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。
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。
实施决定成败
有些时候，电子商务网站分析还没有开始进行就已经失败了，这是因为先期的实施为日后的工作埋下了麻烦的种子。
电子商务网站分析的实施包括几个最重要的方面，不仅仅是工具本身，有些实际上跟网站本身的结构都有至关重要的关系。
1. 网站URL的结构和格式；
不要小看了电子商务网站页面的URL结构和格式，电子商务可不是我这几百个页面的博客（www.chinawebanalytics.cn），它们的网站页面数量都是以万为单位计数的，后期的网站分析的效率对这些URL的合理性十分依赖，因此URL的设置方式将直接影响到未来网站分析的成败。此外，一旦URL的设置方式确定了，再进行改动的可能性极低，或者具有很大难度。这是一个牵一发而动全身的问题，未来将涉及到SEO，涉及到数据的重新组织，涉及到品类管理等等，极为复杂，因此我们发现在实际案例中，一旦先期的页面URL格式不合理，带给后期分析的灾难几乎都是完全不可逆的，因为极少有网站再敢去调整URL结构和格式了。
请大家看看三个网站具体产品页面的URL（全部来自于真实的中国的电子商务网站），并且从网站分析的角度告诉我哪个会更加合理：
网站 A：http://www.aaa.com/N97-Style-Windows-Mobile-6-1-WIFI-JAVA-QWERTY-Keypad-Bluetooth-Dual-Camera-3-0-Inch-Flat-Touch-Screen-Cell-Phone-White–2GB-TF-Card–SZ05150689-_p74971.html
网站 B：http://www.bbb.com/product/203011.html
网站 C：http://www.ccc.com.cn/Product/36-c02-161.htm
你的答案是？
3种方式都运行了很多年。A网站的朋友Linda告诉我，在进行各商品类别流量分析的时候，几乎不知道如何下手，因为这个URL完全没有结构，没有任何品类的信息，需要手动把所有的URL找出来，然后在网站分析工具中通过长达上百个字符的正则表达式来各类统计。
这种网站分析简直是折磨。一个错误的设置，在未来的若干年内浪费了网站分析师大量的时间。更可怕的是，如果老板责怪这是网站分析“无能”造成的结果，而不意识到这是之前埋下的定时炸弹。
B网站呢？问题一样，不过至少用了一个号码来代表某一个产品，这样至少Excel或者SPSS等工具能够帮上忙，不过仍然会造成大量繁重的手工收集和整理工作。
C网站，很不错。我不知道“36-c02-161”具体是什么意思，但是这个结构化的字符串格式在每个商品的页面上都是一样的。这说明每个字段都有它的含义，并且很有可能就是商品的分类情况。很明显，在这个网站做网站分析会让人愉快得多。
你的网站是怎么做的？你愉快吗？
电子商务网站几乎都是要靠购买流量生存的，除非你是淘宝商城（其实淘宝照样要买流量）。因此，为了搞清楚购买流量的数量和质量，我们必须要能够在进行网站分析的时候识别这些流量。
不过，不能做到100%，只要能做到90%实际上已经能够帮助到后面的分析，但如果你完全不去做这个工作？——那就只能盲人摸象了。
3. 端到端的ROI监测实施
如果我们想要解决上面的第一个业务需求——市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效，其实从分析的方法论角度看并不那么困难，但是我们需要网站分析工具能够实现端到端的ROI监测。
什么是端到端的ROI监测？
4. 每个页面都正确置入了监测代码吗？
你一定会认为这个问题不值一提，答案当然是都置入了。但是实际情况并不如此，越大的网站就越可能有漏网之鱼。
如果页面没有代码，那么就只能回过头用服务器日志来解决问题，这可不是一个高效的办法。
