http://www.0311seoer.cn/index.php zh-cn http://www.0311seoer.cn/read.php?130 crazestone <admin@yourname.com> Wed, 07 Apr 2010 17:39:06 +0000 http://www.0311seoer.cn/read.php?130
1.数据收集方式
web日志文件、web beacon、javascript标记以及包嗅探器

作为供应商，应该让客户事先想透自己的需求，并清楚客户的实际需要。

2.点击流数据
web日志文件：应当用于搜索引擎日志分析；
web beacons：用于追踪客户行为和电子邮件的打开和查看机率；
javascript标记：最流行的捕捉方式；
包嗅探器：专业性更强，但是也更复杂；如果javascript能够满足，暂时不考虑包嗅探器；


3.数据捕捉机制注意

第一方 vs 第三方 cookie，应坚持使用第一方cookie，可以越过安全设置和反间谍软件的过滤；
数据的所有权：应部署在内部；
最后一个页面的浏览时间：如果仅是浏览一个页面，无法准确获取客户的停留时间；
数据捕获机制都是脆弱和不完善的：
客户至上：注意客户体验，在web统计服务器宕机情况下，依然能够加载客户的页面；
成本：大部分供应商都是按照pv数来收取费用的，
数据不一致：都有自己的独立收集方法；web日志和javascript方法

web分析的原理
当从站点收集数据时，应当选用javascript作为武器。

将数据服务器和数据捕捉服务器分开；
只收集需要的数据；
可以更为方便的收集数据；
旧的web日志方式
获取一堆数据却不能提出任何由建设意义的意见，这是怎么回事？它依赖了太多不切实际的需求，严重脱离了web、站点和web分析的纷繁复杂的世界。

新的方式

确定项目
实现一个web分析解决方案
可以使用简单的报告，在公司创建一个智能的观众平台；
了解网站流量分析的局限性，需要重做站点的信息架构和其它提供数据的设施；
着手行动，解决局限性；
对进展作个真实深入的重要的自我回顾；你会发现数据报告不等于数据分析，后者需要在公司中做一次重大升级；
核心小组
It部门：如果选择javascript模式，只需要简单的复制、粘贴、保存即可；
网站开发人员：了解所有在提供数据和采取行动方面的细微事情；
报告创建者：他们知道web分析的目的更多的是分析而不是报告；
Web分析师：使用任何工具来发现数据的答案；
营销人员：进行促销需要有远见卓识，再进行实施之前需要和网站内开发人员和分析师合作，使得营销后的各个因素可以被追踪；
业务领导者：对职员是否有合适中的技能以及他们工作过程中是否有一些主要的差距进行真实的评估；

数据质量对于web分析活动至关重要；

Web收集数据有一些特点：

站点体验总是在变化；
技术不断在更新
大部分站点分析方法并不是很牢靠；
每个开发商都自己开发了“最优”的方式来获取数据，因此数据并不是一致；
依赖cookie来跟踪数据，cookie跟踪的是数据而不是人
个人防火墙和反间谍软件总是破坏数据的完整；
每次切换供应商，就数据和新数据兼容十分困难；
尽管数据质量不高，但是仍然可以从收集和分析的数据中做出很好的决策；

克服数据质量低的方法：

克制自己不要一头扎进数据中寻求数据差异的根本原因；
对于数据要有一定的宽容度，要相信其中80%是可信的；
作出你的适当的决策，如果自己没有信心，那么其他人就就更困难了。
在特定的领域进行深入研究；
坦然面对数据及其局限性；
争取计算的一致性；
链接编码问题

javascript包装的特殊连接，如使用open()函数
使用锚记，不会捕捉那个部分被浏览
区别到达同一个目标的多个页面的源链接；
Tags - 数据分析 , 网站优化 , seo数据收集 ]]> http://www.0311seoer.cn/read.php?128 crazestone <admin@yourname.com> Sat, 03 Apr 2010 15:00:52 +0000 http://www.0311seoer.cn/read.php?128 Web Analyst；其次，除了早期，我几乎不再自己动手部署监控代码，但是我是资深的“WA消费者”，无论是过去还是现在，我已经习惯依赖WA的分析结果来做决策。所以，我想，我应该能够把WA说的相对简单易懂，呵呵。

“科普文章”嘛，都会有个小目录，我也先加一个：

一，Web Analysis的前世今生与方法论

二，Web Analysis的监控原理与实现工具

三，实战：电商运营优化的WA重点

一，Web Analysis的前世今生与方法论


1， 虽然网站分析是一个新词，但是WA的内容却是由来已久：从最早的所谓网站统计（PV/UV），到后来的互联网广告定向投放，再到如今的网站访问内容/访问流程优化（营销活动，购物流程等）；虽然筐里装的东西越来越多，但仍脱不出两条主要的发展脉络：


