網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)

1、.數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析也稱為webanalytics按照維基百科的定義為：WebAnalyticsisthemeasurement,collection,analysisandreportingofInternetdataforthepurposesofunderstandingandoptimizingWebusage.意為通過收集、度量和分析互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)而理解業(yè)務(wù)和優(yōu)化的一種方法.是一門比較新的互聯(lián)網(wǎng)分支，最近幾年得到重大發(fā)展。2012年3月后WAA改名為DigitalAnalyticsAssociation.盡管如此，傳統(tǒng)的分析還面臨以下各種挑戰(zhàn)：1、cookie機(jī)制對(duì)于確定唯一用

2、戶的挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)：基于cookie機(jī)制和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展導(dǎo)致用戶多終端、多瀏覽器的訪問對(duì)確定真正唯一用戶的挑戰(zhàn).解決方案：在部分電商和登陸可以利用customerid（注冊(cè)id)和cookieid的關(guān)聯(lián)關(guān)系去定義唯一用戶（雖然仍然存在偏差，賬號(hào)公用導(dǎo)致customerid大量對(duì)應(yīng)不相關(guān)cookieid)。2、offline數(shù)據(jù)如何更好和onine數(shù)據(jù)的結(jié)合挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)線下和互聯(lián)網(wǎng)融合更加緊密，傳統(tǒng)公司開始有大量online數(shù)據(jù)，而過去的online公司也會(huì)同樣產(chǎn)生更多offline數(shù)據(jù)，如何更好標(biāo)準(zhǔn)化和對(duì)接數(shù)據(jù)成為挑戰(zhàn)。解決方案：至少需要小型BI系統(tǒng)，建議將前端WA數(shù)據(jù)輸出到bi系統(tǒng)。3、跨渠道的At

3、tributionmodel挑戰(zhàn)：轉(zhuǎn)化渠道的關(guān)系和貢獻(xiàn)度如何確定跨渠道分為多種a、多個(gè)click廣告：渠道之前的關(guān)系更加密切，用戶在轉(zhuǎn)化和形成品牌認(rèn)知前經(jīng)?？缭蕉鄠€(gè)媒介。firstclicklastcickoraverage都是計(jì)算模型。b、線上impression廣告對(duì)渠道的貢獻(xiàn)：傳統(tǒng)的webanalytics是基于click點(diǎn)擊行為的數(shù)據(jù)，對(duì)于impression廣告的貢獻(xiàn)和參與的分配將是webanalytics面臨的另外一大挑戰(zhàn)c、offlinemarketing對(duì)于onlinemarketing的轉(zhuǎn)化促進(jìn)作用的貢獻(xiàn)程度如何確定.如:線下品牌廣告對(duì)線上用戶搜索和交易等行為起的引導(dǎo)促進(jìn)作用

4、如何量化，線下分地域投放和線上基于地域的效果監(jiān)控、二維碼、優(yōu)惠券的使用、短地址的采用能部分解決線下往線上轉(zhuǎn)移的監(jiān)控。d、營銷的后續(xù)影響對(duì)于轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)度如何定義.有人曾在微博中說的案例就是這樣的情形：”【一個(gè)點(diǎn)擊到底多少錢.】一個(gè)電商SEM每天花1000元,每天總共3500個(gè)點(diǎn)擊：SEM帶來1500個(gè)點(diǎn)擊+SEO自然流量帶來2000個(gè)點(diǎn)擊；這個(gè)電商停止SEM投放，每天SEO自然流量帶來100個(gè)點(diǎn)擊，問：一個(gè)SEM點(diǎn)擊到底多少錢.”解決方案：總體來說，需要完整的Attributionmodel機(jī)制和更加完善的監(jiān)控機(jī)制，比如展現(xiàn)廣告的監(jiān)控，同時(shí)還需要casebycase的分析（基于每次營銷的)。4、

