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Tag Archives: 网站分析
3个影响页面标签技术准确性的因素
做网站分析的很多朋友经常会遇到一个问题，就是发现统计数据并不完全正确，究其原因，博百优根据brain clifton的观点认为应该来自主要三个常见的因素： 1.标签丢失 最常见的影响页面标签技术准确性的因素是错误的设置。与默认设置“记录所有数据”的网络服务器不一样的。页面标签技术要求网管将tracking code 插入到每一个页面之中。就算是自动内容管理系统，也没有办法达到每个页面准确无误地设置。MAXAMINE曾经做过一次侦测，发现20%的页面标签丢失了，甚至有个B2B，70%的页面都存在标签丢失。标签丢失就意味着来自这些页面的浏览数据无法被收集，统计。
优秀的Google Analytics数据导出工具—Excellent Analytics
Excellent Analytics是一款基于Google Analytics Data Export API开发的免费开源数据导出工具。它的功能是将Google Analytics中的数据自动导出到Excel中，并实现了数据动态更新。基于这两点，可以说Excellent Analytics是一款非常优秀的Google Analytics数据导出工具。 Excellent Analytics的主要特点： 说Excellent Analytics很优秀主要有三个原因： 1 Excellent Analytics是一款免费的软件。 2 Excellent Analytics嵌入Excel里，可以完成全自动的数据导出，每次最多导出一万条数据。 3 Excellent Analytics可以实现Excel报表数据的一键更新功能。（原来只在Omniture里见过，现在Google Analytics也可以实现了。） Excellent Analytics的安装和使用： Excellent Analytics是免费软件，也不需要注册。可以在官网和我的资源文档里直接下载。安装Excellent Analytics前有两个必备条件： 1电脑的系统必须是XP或Vista， Excel的版本必须是2007 2必须安装有Microsoft .NET Framework 3.5 SP1. PS：目前没有MAC的版本，我是在XP下使用的。是否支持win7还不知道。 软件的安装过程很简单，完成后可以直接在Excel的顶部里看到Excellent Analytics的菜单，打开菜单会出现三个功能选项。从左到右分别是：登录帐户，导出数据和更新数据按钮。 每次打开Excel后都需要通过登录按钮先与你的Google Analytics帐户连通，然后才可以导出数据。选择登录帐户按钮，在弹出的窗口中输入你的Google … Continue reading
使用Google Analytics监测百度竞价ROI
搜索引擎广告是网站在进行网络营销中最常见的一种推广方式。而百度的竞价排名又是大部分网站都必须使用一种手段。网站通过在百度购买关键词来获得商 机（销售线索）。百度竞价排名按所购买关键词的点击次数收费（CPC），每次的广告费用看似很低。但积少成多也是一笔不小的投入。（大部分中小网站每个月 在百度竞价上都会有几千—几万的预算。） 这些投入是否有效？能给网站带来多大回报？这是每个网站都会问的问题。如何对百度竞价进行监测，并对广告实际效果进行有效的衡量就变的至关重要了。 计算百度竞价ROI ROI是投资回报率的缩写，(ROI Return On Investment)指通过投资所获得的价值。 ROI的计算公式是： 投资回报率（ROI）=利润/投资总额×100% 具体到百度竞价：百度竞价ROI=网站获得的回报/百度竞价总投入×100% 在上面的公式中，只要知道两个条件就可以计算出百度竞价的投资回报率。 第一个条件是百度竞价的广告总投入。 第二个条件是网站获得的回报。 第一个条件很容易知道，百度竞价的后台会提供广告花费记录。 第二个条件通过统计也可以知道。 举个简单的例子说明一下： 假设我的博客参加了百度竞价，购买了“蓝鲸网站分析笔记”这个词，并且每月固定消费5000元。这个词指向到网站上一个有我联系电话的页面。