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最好是互联网类博客或者网站

岁月无痕其他介绍

营销本身：线下线上整合口碑营销

去哪儿网在“酒店试睡员”的招聘活动中，充分调动了线上与线下媒体资源、招聘网站、搜索引擎等，此 外基于web2.0元素的博客、论坛、SNS、 微博、知道、百科等全面覆盖，最大限度地将信息传递到平媒读者、网媒读者、求职者、web2.0社 区的所有潜在消费者。一时间，这次的招聘活动成为了舆论的焦点。

无论是从营销传播的广泛度还是垂直度，去哪儿网本身通过“雷人职业+创意营销策略”都获得了极大的知名度与美誉度。而淘宝网最近新上线的“神秘天使”在营销策略与实施执行上能否 带来新的创意与亮点，值得关注。

营销价值：发展战略+差异化价值传递

无论是“酒店试睡员”还是“神秘天使”，两者在营销价值导向上都存在一个共同点，那就是服务于公司 发展战略。招募“酒店试睡员”的目的是为了建立一个全球最大的中文酒店点评系统，这将帮助去哪儿网拓展酒店用户“自产生”内容这一领域。而淘宝网，作为国 内最大的C2C电 子商务交易平台，卖家云龙混杂，产品参差不齐，建立一个庞大的购物点评系统，必将有利于提高卖家的服务水平与产品质量，提升淘宝平台的美誉度。

此外在价值营销上，“酒店试睡员”与“神秘天使”的营销传播，事实上在给消费者传递了三种差异化价 值：

(1)产品价值

消费者最终购买的产品都是基于专业挑剔的行业职业人员的意见，在产品的质量与易用性上得到了保证。通 过产品差异化竞争策略，这完全可以摆脱产品同质化而引起的价格竞争。

(2)服务价值

“酒店试睡员”与“神秘天使”事实上就是一种产品的服务附加值，给消费者提供服务质量的信息参考，意 见点评都属于这个附加值范畴。

(3)品牌价值

最佳的产品+最佳的服务+口碑传播=品牌价值。其实无论是产品价值还是服务价 值，最终都是服务于品牌价值，因为以品牌为中心的营销，可以有效的避免以产品为中心的价格战。

营销理念：放心消费

无论是传统营销还是网络营销，传播不是最终的目的，基于品牌价值传播，最后促成消费才是营销与传播 的根本目的。“酒店试睡员”与“神秘天使”活动中在给公司带来知名度与美誉度的同时，事实上也是在传递一种“放心消费”的理念，而这些传播都是有效地通过 线上与线下整合营销传播，播种到每一个消费者的心里，当种子长大之后，那棵大树的名字就叫做“客户忠诚度”。

基于营销，高于营销。“酒店试睡员”招聘活动投入超过百万元，事实上其营销价值回报又何止百万，千 万呢？

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请先阅读下面两篇文章，直接看本文可能会有些晕。

• 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样

• 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样

网站分析领域的大师Avinash Kaushik提出过一个很好玩的测试——”so what?”（“那又怎么样呢？”）。

测试很简单，当你看到一堆漂亮的数据，例如

“PageView: 500,000; Visitors: 30000; New Visitors: 15000”

或者精美的报告，例如

“我们发出去了10 million Email, deliver rate（到达率） 99.99%，unique open rate（打开率）高达19%，unique CTR（点击率）19%! 效果非常好！从点击来看，80%的客户都是New Visitor（新访客），而且他们给我们直接带来了30万的销售额……”

当你看到这些。

首先，你要知道这些天书到底在说什么（请参看XXXXXX，像“带来多少销售额”，或者“新访客”之类的词并不一定是你想象的那种定义）。

知道了那些数据的具体含义之后，你就应该开始进行Avinash大师的so what测试了，你可以对着给你提供数据的小弟或者agent深沉的来一句：

那又怎么样呢？

Pageview 500,000，Visitor: 30,000，那又怎么样呢？

“嗯……那代表说每个客户平均访问了17个页面。”

那又怎么样呢？

“每个客户看的页面多，说明客户粘性高，说明我们的活动很成功。”

为什么？我听不懂。

为什么17个页面就是“多”，为什么“多”代表“粘性高”，为什么“多”代表网站成功活动成功？

（agent开始冒汗想说这人神经病啊……）“呃……我们来谈谈Web2.0和 Marketing3.0吧……”

（假如是比较强的agent）“对于您这个行业来说，industry benchmark是人均浏览10个页面，所以17个是挺多的。另外，因为您网站主要都是产品页面，客户浏览页面多表示他兴趣越大，而浏览信息多也使得他 对您更加了解，对于您mkt信息的传递，品牌印象的生成，以至于将来销售的促进，都是有好处的……”

那又怎么样呢？

（agent昏过去了）

（假如是比较强的agent）“这个……这次campaign，和上次相比较，最大的区别有两个：第一，之前我们是在www.MarsOpinion.com上做的文字链广告，这次我们换到 了www.brandmarketing.com.cn的 Banner广告；第二，之前我们没有在广告中提到您公司名称，这次我们把公司名称和logo放最大。我们推测这两个变动可能是我们广告效果提升的原因。 我们认为下一次我们应该投入更多的经费在第二个网站上，而且都用来购买Banner广告，同时投入10%经费去原有网站——如果同一个内容的 Campaign仍然有巨大的效果差异的话，我们就能得出结论说我们应该加大在brandmarketing.com.cn上的投放，而且要用 Banner而不是文字链。”

哦，谢谢。

数字只是数字，其实没有什么意义。

通过不断的追问“那又怎么样呢”，其实我们是在一步一步把简单的数字转化为对问题的洞察，直至产生可行动的方案。

本质上，对于数字，第一个问题是”WHAT”

1. 这些数字是怎么来的，真实含义是什么？

2. 这些数字对我的生意的意义是什么？

3. 这个数字说明情况是好还是坏？

了解了WHAT之后，第二个问题就是”WHY“

1. “好”数字出现的根本原因是什么？

2. “坏”数字出现的根本原因是什么？

分析出了“原因”，最后我们才能得到”HOW“——我们要怎么做，才能让数字越来越”好”？

一步一步，我们所做的事情是：

1. 搞清楚那些花花绿绿的数字，对于我们的生意来说，究竟意味着什么。

2. 然后，去分析说我们有什么可以改进的，要做什么，不要做什么，该怎么做。

只有这样，那些数字才有意义，才有价值。

假如我们财大气粗，而且我们请到了很好很专业的代理（如果您找到了的话麻烦告诉我一声），我们当然可以这样很有sense的连续追问：那又怎么样 呢，那又怎么样呢，那又怎么样呢……最后得到满意的答案和行动方案。