A, 从简单的统计分析向过程解析演进：很显然，大家都已经不再满足于得到一个简单的报表，列举一些数字，更多希望了解，这些数字是如何产生的。


B，从基于网站自身的分析，转向“以人为本”的分析：大家都发现，访客的行为强烈的受到其自身特征（年龄，性别，职业，地域等）的影响，要想转化率更高，必须大规模的定位访问者（使用cookies或者flash cookies），从而使得商业活动的执行更有针对性，性价比更高。


2， 抛开历史旧账不谈，如今网站分析在两大领域中运用最为广泛：互联网广告定向投放与电子商务运营优化。原因简单，WA在这两者中的运用，能够非常直接的提升业绩：无论是前者成本的降低还是后者收入的增加。（小小的感慨一下：商业的力量真强大，好东西总能先用上）


A-1，互联网广告定向投放，在国外最著名的公司是double click，可惜后来被google收购，失去了独立第三方的身份；国内最早的试水者是1998年成立的好耶，最早想走技术路线卖软件，结果媒体只愿意用广告付费，被迫变成了Agency；被分众收购之后，变的什么都做，又失去了第三方的身份，影响力大不如前。倒是后起之秀的AdChina，专心致志，成长惊人，无论是从技术层面还是销售额，确实值得期待。WA界大家熟知的Sydney Song（宋星），正是就职于类似的一家北京公司。


A-2, 无论是好耶还是AdChina，基础方法论都是一样的：通过cookies来识别和记录访客的访问行为；然后细分客户族群，把消费者感兴趣的互联网广告推送给TA看。随着广告投放数量的不断增加和cookies数目的不断积累，客户访问数据会被“清洗”的越来越精确，覆盖面会越来越广，最终达到广告主希望什么人群看，就只有这些特定的人能看到，“不错过，也不放过”。


A-3, 我和AdChina负责广告网络运营的同学聊过，他们的精确投放技术真的很有意思：如果我的习惯是看到2-3次广告banner才会点击进去，我到sina看到了2次，到sohu又看到了1次才点击进去；如果广告投放期内我又访问sina和sohu的同一位置，就再也看不到这个广告了，广告主因此则节约了大量重复或无效的付费曝光；此外，如果您是广告主，预算有限，又想投门户，传统的买位置投放就不行，因为可能一小时就把预算消耗掉了；AdChina则提供了一个所谓平均投放的技术，保证页面刷新N次才出现1次广告，这样可以保证页面曝光比较均匀，有限的预算可以支撑广告持续较长的时间，降低了品牌网络广告的门槛。此外，还有些常规的按地域，时段，人群投放，创意轮播，前问卷后问卷之类的技术，就不多说了。有点预算（一个月几万块）的同学可以尝试投放一下，毕竟打品牌还是要靠硬广的。


B-1，与互联网定向广告相比，电子商务运营优化要复杂的多，门槛也高的多；我个人印象中，电子商务界最早大规模采用WA的公司应该是Ebay，可惜的是，外部的同学只能下载到一些for seller的统计结果，关于网站访问的渠道，内容等分析则无从得知。在中国，WA则是一个brand-new的行当，新到许多业界的同学都不知道WA为何物。阿里系也是从2007年之后才开始正式组建类似的部门，还从我上家公司挖了一个很NB的DA。说起来，新蛋在中国的WA部门算是国内最前沿的，我自己的DA也是从那里挖的。（可惜，我挖不起新蛋的前首席Dave Zheng同学，这里算帮他打个小广告了，呵呵）


B-2，与定向广告相比，电子商务运营优化的方法论要复杂的多，而且国内外差异颇大，细细盘下来，大致的逻辑如下：


  识别虚假流量，剔除那些绝非人类产生的访问行为（Avinash大神肯定没干过这个，呵呵）


  使用不同维度（按来源渠道，按老客户新客户，按访问次数，按不同的campaign，按是否具备某种自然特征如地理分布/性别）把总流量划分成各个子流量


  从2个不同的角度（统计概率分布和特定目标完成）去观察用户的访问行为，并在不同的子流量之间横向对比


  通过上述对比，得出两个结论：


1， 宏观上，各子流量所代表的客群有哪些访问特征，如何利用这些特征把网站的UE做的更好，吸引到更多的目标客群，从而实现商业目标。


2， 微观上，具体到一个特定的商业目标，如何调整网站的定位（主要是商品策略），功能，界面，设计，提升目标转化率，改进返单率，提升客单价与销售额。


值得注意的是，无论是哪个领域，网站分析一切的一切必须基于一个宏观的商业目标，自顶向下，逐步分解的；如果目标不明，WA人员是无法开展真正有价值的工作的；这也是一小部分同学始终坚称WA无用的深层次原因：其实TA们自己都没想好建这个网站到底要干嘛。


