2014年网站分析的策略升级

　　基于网站的数据分析是很多企业进行生产优化、运营改善、服务改进、营销策略制定等公司战略策划的指向性参考依据，随着大数据技术的深入和移动互联网的发展，网站分析的方法必然要进行适应性的变化，网站分析的策略该如何做到与时俱进的升级呢?

　　

　　网站访问分析的变与不变

　　虽然互联网在不断发展，但网站分析的一些关键指标并没有发生太大的变化。对于网站来说，了解、分析与明确网站对于受众的吸引力、劝导力和转化能力至关重要。这其中也涉及到我们经常会用到的一些KPI，如跳出率、转化率、访问深度和访问停留时间等。

　　但随着数字分析技术的不断推进，我们却对指标的算法提出了新的要求。

　　网站的访问数是网站分析的一个关键指标所在，访问数作为许多指标算数公式中的分母直接决定了其他的指标，比如跳出率(某段时间内仅查看单页的访问总数/该段时间内页面的总访问数)。然而访问并不等同于访客，一次访问仅仅是作为访客网站访问周期的一个片段，同一个访客可能会进行多次的访问。

　　此外，引导进入网站的路径和过去相比也更加的多元化，搜索引擎、社交网络、其他方式等共同组成多渠道导引同一个访客，促成同一次转化的情况非常普遍。面对这样的状况，我们也需要适时变化网站分析的思路：

　　1、基于多渠道的分析法：这是上文提及的网站流量来源的多样性所要求的。综合分析多渠道的表现不但有助于辨识出重复的流量导入，而且对于网站运营的本身来说也是制定渠道策略的参考依据。

　　2、基于访客的细分方法：尚且没有现成的细分访客的工具，但很多网站运营都已经开始自己定义访客细分方法。通过网站后台对于相关行为的监控来判断和获取访客的全景信息。

　　3、基于访客生命周期的分析：对于访客在网站上的交互分析，将一个个独立的访问连接起来看，从而进行更为全面的跨访问分析。比如电商网站中，对于转化率而言，其进一步的访客生命周期分析就是关注购买的衰减率或是增长率。


　　移动互联网的分析方法

　　对于访客行为分析的另一大难点，便是移动互联网的出现以及惊人的推进速度。SAP的一份调查报告指出，67%的访客从一个设备上开始购物，然后在另一个设备上继续操作。

　　基于多屏的用户行为给数字分析带来了很大的障碍。对于不同终端的用户同异性的定义是现在很多公司在攻克的的技术难点。Google提出利用用户的ID(UID)去进行跨屏监测，也有其他公司提出数字指纹等技术，但以上方法尚都不能做到完美匹配。虽然目前技术的限制还没有更好的工具用来区分不同终端背后的访客信息，但我们可以利用以下方法进行大致的信息区分：通常来讲，你需要做三件事：通过设备的重叠数据，找出访客同时使用的设备是哪些;通过设备访问路径，找出不同设备所发挥的不同作用;通过细分访客，找出在行为方式上使用多种终端的异同。

　　网站分析要基于大数据和传统分析双方面开展

　　现在比以往任何时刻都要依赖大数据，那是不是意味着传统分析的那一套我们就可以放弃了?通过大数据，我们可以进行数据相关性的挖掘，从而进行预测分析，对受众的分析也向更小单位的个体精准性延伸。但是美好的前景下，我们不能忽视的是毫秒级处理大数据的超级算法的稀缺让我们在进行数据采集分析时做不到迈尔-舍恩伯格提出的“要全体数据，不要采样数据”，传统的数据采样方法在现阶段依然是主流的分析方法。


　　此外，受众的行为变化万千、与时俱进，如何通过大数据区分和精准定义用户群是一个刚性需求所在，这对于技术储备的要求和应对变化的能力要求非常高，对这一部分的有效补足可以利用第三方咨询机构或是人才储备的方式进行应对。