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云监测垂直型的网站分析

  【导言】我的这个博客中关注的都是普通意义上的网站分析。不过,网站分析应用需求的领域如此之广,必然对网站分析的解决方案提出各种不同的要求。有需求就有市场,本文探讨这个已经出现在我们身边的新兴市场。
  【正文】
  大家有没有在淘宝上开过店?我相信有。那么,一个问题是,你的店铺的流量、流量质量以及转化情况如何?你知道什么样的店铺设计和产品宣传更能打动潜在消费者吗?
  紧接着的一个问题是:你的竞争对手的流量、流量质量和转化情况又如何?
  我相信,这两个问题开始变得不那么好回答了。
  我再问,你知道用什么样的方式进行推广(旺旺广告、商城、关键词、群发邮件等等)哪一种方式能够给你带来更好的ROI?
  更难回答,肯定的。
  那么,如果我们想要了解这些情况,我们需要怎么做呢?
  用我们最喜欢的工具GoogleAnalytics?不行,淘宝系统不允许你加入额外的javascript代码。Omniture,Webtrends都不行。分析网站日志,Alexa和Compete。com?这个更加不可能了。
  所以,这个时候,我们得用专门监测淘宝店铺的针对性工具,这种工具被我们称为垂直型的网站分析工具。
  〔版权归SidneySong(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处〕
  现在你大概明白了什么是垂直型的网站分析。没错,我们普通的网站分析,针对的是我们拥有的网站,但那些我们只能用却不能有的网站,就需要用垂直型的网站分析工具了。
  这些网站包括:C2C电子商务平台、公共博客平台、典型的SNS网站(例如Facebook)、非典型的SNS网站(例如Linkedin,Digg)以及微博(例如Twitter)等等。这些网站都有一个共同的特点,它们都是云或者又被称为web2。0,它们在远端提供服务,我们只需要用就行了。
  云膨胀了对垂直网站分析的需求
  云过去这个曾被称为SAP(ServiceApplicationProvider),后来又被称为SaaS(SoftwareasaService)的事物,让客户端的软件服务向服务器转移,从而减轻了客户端的压力,减少了安装软件的烦恼,也让软件商拥有了一个真正可以收费(反击盗版)的商业模式。
  但什么是云,还有点儿说不清:
  1。云服务非常细分,虽服从于基本的互联网协议,但其应用和实现方式并没有通用的标准;
  2。大多数云服务都是可定制化的,极具灵活性。
  所以人们甚至很难给云下一个统一的定义,致使云成为一个外延很广的事物,谁都说不清,谁又都想挤进去,或是拿云说事儿;另一方面,对于云的用户而言,利用我们常规的方法和通行的工具,很难做好对个领域的监测,因为云的用户无法嵌入代码,也无法查看日志。
  所以,我们需要专门的解决方案,而且这个解决方案不再可能是放之四海而皆准了。
  〔版权归SidneySong(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处〕
  垂直型网站分析工具的特征
  有需求就有市场,有问题就有办法,而且办法总比问题多。
  如果能够满足三个特征:针对性细分、即插即用、定制化,那么云监测的问题并不难。
  针对性细分,是指针对不同的云应用,提供不同的监测方案和工具,甚至在必要时定义不同的监测度量;
  即插即用,是指监测工具依附于云应用产品,成为云的一个功能组件;当需要使用这个功能的时候,把组件激活(如同激活Wordpress的插件)。我们称这种即插即用的操作为打开自来水龙头;
  定制化,这是由于云应用本身具有定制化特性而延伸出来的需求。垂直型网站分析工具也应该是定制化的,以应对不同的定制化云应用。
  图1:垂直型网站分析的特征
  业界有谁?
  如果大家看过Avinash的这篇文章:SocialMediaAnalytics:Twitter:Quantitativeamp;amp;QualitativeMetrics,那么大家一定会跟我一样印象深刻原来光是监测Twitter的第三方工具就有这么多!
  这些工具都是典型的垂直型的网站分析工具。它们的功能非常针对性的细分,而且即插即用,大多数也能够实现功能模组的定制化。
  但是在国内,垂直型的网站分析不大可能在这些SNS类网站上出现,个中原因嘛,相信不说大家也都能知道。但是,国内的垂直型网站分析工具早已有之,因为中国的电子商务网站在世界上还是名列前茅的。这样,针对不同电子商务平台的垂直型网站分析工具其实早已经大行其道。
  〔版权归SidneySong(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处〕
  例如,在淘宝平台上的小艾分析,是目前快速成长的一款统计工具,界面很不错(与GA类似),而功能上更强调针对淘宝平台的推广、流量、用户行为以及端到端的ROI进行分析,以帮助淘宝店主进行网络营销、店内装修以及商品管理的优化。
  图2:小艾分析的dashboard
  例如,用了一个比较直观的雷达图来显示店铺的健康状况,哪些不错,哪些需要加强。
  图3:MapOverlay功能
  也能够显示访问者的地理位置,以及访问了一些什么商品。不过,这个也许可以采用GoogleAnalytics的大样本量地理分布的报告(MapOverlay)。
  图4:热图功能
  也同样提供热图功能,很有意思。
  图5:零点击商品报警
  对于完全没有人光顾的产品,提供一个零点几商品的列表,向店主说明:你的这个商品该下架了。
  是不是很有趣?同样基于淘宝平台的店铺监测工具还有量子统计。
  另外,如果你也跟我一样有自己的博客,那么你可能也使用了feedsky来帮助你管理你的RSS订阅。而feedsky同时也是一个垂直型的网站分析工具,专门用来统计和分析你的订阅情况。
  〔版权归SidneySong(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处〕
  图6:feedsky的dashboard,看起来我的读者很多都用GoogleReader进行订阅
  Feedsky的数据主要集中在订阅量的趋势、RSS上文章被点击的量和RSS工具的分类上。是一个非常简单,但很实用的小工具。
  图7:可以查看一年甚至更久的订阅的增长情况,这是我用的最多的,也是唯一的功能
  看起来我的博客的增长很不错,最近增速在提升。:)我的目标,过年后达到3,000个订阅!所以要写更多有水准的文章。不过,这个工具在提供更多维度的数据上,还很弱,毕竟目的只是让你看个大概。
  网站分析的发展并不是单线递进的
  图:网站分析的演进
  Web2。0(或者说云,当然二者不能划等号,不过我想我这里的意思大家都明白)的出现对网站分析提出了新的要求,因为Web2。0是定制化的、细分的、非标准化,且异常灵活的。老牌的网站分析工具其实老早就看到这种趋势,因此,类似Omniture,GoogleAnalytics乃至Webtrends等,都在对Web2。0类型的监测上进行了功能模块的开发和扩展。例如Omniture有专门的SNS的监测工具,并且和Twitter有合作,也有Mobile的监测工具;而GoogleAnalytics也开发了EventTracking功能;Webtrends也有相应的模块,同样也有很不错的Mobile监测工具。因此,它们的产品结构形成了以强大的Web1。0为基础的,响应了更多数字化营销演进中所新出现的监测需求。

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