可是如果（几乎是一定的……）我们找不到那么好的人来回答问题呢？……那就只好自己来回答，或者自己来培养几个人来回答了。

下面的文章再来介绍怎样来应对“那又怎么样呢”。

转载声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处:
http://www.marsopinion.com/2009/04/08/interpret-online-marketing-data-3/

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在页面中加入JavaScript代码是利用页面标记法做网站分析的最主流方法。监测代码如同图中红色的一小块，实际上是一段可以被浏览器执行 的JavaScript程序语句，放在页面的HTML源文件中。这样，当页面被下载到客户端的浏览器的时候，这段页面标记JavaScript程序就会被 执行，如同星际争霸中的寄生虫上身，或是摄像头被打开，开始记录数据。

图：JavaScript对于网站分析具有重要的作用

页面标记的JavaScript代码被执行之后，就会如实的把访问者在页面上的互动访问行为不间断的发送给这个页面标记所对应的网站分析工具的 服务器，这与摄像头把拍摄到的图像传送给图像存储服务器是完全一样的。网站分析工具服务器收到数据后，会进一步处理这些数据，并且把数据翻译成人们能够阅 读和分析的图形、表格以及数据文件，然后呈现在一个漂亮的用户界面上。

目前，中国大约有5%左右的客户端浏览器禁用JavaScript，这些浏览器访问页面的数据全部或者一部分不能被采用页面标记法的工具所获 取。值得安慰的是，5%并不是一个很大的比例，而且浏览器禁用JavaScript的比例其实逐年在下降，这一方面是因为越来越多的客户端应用需要 JavaScript的支持，另一方面是因为互联网从一个“学院派”的工具，越来越成为普罗大众的日常工具，而越是普通用户越不会去禁用 JavaScript。

下图显示了全球浏览器用户JavaScript禁用比例逐年下降的趋势。

图：w3schools的数据表明了JavaScript被禁用的情况逐年下降

图：Dennis R. Mortensen的数据也说明了类似的情况

那么中国的情况怎么样呢？

我在互联网找了很久，但是没有发现非常权威的数据，仅有的数据有很大的差异，但是很幸运 的是我找到了一个工具：JYC统计。这是一 个很好的工具，有很多Google Analytics不具备的功能，提供免费的7天试用，大家可以试试。这里要用到的是他们提供的客户端参数分析报告，如左图。

在这个分析报告中，JYC统计提供了JavaScript状态的统计，以及cookie状态统计，是研究我们这个课题会用到的。

Google Analytics里面是不能对客户端的JavaScript状态进行统计的，不过这个工具做了很好的补充。

我用我自己的博客http://www.chinawebanalytics.cn做 实验，我相信这个博客的用户都具有相当不错互联网知识和浏览器使用技能。所以，假定关注我博客的读者的浏览器禁用JavaScript的比例要略大于全国 网民的平均水平。7天的数据揭晓，不太令人吃惊。如下图：

图：3.58%的JavaScript禁用比例

JavaScript被禁用的比例仅有3.58%，我以为会有5%。这个数据让我觉得愉悦，越低的JavaScript禁用，会有更准确的 Google Analytics监测数据。不过，数据样本本身有点儿少，春节7天上网的朋友大大减少了，因此这个数据存在被继续修正的余地。但我相信，我们国家网友禁 用JavaScript的比例应该不会超过5%。

JavaScript被禁用统计的另一个作用在于，帮助网站设计者了解有多少用户无法使用使用页面上的JavaScript互动。所以这个统计 功能实际上是很有意义的。

• 禁用Cookie的影响

大多数的网站分析工具需要通过cookie来辨识独立访问者，例如Google Analytics利用的是第一方cookie。

尽管有些网站分析工具能够在cookie被禁用时利用访问者的IP地址来辨识访问者，但Google Analytics在cookie禁用的时候不工作，所以cookie对GA是必须的。

网站分析工具使用的cookie一般分为两种：第一方cookie（1^st party cookie）和第三方cookie（3^rd party cookie），使用第一方cookie是目前常用的方法，也是目前公认的最佳实现方式，而第三方cookie则被少部分页面标记法的工具所采用。

无论是哪一种cookie，都存在被一定比例的浏览器默认禁用的情况。相对而言，第三方cookie被禁用的可能性更大，因为一部分的浏览器默 认对第三方cookie有严格的限制，例如IE8。但是对于第一方cookie，大多数浏览器则比较接受，大部分浏览器都默认开放了第一方cookie， 除非你手动把浏览器的安全级别提高，第一方cookie才会被禁用。这也是为什么第一方cookie更加适用于页面标记法网站分析工具的原因。

图：IE8默认的安全级别是中级，对第一方cookie没有太多限制，但对第三方cookie有很 严格的限制

[版权归Sidney Song（宋星）所有，欢 迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

图：Firefox3.5默认接受第三方cookie

关于有多少比例的第三方cookie被禁用，业界很难找到统一口径的数据。IAB（Interactive Advertising Bureau，互动广告局：http://www.iab.net）在2006年的 研究表明，大约有12%左右的互联网用户会禁用第三方cookie，而DoubleClick在2009年则认为大约只有不到7%的用户禁用第三方 cookie（DoubleClick数据仍需验证，Sidney注）。

相对于第三方cookie的境遇，第一方cookie被禁用的情况不普遍。我博客的读者中大概只有不到1%禁用了第一方cookie，而总体看 一般只有不到5%的互联网用户禁用了第一方cookie。因此采用第一方cookie记录网站分析数据的页面标记法工具相对只会损失非常少的数据。

下图显示了JYC统计记录的我的博客www.chinawebanalytics.cn的 读者浏览器cookie（第一方）被禁用的情况：

图：只有不到0.5%的第一方cookie禁用比例

这个数据可以说是大大出乎我的意料，我原以为大概有5%的用户会禁用第一方cookie。在国外这个数据应该会高不少，在国内这么低的原因可能 是互联网用户不认为cookie会侵犯他们的隐私或者会带来安全隐患。当然，这个数据只是我的博客的，如果考虑到国内相当的互联网用户是在网吧内上 网，cookie禁用的比例肯定会提高。

不过总体看来，第一方cookie问题在国内对网站分析构成的威胁很小。第三方cookie因为IE的默认限制，肯定会有更多的禁用，因此使用 第一方cookie进行网站数据的记录更保险，也更准确。

• 删除cookie的影响

用户删除cookie是另一种影响网站分析数据监测且无法避免的问题。与cookie被禁用的情况相反，用户删除cookie一般会造成访问 者计数的偏大。用户删除cookie的原因主要是为清空浏览器的记录，或者是出于保护自己的隐私的目的。

