi)有找到他想要的內容等。

2、訪(fǎng)客再營(yíng)銷(xiāo)

記錄網(wǎng)站停留時(shí)間較長(cháng)，但是最后沒(méi)有下單的用戶(hù)，對這些用戶(hù)進(jìn)行再營(yíng)銷(xiāo)，由此產(chǎn)生的問(wèn)題是，用戶(hù)只有在登錄的情況下我們才能獲取到用戶(hù)ID，記錄下用戶(hù)ID以后還需通過(guò)程序分析，需要給該用戶(hù)推薦什么樣的內容?？尚行圆皇呛芨?。

3、主動(dòng)彈出客服彈出框或優(yōu)惠信息

當用戶(hù)在特定頁(yè)面停留過(guò)長(cháng)時(shí)，彈出客服框。主動(dòng)與訪(fǎng)客接觸。解決訪(fǎng)客疑惑。促使訪(fǎng)客下單。但是此部分用戶(hù)體驗會(huì )不太好，可以學(xué)習下新浪微博的那種在頁(yè)面頂部的提示功能。

4、當轉化目標來(lái)用

在沒(méi)有下單流程的網(wǎng)站，可以使用頁(yè)面或者網(wǎng)站停留時(shí)間來(lái)作為完成一個(gè)目標，繼而計算目標轉化率，比如哪些主要以電話(huà)作為目標的網(wǎng)站，如果有N多的人（比例要大）到達終頁(yè)沒(méi)有下單，直接打電話(huà)預訂，就可以使用停留時(shí)間來(lái)作為目標。