一、页面逗留时刻与网站逗留时刻是怎么计算出来的？
假定用户访问了网站的主页（Home）。剖析工具将这个访问者标记为一个Visit，接着这个访问者又阅读了另外两个页面（Page2和Page3），然后他脱离了你的网站。
咱们想要知道的是：
Tp = 花费在一个页面上的时刻
Ts = 花费在这网站上的总时刻
假设这个用户从10:00开始访问网站：
关于Page2而言，访问时刻是10:05-10:01，即4分钟。
接着访问者来到了Page3页面，他发现改页面无法满意他的需求或是他要找的内容已在Page3页面找到。那么接下来便是脱离。
那么，这个访问者到底在Page3逗留了多长时刻呢？由于不知道用户在Page3详细的脱离时刻，咱们也就无法计算访问者到底在Page3上逗留了多长时刻。因而，网站剖析程序不知道访问者花在网站较终一个页面上的时刻是多少。
各个页面网站剖析工具计算的访问时刻：
Tp （Home） = 1 分钟
Tp （Page2） = 4 分钟
Tp （Page3） = N/A
Ts = 5 分钟。
从上面的数据中很容易的看出这样的数据并不合理，因为你不知道访问者花在较终一个页面上的时刻是多少，因而网站剖析工具给你的时刻计算一般都会少于用户实际在网站上逗留的时刻。
网站逗留时刻的精确性与跳出率和退出率有关。跳出率和退出率越大，均匀逗留时刻越不精确。
二、页面逗留时刻或是网站逗留时刻有什么用？
如果把页面逗留时刻和网站逗留时刻单纯的拿出来看，那么意义不是很大，主要原因有以下方面：
这些方针是战术层面的，咱们无法认识到这些数据对公司的成绩的影响。单纯的页面逗留时刻或网站逗留时刻并不能反映到详细的营收。
这些方针需求许多的推断，简单的逻辑是这些数据越大越好，这些数据无法直接推断出某夜页面是好是坏。
这些方针主要是短期数据，随着互联网的开展，按照会话来度量方针现在远远不能满意需求，长时间的访客行为，顾客生命周期等或许愈加能反映问题。
不同的逗留时刻需求用不同的逻辑去判别。下面就开看看淘宝的例子：
呈现上述不同数据的主要原因有：淘宝就像超市，访客没有清晰的方针，进了超市可是较终会买点什么，淘宝商城更像商场，去商场的用户多半是带着清晰的方针去的，他们直奔方针，快速查找，快速的购物，快速的脱离。
从用户行为的维度看，淘宝的用户在淘宝和淘宝商城有着不同的购物行为，就像相同的人在商城和超市的举止言行必定不同，所以淘宝商城的页面风格愈加简洁，服务更标准化，商家更优质化。
同样的，作为旅行预定类网站，来到网站的用户基本上都有很清晰的预定需求，咱们需求做的是怎么让用户在较短的时刻内找到合适的产品。
三、页面逗留时刻和网站逗留时刻数据怎么使用？
1、判别页面用户体验
从页面逗留时刻的计算方法中咱们知道不或许用户在脱离前在页面上逗留多长时刻，即页面逗留时刻是在有后续行为的情况下计算出来的，对已这部分数据先期可用的，便是把每套页面的逗留时刻计算出来，判别用户逗留高或许低的主要原因，比如：用户在查找成果页逗留时刻长了，是不是查找成果不能满意用户需求，用户在列表页逗留时刻长了，是不是咱们的列表页挑选做的还不行人性化，在产品终页逗留长了是不是因为终页内容展现过多或许用户没有找到他想要的内容等。
2、访客再营销
记录网站逗留时刻较长，可是较终没有下单的用户，对这些用户进行再营销，由此产生的问题是，用户只要在登录的情况下咱们才能获取到用户ID，记录下用户ID今后还需通过程序剖析，需求给该用户引荐什么样的内容。可行性不是很高。
3、主动弹出客服弹出框或优惠信息
当用户在特定页面逗留过长时，弹出客服框。主动与访客接触。解决访客疑惑。促使访客下单。可是此部分用户体验会不太好，能够学习下新浪微博的那种在页面顶部的提示功能。
4、当转化方针来用
在没有下单流程的网站，能够使用页面或许网站逗留时刻来作为完成一个方针，继而计算方针转化率，比如哪些主要以电话作为方针的网站，如果有N多的人（份额要大）抵达终页没有下单，直接打电话预定，就能够使用逗留时刻来作为方针。
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