用户删除cookie的比例和频率也存在颇多争议，JupiterResearch在2005年研究认为有40%的互联网用户会在一个月内至少 删除一次cookie，而2007年ComScore的数据认为这一数据为31%（http://www.liesdamnedlies.com /2007/06/more-on-the-com.html）。这是一个非常令人吃惊的数字，也意味着因此而造成的一个月的独立访问者计数可能会偏大 30%以上。

随着PC硬件性能的提高，客观上会降低cookie被删除的比例，因为相当情况下cookie是随浏览器脱机文件被用户一起删除的，而更好的硬 件会降低用户删除脱机文件的倾向。因此，与JavaScript被禁用的比例逐年减少类似，cookie被删除的比例也有随时间而降低的趋势。

国内删除cookie的情况没有找到数据，很遗憾。有没有朋友能够提供或是给我提供一些线索？谢谢！

总体看，JavaScript禁用和cookie禁用对目前我们使用Google Analytics进行监测影响非常小，但是cookie删除情况的影响相对较大。所以，更值得我们关注和研究的是cookie被删除的比例和频率，我会 在未来继续对这一领域跟踪关注。

[版权归Sidney Song（宋星） 所有，欢 迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

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• 电子商务网站分析要关注些什么（上）
• 案例：我们如何将Voices.com的转化率提升了400%

上次（请先点击这里查看《事情不是你看到的那样——网络营销数据解读（一）》）出了10道题问大家说结论是否一定正确，很多朋友也很捧场地回答了问题。

基本上，10道题的结论都有问题。下面我分几篇文章来介绍怎样才能系统和科学的解读网络营销数据。

今天我们可以来讨论一个最基础，而且看起来很简单的问题：我们真的知道报告里的原始数据的含义么？

给一个简单的测试（这次后面是有答案的:p）：

举例来说，如果您看到一份Marketing Agent给您的报告，里面说“我们发出去了10 million Email, deliver rate（到达率） 99.99%，unique open rate（打开率）高达19%，unique CTR（点击率）19%，看了信的人都点击了，说明设计很棒! 效果非常好！从点击来看，80%的客户都是New Visitor（新访客），说明我们这次活动对于抓取新用户是很成功的。唯一的缺陷是我们的网站抓住客户的能力，访客来到了网站之后，ATOS（平均访问 时间）只有19秒，我们下次应该进一步优化网站……”

您对这番话的理解是不是：

• 到达率99.99%，那么有9.999 million的客户收到了邮件。
• 有1.9 million的客户打开了email，也有1.9 million点击了email——这样想起来应该打开邮件的客户都点击了。
• 1.9 million里面有80%是新用户，我让1.52 million本来不认识我的客户更了解我了。
• 1.9 million访客，他们平均在我网站逗留了19秒——时间太短了，我们应该想想办法。

如果您觉得4条都是错的——恭喜您不用花时间看下去了。

如果您觉得4条里面有对的，说明您可能对某些网络营销数据还可以多了解一些：

1. New Visitor代表的不是“新用户”、“新顾客”或者“新访客”，它代表的是您的监控工具跟您说 “来的这个人我之前没见过”——每次有人访问网站，监控工具就会往那个人机器里留个痕迹（cookie）以便以后相认，下次他再来，系统察看他机器，发现 有这个痕迹，就觉得“这人我见过”然后把它归入“老访客 ”，而如果找不到这个痕迹，就会认为他是新访客。所以，当您的老访客换了一台机器，系统也会把他当作一个新访客；当您的老访客有意无意清空了痕迹 （cookie），系统还是会把他当作新访客……总而言之，80%的New Visitor不代表有80%的人从来没来过你网站，这个数据需要打个折扣——具体要根据您网站特点具体情况具体分析。

2. Open Rate不代表有百分之多少的人打开了您的邮件，它代表的是“有多少人的邮箱下载了您的监控图 片”——系统很难知道用户到底有没有看邮件，所以大部分系统会采用一个诡异的方式来侦测：他们在每个邮件里面加一张只有一个像素大小的小图片，然后用你的 email有没有去下载使用这张图片来判断你有没有打开这封信。所以，如果您的email默认不显示图片（比如gmail对于陌生邮件就都不显示图片）， 系统就会认为这封邮件没有被打开过。所以unique open rate = 19%常常代表有超过19%的用户打开过邮件（看没看就不知道了……），这个数据可能是25%，那么就不是每个打开过邮件的人都点击了邮件。

3. Deliver Rate不代表有多少客户“收到”了你的邮件，它常常只代表这些客户的邮件服务器“没有把你的邮件退回来”，这封邮件命运难测，有可能是就此消失掉了（客户没有收到），也可能是直接进了客户的垃圾邮件箱，过了几天被自动清除了。99.99%也是要打一个折扣的。

4. ATOS，这个解释起来更加的复杂……对常见的监控系统来说，它是不知道访客具体在网站上停留了多久的。 为了计算您在网站的停留时间，它会在您打开第N个页面时去看一下表（比如09:30:22），然后在您打开第N+1个页面时再看一下（比如 09:30:50），然后它拿两个时间相减，得到您在第N个页面上停留时间（比如28秒）——说到这里您应该已经发现问题：它没法知道您在最后一个页面停留了多长时间。 对于市场营销来说（特别是针对新用户的 campaign），这个问题更严重——因为很多人点击广告，来到landing page，然后就走了，这些人一共就只访问了一个页面！系统拿不到第二个页面打开的时间信息，所以有可能会把这些人在网站的停留时间都算作0秒，那么您得 到的所谓“平均停留时间19秒”其实是个非常扭曲的数据，并不能代表真实情况（数据偏小）。举例来说，我在自己的 blog（www.MarsOpinion.com）上安装了Google Analytics，它监控的用户访问时间如下图，可以看到ATOS是3:11秒：

如果我只看那些“只访问了一个页面”（对于blog来说，很多人只是上来看最新更新，bounce rate很高）的访客，会发现ATOS居然是0秒：

而我如果看“访问超过一个页面”的访客，这个数据又变成了惊人的9:46！是第一个数据的3倍！

现在，您是不是觉得这些“一目了然”的数据其实并不是那么清楚？

如果我们对那些数字代表什么含义都不清楚的话，解读又从何说起呢？

再来一个非常常见（无数家EMail Solution咨询公司都有类似的Case Study）的例子看能不能让您更晕：

1. www.MarsOpinion.com（我的 blog，鉴于不注明出处的转载越来越多，不得以都用自己blog做例子，把链接放到文章里面）的Shopping Cart Abandonment Rate为70%，100个人把东西放到购物车里，只有30人完成订单结了帐，有70个人本来想买东西最终放弃了！

2. 我们为www.MarsOpinion.com设计了一系列高科技人性化无以伦比的高级Campaign——去掉形容词之后你会发现Campaign的本 质是给这些Abandoned Cart的Customer发一封Email，内含“You forgot something in your cart“的提醒，以及一些incentives，例如折扣券。

3. 这个Campaign非常成功，AS Email的open rate比普通commercial email提高300%，CTR提高400%，转化率提高100%! 本来已经放弃购物的消费者收到了信，有10%的人通过点击这封Email再次来到了网站购物！所以我们可以推算出Abandonment Rate从70%下降到了63%！最终消费客户会增加23%! MarsOpinion.com年销售额2亿美金，所以我们预计这个这个Campaign可以帮助他们成长4600万美金！鉴于我们这个Solution 只卖200万，ROI高达2300%!

