关于网站分析(Web Analyst) (转贴)

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网站分析(Web Analyst) 2010年03月31 08:44:00 作者：蓝金软件 来源：蓝金软件

因为上一家雇主的缘故（国内Top2的专业数据分析公司），常会有很多电商的朋友来问我，到底网站分析（Web Analysis，以下简称WA）是什么，有什么用，有没有必要做投入，投入多少，回报如何，诸如此类；每次我都要废老大的口水解释半天，今天终于有点小空，还是写一篇“科普文章”，给朋友们一个较为综合的参考吧。（如果您是老板，请先看最后一部分：实战－运营优化的WA重点） 首先，我不是Web Analyst，但是我有很多朋友是资深的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： Ø 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） Ø 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 Ø 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 Ø 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。

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关键词：Analyst Analys Analy 网站分析 Anal WEB Analyst

做个引子，大家讨论一下WA的相关内容

对wa还真不了解。一般做wa，有建数据仓库吗？


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。

多谢了，很有用

非常好的文章，对我有多方启发。我以前做的网站分析项目，主要是根据link analysis 和sequence analysis算法工具来实现的，的确当时没有考虑到用户的特征数据字段和属性字段，现在看了楼主转发的文章，的确有启发，呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵，多谢了！

非常非常好的文章阿！！  楼主，我顶你！！

当当购物、京东购物时给你的推荐和产品组合介绍就是典型的案例。

用心观察

好文章~~

学习了，很受用！

Thank you very much for sharing