1.1 網(wǎng)站分析的定義

網(wǎng)站分析的定義有很多種，各種權(quán)威機構(gòu)和協(xié)會甚至不同的企業(yè)都有自己對網(wǎng)站分析的定義。這些定義大部分都是基于不同的人從不同的角度對網(wǎng)站分析的理解以及經(jīng)驗匯總而來。作為一個全新且高速發(fā)展的行業(yè)來說，這里既不存在最權(quán)威的定義，也沒有錯誤的定義。筆者依照自己對網(wǎng)站分析的經(jīng)驗及理解推薦Avinash對網(wǎng)站分析的定義。

下面介紹Avinash是如何對網(wǎng)站分析進行描述和定義的，以及我們該如何對這個定義的內(nèi)容進行分析與解讀，并從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息。

1.1.1 網(wǎng)站分析定義及關鍵信息的概述

網(wǎng)站分析定義：

“通過分析來自網(wǎng)站及競爭對手的定性與定量數(shù)據(jù)，驅(qū)動用戶及潛在用戶在線體驗的持續(xù)提升，并最終轉(zhuǎn)化為你期望的結(jié)果。（線上及線下）”

——Avinash

在Avinash對于網(wǎng)站分析的定義中有3個關鍵信息，它們分別是數(shù)據(jù)、用戶體驗和結(jié)果。通過這3個關鍵信息，以及它們在定義中出現(xiàn)的位置，可以發(fā)現(xiàn)這樣的邏輯，如圖1-1所示。

網(wǎng)站的目標決定了在進行分析時所需的數(shù)據(jù)及關注點，數(shù)據(jù)分析的價值則體現(xiàn)在改善用戶在網(wǎng)站中的使用體驗，而用戶體驗的提升則可以吸引更多的用戶頻繁到訪（流量），并最終獲得期望的結(jié)果。這是一個周而復始，不斷提升的過程。下面針對這3個關鍵信息進行分解，并逐一進行解讀。

1.1.2 關鍵信息解讀

1.結(jié)果（目標）

第一個關鍵信息是網(wǎng)站期望獲得的結(jié)果，在這個期望的結(jié)果還沒有達到前，它是網(wǎng)站的目標，這同時也是網(wǎng)站分析過程的開始。對于網(wǎng)站分析師來說，網(wǎng)站的目標就像一個雜亂的毛線球開始的那一根，找到這個開始的節(jié)點后，分析過程中所需要的數(shù)據(jù)及分析方法都將一目了然，它將所有的數(shù)據(jù)、指標、分析過程有效地串聯(lián)在一起，并形成一個高效的閉環(huán)提升過程。

網(wǎng)站的目標簡單來說就是網(wǎng)站為什么存在。每個網(wǎng)站的目標都各不相同，例如，電商網(wǎng)站的目標是商品銷售，門戶類網(wǎng)站的目標是廣告頁面的瀏覽量，SNS社區(qū)類網(wǎng)站的目標是用戶活躍度及內(nèi)容貢獻率。有時同一行業(yè)中網(wǎng)站的目標也不盡相同。原因很簡單，每個網(wǎng)站的商業(yè)模式與運營策略，以及所處的成長周期都不相同，因此，每個網(wǎng)站的目標也都不一樣。成長初期的網(wǎng)站不會去關注ROI，它們更加關注新客戶的增長及帶來的價值。而成熟期的網(wǎng)站則更關注老客戶的到訪頻率及每次訪問帶來的價值。關于不同商業(yè)模式網(wǎng)站的目標，我們將在第3章中詳細介紹。

確定網(wǎng)站的目標后，還需要對目標進行分解，并選擇合適的指標對目標進行度量。如果無法對目標進行量化，那么也同樣無法對目標進行提升和優(yōu)化。因此，目標只有轉(zhuǎn)化為可以被量化的數(shù)字后才可以被稱為可執(zhí)行的指標。如何選擇度量指標是一個有技術含量的工作。同一個指標在不同的使用場景和業(yè)務模式下，所表達的含義可能截然相反。第3章將詳細介紹在實戰(zhàn)中不同指標的使用場景，以及如何對目標進行分解，如何選擇指標對網(wǎng)站目標進行衡量。

2.數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是在網(wǎng)站分析過程中最渴望得到的，同時也是最令人頭疼的。對于一個線下實體店來說，要獲得每天來訪客戶的信息是一件非常困難的事情。像7-11這樣的實體店就是使用專門的設備對每天購物的顧客進行統(tǒng)計，可見數(shù)據(jù)對于實體店面的重要性。

對于線上的網(wǎng)站來說，獲得數(shù)據(jù)是一件易如反掌的事情。追蹤訪客信息已經(jīng)不是一件困難的事情，真正讓我們頭疼的是過于龐大的數(shù)據(jù)量，以及如何利用數(shù)據(jù)獲取洞察的問題。原始數(shù)據(jù)數(shù)量龐大且雜亂無章，這些數(shù)據(jù)不會為網(wǎng)站帶來任何價值。對于這樣的數(shù)據(jù)，Avinash在網(wǎng)站分析的定義中將它們從兩個維度分為了4個大類，如圖1-2所示，它們分別是來自網(wǎng)站自身的網(wǎng)站數(shù)據(jù)、來自競爭對手的競爭數(shù)據(jù)，以及定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。網(wǎng)站數(shù)據(jù)用來衡量網(wǎng)站的表現(xiàn)，競爭數(shù)據(jù)用來了解競爭對手及行業(yè)變化，定量數(shù)據(jù)告訴我們網(wǎng)站中每天發(fā)生的故事，而定性數(shù)據(jù)則可以告訴我們這些故事發(fā)生的原因。

（1）網(wǎng)站數(shù)據(jù)