4. 为了体现我们的专业，我们做了A/B Testing：我们发现在客户放弃购物24小时后马上发Email，转化率比在3天后再发这封信要高87%！另外，我们发现，放一个coupon在邮件 里，转化率会提高47%！——我们经过精密计算，发现额外的销售和利润足以cover折扣券的成本。经过严谨的测试，我们决定……。

您觉得这个论证有问题么？问题在哪？

========== 我是分隔线 ==========

这个Case问题很多，但是最根本的——也是在其他Case中最流行的——就是计算Marketing Contribution的方式。

因为Web Analytics的完善，网络营销常常能够取得比传统营销方式更完整全面的反馈信息，就好像读者留言所说“我们应该看实际效果，看带来了多少销售，带来了多少利润！”。

关键是：我们监控到的“带来XXXXXX”实际的含义是什么？Campaign创造的效果么？1000个人点击广告，300个人买东西，真的代表这个Marketing Channel为公司“带来”了1000个Visit和300个订单么？

不是的，我们监控的效果，那些数据，只能表明有“多少效果可能是由XX Campaign带来”，更具体地说，是“有多少人在点击了广告后的某一段时间内下了订单买了东西“，而不是“XX Campaign产生了这些订单”。你监控到这个campaign“带来”了300张订单，只能说明这个广告在购物过程中可能起到了作用，但并不能说这个 广告创造了300个订单——有可能300个人里面有299个原本就会来买：）

回到上面那个例子，Shopping Cart Abandonment Rate为70%其实并不能代表有70%的潜在客户放弃了购买。产生Abandonment的原因有无穷多，从技术上来说，很多Web Analytics Tool会把在一个Session“有加入购物车行为，但是没有结帐行为”就当成一个Abandonment，这样的话，客户离开电脑两个小时再下订单， 也会被算作Abandon了一次；从业务上来看，很多人用购物车来代替Wish List进行购物比较，这些人在实际购物前都会被计算很多次Abandonment，另外还有很多人仅仅是决定过一会儿再买（例如回家看看另一张信用卡卡 号），这些人也会被系统认为“放弃了购物”。了解了这个词的真实含义之后，我们至少可以知道一点——“其实这些人中间有很多本来就会回来买东西的”。假设 这些人中间9.5%的人本来就会回来购物好了，那么其实所谓的“本来已经放弃购物的消费者收到了信，有10%的人通过点击这封Email再次来到了网站购 物！”只是给网站多挽回了0.5%的客人而已，所谓的“这个 Campaign可以帮助他们成长4600万美金！”自然也就变成了增长230万美金。

之后的A/B Testing其实就更扯了（这也是业界真实的案例，而且这个A/B Testing的结论还被多家援引，成为了所谓Best Practice的论据）。假设我们说说的那9.5%的回头客会分散在Abandonment一小时后到30天后完成购物（时间越靠近 Abandonment，购物概率越大），你在24小时后发信当然效果比3天后发信“效果好”，不是因为你能产生更多订单，而是因为你能把更多的原本会发 生的订单效果计算到自己头上。因为发了Coupon之后Conversion Rate升高就说要发Coupon也是很扯的说法。真要算，Coupon成本要计算进去，而且这个成本不应该和所有使用了Coupon的订单去比（因为其 中大部分是本来就会购物的），而是应该和增量去比。假设我们所说的是10%的Coupon，那么成本就是4600*10%=460万美金，而按照前文所述 的实际销售增量才230万美金，就算你毛利率50%，也还是亏损几百万。何况，插入Coupon之后可能会引发一系列连锁反应——例如让消费者找到规律， 之后要买什么东西就Abandon一个Shopping Cart然后等Coupon来了再买之类，之后亏损会更大。

========== 我还是分隔线 ==========

综合第一个例子，如果我们不够了解New Visitor, Deliver Rate, Open Rate, ATOS，Abandonment Rate, Sales Attribution的真实含义，而只是望文生义想当然的话，我们很可能就会作出错误的判断。更糟的是，还有很多的名次定义比文中描述的这些更复杂和混 乱。

所以我的建议是：

1. 如果您是购买企业级的、付费的产品（例如Omniture），请在签合同时的时候顺便把training hours也买了，然后列张表把你关心的各个指标的具体定义问清楚（不同vendor的定义还不一样@__@），不要想当然。

2. 如果使用免费的产品——例如Google Analytics，请仔细阅读文档，或者招一个愿意阅读文档深入了解工具的人。

3. 找专业人士咨询。——至于你找的人是否专业，你可以用本文中的例子去问他看他的结论，呵呵。有些人会把文 中的话说一遍之后告诉你其他更深入的信息（例如你用的工具其实是可以查ATOS的，只是误差有60秒之类；或者告诉你其他方法获得inbox deliver rate之类），另一些“网络营销专家”可能就会直接转话题开始和你谈概念谈人生谈理想，呵呵。

4. 如果实在找不到人，至少心里面要知道“不能望文生义，这些词未必是他们表面的意思”，给自己留有余地。

========== 我还是分隔线 ============

介绍两篇不错的文章，一篇的确不错，一篇帮朋友做实验

Avinash：搜索引擎优化指标&分析的问与答

Windows 7 中文版下载地址以及破解方法

看到这里，可能有几个读者会产生新的问题说：so what?

假如我们认真学习了（或者找到了懂行的人来帮我们），我们是否就能够解读数据，并且用数据来帮助我们更好的决策呢？

基本上……做到目前这一步还是不行，抱歉。

下一次接着说：怎样才能让这些数字对我们的生意更有意义。

载声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处: http://www.marsopinion.com/2009/04/08/interpret-online-marketing-and-web-analytics-data/

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如果您对以下问题的回答都是＂不一定＂，而且您可以说出＂不一定＂的原因……这个系列之后的文章请直接跳过，不用浪费时间看了：）

1. 假如我们给Brandmarketing.com.cn（假设它是电子商务网站）在QQ和新浪上花同样的钱投放了广告，QQ广告一天展示了 5,000,000次，带来了50,000个访客，200个订单，新浪广告一天展示了4,000,000次，带来60,000个访客，300个订单。您觉 得我们是否应该减少在QQ的投放，加大在新浪的投放？

2. 假如新浪广告的Impression, Click和Order都是QQ广告的5倍，是否说明了新浪的投放ROI更高?

