新版本上周四上线后，效果如何？运营与产品人员迅速开展了数据统计与分析工作，并且在周一就进行Review。
一、看哪些数据？
通常，网站有以下重要数据：
- 流量：PV、UV、
- 粘度：（特定页面）跳出率、（用户）滞留页面数、（用户）总滞留时间、（特定页面）滞留时间、
- 注册率、付费率
对于网站改版，我们应该看哪些指标数据？
短期内，应该关注‘粘度’类指标！因为，改版的目的是提升已有产品，短期内不会影响流量（它是由外部推广因素控制的）。
Sample1：跳出率
从最近几天看，有明显的下降，这是好现象。
Sample2：平均滞留时间
3天来，从16秒连续攀升到33秒。同样是好现象。
二、如何比较数据？
1、需要‘比’
没有‘比较’的数据，不能说明问题。
Sample1：99%的可靠性好不好？对于银行来说肯定不行！
Sample2：如下图，44.55%比较低吧？但是之前没有（0%），所以这是不错的。
2、与自身比：环比/同比？
数据比较，首先应该与自身比，即同一指标在不同时间段的数据。
通常是与上年度‘同比’，或与上月/上周‘环比’。互联网的发展太快，‘同比’的时间跨度过大，所以推荐‘环比’。
3、与预定目标比
即使与自身数据比较，情况是好的，是不是就意味着产品/项目成功呢？
依然不一定，因为不知道是否达到了预期目标。所以，还应该与‘预定目标’比。
三、如何分析用户反馈？
1）调查
最直接的反馈就是‘互联网调查’，并且采用‘问卷式投票’。
产品上线时，首页上就挂上了‘起点中文网全新改版 激情体验从现在开始’，很好！也感谢用户们的积极反馈。
2）问题设计
问题的设计应该提倡‘简洁明了’，数量不宜过多。
形式上多‘是非’/‘单选’，少一些‘多选/填空’；
对于选择题，选项不宜过多，并且选项要简单明了，没有二义性；选项覆盖范围不能重合、不完备。
Sample1：
这个还可以，若选项改为：是，差不多，否；也许更简洁些
Sample2：
同上。
Sample3（反例）：
选项1就有问题：‘很方便’与‘希望能。。。’是没有关联的
3）统计与分析
问卷投票数据收集好了，我们立即作了统计。随后的一个重要事项就是分析，这是互联网产品设计师（PD）、运营专员（PO）的重要工作。
分析不是简单地将饼图（各选项占比）作出来，而是应该运用上面谈的‘比较’方法，来看趋势；再运用逻辑推理来得到一些结果。
四、小结
从这几天的数据来看，效果很好。
但由于上线时间尚短，数据并不能说很充分；可能还要积累几天。--我以往的习惯是一周。
Anywhere，对于互联网产品，这种及时分析与数据说话是值得称道与坚持的。
本文转自DavyYew 51CTO博客，原文链接： http://blog.51cto.com/davyyew/241416，如需转载请自行联系原作者