通过统 计，《蓝鲸网站分析笔记》这个月通过我的联系电话共销售了100本。每本利润20元。 现在，我两个条件都知道了。 1百度竞价的广告投入是5000元/月。 2百度竞价每月给我带来的回报是2000元。 百度竞价ROI=2000元/5000元×100%=40% 说明一下：投资回报率=100%的时候说明投入与回报持平，就是不赔也不赚。上面40%的情况说明我只收回了投资的一半。另外一多半（60%）打水 漂了。而实际情况可能会更惨，因为有我联系电话的页面不只会被百度竞价的访客看到，也会被来自google和其途径的访客看到。并打电话购买。而我的联系 电话也会有很多人知道，可能是我的线下朋友把《蓝鲸网站分析笔记》推荐给了同事并留下联系电话。这些又进一步造成了对回报统计的不准确。（实际情况可能比 40%还要低。） 为了更准确的统计百度竞价的投资回报率，需要对第二个条件进行细分。将通过投入带来的回报与正常的回报区分开。最简单的方法就是为百度竞价单独建立 一个页面，这个页面唯一的入口就是百度竞价。并在页面上放置一个唯一电话号码（联系电话B）。这样统计出的效果会比之前更准确一些。（其实还会有差异，比 如访问者点击广告后看到页面信息，但当时没有购买，过后又通过google搜索另一个关键词找到联系方式，并最终购买。） 为什么使用Google Analytics监测 看样子我们已经成功计算出了百度竞价的ROI，为何还要使用Google Analytics呢？因为 计算ROI只是第一步，我们的目标是提高ROI。按照上面的方法我们只知道百度竞价两端的数据（投入和回报）并计算出整体的投资回报率，但无法对其进行优 化，也就无法提高ROI。（提高ROI一共有三种方法，文章结尾会提到。） 并且在实际的操作过程中情况会更加复杂，我们不只购买一个关键词，而是会购买很多关键词，这些关键词的属性各异，并指向不同的页面。而访问者在点击 了百度竞价后的行为也是千奇百怪。我们需要有强大的工具来帮助监测不同关键词，不同页面和不同访问者的表现。充分掌握中间的浏览，停留，转化等等过程。这 样我们才有可能提高广告的投资回报率。 … Continue reading
网站分析的十大误区及候补（一）
【导读】网站分析仍然很新，很新，因此，我们对她的认识可能存在种种偏差。这篇文章总结了在我的工作中发现的种种容易出现的对网站分析认识上的误区。 【正文】 作为一门新兴的科学，网站分析博得了很多的好奇，但好奇背后，人们也为她注入了各种想象，有些想象经过反复的传播和放大，成为被普遍接受的“真 理”，如同人们认为我们可敬的Michael Jackson是漂白了自己的皮肤一样。但是，这些想象却实际上令我们陷入误区。 尽管这些误区，并不是雷区，并不会让我们踩上去就全盘皆输，但有时候，却仍然会让我们限于迷糊不清的境地，而妨碍我们对真知的获取。我们有必要 排除它们。 误区一：网站分析就是对网站进行的分析 这是一个同义反复，本质上它并没有什么错误，但是它却会让人糊涂，而最终完全误解网站分析的真正含义。 这是一个最需要被澄清的领域，你想要研究人类的爱情，那么你该先把爱情定义清楚，以及，她跟友情有什么不同。你喜欢网站分析，那么你也应该搞清 楚网站分析到底是什么。 宏观上的网站分析实际上分为两类，一类被称为网站内的网站分析（On-site web analytics，或称基于网站自身的分析），简单讲，这种网站分析是衡量网站上用户的访问行为的，例如，哪一种用户的登陆页面（landing page）更能够促进访问者进行购买，或是哪一种来源（例如搜索引擎或是显示广告）的访问者在网站上的访问行为有什么区别。对于用户行为的网站内分析通常 都会和具体的商业环境相结合，也会以促进网站的商业效果为导向。 另外一类被称为网站外的网站分析（Off-site web analytics），实际上是指在整个互联网的环境中，对竞争对手网站的分析，以及对互联网传播和营销效果的衡量和分析。前者即是对竞争对手的流量来 源、流量的质量、网站策略、用户行为等方面的研究和对比。后者则包括对互联网营销潜在受众的定位、跟踪和分析，以发现机会；也包括对传播对象在互联网上曝 光已经受众认知情况的追踪。当然，网友的口碑（Internet Word of Mouth，简称IWOM）监测与分析以及竞争分析也是这个领域要包括的内容。