除此之外，根据不同的监测需求，在具体网站和监测的实现过程中，还存在各种非常具体的要求，这里不可能一一罗列。只想说一句，我的经验是，至少50%的网站分析项目没有达到预期效果是因为不成功的实施造成的。你跟我一样可能遇到过这样的情景，在进行分析的时候，分析师突然拍自己的脑门，感叹为什么开始没有加上监测！——杯具。
在线营销（Digital Marketing）效果是永恒的主题
电子商务网站利用很多种手段获取流量，这些手段的效果衡量对你的老板至关重要，因为他们在里面扔进了大把的钱。
1. SEO的效果衡量
Total Organic Traffic（全部自然流量），这个需要一点儿解释。如果SEO的效果显现，那么除了搜索引擎上的流量增加，一些来自其他相关网站的潜在流量也会被激发出来。例如来自SNS网站的分享、推荐类网站的推荐、博客和社区网站以及直接流量（Direct Traffic）等等。
热门关键词。查看到底是哪些自然关键词更有流量？哪些关键词带来的访问者对商品更有兴趣（注意：这个问题和前面那个问题是两回事）？哪些关键词能带来更高的收入？这些关键词都是极有意义的潜在商业机会，值得通过网站分析进行挖掘，而仅仅通过前端的AdWords或者凤巢系统是不可能完成的。
SEO的端到端ROI。如果在SEO方面额外进行了花费，那么就应该计算这一策略的投入产出情况。
最后，SERP的关键词Ranking。
2. SEM和硬广的效果衡量
SEM效果衡量和SEO类似，但是更强调端到端的ROI，因为SEM广告的投放效果是可以通过link tag标记进行细分的。有很多工具都能做到这一点，例如Google Analytics可以跟AdWords无缝衔接，Omniture的Search Center也能提供类似的功能。SEM的link tag标记的实践方法可参见：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=1675。
SEM和硬广带来的流量，及各广告的细分流量；
SEM的热门关键词；
SEM和硬广流量的访问深度；同样是包括bounce rate，停留时间，abandonment rate（参见：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=1178）， 以及转化等等。
Total Organic Traffic。与SEO类似，SEM的投放以及硬广的投放会增加相关自然搜索流量和其他自然流量。
3. EDM营销效果衡量
EDM是一个非常特殊的领域，也是我很喜欢的营销方式。这是因为同SEM等营销方式一样，它是可以被持续优化的，而且因为它含有的信息量很大，所以更容易帮助增加转化。此外，EDM的优化分析和对一个网站页面的优化分析有非常接近的地方。
如果可能，我们强烈推荐在EDM中加入网站分析工具的监测代码，这样可以把EDM作为页面来进行分析和优化；另外，link tag是必须要加入的，这样在EDM内置的监测代码不起作用的时候，仍然能够为我们提供完整的clickstream数据。
Kurt告诉我们，这些clickstream数据包括：
等等，其实和分析网页的互动几乎一样。
此外EDM营销分析中还有一个领域是可以持续优化的，即EDM的数据库。你可以不断修正和补充，让你的客户数据库更具相关性。
所以，如果你告诉我EDM营销是转化率最好的方式，我不会吃惊；你告诉我它是ROI最好的方式，我也不会吃惊。唯一的问题是，EDM的流量不会很大，因此也就更应该不断提升它的质量，使之更具价值。
4. 所有营销方式的综合分析
如果link tag标记和端到端的ROI实施都很好的执行了，那么比较不同营销方式带来的效果就不是难事。
单位成本的流量比较，这个相对而言能够让你了解在带来流量方面谁更强大；
单位成本的ROI比较，这个能让你知道谁更能帮你赚到钱（显然流量多少和赚钱多少并不能完全划等号），这个有可能能让你得到新的预算分配的方法，并且在不降低营销效果，甚至提升营销效果的前提下降低成本；
流量质量比较；这里推荐Engagement Index（http://www.chinawebanalytics.cn/?p=75）以及Tenly开发的一种方法：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=1053来研究流量停留的时间。