3. 假如QQ一天带来了50000个访客，30000个浏览了超过3个页面，新浪一天带来60000个访客，40000个浏览了超过3个页面，是否说明新浪流量更匹配？

4. 假如QQ一天带来了50000个访客，在您网站注册了300个新帐户，新浪一天带来60000个访客，400个注册了新帐户，所以新浪的投放性价比更高？

5. 您原来的SEM Manager离职，来了个新的，他来了之后关键字广告ROI大为提升，其他数据不变，CPO（平均订单成本）从20块下降到18块，我们应该表扬他吗？

6. 品牌宣传活动，您有两个landing page，A页面的Bounce Rate（有多少比例的访客看过这个页面马上离开）是80%，B页面的Bounce Rate是90%；Web Analytics显示，A页面最终产生了400个订单，B页面只有200个。我们认为A页面活动较为吸引人，或者页面设计较好，对么？

7. 您有一个网站，访问量很大，而且您做了监控，发现应该大多是真实的流量——但是，转化率很低（如果是e-commerce，就是成交量小，如果是别的，可能是下载量小、注册量小），结论是您的网站内容不够吸引人，对么？

8. 您发现您顾客的平均购买周期是30天，所以您认为每10天来一次的客户是超级忠实客户，而已经60天没来的客户可能是流失客户，需要用之前那篇粗糙却方便的客户关系管理模型来挽回这些客户，您觉得这个思路合理么？

9. 假如我们的网站上个月每天访问量是2万，这个月每天访问量1万5，说明我们网站出了什么问题，对客户吸引力下降了，对么？

10. 我们打算在网站上安装在线客服，当客户访问网站一定时间后还没有convert（下单、注册、下载你的电子书，试玩你的游戏），就弹出在线客服窗口来和客 户沟通。因为Web Analytics告诉我们说所有客户的平均停留时间是100秒，所以我们决定在100秒时弹出这个窗口，您觉得这样做合理么？

网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样

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日前来自福布斯的一份研究报告认为，搜索引擎优化、搜索引擎广告和电子邮件直销是网络营销中

最具投资价值的广告营销方式。

Christopher Hosford 在文章中表示，在网络广告的五大营销方式当中，在线广告和视频广告的投资回报率是最差。

该研究报告还显示，付费搜索广告和赞助商链接对品牌展示最具价值。

其实对于广告主来说，投资最少的钱得到最大的投资回报率，是他们进行广告投放的最终选择。每一种广告方式似乎都存在他们的优缺点，因此你很难一下子评判好哪个才是最佳的方式。
搜索引擎优化，还是搜索引擎广告？真是一个难题（赢时代配图）

小编认为，电子邮件营销作为历久弥新的一种推广方式，在垃圾邮件泛滥的现在，先前摧枯拉朽的广告效应气势已经基本不存在，取而代之的是它成为一种被厌恶的 营销手段，但是作为注册用户来说，因为有比较好的针对性在效果上可能会有所区别，比如招商银行信用卡的用户往往会接收到来自银行信用卡部门的旅游推介广 告，这种方式可能比较会被认可。

而在搜索引擎优化项目上，目前来说各大搜索引擎优化公司并不能对客户作出排名和优化具体效果的保证，在这一点上不管搜索引擎优化在自然排名上有多大的诱惑 力，也很难在效果上说服广告主投入更多的经费，因为广告主他们需要预先见识到广告投放产出的蓝图，如果没有可能也只是一次冒险行动而已，再加上搜索引擎排 名算法的频繁更改，事情会更加扑朔迷离的。

不管怎样，最佳投资回报率才是决定的关键（赢时代配图）

http://www.timev.com/sem/ppc/2009/0603/953.html

至于搜索引擎广告，小编认为是未来营销中最好的方式，他们能够根据网站推广的需要选定适合的关键词，并且在这些关键词的搜索上在搜索引擎中能够排名靠前， 达到最直接的广告展示和品牌展示。有人认为搜索引擎广告是按照点击付费的，因此在广告预算上可能是一个无底洞，再加上一些点击欺诈的存在，会导致广告主在 广告投放上心有余悸。其实这样的问题并不是真正的问题，在点击欺诈上，按照最新的研究因为关键词的匹配越来越精确，点击欺诈已经下降到10%左右，这样的 比例相对于其他广告投放样式的浪费来说已经算是一个低级的数值了。而在广告投放额度上，相比较于在线广告一次数万数十万的支出，这样的广告经费已经可以在 搜索引擎中导入无数的高价值流量了。

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南都：互联网一种说法叫有了用户和流量，就不愁没有商业模式，但是此前的web2.0浪潮中，也有不少有流量的博客网站纷纷倒闭，很多人也对国外的Tw itter的未来生存问题抱有疑虑，您的看法是什么？
陈啸：我一直在一线工作，在互联网最早兴起的时候，流量是我们所有从业人士追求、衡量的一个目标，但是这十年来用户在变化，客户也在变化，只有我们没有变 化，但是十年前当我们告诉广告主我们的流量是什么的时候，所有的广告主都会被打动，但今天所有的广告主已经变得非常专业，我们作为媒体的运营者，还只是设 定一个“流量”作为衡量标准的话，我们会发现社会、消费者价值链已经不接受这种说法了。

博客时代的巨星纷纷在这几年倒闭，他们的确是有流量，但是他们无法被商业链条所接受，所以他们无法提升自己。所以这是我提出网络“亚特兰蒂斯”———远古高度文明的逐渐衰落——— 的原因。

“网站有气质用户有价值更重要”

南都：在您看来，网站衡量的标准已经发生了怎样的改变？

陈啸：我们都是商业机构，每个人士都不可避免有一个问题，不管你来自哪里，你的商业模式是什么，是需要挣钱，在这里，就是说对渴望现金流的公司，有个建议，不管你做的是多伟大的东西，媒体应有的气质是什么，你网住了什么气质的用户？

互联网公司都是，早期以流量为主的应用就是网罗住人，但到了十年后的今天，客户想知道的是：我们在跟谁对话，客户希望找到的是有价值的人。用户的需求已经 发生改变，不能拿十年前的要求再来衡量他们，否则教训一定是惨痛的。所以，我想分享的，是到今天我们再去做事的时候，回归到传统媒体审视角度上来。其实我 们所有的网络广告收入加起来也只有100多亿元，什么概念？我们把深圳所有的传统媒体加在一起就是这个规模，更不要说广州传统媒体的规模了。