網(wǎng)站數(shù)據(jù)是目前談論最多的網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)，也是最容易獲得的。最早的網(wǎng)站數(shù)據(jù)來自于服務器日志，并用于網(wǎng)站運維人員分析網(wǎng)站狀態(tài)及服務器錯誤。后來隨著營銷對數(shù)據(jù)的需求產(chǎn)生了專業(yè)的網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析工具。

目前常見的網(wǎng)站數(shù)據(jù)追蹤工具如圖1-3所示，有Google Analytics、OMNITURE、webtrends、百度統(tǒng)計、CNZZ等，其中標注為免費的工具可以直接注冊使用。本書最后的附錄部分將給出所有本書介紹的數(shù)據(jù)分析工具的網(wǎng)址。

（2）競爭數(shù)據(jù)

知己知彼，百戰(zhàn)不殆。除了網(wǎng)站自身的數(shù)據(jù)外，我們還需要了解競爭對手的數(shù)據(jù)。競爭數(shù)據(jù)并不像網(wǎng)站數(shù)據(jù)那樣容易獲得，需要專業(yè)的競爭分析工具的支持。這類工具目前國內(nèi)還比較少，如圖1-4所示。競爭數(shù)據(jù)分析工具的功能和使用我們將在第2章詳細介紹。

（3）定量數(shù)據(jù)

通過工具自動獲得的網(wǎng)站數(shù)據(jù)都屬于定量數(shù)據(jù)。獲取定量數(shù)據(jù)的工具如圖1-5所示。定量數(shù)據(jù)可以告訴我們網(wǎng)站中每天發(fā)生了什么故事。例如，誰來過我的網(wǎng)站？他們來自哪里？在網(wǎng)站中做了什么事情？瀏覽了哪些信息？從哪些頁面離開？這些問題的答案都可以通過定量數(shù)據(jù)找到。

（4）定性數(shù)據(jù)

定量數(shù)據(jù)可以回答網(wǎng)站中發(fā)生的每件事情，但唯獨有一件事情無法回答，那就是這些事情為什么會發(fā)生。這時就需要網(wǎng)站中的另一類數(shù)據(jù)——定性數(shù)據(jù)。獲取定性數(shù)據(jù)的工具如圖1-6所示。定性數(shù)據(jù)可以告訴我們每一件事情發(fā)生的原因。例如，訪問者在網(wǎng)站中是否完成了訪問目標？如果沒完成，原因是什么？獲得定性數(shù)據(jù)的方法很簡單，就是和網(wǎng)站的訪客直接進行溝通。這種溝通可以通過在線工具進行用戶問卷調(diào)研，也可以直接與目標用戶面對面溝通。

我們通常使用4Q Survey或Kampyle對用戶進行在線調(diào)研。4Q Survey是Avinash參與運營的一款免費調(diào)研工具，Kampyle是對小流量的網(wǎng)站及個人用戶提供免費版本。大家可以在筆者的博客上找到這兩個調(diào)研工具。

3.用戶體驗

第三個關鍵信息是用戶體驗。用戶在網(wǎng)站中的體驗是一個非常寬泛的內(nèi)容，相信任何一本關于交互設計或架構(gòu)設計的書都介紹得非常全面且專業(yè)。從網(wǎng)站分析的角度來看，用戶體驗的衡量標準只有3個：

• 訪問目的是否完成。
• 實現(xiàn)目標所耗費的時間。
• 實現(xiàn)目標所進行的任務負荷。

第一個標準是用戶訪問網(wǎng)站的任務是否完成。這里不僅局限于用戶是否完成轉(zhuǎn)化，還包括不以轉(zhuǎn)化為目的的用戶訪問行為。數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站記錄到的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)及用戶調(diào)研數(shù)據(jù)。

第二、第三個標準可以統(tǒng)一稱為用戶完成任務的效率，既包括完成任務所使用的時間，也包括過程中訪問者與網(wǎng)站交互的次數(shù)。

所有的數(shù)據(jù)分析都將圍繞這3個標準進行，而這3點也將直接影響網(wǎng)站的目標完成。Avinash強調(diào)網(wǎng)站分析的過程是通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動用戶體驗的提升，并最終轉(zhuǎn)化為結(jié)果的一個過程。數(shù)據(jù)并不直接驅(qū)動或影響結(jié)果，而是用來對用戶體驗進行度量和提升，這就要求數(shù)據(jù)必須能夠完整且準確地反映用戶行為。

如果想驗證Avinash的理論，可以在亞馬遜網(wǎng)站上找到答案。亞馬遜的飛輪效應與Avinash對網(wǎng)站分析的定義相互印證。飛輪效應是指為了使靜止的飛輪轉(zhuǎn)動起來，一開始必須使很大的力氣，一圈一圈反復地推，每轉(zhuǎn)一圈都很費力，但是每一圈的努力都不會白費，飛輪會轉(zhuǎn)動得越來越快。在達到某一臨界點后，飛輪的重力和沖力會成為推動力的一部分，這時，就無須再費更大的力氣，飛輪依舊會快速轉(zhuǎn)動，而且不停地轉(zhuǎn)動。

如圖1-7所示，對于亞馬遜而言，這個飛輪的起點就是用戶體驗，而在支撐亞馬遜飛輪的三大支柱中最重要的一個就是數(shù)據(jù)化的運營。

1.1.3 網(wǎng)站分析定義的總結(jié)

通過對網(wǎng)站分析定義中關鍵信息的分解了解了網(wǎng)站分析的流程、數(shù)據(jù)的分類，以及獲取此類數(shù)據(jù)所需要的工具等信息，這是在學習網(wǎng)站分析過程中的知識框架，同時也是本書的內(nèi)容框架。下面通過圖1-8來回顧網(wǎng)站分析定義中的內(nèi)容。