综合所有流量然后进行统一维度的比较是在更高的高度上给你带来整体营销效果的insight。但是，我知道在大多数网站这一点都没有做，也没有考虑过去做。毕竟拿EDM的部门的数据和SEM去比较，门户之见会让双方不快，政治是阻碍分析和执行的最大障碍之一。我的经验是，正是因为各种营销方式是如此不同，才值得通过比较发现它们是如何的不同，如何利用它们各自的长处。这个比较最终能够让你得到一些前所未有的新知。
写到这里，上篇差不多要说完了。最后总结一下上篇强调的几个内容：1. 尽量精确和完善的实施；2. 强调端到端的ROI分析；3. 细分与比较，没有这两点，就没有真知灼见。下篇近期推出，将包括电子商务的影响、说服和转化；访问者与网站的互动参与；以及其他的重要关联因素。敬请期待。
网站上的影响、说服和转化
1. 预置的影响点和说服点的评估
除了直觉和经验的回答，网站分析应该为这个问题提供更准确的答案。
（2）另一个经常被我建议的方法是调研（survey）。对于调研其实不需要有偏见，很多情况下，这是一种最容易实现也更准确（但未必精确）的方法。我十分喜欢这个方法。有一个建议，注意在出题的时候出选择题，并且规定最多答题的数量（最好是不超过5个），这样会让答卷者认真思考什么才是真正对他重要的。
另一种衡量这些预置点效果通常的方法是查看“访问者转化层次”，原理是研究访问者在浏览相关的预置点之后的转化深度。这个方法的具体操作是：选取某一个设置点，通过网站分析工具获取经过该设置点的访问者数量，以及获取这些访问者在访问该设置点之后的转化漏斗（sales funnel）。按照这样的方法研究每一个设置点的访问者转化情况，我们就能比较哪些设置点更具效果，而哪些需要提高。
图：两个预置点的转化影响关系
这个方法的优点在于直接，弱点在于忽略了设置点之间的互动影响关系，不过我仍然认为它是一个非常好的方法，原因在于我们可以充分利用它的长处。我的经验是：
（1）一定要使用访问者（visitor）的转化，而不要使用访问（visit）的转化，因为电子商务的转化很多时候都需要不确定次数的访问才能实现最终转化。因此一个访问者访问了3次之后就转化，同另一个访问者访问了10次后才转化，本身的转化结果并没有区别，但用visit作为基数来衡量会失真。
（2）注意时间跨度的选取宜长不宜短。原因在于电子商务用户从接触到转化有时间周期，选取更长的时间范围有助于更精确的收集转化数据。一般而言，价格较高的商品，转化所需的时间也更长，具体对于你的网站的转化周期和每类商品的转化周期，是一个值得监测的数据，通过这个数据能够帮助你设置合理访问者转化层次研究的合理的时间区间。现在大家可能会明白为什么Avinash有一篇这样的文章了：[Avinash博文精选]最佳网站分析实践攻略 之 衡量购买前的天数和访问数。
（3）研究绝对转化数量。由于有些预置点的访问量很大，例如图中的查看商品图片，因此最终的访问它的访问者总的转化率比较低。但并不意味着它不是一个关键性的预置点，我们需要用最终它带来的绝对转化数量多少来判断重要性，并且和其他预置点作比较。
（5）别忘了纵向比较：访问者转化层次的方法容易被大家注意到的是横向比较，即比较不同设置点的转化效果。纵向比较是比较同一预置点在不同的产品类别或者产品之间的效果。这种比较同样能够让我们评估预置点本身的作用，以及发现与之相关的作用力。经常，能够给你带来一些意想不到的发现。
2. 识别潜在的影响点和说服点
潜在的影响点和说服点是与预置的影响点和说服点相对应的，即没有被发现却能够对转化施加影响的页面元素。识别潜在点有助于我们提升转化机会。
如何做？
过去我们通过一些传统的线下方法，例如调研，代表性的用户小组（panel）研究，用户可用性测试（usability test）等方式来评估潜在影响访问者的领域，而网站分析则可以从另一个角度来研究，但请注意它和传统方法之间是不能被互相取代的。
识别潜在点的方法仍然要用到热图和访问者转化层次方法。
3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