可以看到，off-site web analytics和on-site web anlytics是有明显差异的，前者是衡量自身网站之外的整个互联网，而后者则是分析自身网站。 即使是On-site web analytics从过程上看同样不是“对网站进行分析”一句话那么简单，事实上，作为网站分析是一个持续的过程，它起始于对网站的诞生，结束于网站的消 失，贯穿整个网站生命周期的始终。网站分析的具体内容具体包括：对网站目标的设定、对网站访问数据的监测、对访问者行为的追踪、对网站访问者意图的分析、 对网站各种表现原因的总结、对网站优化提出的建议以及对优化建议所进行的测试。这个过程是周而复始的，如果要用一个烂俗却精确的表达来形容网站分析，那么 “螺旋上升”是最贴切的。 我们往往认为网站分析只包括对网站访问数据的监测和对访问者行为的追踪，但其他内容同样重要，甚至更加重要。 误区二：网站分析并不重要 网站分析是否重要，一方面取决于你对网站的态度，另一方面则在于网站分析到底能够实现什么。 从态度上讲，如果网站在你的营销组合中的地位并不显著，那么网站分析也并无意义；但是如果你倚赖网站为你带来更多的销售额或者更多的关注，那么 网站分析就会非常重要。 这个重要性在于，通过网站分析，你能优化你的网站使之更好地实现商业目的，这就是网站分析的终极价值。具体则包括优化网站结构和页面质量、优化 … Continue reading
使用Google Analytics细分网站流量2—分割频道流量
本篇将深入“网站的轮廓数据”，从不同子域（频道）的维度对网站的各个度量进行细分。这里会用到Google Analytics的高级过滤器功能（也可以使用高级群众功能来分割数据，两个功能各有利弊。）同时也会解答之前的一个问题，为什么页面代码内的相对 URL地址会造成内容报告的数据混乱。 先来模拟一个场景，假设我有一个网站http://bluewhale.cc/ 里面有两个子域（频道）分别是http://s1.bluewhale.cc和http://s2.bluewhale.cc从整体数据上看网站的表现是 这样的。 Name Avg. Time on Site Bounce Rate www..bluewhale.cc 00:01:42 53.04% 通过和Google Analytics提供的基准数据对比发现，我网站的跳出率要高于行业同类网站的平均水平。（高了19.73%，不少的差距呢。） 53.04%代表全站（每个页面，每个流量来源，每个关键词）的平均跳出率。就是我们说的“网站轮廓数据”。现在要想办法降低网站的跳出率。从哪里 下手呢？我的方法是打破这个平均数，把流量按子域（频道）进行分割，找出每个子域（频道）在跳出率上的表现。 分割流量的方法是将不同子域（频道）的流量放在不同的配置文件中。这样就可以为每个子域（频道）都生成一个独立的报告。获得子域的独立数据。模拟场 景中我的网站有两个子域，所以要新建两个配置文件。 建立重复配置文件 在Google analytics里一个网站默认只有一个配置文件。重复配置文件是把一个网站的数据同时发送到另一个配置文件中，并且这两个报告的内容完全一样。为什么 要创建两个一样内容的配置文件呢？请继续往下看。 创建重复配置文件的具体步骤是，在网站配置文件页选择增加新的配置文件，在创建新网站配置文件时选择为 现有域添加配置文件。这个新配置文件是我们用来报告子域数据的，所以在配置文件名称中输入子域的名称或频道名称，并标明建立的时间。同 样的方法再为S2子域新建一个配置文件。 现在我的网站配置文件界面中应该有三个配置文件，主域的配置文件和两个子域的配置文件。新建的两个重复配置文件需要几个小时才会有数据显示。我们利 用这个时间来进行下一步操作。 为报告中的URL增加域信息 利用这个时间我们创建几个过滤器来分割不同子域（频道）的流量。Google analytics在默认的内容报告中会省略掉域信息，只显示URL路径和文件名信息。这在没有子域的情况下没有问题，但现在有两个问题： 1不同的子域（频道）中可能会存在路径或者文件重名的情况，这时候Google analytics会将流量混淆。 比如： http://bluewhale.cc/index.html http://s1.bluewhale.cc/index.html http://s2.bluewhale.cc/index.html … Continue reading