5、數(shù)據(jù)越來越多,如何收集有用的數(shù)據(jù)。挑戰(zhàn)：不計(jì)算后端的數(shù)據(jù)，單純一個(gè)的前端數(shù)據(jù)的維度也變得越來越多哪些數(shù)據(jù)是最終支持通用kpi，在異常個(gè)案中如何收集證明案例的數(shù)據(jù)解決方案：從業(yè)務(wù)和商業(yè)目標(biāo)出發(fā)的去收集數(shù)據(jù)，在異常情況需要casebycase.5、分析師的技能要求挑戰(zhàn)：分析師在技巧技術(shù)嫻熟的情況下，更多的是憑借敏銳的商業(yè)嗅覺去收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，對(duì)商業(yè)的理解可以更好發(fā)揮分析的作用。kpi有很多：轉(zhuǎn)化率、新會(huì)員注冊(cè)、老會(huì)員回訪、顧客數(shù)增多、品牌和口碑曝光度等等，分析師必須更加懂商業(yè)，抓住主線。例如在分析中常見的有長期商業(yè)目標(biāo)和短期商業(yè)目標(biāo)。分析師如果不清晰目標(biāo)往往得出對(duì)商業(yè)無利的結(jié)論，在電商中毛利率

6、和訂單金額是長期追逐目標(biāo)，但在短期阻擊對(duì)手活動(dòng)中這個(gè)明顯就不是短期指標(biāo)，比如京東要做圖書的早期，一定是優(yōu)先看用戶數(shù)和市場(chǎng)規(guī)模，打擊毛利率。解決方案：對(duì)分析師的要求越來越高，懂統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、商業(yè)的分析師將是各個(gè)公司追逐的目標(biāo)。6、法律和政策挑戰(zhàn)：基于網(wǎng)絡(luò)立法對(duì)用戶隱私的保護(hù)，cookie可能會(huì)被block,各個(gè)瀏覽器和操作系統(tǒng)對(duì)tracking的態(tài)度將導(dǎo)致跟蹤cookie的數(shù)據(jù)完整性。解決方案：幾乎無方案，國內(nèi)的用戶隱私政策相對(duì)寬松，需要行業(yè)自律。7、如何利用數(shù)據(jù)做精準(zhǔn)營銷挑戰(zhàn)：從vistor到customer的數(shù)據(jù)對(duì)接：如在常見電商購物車放棄率達(dá)到70%，從前端監(jiān)控到用戶登陸流程需要完整化，才

7、可以采用精準(zhǔn)營銷喚醒購物車放棄用戶。解決方案：分析系統(tǒng)需要更多的自定義參數(shù)和api接口去關(guān)聯(lián)用戶更多的非瀏覽行為和離開后的后續(xù)行為。8、WA工具的pm和分析師對(duì)分析的理解程度挑戰(zhàn)：工具和人誰先行.設(shè)計(jì)wa工具的pm具有前瞻性帶來的好處是更多的分析師群體可以更好使用工具，但工具的使用門檻大幅提高。而當(dāng)分析師更有前瞻性，瓶頸便在分析工具上，但不可能每個(gè)分析師都要求自主按自己想法去設(shè)計(jì)工具。分析工具市場(chǎng)上有很多，有免費(fèi)的也有付費(fèi)的，免費(fèi)分析工具(GA)可能對(duì)分析師的要求更高一些，付費(fèi)工具（如：SiteFlow®）一般都會(huì)有客服人員協(xié)助，相對(duì)來說容易些解決方案：wa工具pm需要精通wa,提供可供選擇的版本和功能供普通用戶和分析師使用。9、傳統(tǒng)wa的clickstream數(shù)據(jù)如何從頁面走向位置挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)的wa局限在頁面上下游關(guān)系，需要收集頁面位置和區(qū)塊點(diǎn)擊的顯性反饋數(shù)據(jù)作用到個(gè)性化推薦等系統(tǒng)中，需要企業(yè)有強(qiáng)力的