二， Web Analysis的实现工具和监控原理


俗话说，工欲善其事，必先利其器，WA也不例外。不过这里的“器”，除了分析软件，还有自身对WA工作原理的一些基础了解。(Web Trends之类的服务器端分析机制就不介绍了，国内用的人很少，我自己也只懂个皮毛，就不误导大家了)


目前最主流的网站分析工具采用的都是Page Tag；基本原理都一样，在HTML页面的头部或尾部嵌入一段js代码，浏览器读到这段代码，触发远程服务器的程序，自动记录用户的访问行为。WA人员则使用客户端软件，通过一些标准的和自定义的模型，来展现和分析这些数据。比较NB的公司，也有自己开发类似系统的，如AdChina的AdServer定向广告投放系统，让人不佩服都不行。


目前比较主流的WA工具，除了收费不菲的Omniture和免费的Google Analytics（前身是WA四大之一的Urchin，以下简称GA），还有一大堆如Crazy Egg之类的免费软件（大家有空可以上网搜）。对国内绝大部分的电子商务平台来说，Omniture实在是太贵了，每年至少30万以上；更郁闷的是，设置非常复杂，不是专业人员根本搞不定，一不小心数据就跑不出来。当然如果您一年市场预算几千万，那么花个50万买一套，再花个50万请2个资深的WA，肯定能值回票价。（插播一个小广告；购买Omniture，请找八叉乐的卫峰同学，呵呵。）


对于绝大多数同学，我的建议是，用GA吧；虽然GA每隔2，3个月总会抽几个小时的筋，好歹免费的不是，另外基础配置也简单，稍微懂点js和html的人都能弄。更难得的是，GA的升级速度很快，总能看到一些新的模型和界面，有些非常有帮助。关于GA的具体功能，就不多说了，网上已经有很多文章了，搜来看看，上手很容易。


不过需要提醒大家的是，所有的WA工具，能够实现的，不过是Metrics的排列组合，最多把模型弄得复杂点，对于基础Metrics的定义，都是统一而无法修改的（比方说old client的定义是cookies未被清空的情况下，只要访问过的都算；如果你想把访问过3次以上的定义为old client，是办不到的）。考虑到中美业界差异和国内奇形怪状的电商模式，工具不一定能够很好的满足您的要求。我自己最近就很纠结，是不是要下定决心，组织开发力量做一套WA工具出来；因为很可能在12个月甚至更短的时间内，GA就将无法满足我的分析需求了。


三，实战：电商运营优化的WA重点


1， 首先，我个人觉得，电商公司都应该设置WA的职位，甭管现在招的人水平好坏，能看看GA，做做最简单的定性分析就成，不能总是拍脑袋；我常和同事说，从无到有是一个飞跃；从有到好是另外一个飞跃。您的WA team其实也一样的。


2， 为了让您的WA人员不致于沦为花瓶或者背黑锅的，您自己得知道，您的WA人员是来干嘛的，千万别看这人家闲着就总想打发人干点啥；在我看来，WA和架构师是一个类型的position，思考多于动手。TA的具体工作，无非如下几项：


Ø  把业务层的需求转化为一整套的Metrics（度量指标）体系


Ø  与技术人员沟通确保这些Metrics能够被有效的获得，并且系统性误差在可接受范围内


Ø  把这些Metrics以易于理解/传播的展现形式（如各种自定义图表界面）传递给相关方（sales，ops等等）


3， 电商网站上线初期（1年内），小规模高频次的做定性分析，不求体系完整，但求能发现问题（甚至不一定要求解决问题）；上了量之后，再做大规模少频次的定量分析，制定运营的Kpi体系。


4， 用一句套话，last but not least，千万不要瞎指挥WA；就我个人观察，互联网出身的电商公司还好，一般还能在一个频道上对话；传统行业出身的，很容易瞎折腾，最后的结果很可能是：为了数据而数据，WA人员被迫提供一些不知所云或者虚无缥缈的报告，害人害己。

来源：草根网(www.20ju.com) - 互联网界的读者文摘

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