使用Google Analytics细分网站流量1—为什么要细分
在前面的文章里，我们了解了Google analytics中基本度量的定义和计算方法。解决了报告中常见的数据混乱问题。那么我们可以利用这些数据开始分析网站了吗？现在还不行。就像网站的流 量分为三种来源并且属性各不相同一样。网站里的流量也各有差别。 为什么要进行流量细分？ 报告中的数据是网站的综合情况。它将不同页面类型，不同内容和不同属性的用户流量综合在一起报告给我们。就像是网站的一个轮廓。而你的网站可能有多 个频道。访问者在不同的频道里行为也不一样。比如在文章频道可能停留时间会长一些，但PV会低一些。而在下载频道可能停留时间会变短，但PV会提高。就算 是结构简单的网站。（比如我的博客）新用户和老用户的行为也是不同的。我们需要获得更详细的数据。才可以对不同属性的流量进行正确的判断。而获得详细数据 的方法就是将网站的流量进行细分。所以，无论是从用户还是从网站的角度，流量细分都是很重要的。 流量细分的好处 1避免产生采样数据 Google analytics里有一个数据采样机制，在你选择的报告时间范围内，如果网站被访问的次数超过500,000 次，google就会进行采样，并在报告中显示采样数据。在采样数据的表格中显示的是估算值，而当数据量不足时，就可能无法生成准确的估算值。 流量细分后并不能完全避免采样数据的问题，但可以大幅减少采样数据。因为和整站的综合数据相比，在同样时间范围的报告中细分报告只会显示单一群体 （单一用户群或单一频道）的流量。（比如：将访问者细分为注册用户和非注册用户后，在查看注册用户的报告时非注册用户的访问次数将不会被计算在内。） 2避免平均数陷阱 报告中提供的一些数据是整个网站的平均值，比如：平均网站停留时间，平均综合浏览量，跳出率等等。这些平均值准确吗？ 举个简单的例子说明一下这些平均值的计算方法： 注册用户A在网站停留了19秒。 非注册用户B在网站停留了1秒。 平均网站停留时间是10秒。 只看平均网站停留时间的话效果还可以。但如果将两组用户分开看就会发现两组数据有天壤之别。我们被平均值迷惑了。 左图中是同一个网站进行流量细分后的平均网站停留时间和跳出率数据。（每行代表不同的用户或频道。）很明细第一行的数据表现较好，而第三行的数据表 现较差。而我们在查看整个网站数据时是无法发现的。 3增加细分目标 细分流量后，我们还可以对不同的流量单独设定目标。比如可以 把注册行为设置成非注册用户的目标，把发布信息设置成注册用户的目标。也可以针对不同的频道内容对频道内的用户设置目标。比如把上传和下载资料设置成资源 频道的目标。把发帖和回帖设置成讨论组里的目标。 这样做的好处是我们的目标转化率更加准确，不会被其他频道的流量影响。 举个例子来说： 目标转化率=目标完成次数/总访问次数。 假设网站有一个目标在A频道，而网站有A和B两个频道，在没有进行流量细分的时候，总访问次数（分母）就是A+B的总访问次数。这时候B频道访问次 数的增减都会对目标转化率的计算有影响。而在细分流量之后。总访问次数变成了A频道的访问次数。还有一个问题就是B频道的访问者可能根本没来过A频道。无 法被转化也很正常。 4深度洞察数据 细分后的数据可以让我们更深入的了解网站不同区域的情况。看一下网站内容报告。在最受欢迎页面的报告中几乎总是那几个排在前面。这说明什么？其他页 面都不如这几个页面的表现好吗？当我们将流量细分后可以看到每个频道中最受欢迎的页面。他们都是各自频道中表现最好的。但放在整个网站范围内就被淹没了。 说了这么多了，究竟该如何来实施呢。别急，后面几篇我会详细介绍。 ——【所有文章及图片版权归 蓝鲸（王彦平）所有。欢迎转载，但请注明转自“蓝鲸网站分析博客”。】——
利用AIDAS模型原理提升网站转化率