“新媒体应该向传统媒体学习”

南都：您觉得新媒体应当向传统媒体学习的，有哪些地方？

陈啸：每一个存活得不错的传统媒体都有自己的定位，我的属性是谁？而不是像有的网站说“我们囊括了中国所有的用户”———就我的感觉来说，今天的客户已经 不再接受这种做法了，互联网的衡量标准曾经是用户数，但是当社会变革的时候，如果你还停留在原地，可能会遭遇到彻底的失败。

过去十年以流量为王，现在大家都在谈不同商业模式，对于未来我深刻地感受到，所有的互联网模式，无论是SN S、云计算、还是新一代互联网引擎，它就是要从人走向有价值的人过程，谁能够在链条上突破这一点，谁就能引领以后数十年的风骚。

来源：http://www.nddaily.com/

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上周六做的讲座。

在Web Analytics Wednesday讲怎样用数据来驱动营销。

第一次尝试这种风格的PPT……

营销最关心的问题：ROI（投资回报率）

问题的一半很好回答——投资就是我花了多少钱，多少人，多少时间。

另一半的问题，有三个：

• 怎样监控和衡量效果？
• 效果好，要找到好的原因，保证下次更好！（如果找不到原因，其实就没法保证下次还能好）
• 效果不好，要找到不好的原因，保证下次更好！（找到根源，才能解决问题）

基本上，我们要解决的就是这三个基本问题。

最基本的网络营销是怎样的？

乱搞，瞎投，碰运气……

最常见的网络营销呢？

首先会看印象数，理论上代表广告被看过多少次。

实际上：

• 首先，它不一定代表被看到了多少次
• 其次，你不一定能拿到这个数据
• 最后，你拿到的很未必是真的

然后我们会看点击，理论上代表有多少感兴趣的用户来到了我们网站。

实际上

• 这个数据不一定是真的
• 就算是真的，点击和点击之间质量差别很大，不能说点击多就好（例子参看前面的网络营销效果分析系列文章）

所以，基本上……

有了这些数据之后，我们还是凭感觉。

事实上……哪怕把下面所有事情做完，很多东西还是得凭感觉，呵呵。很多时候还得凭关系。

所以，我们会搞出“精准”营销。

我们说我们可以精准的探知广告的实际效果，查到它实际产生了多少转化——对于电子商务公司来说就是订单。

效果 = 转化？

• 效果不仅仅是转化，光看转化会误导。（例子参看前面的网络营销效果分析系列文章）
• 特别对于小公司、新公司，小规模营销来说，转化数据会很小，用来比较效果在统计意义上没有价值。一边带来6个转化，另一边带来10个，很可能只是样本误差而已。

不考虑这些，精准也未必准。

所以我们要考虑完整的效果（加入辅助指标），长期的效果（加入长期监控指标）。（例子参看前面的网络营销效果分析系列文章）。最极端的两个假设的例子：

• 同时在两家做广告，都带来10万个点击，1千个订单，但是A网站来的人当中9万个订阅了我们的促销邮件——1. 他们对我们有兴趣；2. 我们日后还可以不花钱对他们做营销。B网站来的人当中只有1个人定了邮件。
• 同时在网购论坛和新浪财经论坛做“秒杀”广告，都带来10万个点击，1千个订单，但是网购论坛的客户都精明得很，买完这次就回到论坛关注看还有哪 家会做“秒杀”，等着下一次大促销；财经论坛的人脑子里面都是股票，没空想这种几块钱小便宜，所以之后还是常常回来买东西——少麻烦。如果不看长期效果的 话，会以为两边的ROI是一样的。

这样就搞定了？

没有，先把问号放心里。

说了三个例子，今后会写在系列文章里，这里不详述了。

• 购物车挽回营销（根据WA信息，看谁放弃了购物车就跟进营销）
• 客户关系管理营销（根据WA信息，侦测流失客户，给他们电话和邮件）
• 广告网络Re-Targeting（传漾做的一号店例子，根据WA信息，看哪些客户是“可能被转化的”，然后在网络上重新给这些人看广告）（Full Disclosure: I am currently providing some consulting to them）

这几个例子都很炫，网站分析不仅仅能够用来衡量效果，而且能够驱动营销。

但是，这几个例子（根据我的描述）当中都有个问题：

我们衡量的，是“在我们XX行动之后，顾客做了YY行为”，但是我们的结论是“我们的XX行为导致了客户的YY行为”，把时间顺序关系弄成了因果关系。

按CRM的例子来说，如果我通过客服给1000个可能流失的（算法参看电子商务客户关系管理模型）用户打电话，其中100个回来买东西了，每人买了200块钱，是不是说这个系统为我赚了20000销售额？

不是。

首先，我们应该通过测试来估计真实的效果数据，例如找到1000个用户后，选择其中100个不打电话。如果最后发现打电话的900个人当中90个回 来买东西，没打电话的100个人当中也有8个回来买东西，其实这个系统（假设受众是1000人）贡献的增量是 1000 x 10% – 1000 x 8% = 20，贡献的销售额是4000块，如果电话加上赠券折扣成本超过了4000块的毛利，就可以考虑不要做了。

其次，我们还是要看长期效果。因为电话给客户折扣券很可能会让客户提前回来购物、消耗将来的消费能力。所以有可能的一种情况是打电话的900个人当 中90个回来买东西，没打电话的100个人当中只有2个回来买东西，看起来增量不错。但是没打电话的100个人当中又有13个人在未来的3个月买了东西， 而那900人种，只有45个在接下来3个月买东西——这样算起来，这个活动劳民伤财但是并没有实际效果，只是把销售提前罢了。

