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網(wǎng)站優(yōu)化與推廣離不開各種數(shù)據(jù)的分析與調(diào)整，網(wǎng)站優(yōu)化前期我們可能會用到各種站長平臺工具分析競爭對手數(shù)據(jù)，分析行業(yè)數(shù)據(jù)，分析關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)等，網(wǎng)站優(yōu)化中期我們可能會用到雅虎工具、百度站長平臺工具、關(guān)鍵詞排名查詢工具等等。網(wǎng)站優(yōu)化后期我們可能會經(jīng)常關(guān)注51la統(tǒng)計數(shù)據(jù)、關(guān)鍵詞來路分析數(shù)據(jù)、跳失率數(shù)據(jù)等等。各種各樣的數(shù)據(jù)不斷為我們的工作帶來新的思路和方法。下面我們將針對網(wǎng)站優(yōu)化推廣過程中可能遇到的各種數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)進行一一解答。
1、cookie機制對于確定唯一用戶的挑戰(zhàn)
挑戰(zhàn)：基于cookie機制和移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展導致用戶多終端、多瀏覽器的訪問對確定真正唯一用戶的挑戰(zhàn)？
解決方案：在部分電商和登陸網(wǎng)站可以利用coustomer id和cookie id的關(guān)聯(lián)關(guān)系去定義唯一用戶（雖然仍然存在偏差，賬號公用導致coustomer id大量對應不相關(guān)cookie id)。

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公司也會同樣產(chǎn)生更多offline數(shù)據(jù)，如何更好標準化和對接數(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Attribution model
挑戰(zhàn)：轉(zhuǎn)化渠道的關(guān)系和貢獻度如何確定

跨渠道分為多種

a、 多個click廣告： 渠道之前的關(guān)系更加密切，用戶在轉(zhuǎn)化和形成品牌認知前經(jīng)?？缭蕉鄠€媒介 。

first click last cick or average 都是計算模型。

b、線上impression廣告對渠道的貢獻：傳統(tǒng)的web analytics是基于click點擊行為的數(shù)據(jù)，對于impression廣告的貢獻和參與的分配將是web analytics面臨的另外一大挑戰(zhàn)

c、offline marketing對于online marketing的轉(zhuǎn)化促進作用的貢獻程度如何確定？

如: 線下品牌廣告對線上用戶搜索和交易等行為起的引導促進作用如何量化，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)影響對于轉(zhuǎn)化的貢獻度如何定義？
張棟在微博曾經(jīng)說的案例就是這樣的情形：”【一個點擊到底多少錢？之二】一個電商 SEM 每天花 1000 元, 每天總共 3500 個點擊：SEM 帶來 1500 個點擊 + SEO 自然流量 帶來 2000 個點擊；這個電商停止 SEM 投放，每天 SEO 自然流量帶來 100 個點擊，問：一個 SEM 點擊到底多少錢？”

解決方案：總體來說，需要完整的Attribution model機制和更加完善的監(jiān)控機制，比如展現(xiàn)廣告的監(jiān)控，同時還需要case by case的分析（基于每次營銷的)。

4、數(shù)據(jù)越來越多,如何收集有用的數(shù)據(jù)。
挑戰(zhàn)：不計算后端的數(shù)據(jù)，單純一個網(wǎng)站的前端數(shù)據(jù)的維度也變得越來越多

哪些數(shù)據(jù)是終支持通用kpi，在異常個案中如何收集證明案例的數(shù)據(jù)

解決方案：從業(yè)務和商業(yè)目標出發(fā)的去收集數(shù)據(jù)，在異常情況需要case by case.

5、網(wǎng)站分析師的技能要求

挑戰(zhàn)：網(wǎng)站分析師在技巧技術(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)，對商業(yè)的理解可以更好發(fā)揮網(wǎng)站分析的作用。
網(wǎng)站核心kpi有很多：轉(zhuǎn)化率、  新會員注冊、老會員回訪、顧客數(shù)增多、品牌和口碑曝光度等等，網(wǎng)站分析師必須更加懂商業(yè)，例如在網(wǎng)站分析中常見的有長期商業(yè)目標和短期商業(yè)目標。分析師不清晰目標往往得出對商業(yè)無利的結(jié)論，在電商中毛利率和訂單金額是長期追逐目標，但在短期阻擊對手活動中這個明顯就不是短期指標，比如京東要做圖書的早期，一定是優(yōu)先看用戶數(shù)和市場規(guī)模，打擊毛利率。

解決方案：對分析師的要求越來越高，懂統(tǒng)計分析、計算機、商業(yè)的分析師將是各個公司追逐的目標。

6、法律和政策

挑戰(zhàn)： 基于網(wǎng)絡立法對用戶隱私的保護，cookie可能會被block,各個瀏覽器和操作系統(tǒng)對tracking的態(tài)度將導致先進方跟蹤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寬松，需要行業(yè)自律。

7、如何利用網(wǎng)站數(shù)據(jù)做精準營銷
挑戰(zhàn)：從vistor到coustomer的數(shù)據(jù)對接：如在常見電商購物車放棄率達到70%，從前端監(jiān)控到用戶登陸流程需要完整化，才可以采用精準營銷喚醒購物車放棄用戶。
解決方案：wa系統(tǒng)需要更多的自定義參數(shù)和api接口關(guān)聯(lián)用戶更多的非瀏覽行為。

8、wa工具的pm和網(wǎng)站分析師對網(wǎng)站分析的理解
挑戰(zhàn)：工具和人誰先行？
設計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。
分析師更有前瞻性，瓶頸便在分析工具上，但不可能每個分析師都要求自主按自己想法去設計工具。
解決方案：wa工具設計者需要精通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)塊點擊的顯性反饋數(shù)據(jù)作用到數(shù)據(jù)挖掘中，需要企業(yè)有強力的部署和實施能力，典型案例：amazon的url架構(gòu),頁面不同位置和區(qū)域url均被埋點，針對用戶和搜索引擎兩套url。
解決方案：
判斷uesr-agent,前端用一個js腳本控制，當用戶出發(fā)區(qū)塊的鏈接時，就會在url末尾自動加上標簽。每次需要打標簽時，前端只需要在區(qū)塊DIV上做簡單的配置。