【转】商用网站分析工具选择指南

网站分析工具选择是做网站分析的基础，尤其是大型网站，通常会选择商用网站分析工具，如Google Urchin，Adobe Sitecatalyst，Webtrends，Webtrekk或者IBM Coremetrics等，这些是最常用的候选工具（当然通常也会加一些免费网站统计分析工具，在此不做细说）。本篇将介绍针对WEB端我们在选择商用网站分析工具中的关注点，为大家做一下参考。文章分为两篇：功能篇和服务篇。

功能篇
http://www.searchmarketingart.com/commercial-web-analytics-tool-selection-guide-feature-articles.html

全面的基本衡量指标

受限于各自的逻辑收集不同，通常很多功能不是具有所有基本指标。比如在Adobe Sitecatalyst中，没有默认的“新访占比”，另外在DataWareHouse中没有跳出率的默认度量。在Google Analytics中没有基于日、周、月甚至年的UV度量。因此全面的衡量指标会作为一个基本条件。当然，由于工具提供强大的自定义功能，这些是可以通过自定义部署实现的。但这里我们希望是作为默认的度量。

重要性：★★

能实现跨域追踪

很多大型网站基本都会有跨域的问题，通常会包含跨子域以及跨顶级域的问题。对于第三方Cookie来说，处理跨域问题会比较容易些。第一方和第三方Cookie的灵活选择是一个重要因素。

重要性：★★★★

丰富的自定义维度和指标

在谷歌通用分析中，提供了20个自定义维度和指标，在商用分析工具中会更多。丰富的自定义维度和指标利于我们做个性化的数据收集和处理。比如Adobe Sitecatalyst在15版本中提供了75个自定义维度和量度，提供了100个自定义事件。

重要性：★★★★

强大数据整合功能

数据整合功能包含两块：一是数据导入到流量系统中，形成一个简单的DMP；二是流量数据导出到本地数据仓库，形成流量数据源。对于第一条大多数工具都会支持，具体看支持程度而已。对于第二条，很多工具在数据底层是通过LOG的形式存储，是没有数据仓库的概况。如果有数据仓库的二次开发，会更利于与本地数据仓库的打通和整合。

重要性：★★★★★

完整的订单归因功能

默认情况下，网站分析工具将订单归为最后的一次访问，但在实际过程中，我们可能会对订单归因有不同的应用。在商用网站分析工具中，具备最基础的订单平均分配、订单归属最近一次访问、订单归属第一次访问的功能，除此之外，如果可以自定义访问过程中不同节点的权重，将有利于订单归属分析及各访问节点的效果评估。

重要性：★★★★★

高级细分功能

细分、趋势和转化是网站分析的三个基本点。细分是数据分析的基础，基本的网站细分功能可以从不同的默认维度和自定义维度进行数据切割，较高层级的细分可以结合量度进行群体划分，更高层次的细分可以将时间序列因素增加到细分功能中。举例来说，我们可以这样定义群体：第一个层次——访问了主页页面的用户群体A；第二个层次——访问了主页且访问时间超过50秒的群体B ；第三个层次——在本次访问过程中的第一个（或第二个，第三个，，最后一个）页面就访问了主页且时间超过50秒的群体C，或者是用户是第一次访问就访问了主页且时间超过50秒的群体D。无疑越细分越能发现数据细节。

重要性：★★★★★

完整的路径功能

路径是商用网站分析工具的一个亮点，基于任何页面正向和逆向无限的分析是必须的。如果能做流量闭环的路径更好。

重要性：★★★★

实时数据查看功能

不管是基于云端还是本地化部署，实时数据查看需求非常重要，这种重要性尤其发生在搞大型活动。越短的处理时间与重要指标的及时反馈，越能及时反映数据情况，并针对性做预警和业务优化。

重要性：★★★

多渠道路径以及跨平台追踪

多渠道路径是指用户在访问多个站外渠道后形成订单的路径，也就是我们通常所说的归隐模型。跨平台追踪是指用户在WEB、APP甚至其他设备上访问公司网站后，通过唯一识别字段（通常是USERID）进行用户数据关联。用户多渠道和多平台的追踪也是一个重要关注点。

重要性：★★★

页面点击热图及报表

对于单页面的分析，用户页面点击行为通常是基于两种行为进行收集的，像素点击和链接点击，所以具备这两种报表便可方便我们对单页面机型分析。这点对于UED、页面运营和页面活动策划设计等人员非常重要。

重要性：★★★★

A/B测试功能

A/B测试功能是网站优化的基本方法，提供相应的解决方案套件利于优化的开展。

重要性：★★★★

自定义权限

自定义权限便于控制针对特定人员展示特定内容，大型公司，尤其是对信息保密性要求较高的公司非常适用。

重要性：★★★

代码管理器

大型公司中业务部门和IT部门通常会有一个矛盾，不断变化的业务需求与IT维护之间的矛盾。所以如果有一个套代码管理器公司或者其他简便的部署和维护方案，将大大提高公司内部的协作，并且能减少数据收集上发生问题的情况。