用户把商品添加到购物车了！恭喜你！离成功只有一步之遥了。不过，行百里者半九十，你需要让用户最终把钱付给你！
而支付的Abonnement Rate也是大家关心的，网站分析在这个支付领域仍然是把它作为一个更细分的转化来研究，而且是单线路转化，所以方法上实际上非常简单，做一个整体的转化漏斗（conversion funnel）和按不同支付方式细分的漏斗即可，主要在于发现转化中的泄漏点（leakage point），并赶紧弥补。
4. 其他关于转化的老生常谈
除了前面的三点，网站分析中涉及到转化的内容就有很多老生常谈的内容了，但越是这样的内容，越难以做到极致。我们不妨快速遍历一遍。
（2）网站结构的合理性。请参见：影响网站转化率的10大误区（下）的误区7和误区8。
（3）页面元素的合理性。请参见：影响网站转化率的10大误区（上）的误区5和影响网站转化率的10大误区（下）的误区6。
关于网站上的影响、说服和转化，历来都是实践出真知，限于篇幅我无法说太多，所以请大家补充是最好的办法，欢迎朋友们畅所欲言。对了，忠言逆耳利于行，我诚挚欢迎任何意见和指正！
访问者与网站的互动参与
访问者互动行为研究包括：
（1）内部搜索分析；这个太重要了，在发现用户潜在兴趣方面还有比这个更好的吗？内部搜索能帮我们解决一个很重要的问题——我们还有哪些用户感兴趣的商品没有涵盖进来，也许这些商品时我们新的利润增长点。
（4）访问频次（frequency）和访问间隔时间（recency）；
（5）访问路径模式（pattern）；这个非常有用，在研究不同类别用户的访问路径时，可以推断用户习惯并据此优化网站结构或页面。路径研究是目前网站分析很薄弱的一块，需要比较强大的网站分析工具，如Omniture SiteCatalyst。由于访问者的网站浏览方式并不是离散的，而是分为几种浏览模式，如促销型、关键词搜索型、树状分类搜索型、浏览型。对不同浏览模式的细分分析可以把混沌的个体浏览行为归类，并按照类别进行网站优化。
商品研究包括：
（3）内部搜索分析，同上，不说了。
其他重要的关联因素：
电子商务的网站分析内容还包括很多内容，下面我会简述其中最重要的哪些，请记住每一个领域都是一门非常专业的科学。
狭义的网站分析领域：
客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等；
广义的网站分析领域：
网站分析测试：A/B测试和多变量测试。这些测试也同样适用于对于digital marketing效果的测试，如EDM也完全可以利用A/B测试；
用户可用性测试——Usability Test；
调研；
用户人群（或人类学，demogra）属性研究；
站内IWOM分析；
站外IWOM分析，请参考这个帖子：Sidney的IWOM监测与分析：理解和实践；
好了，该结尾了。最后我们看看我们在上篇中提出的那些业务需求都解决（或者部分解决）了哪些：
1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效；√ 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效
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）；√网站分析能够衡量是否目标用户以及哪种渠道获取的用户更有价值，但用户本身的人群属性需要额外的demogra研究。
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；√网站分析能够了解用户体验的优劣，并可以通过优化建议和测试提升用户体验。结合UE设计，能发挥更大威力。
4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买；√网站分析能够发现页面各元素和转化的联系/潜在联系，并可以据此提效。
5. 从什么地方能够进一步节约成本；X没有标准化解决方案，但不排除具体情况下能够起到作用。
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。√网站分析能够通过用户搜索和用户行为部分解决。