AIDAS最初是由刘易斯（Lewis）提出的， 原理是用来说明广告对消费者产生的不同作用，以漏斗形式展现 了以下五个阶段： Attention （引起关注）： 能否引起关注往往就在秒毫之间，所以我们一般通过大标题，再配上一个副大图片吸引访问者的注意，有投放过adsense或者其他广告联盟的站长也知 道，这种方式往往也是最有效的，点击率是最高。 Interest（产生兴趣） 告诉消费者购买该产品的能给你带来的利益和好处，这样消费者才会很乐意的购买你的产品。 Desire（引发购买欲） 能够引起消费者购买欲望的就是消费者需要该产品；让消费者知道该产品可以很好地解决他的问题，满足他的欲望。 Action（促进购买行为） 当消费者打算购买商品的时候，那么你就要告诉他怎么购买，购买流程是怎样。提供清晰可靠的Call on action（这里有解释），将注册，购物流程和网站的交互尽量 最简化。 Satisfaction（获得满足 感） 虽然满足感无法直接地提高转化率，但对你的整盘生意至关重要。获得一个新用户的成本是维持一个老用户的成本的2～6倍，在获得良好口碑的同时，可以 让一个用户不断地回头购买你的商品，而且该用户会向他的朋友推荐你的商品。 下面是一个很好的利用AIDAS原理的案例：http://www.missionbicycle.com/ 1.Attention:一副大图片足够吸引访问者的关注 2.Interest：一个大标题告诉访问者为什么你需要这个自行车，这个自行车可以让你达到什么预期。 3.Desire：橱窗上摆设最近生产设计的自行车和优势介绍刺激访问者的点击消费欲望。 4.Action：当访问者想购买了，一个显眼的购买按钮显得十分重要。我自己在做某游戏联盟推广的时候，曾经 故意将突出一个“立即注册”的按钮和不突出这个按钮做比较，转化率差10%以上。提醒访问者，这里是购买按钮，免得别人找了老半天要找不到支付，流失了客 户。 5.Satisfaction: 在网站的左侧有Feedback的按钮(为了方便截图，我将该按钮移动了），用户可以反馈，咨询，而且点击feedback之后还可以让访问者看到最近顾 客对产品的评价。 注意是达到广告诉求的第一步，对于广告人员来说，搞清楚人们如何注意，怎样引起人们的注意，有莫大的价值。同理，电子商务网站更加有必要遵循 AIDAS原理，让用户在浏览的过程中，从关注到购买到满足，在设计的细节上达到增大刺激物的强度和提高刺激物的感染力，从而提升网站的转化率和顾客忠诚 度。 参考文章：Increase Conversions With an Old Sales Model … Continue reading
如何分析和改善网站的“跳出率”
让用户和你的内容产生 互动可以产生销售、订阅、标书签和回访。提高读者的参与度最好的方法之一是确保你的网站链接的是相关联的内容，并且将它们以一种能鼓励用户点击的方式显示 出来。 通常用来衡量访客参与度的是跳出率， 它是指那些进了登陆页面后就离开的访客的数量百分比，这些访客登录后没有查看其他的页面就“跳出”了。你可以使用像Google Analytics那样的统计工具很容易地算出网站的跳出率。 较低的跳出率就表示访客更深入地探索 了你的网站，这也可以推断出，访客们和你的内容参与度很高。雅各布尼尔森在他的一篇文章中提到，跳出率仍然是一个重要指标。 由于跳出率越来越高，我们必须停止将 “独立的访客”作为度量网站成功性的指标。那些立即离开网站的访客会增加独立的访客数，但对长期价值没有作用。相反，跳出量应被视为负面的统计：该网站没 有足够地诱惑他们参与进来——哪怕是一秒钟的页面浏览都没有。 尼 尔森提议，跳出率必须分开分析，因为主要有四种不同的用户来源：低价值的引荐、其他网站的直接链接、搜索引擎和忠实的用户。其原因很简单：由于访客的需求 不同，所以他们与你的网站的关联性也就不同了 忠诚用户可以通过供稿阅读器（为 了方便地读取RSS和Atom文档） 访问你的网站，并在阅读了一篇新的文章之后就退出去了，因为他忙着去阅读其他更多的内容了。对知识非常渴望的用户会通过搜索引擎来访问你的网站，并且很容 易会被诱使到处点击看看。一个闲逛的访客在浏览像StumbleUpon那样的社交渠道时会打开你 的某个页面的。 需要注意的一点是，跳出率会由于来源 的不同而有所不同，因此，应该根据以往类似的数据来进行对比分析。例如，搜索引擎推介的效果应该是根据以往的跳出率来进行衡量，而不是根据另一个访客来源 （比如Digg）来衡量。 1、 根据网站整体目标来测量跳出率 通 过不同的访客来源来比较跳出率的话，能够显示出你所获得的流量价值。较低的跳出率会产生购买、订阅或回访，这样有助于帮你找到最好的流量来源。需要注意的 是，最终要根据网站的整体目标来确定每个来源的跳出率。 