互聯網比擬線下最大的優勢在于用戶行為可追蹤，可通過分析進行用戶體驗優化，由此產生了一個專業領域——網站分析，其方法與實踐在 2008 年之前就已經理論化、系統化，相關產品也非常豐富，如處于全球頂級水平的ominiture、webtrends、coremetrics、GA等。

而傳統線下除了最終的成交結果數據，之前的過程基本沒法采集留存，用戶為什么成交，不可交的用戶為什么走了，是一個黑盒子。

如今，越來越多的線下環節被互聯網化、數據化，用數據改善線下流程成為可能，網站分析的很多理念也煥發出勃勃生機。

筆者供職單位從發力電商到O2O轉型，網站分析也從純線上分析到線上線下數據結合，筆者進行了較長時間的研究與實踐，總結了一些心得體會。筆者將不會詳細介紹具體的概念(很多網站可以參考，譬如“中國統計網”、“網站分析在中國”等)，而是提煉一些應用的方法，努力寫得淺顯些，希望能對更多的人有幫手。

一、網站分析應從哪里開始

一個完整的網站分析應用過程是這樣的： 分析目標 →   插碼  →   分析  →   行動 ，但實際上大部分人是無法參與插碼這個環節的，這樣對數據理解不夠深刻，分析起來容易產生偏差。為了便于理解，先簡單介紹一下網站分析的原理。

主流的網站分析工具基本都是采用頁面標記法，就是說在前端頁面嵌入一小段可被瀏覽器執行的代碼(如JavaScript)，相當于給頁面安置上攝像頭，把用戶在頁面上的一舉一動都記錄下來，再傳輸給后端的辦事器。

必需清楚的一個悲慘的事實是，網站分析沒有準確的數據，可能是來不及加載采集代碼、網絡傳輸等原因，別的終究采集到的是終端行為，背后真實的人具體什么情況，到底是一直在瀏覽還是上了廁所再回來，我們無從得知。

數據采集是網站分析的起點，也是非常繁瑣的工作，尤其開始的時候，頁面、推廣沒有什么規范，只能定制采集代碼，相當麻煩，即使是制定了規范，運營、開發經常趕時間上線，無暇遵循，，人員的流動也影響規范的執行，經常到使用數據的時候才發現哪里哪里沒有安排好。

措施也不是沒有，譬如把采集規范固化到CMS、推廣流程中，對采集數據進行異常監控等。

二、網站分析十字箴言

進入主題，如何用好網站分析數據，關鍵是駕馭十個關鍵字：轉化、趨勢、細分、對比、溯源，網站分析看什么， 就看兩個：轉化、趨勢，怎么看?三個詞罷了：細分、對比、溯源!這些詞并非筆者首創，而是前輩們總結出來的，筆者只是談談個人的理解。

1.轉化

店里來了多少人，其中多少購買，這就是”轉化”。我們在運營的時候，一般會設計一些用戶的行為路徑，譬如我們希望用戶來訪  →  拜候寶貝頁   →  進入購買流程   →  填寫資料   →  確認支付或者 掃碼   →  進入活動頁面   →  參加活動等等。

我們希望看到用戶在各個環節的流向，是否符合我們的期望，與之相對應的，則是那些不符合我們期望的“轉化”(涉及的指標有“流失率”、“跳出率”、“離開率”、“退出率”，如果細究這些概念，又會有很多的差別，這里不展開介紹)，我們想知道用戶流失去哪里了，到底是什么原因。

“轉化”二字，是運營的終極目標，也是網站分析的核心。 所有的分析都是圍繞“轉化”二字開展(那些流失、跳出、退出等可看作是欠好的“轉化”)，做好轉化分析關鍵是準確的駕馭哪些是關鍵環節，針對差別的場景進行差別的路徑設計，形成轉化漏斗圖。

2.趨勢

前面提到，網站分析數據是不準確的，但為什么它還有意義，因為數據的精度是不變的(雖然不準確，但一直采用同一監測方法，帶來的誤差、誤差的偏離標的目的是一致的)，雖然具體數值不是絕對準確的，但是能夠準確的駕馭運營的趨勢。

對于運營來說，比當前更重要的是，是否在正確的道路上，網站的流量、轉化是不是一直向好，重要環節、路徑、頁面體驗是否持續提升，運營是否碰到天花板了等等。駕馭這個趨勢，清楚本身是屬于起步期、上升期、成熟期還是遇到了發展瓶頸，差別的趨勢情況下要采取差別的運營策略。

3.細分

有一位前輩說的好：“無細分，毋寧死”。譬如告訴你網站拜候上漲了10%，怎么回事?你可以通過網頁進行細分，發現大部分網頁流量沒啥變革，只是某個活動頁面漲了200%;或者通過流量來源細分，發現某個推廣來源漲得不少，這樣就清楚了，這只是一個簡單例子。

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