所以，我们要看完整、长期、真实的效果，才能对生意有一个正确的认识。

话说回来，如果投入很小的话就没必要做这么细了，量力而为。

可是，拿到效果数据又能怎么样呢？

分析？

A Campaign效果100分，B Campaign效果80分，怎么分析？

嗯……对，可以做一下比较，A比B好，所以以后多做A，少做B。

还有呢？

分析不出来了。

如果我告诉你，我的目标是”一个蓝色的立方体盒子”，而截图看到的是我们采集到的数据，我们能分析出什么？

让我们还是用“比较”这个最初级的分析方法——这个东西看起来不是蓝色的。

我们的结论呢？A. 下次不要找这家公司了；B. 下次不要用这种方法了。

有没有更深入的分析和更精准的行动方案呢？没有。

其实，实际做出来的东西是这个样子的。

如果我们看到的“数据”是这个样子，我们就可以很清晰的对每个面进行分析，然后得出行动方案说这个面需要先磨平然后涂蓝色，上面有40%的面积要涂蓝……

我们的分析可以更深入，我们的行动可以更精准。

可是，为什么真实的世界被我们缩成了一个小小的点，让我们看不清呢？

把立方体缩减一个维度，我们就看到了一个面（已经损失了很多信息，例如我们就看不到说上表面40%不是蓝色）

然后我们把另一个维度也取消掉，看到了一根线。

最后，我们把仅剩的那个维度也删掉，得到了一个点——每一步的变化都丢掉了一些信息，丢到最后我们就只有了个数字，自然没法有深入的分析。

营销数据也是这样，本来有三个维度，但是我们死命地把它压成了一个点（“A Campaign带来了N个点击，M个订单”），这样当然没法分析和优化。

所以我们要拆！

首先要把数据这个维度展开，看分布。

总数和平均数往往会误导，就好像图中几个小人的号码一样，不管你拿到总数还是平均，对他们都会有一个错误的估计。（案例见网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精）

第二步是要把“行为路径”这个维度展开。（案例见网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精）

例如两个广告，都是10万点击，1千订单，分布也一样。如果不展开行为路径就没法分析，展开后可能发现A Campaign那些没有买东西的流量都是在landing page bounce掉的，而B Campaign都是去了游戏专区转了转走掉的。那么我们对A的分析就要去看广告和landing page的一致性、landing page的行动召唤是否明显之类；对B的分析则在于看游戏专区是不是有什么问题，是不是价格贵了、产品缺货。

再一个维度就是客户族群细分（Segment），不同segment消费者行为非常不一样，混在一起数据就会变得模糊。

比如做一个新的营销活动，发现页面的各个指标都正常，觉得美工设计得还不错，但是按照新老客户segment一下再看数据，可能就发现老客户各项指 标非常好（例如bounce rate 10%），新用户指标非常差（bounce rate 90%）——这样就能让人警醒说页面设计是不是有问题，老客户是因为熟悉了反正能找到，但是新用户来了都不知道应该怎么参与活动看看就走了。不论这是不是 真实原因，至少拆开数据之后我们可以得到更多的信息，做出更细致的分析。（其他例子会出现在后面的系列文章里）

基本上，我们知道怎样去全面、长期、真实地衡量网络营销效果，又知道怎么把数据的每个维度都展开分析，绝大部分问题就都能被解决了。

不能解决的那些，基本上就要凭经验、感觉，和那种被叫做sense的神秘物质了。

转载声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处: http://www.marsopinion.com/2010/01/19/data-driven-online-marketing-presentation/

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研究表明你看到的物体与图片会导致一些必然的行为.举个例子,一项对儿童的研究表明:在向儿童展示了一顶圣诞帽之后,他们会更愿意与别人分享糖果.圣诞帽体现了分享的概念并把这种概念灌输给儿童,使得他们更积极地与他人分享.而同样的研究表明向儿童展示一个”Toys ‘R’ Us”(玩具反斗城)的LOGO跟圣诞帽的效果恰恰相反–让儿童更不愿意分享他们的糖果.
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在页面上放上一张很温馨的家庭照,想必是为了让人对他的产品感到亲切,并且唤起想要保护亲人的感觉

当给你的网站挑选图片时,仔细思考你要传达给浏览者什么信息.挑选图片是一件十分重要的事,因为图片体现了你要表达的信息与感觉.不要因为图片本身很好看而把它们放在网站上,如果它们没有完成既定的目标,那么它们就不应该出现在网站上.过度使用图片也是很危险的,因为它们可能并不能正确地传递内容的含义,所以根据你要表达的效果去挑选图片.
2.防止选择麻痹

在营销里有一种很著名的现象叫做choice paralysis(选择麻痹).当向客户提供太多的选项时,选择麻痹就会出现.给人以选择是很好的,但是当你的客户面前有很多个选择时,他们就会对该怎么继续下去产生疑惑.没有人希望看到客户后悔(自己的选择),所以当客户浪费很多时间在选择上面时,他们就会变得麻痹.
事实上,根据Barry Schwatz的说法,当客户面临太多的选项时,他们通常会放弃做出选择–这就是我们设计网页需要仔细考虑的地方了.
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价格清单对最受欢迎的那一项使用了突出的设计,帮助你选择它.

为了避免”选择麻痹”的产生,应该让人们找到最适合他们的产品或服务.告诉他们每个选项最突出的地方是什么,接着建议他们应该选择的那一个.你甚至可以在一些最受欢迎的产品上使用视觉高亮(突出)效果,来引导潜在客户去关注它.如果这个产品不适合他们,他们会选择其他的.而如果他们一开始就感到疑惑,一个”默认”的选项将有助于避免”选择麻痹”.
3.把产品展示出来

当你逛一间实体店,例如一间杂货店时,你可以瞧一瞧,再仔细检查,或者有时候还可以尝尝口味(促销食品).你会根据你获得的产品信息来决定你是否购买.番茄熟不熟?草莓红不红?新鲜出炉的面包看起来闻起来怎么样?

当你在互联网上销售服务或Web apps(网络应用),你也应该做同样的事–把产品展示出来.令人惊讶的是很多销售软件的网站并没有把软件截图展示出来.是的没错,这些无形商品与电子商品你摸不到也闻不到,但是你要知道它们是可以看得到的.
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Dashboard在首页上放上他们的软件截图

人们会根据产品的外观来判断他们(的好坏).Why?因为外表是一个指标,无论对错,表示一个产品的可用性(usability).这就是著名的”美学-可用性效应”(aesthetic-usability effect).
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是一个Mac OS的BT软件,他们也在首页上放上软件截图

如果人们看到一个复杂,混乱的界面,又或者只是一个不吸引人的界面.他们就会假设这些产品是不好用的或者很难学会用.相对的,如果人们看到一个很吸引人, 很简洁的界面,他们可能会想开始了解这个产品是怎么运作的,并且想要试用一下.让顾客想象一下正在使用你的软件的情形,这会让你离交易成功更近一步.
4.让顾客试一下

当你开始使用一个产品时,你会跟它变得关系密切.当你开始在里面输入数据时,你开始觉得是你自己的东西.每一秒钟用户花心思去发现你产品的特点,都是在投入时间去学习与使用你的产品.

当问这个用户是否购买或是定期付费给这个产品或服务时,他们更愿意说”我要”,因为他们已经对它感到亲切并且投入了很多时间.当然,如果产品本身很烂,这也会让客户放弃使用.但是这也会让你更优先去提高产品的水平,来使得客户喜欢.
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是一个Email营销服务,你可以免费使用,除非你的订阅者超过100人

在过去几年,我们看到一种商业模式的出现,那就是“freemium”(免费试用),一个“freemium”服务允许用户免费使用产品的一部分功能,但是没有时间限制.这使得用户不用花钱就可以使用这个产品,并且当他们喜欢的时候再付费进行升级(到完全功能版).

