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Web分析七宗罪

作者:Stan  |   发布: (网友)Stan   |   时间:2008-11-08 18:07:08 文字大小:- +

Web分析七宗罪
Bryan Eisenberg 版权所有
2008年10月27日

译者:UCD小组Stan
原文地址:http://www.grokdotcom.com/2008/10/27/7-deadly-sins-of-web-analytics/

这可以说是“违反人性罪”!我的好友,分析学布道者,Avinash Kaushik在eMetrics会议上这样说道。这之前我也听到他多次表达这个在关于Web分析方面的颇有戏剧性的观点。这也是我为什么同样采用戏剧性的方式来解释“Web分析7宗罪”:

1.执行不当
据我的朋友WASP(WASP是一个Firefox插件,用来检测和审查Web分析的实施情况)开发者Stéphane Hamel说,几乎100%的情况是执行不当。常见错误包括:没有标记的页面,没有标记或者错误标记的中转(比如,将一个中转页面标记为普通页面)以及传输了错误的值(尤其是一些高级工具,比如SiteCatalyst)。事实上,一些Web分析提供商的网站也有这些常见的错误。
为确保你的分析不会犯同样的问题,你最好选择"用户接受度测试(UAT)",并反复进行专项测试以查看标签的质量(WASP可以对内容部分进行抓取,但是对于中转页面,则没有比监测实际转换结果更好的测试了)。另外,你还要持续这种审查。随着站点的不断发展和变化,标签的质量也在不同的时间、不同的地方产生变化。

2.没有设定目标
Web分析的目的是提供信息来表明你正在做的事情表现如何。定义目标能明确地指出你在玩的是什么游戏。你怎么能可以保留记录而不用明确知道目标是什么?几乎80%的实施都没有明确的目标。如果你不能定义什么对你来说是有价值的,那么如何才能提高你期望的结果呢?
即使你没有应该设定的商业目标,通常非商业目标也应该拥有,包括跟踪你的调查,订单用户,白皮书下载,网络广播受众等。成功的关键在于依照你客户的目标来设定你的目标。

3.没有区分群体
请重复我的话,“并非所有的流量都是一样的”。任何一个称职的分析师都会告诉你,最伟大的洞察力永远不会来自平均或汇总数据,而是来自产生最合理细分用户群的细分数据。其中最明显的是初次访问者和多次访问者(你的多次访问者中还有可能被细分成更多的群体)。
让我激动的是Google最新发布的Google Analytics有了设置群体的高级功能。写Blog的博客都很清楚,RSS订阅者的行为和social media流量行为是非常不一样的。FutureNow他们的客户设计人物角色的原因,是为了确保我们能通过这些不同的角度或细分群体,来观察站点并对其进行评估。

4.更多的注重不相关数据
"网络数据是脏数据"。历史上,我们从未能够对这么多访问者活动信息进行收集,然而这也混杂了大量的噪音,比如删除cookie,来自多台机器独立浏览数,不同的收集方法和定义等等。这正是为什么你应该关注相对趋势,而不应该把过多注意力集中在数据准确性上的一个原因。
第二个问题是,所有人都觉得如此多的数据点,以至于无法一览无余。我的核心理念是,如果你不能够把你的数据报告和如何符合你的财务状况联系起来,那么你就不应该提交这份报告。只有着眼于数据指标才能得以真正的控制。

5.不要建立里程碑事件文档
随着运气,您的业务发生变化。发送邮件,执行新的活动(包括线上和线下),页面改动以及其他能够影响web的事情。然而,很多的公司却在做一件可怕的记录工作,记录站点变化的时间并把其和web分析结果连接起来。把握这些信息对web分析解决方案有好处,但是你也可以建立一个wiki,让所有团队参与的人记录下这些变化。如果你的团队在使用Google Analytics和Firefox,你可以使用刚刚发布的 Google Analytics Notes 功能。

6.没有把定量数据和定性数据结合起来
这10多年来,我使用以客户为中心的人物角色工具来对站点进行优化,从中学到的是你需要以数据为驱动,你还需要要关注客户。如果你忘了将来自客户分析的声音囊括在你的方案中,你会有可能变成完全数据驱动的人(使用左半脑思维),还会疏忽了很多去倾听客户潜在的声音的机会(使用右半脑思维)。数据通常聚焦在是什么和是多少,但是客户的声音会告诉你为什么。你可以使用各种工具,诸如TeaLea,Bazaarvoice,iPerceptions,Omniture Survey,ForeSee 和 OpinionLab,里面有很多把web分析和客户声音结合起来的例子。你随时都可以开始,通过使用iPerceptions免费的4Q工具取得初步成果

7.对于数据,无动于衷
除非你是在做商业研究,收集了数据而无动于衷应该被确诊为疯子(看过《南方公园》的《内裤下的冲动》那一季么?)发明web分析的目的就是要进行数据驱动,有依据的决定而不是武断。对数据进行洞察的原因是要成为一个聪明的营销者并会产生更好的结果。通过六西格玛理论的持续改进过程来看,这是非常核心的。使用这些数据改进你的站点,进行邮件营销和使用诸如Google Website Optimizer, Omniture’s Test & Target, CoreMetrics Intelligent Offer这些工具,以及使用像SiteBrand这样的个性化工具,从此开始提高你的成绩。

桩桩件件,你是否有所启迪?

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