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【前言】有很多朋友问我电子商务网站分析应该做哪些方面的内容，我一直认为这是一个回答容易，认识不易，而实施更难的问题。这篇文章，我想跟所有做电子商务的朋友探讨，我们应该关注电子商务网站分析的什么领域，以及应该如何去关注。

【正文】

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。

电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，网站分析都因此被关注。

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？

2. 流量来源的标记

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。

为流量来源增加标记其实是一个非常容易实现的领域，而且用link tag的方法几乎就能够解决所有的问题。但可惜的是，各种情况造成link tag的实施总不是100%令人满意。

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？

这是我认为电子商务网站分析中最重要的一个分析功能。如果没有这个功能，这个工具对于电子商务网站的适用性就大打折扣。所谓端到端，一端指的是流量的来源，即你购买的流量；另一端是输出，即这些流量带来的销售。端到端的ROI即是指流量端的投入和最后流量带来的销售收入的比较。没有端到端的ROI监测，你就不能真的知道各种市场推广方式是否有效，或者何种方式更有效。

这些功能都不是网站分析工具默认配置可以直接提供的，需要做一些技术设置，属于监测实施的一部分。我们的最佳实践（Best Practice）是，如果你不能实施前端（即流量来源投入端）投入的监测，那么至少必须保证前端流量来源标记实施以及后端（即流量带来的销售）收入监测的实施。如果这一块没做好，那么后期想要了解这个领域的优劣，就难如登天。

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。

在这个领域，网站分析需要关注些什么呢？

1. SEO的效果衡量

我们传统的方法是只用搜索引擎的SERP的排名来决定SEO的成败。很直接，很容易操作，但很片面，而且趋势也不明显，不能带来足够的insight。我们关注更多的指标：

Organic Search Traffic（自然搜索流量），当然，这个肯定会关注，不用说。

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流量的访问深度。我们可能遇到过这样的情况，SEO之后，排名升高了，流量也增加了，但是流量的含水量也加大了——bounce rate升高，访问的页面深度降低，网站/页面的停留时间也变短。所以在SEO效果衡量上，必须在关注数量的同时关注质量。

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。