除了访问来源，还有一些问题会影响跳 出率。例如你建网站的目的、当前的设计等。很难确定一个尺度作为衡量跳出率的标准，但分析专家阿维纳什考希克却提供了一些很好的建议： 跳出率是一种指标，在很多网站的分析 工具上都会很容易地看到的。它不会回答你所有的问题，但它会快速地帮助你把精力集中在重要的事情上、显示你在哪里浪费了金钱以及网站上的哪些内容需要重新 审查。以我个人这么多年的亲身经验来看，很难获得低于20％的跳出率的，超过35％就需要关注了，而超过50％就令人担忧了。 阿维纳什说，博客和其他的静态的网站 是有那么一点区别的，对博客来说，50%的跳出率是很正常的，75%的跳出率才需要关注一下。 指标是有用的，其重要性不仅仅在于能 查出跳出率，还在于对某个具体目标的影响（比如转化率）。你无法确定你的竞争对手或同行的跳出率，所以你需要把重点放在自己的网站的过往成绩上，并研究趋 势以区别访客的模式。 低的跳出率会产生更多的购买或订阅 吗？哪种类型的访客会产生较高的跳出率呢？能够通过控制页面上的要素（比如链接的位置）来改变这个形势吗？你的高流量页面是哪些？访客如何从这些高流量的 页面转移到网站上其他的页面上呢？下面介绍一些改善方法。 … Continue reading
电子商务网站分析要关注些什么（上）
【前言】有很多朋友问我电子商务网站分析应该做哪些方面的内容，我一直认为这是一个回答容易，认识不易，而实施更难的问题。这篇文章，我想跟所有做电子商 务的朋友探讨，我们应该关注电子商务网站分析的什么领域，以及应该如何去关注。 这个话题很大，分为上下两篇带给朋友们。 【正文】 中国的互联网从来不乏创新，但更不乏抑制创新，所以我们看不到太多的Web2.0疯 狂，也见不到SNS的蓬勃兴旺，但是还好，由中国无比强大的制造业托高的电子商务却方兴未艾，不断创造业界奇迹。（我的新浪围脖请点击：http://t.sina.com.cn/webanalytics ） 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，网 站分析都因此被关注。 这是机遇，也是挑战，挑战在于当没有行车经验就上路的时候，预期的便捷性会成为事故或是灾难。网站分析到了电子商务的层面，要求的确是很高了，我们 需要知道我们要什么，以及我们为此要做什么。 从业务需求开始 我的朋友Zhe Liu，2009年末开始经营一家日常生活用品的电子商务网站，这是一个新的网站，他需要大量的获取流量（Acquisition），但他也担心这些流量 毫无价值。“这里充斥着垃圾流量”，他说：“我应该怎样买到真正有价值的流量呢？”一个典型的电子商务网络营销需求，网站分析显然应该 注意到。 还有朋友问我，我应该怎样增加访问者购买商品的比例？一个典型的转化需求，由很多方面决定和影响，这跟网站分析有关吗？ 还有一个朋友William问我，如何选择商品的品类——找到那些真正有利润也有市场的商品？这也是典型的业务需求，网站分析能帮忙吗？ 等等等等……，不一而足 在中国，在世界大多数地方，网站分析是被老板牵着鼻子走的，所以网站分析的从业者总是很“鼻酸”与“眼红”。我们不是做网站分析，我们只是在做 网站数据；我们的输出不是见解，只是报告；我们远离决策中心，然后堂而皇之的给自己扣上一个帽子叫“BI”。 回到业务，回到业务，回到业务！ 我总结了电子商务网站最常见的几种业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。 这些根本性的业务需求每天都会被网站管理层以各种各样的方式提出，如果网站分析不能围绕这些问题进行，那么任何分析的努力都不过是隔靴搔痒，价 值低迷。 所以，当你被你的老板brief一个数据统计（分析）需求的时候，最好能够问一下自己，它背后的业务需求是什么。这个思维方式能让你把工作干得 更好。 在这篇博客的最后，我有一个调研问卷，请大家告诉我电子商务网站最关注的分析和研究需求是什么。 … Continue reading
JavaScript和Cookie对GA的影响有多大？
禁用JavaScript的影响 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。 … Continue reading