这种商业模式对于Software-as-a-Service(软件即服务)的商务十分适合,因为一旦有人开始使用你的产品,他们就会沉浸其中,开始依赖它,当他们依靠它去完成生意或是管理他们的生活时,他们就会更加需要专业版的功能,而且会更喜欢去升级为专业版,因为他们已经知道你提供的服务很好用.

产品描述对于销售是十分重要的,因为这让潜在顾客想象他们使用你的产品时的情形.但是让用户免费试用一下效果会更好.他们不用想象了,因为他们现在可以不花一分钱使用它.无论是通过演示版,有限期的试用或是freemium模式,只要是让用户试一下你的产品,那都是赢得客户的绝佳方式.虽然这不是一个真正的”设计”要素,但是在这里真的很有必要提出来,因为这的确销售很有帮助.
5.AIDA

AIDA是一种很有名的销售策略,代表“Attention, Interest, Desire and Action”(注意,兴趣,欲望,行动).它描述了你想要成功完成销售的顺序.所以,首先你必须引起潜在客户的”注意(Attention)”,接着解释你的产品或服务对他们有什么帮助,从而引起他们的”兴趣(Interest)”.

一旦他们产生了兴趣,你要让他们对你的产品产生一种”欲望(Desire)”.举个例子,一个产品使用描述,可以帮助他们了解这个产品对自己有何帮助, 能带来什么好处?确实,”带来好处”这一部分内容才是整个过程的关键,因为只有顾客了解到他们将获得“好处”,而不是产品有什么特性,他们才会购买产品.

最后,你需要让顾客”行动(Action)”起来,也就是让他们购买产品或是注册.如果他们想这么做,他们只需要一个按钮来进行付款.如果他们有一点兴趣但还不太确定(是否购买),你可以利用其他方法来刺激他们.举个例子,制造一种”限时,限量供应”的情形.(物以稀为贵).
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用了一些很大很吸引眼球的图片,你首先会注意到左边的描述,然后会把眼睛移到那件T恤上,最后在右边已经提供给你”下一步行动”的链接

现在,AIDA说明宣传口号比设计更需要被关注,所以在设计这方面需要做的就是让宣传口号更显眼,以确保浏览者可以看得到.这意味着让一个新访问者第一眼看到的就可以真正引起他们的注意.接着页面的布局应该引导他们去关注那些能引起”兴趣”与”欲望”的地方.最后在页面的末尾,我们需要完成销售,所以你要提供”马上订购(Order now)”,”点此注册(Sign up here)”这样的”行动”链接.

我们需要明白,单靠设计是无法形成销售的. 好的宣传口号能对整个销售起到巨大作用,而设计只是为了加强并支持宣传口号.
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用了 “measure. analyze. evolve.” 三个大大的字首先引起你的注意,大字下面就是描述文字,加一个”下一步行动”链接

这就意味着你不应该先去设计一个漂亮的网站,然后把文字填上去.相反地,先想想你要传达什么信息,把宣传口号写下来,然后再去构思怎样的设计才能更好地传递这些信息.这就好比一辆货车故障了,那就无法把货物送达目的地.但是如果刚开始车里没有货物,送不送达也就无所谓了.(译注:指没有好的宣传口号,再好的设计也是无谓的).
6.注意力引导

要从AIDA这种策略中获益,你需要让你的浏览者的视线经过那些内容.你可以通过对齐来使得视线向某方向移动,再用一些图片来引导视线.举个例子,如果你要让某个地方引起注意,可以用一个大大的箭头图片.我们的眼睛会注意到箭头,并自然地把视线转移到箭头所指的位置.
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用了一个箭头图片来引导人的视线移到”观看视频”的按钮那
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的布局指向下载按钮,同时下载按钮上的箭头还指向了购买按钮

组织好你的内容让他们会自动让视线向某个方向移动.杂乱无序的产品描述也许会让你的浏览者感到困惑,并且选择离开.如果你想确保你的浏览者不遗漏任何内容,你可以把所有东西都沿着一根线进行对齐布局,这样浏览者就会沿着这根线对内容进行扫描.最后你要确保所有的内容结尾都要指向”行动”,即”注册”或是”下载”按钮.
7.永远都要有”下一步行动”的链接

ABC: Always Be Closing.如果你正在设计一个销售商品的网站,无论是软件或是在线服务,你应该经常考虑一下,每个页面要怎么让交易完成.这不代表说你需要在每个页面都放置”马上购买”的按钮,意思是当顾客已经准备好要购买的时候,他们不需要到处找,就可以发现”马上购买”按钮.
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请留意上3个地方的文字下面都有”行动”链接,就是”了解更多”或是购买链接

随时提供”下一步行动”的连接可以让浏览一直继续,并确保不让潜在客户丢掉注意力.”下一步行动”的连接可以链接到产品详细信息的页面,或是一个可以购买,注册的页面.这些链接通常都像”喜欢?点这里”,”查看更多”,”体验一下”,”现在购买”这样.
不要让浏览者在看完网页后没地方可去,要随时引导他们进入需要浏览的页面.
8.古登堡规律(The Gutenberg rule)

古登堡图(或是古登堡规律)描绘出了”阅读引力”,”阅读引力”描述了西方人的阅读习惯:从左到右,从上到下.古登堡图把一页分为4个象限,左上象限是”Primary Optical Area(主视区)”,右上是”Strong Fallow Area(强沉寂区?)”,左下是”Weak Fallow Area(弱沉寂区?)”,右下角是”终点区”.
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这就是当我们的眼睛从左上向右下方向扫描,左下区域是最不能引起关注的,并且我们的扫描会在右下区域停止.
那我们应如何利用这些概念呢?按钮与”下一步行动”链接就要放在右下区域(不要放在左下区),因为右下才是浏览者眼睛扫描的最后地方.
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请留意GoodBarry的”注册”按钮就放在右下区域

需要注意的是,”古登堡图”更适用于那些内容平衡分布的页面.如果你页面中有某个地方有强烈的对比,或是用了很大的文字,那么这些区域照样会吸引更多的注意力,并引导浏览者按其他方向扫描页面.

英文原文:Design To Sell: 8 Useful Tips To Help Your Website Convert
觉得这篇文章很好,毕竟光有好的设计缺做不成生意,是没有意义的.在这里翻译也分享给需要的人看.文中有些许错误的,请大家纠错与谅解.英语阅读能力好的请直接点击上方原文阅读,原文更易看懂.

在此感谢eddie的翻译.

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