重要性：★★★

另外，有些功能是所有商用网站分析工具具备的，在此不做罗列，比如：高级分析功能、漏斗功能、表单追踪、预警功能、自定义Dashboard、站内搜索 这些功能都比较常见。

服务篇
http://www.searchmarketingart.com/commercial-web-analytics-tool-selection-guide-service-posts.html
为什么要买服务？

在中国，我知道很多公司在选择商用网站分析工具时，通常只购买工具本身而不购买服务。比如原来我们用Google Urchin也是只买了软件，然后一切都是自己搞。但慢慢的我们会发现存在一些问题：当产品本身遇到功能上的问题时，我们往往负不胜防。比如只是网站分析工具本地维护过程中出现的各种日志无法存在、端口冲突、日志丢失等问题都够让人头疼了，再加上系统功能的开发、产品升级等带来的种种问题很是棘手。

那到底我们为什么要买服务？按照实现难易程度以及对公司的重要性大体分为以下几个方面：

一. 网站分析工具部署和实施需求

通常商用网站分析工具在实施和部署上都具有很大的灵活性，但灵活性也增加了实施的难度——我们不能用一套代码或思路实现所有的跟踪需求。因此我们需要定制化跟踪需求，而服务商在这方面一定是最专业的。当然我们也可以自己做，前期是我们必须了解该工具从底层部署到后端配置的一切，不然会出现各种问题；另外，很多工具也需要有一定的资质才能配合实施，比如Adobe sitecatalyst需要资质认证才能使用“处理规则”功能。

需求重要性：★★，被替代难度：★★★

二.专项沟通和培训需求

我们在使用工具过程中，除了基本的部署和实施配置需求外，落实到商业利益点上是能产生什么价值。不然一年几百万的工具价值投入会觉得跟免费工具一样。如何能产生商业价值——这就需要网站分析师去利用工具将网站数据转化为业务驱动因素。如何刺激或提高这种效果？

1. 好的服务公司需要将网站分析工具的功能结合业务场景来使用。通常我们去看产品的帮助文档，里面大多都在讲产品功能本身，很少看到类似于Best Practices 这种干货。所以，除了公司内部网站分析师自己的因素外，我们需要外部提供这种最佳实践经验。

需求重要性：★★★，被替代难度：★★★★

2. 通常网站分析工具都会定期更新，服务商应该是第一时间接触到新功能的接触点。因此，服务商需要定期和不定期提供新功能的培训和专项沟通，使得甲方在工具使用上与时俱进。

需求重要性：★★★，被替代难度：★★★★

3. 服务商最重要的一个优势是具有行业经验，这也是甲方无论如何都不会具备的。因此在合作过程中，我们会关注服务商的行业服务案例和成果。能够将一个行业甚至跨行业的经验分享到甲方的服务商是不可或缺的，也是含金量最高的。我们需要这种服务商。

需求重要性：★★★★，被替代难度：★★★★★

三.数据整合和二次开发能力

最近我们在做流量系统招标时，尤其提出了一个数据整合和二次开发能力的需求。需求背景是：我们单纯做流量数据视野过于狭窄，与公司核心业务关联性太小，需要将公司所有数据整合到一起并做数据仓库基础上的数据挖掘、OLAP和智能报表等开发。流量数据作为一块重要的数据源，是我们必须要整合的。

但由于流量系统的特殊性，通常流量数据都是以文本形式存储。但我们做数据整合的基础是数据仓库，因此我们需要将流量数据整合到数据仓库中。要实现流量数据整合无非是三种方案：

直接download原始log，我们自己建数据仓库，然后进行数据ETL，此项工作难度较大。
直接在分析报表基础上download数据，即利用类似于DateWareHouse导出固定报表，然后进行数据加工入库，此项难度较小，但由于数据已经经过加工且需要单独开发文档ETL程序，也有一定问题。
服务商已经在原始log基础上进行数据加工，开发了类似于数据仓库的概念，我们只需要通过数据仓库之间的数据传输即可实现。
无疑第三种是我们最想要的解决方案。但在实际沟通过程中，发现大多数服务商都没有这个意识，或者有这个意思没有这个能力。（当然个别服务商还有可以做的，具体等我们确认后跟大家分享）

需求重要性：★★★★★，被替代难度：★★★★★

商用网站分析工具选择两篇文章总结完了，我相信产品+服务的模式一定会慢慢成熟起来，只有有了服务，网站分析师或数据分析师的价值才能更大的发挥出来，否则就将只是一个导数的或者汇总统计的，而不是真正的价值输出和数据驱动的。大家有任何问题请留言吧，期待讨论。