Power BI 用于 Web 分析仪表板开发 – 简化跟踪和优化

对于拥有数字足迹的企业来说，评估和改善网站性能和用户体验对于加强其在线形象至关重要。尽管了解这一点，但许多组织仍在使用基本的日志文件分析工具进行网络分析。当与企业网站集成时，日志文件分析工具会以固定间隔分析与性能相关的数据并生成页面浏览量和访问者跳出率等基本指标。仅凭基本指标，网站管理员很难了解不同的用户行为或优化网站以提供个性化体验。

因此，企业应考虑使用**数据可视化**平台开发自定义网站分析仪表板。使用数据可视化平台构建的网站分析仪表板通过交互式图表、热图和图形跟踪并提供各种性能和用户体验指标洞察。通过使用这些视觉效果，管理员可以轻松识别优化机会并推动网站增长。

**使用 Power BI 进行自定义 Web 分析仪表板开发 - 了解其重要性**

领先的数据可视化平台之一 Microsoft Power BI 提供了直观的 Web 分析仪表板模板。通过配置此模板，**Power BI 咨询服务提供商**可以设计自定义 Web 分析仪表板，并在仪表板中嵌入机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 模型，以监控和显示 KPI。Power BI 顾问使用数据连接器将自定义分析仪表板与功能网站的后端集成。这些数据连接器使仪表板能够从 JavaScript 标签、像素和 Cookie 中提取日志数据并将其传输到 Power BI 的分析环境。当访问者与网站交互时，JavaScript 标签会捕获事件并将用户交互数据发送到 Web 分析仪表板，从而促进流量分析。同样，通过从 Cookie 和像素标签中捕获用户会话持续时间和偏好数据，仪表板可以无缝执行网站用户行为分析并生成可视化效果。

此外，Power BI 构建的 Web 分析仪表板支持指标自定义。Power BI 顾问配置 Web 分析仪表板，以更精确地呈现关键性能和用户体验 KPI。Web 分析仪表板显示的一些关键 KPI 包括：

**1. 页面加载时间**

页面加载时间是衡量网站性能的关键 KPI。页面加载时间是指网站完全加载其内容和视觉效果所需的时间。加载缓慢会严重影响网站的搜索引擎排名，并降低用户转化率。Power BI Web 分析仪表板可有效处理和显示网站的页面加载时间 KPI。

与传统的静态仪表板不同，使用 Power BI 构建的 Web 分析仪表板可与网站的内容交付网络和服务器日志无缝集成。集成后，Web 分析仪表板中的数据连接器可有效提取和处理与服务器响应时间、浏览器性能日志和用户交互相关的数据。通过处理这些数据，仪表板以热图的形式显示页面加载时间。页面加载时间热图突出显示网站中加载缓慢的部分或页面。通过这些见解，网站管理员可以采取适当的措施，例如压缩大尺寸图像、小部件和脚本以缩短页面的加载时间。

**2. 第一个字节的时间 (TFFB)**

Power BI Web 分析仪表板利用基于机器学习的线性回归模型来分析和显示 TTFB 值。通常，第一个字节时间 (TTFB) 是访问者请求站点服务器和浏览器接收第一个数据字节之间的时间。此时间间隔对网站性能和用户满意度具有深远影响。如果站点的服务器需要更多时间来处理用户请求，企业可能会遇到网站加载速度和参与率较差的问题。通过将 Power BI Web 分析仪表板与网站的服务器和 CDN 集成，企业可以持续跟踪 TTFB 值并减轻这些后果。

通过访问网站服务器和 CDN，Web 分析仪表板可以提取数据，例如网站的数据传输时间、服务器处理时间和跨不同浏览器和设备类型的查找时间。因此，线性回归模型使 Power BI 仪表板能够分析、关联和显示 TTFB 级别的时间序列图。这使站点管理员能够识别导致特定时期 Web 服务器响应时间缓慢的因素。因此，管理员实施适当的措施来解决 Web 服务器效率低下的问题并保持最佳 TTFB 值。

**3. 跳出率**

Power BI Web 分析仪表板有效分析的另一个关键性能指标是网站跳出率。此指标表示未执行任何操作（例如提交表单或查看链接）就离开网页的访问者百分比。分析此指标有助于网站管理员了解网站在吸引访问者并引导他们执行所需操作方面的有效性。Microsoft Power BI 顾问配置 Power BI Web 分析仪表板中的数据连接器，以从网站的 JavaScript 代码段中提取会话数据。会话数据包括有关网站访问者的操作、访问时长和时间戳的信息。利用这些数据，仪表板通过折线图计算并呈现用户跳出率。

Power BI Web 分析仪表板支持站点管理员根据流量来源、人口统计和设备类型等属性以折线图形式细分和可视化跳出率数据。这种细分方法可帮助利益相关者了解哪些群体最有可能跳出，并相应地修改界面以改善站点响应能力和用户导航体验。

**4.转化分析**

Power BI 网络分析仪表板嵌入了基于 AI 的漏斗分析模型，可评估网站的转化率和购物车放弃率。这种分析对电子商务企业非常有益，因为他们的主要重点是提高电子商店的用户参与度和转化率。通过将网络分析仪表板与电子商店集成，漏斗分析模型可以持续监控完成产品购买或交易的商店访客数量。同样，该模型计算已将产品添加到购物车但未完成交易就离开的用户数量。

通过分析和关联转化率和购物车放弃率结果，人工智能漏斗分析模型使网络分析仪表板能够提供有关用户体验挑战的见解，例如复杂的导航和加载缓慢的页面。通过利用这些见解，电子商务网站管理员可以优化电子商务网站用户界面并最大限度地降低购物车放弃率，从而提高电子商店的盈利能力。

**5. 内容表现**

基于 Power BI 的 Web 分析仪表板配备了基于 NLP 的参与度测量模型，可有效分析 Web 内容片段并提供内容性能指标的见解。当 Web 分析仪表板与网站集成时，参与度测量模型会不断检索和分析来自网站服务器端日志事件的页面浏览数据。页面浏览数据包含有关网页上特定内容被用户查看和分享的次数的信息。通过随时间汇总和分析页面浏览数据，参与度测量模型支持 Web 分析仪表板以条形图或热图形式显示高性能 Web 内容片段及其性能得分。随后，管理员评估查看次数最多的内容片段以确定属性（例如语气、格式或主题），并在其他网页内容中复制这些元素。这种方法可确保网站内容具有更好的一致性和性能。

**利用专家协助进行 Power BI Web 分析仪表板开发**

除了自定义指标和 KPI 纳入之外，Power BI 咨询公司的顾问还专注于在 Web 分析仪表板开发过程中整合其他关键功能，例如：

**自然语言查询** – Power BI 顾问在开发 Web 分析仪表板时嵌入了自然语言处理算法和语音查询 API。此类仪表板使站点管理员能够通过语音助手提出查询并灵活地生成可视化效果。

**警报机制** – 开发人员在网络分析仪表板中整合警报机制，以便在检测到潜在异常或网络性能变化时触发通知。这使利益相关者能够尽早采取主动措施并最大限度地降低风险。

**多设备兼容性** – 通过采用响应式设计原则，专家确保设计的仪表板兼容台式机、智能手机和平板电脑。这对于仪表板的广泛采用至关重要。

**结束语**

总体而言，当企业与专门的 Power BI 顾问合作时，构建和启动功能丰富的 Web 分析仪表板会变得更加容易。即使在开发之后，顾问也会提供持续的维护和支持。例如，通过定期审核和优化可视化的准确性，顾问可以确保企业的 Web 分析仪表板保持功能性并与业务需求保持一致。