網站數據分析面臨的九項挑戰與解決方案

自從微軟在其博客中宣布IE10瀏覽器中將“禁止跟蹤”(Do　Not　Track)作為默認開啟狀態設置后，網站分析界一直人心慌慌，這或許是2013年網站分析界面臨的首要挑戰，當然，除此之外，還有其他一些挑戰，詳情如下：

1、cookie機制對于確定唯一用戶的挑戰

挑戰：基于cookie機制和移動互聯網發展導致用戶多終端、多瀏覽器的訪問對確定真正唯一用戶的挑戰？
解決方案：在部分電商和登陸網站可以利用 customer id和cookie id的關聯關系去定義唯一用戶（雖然仍然存在偏差，賬號公用導致 customer id大量對應不相關cookie id)。
2、offline數據如何更好和onine數據的結合
挑戰：傳統線下和互聯網融合更加緊密，傳統公司開始有大量online數據，而過去的online公司也會同樣產生更多offline數據，如何更好標準化和對接數據成為挑戰。
解決方案：至少需要小型BI系統，建議將前端WA數據輸出到bi系統。
3、跨渠道的Attribution model
挑戰：轉化渠道的關系和貢獻度如何確定

跨渠道分為多種

a、 多個click廣告： 渠道之前的關系更加密切，用戶在轉化和形成品牌認知前經?？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：傳統的web analytics是基于click點擊行為的數據，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

c、offline marketing對于online marketing的轉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控、二維碼、優惠券的使用、短地址的采用能部分解決線下往線上轉移的監控。

d、營銷的后續影響對于轉化的貢獻度如何定義？
張棟在微博曾經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控機制，比如展現廣告的監控，同時還需要case by case的分析（基于每次營銷的)。

4、數據越來越多,如何收集有用的數據
挑戰：不計算后端的數據，單純一個網站的前端數據的維度也變得越來越多

哪些數據是最終支持通用kpi，在異常個案中如何收集證明案例的數據

解決方案：從業務和商業目標出發的去收集數據，在異常情況需要case by case.

5、網站分析師的技能要求

挑戰：網站分析師在技巧技術嫻熟的情況下，更多的是憑借敏銳的商業嗅覺去收集數據，分析數據，對商業的理解可以更好發揮網站分析的作用。
網站核心kpi有很多：轉化率、 新會員注冊、老會員回訪、顧客數增多、品牌和口碑曝光度等等，網站分析師必須更加懂商業，例如在網站分析中常見的有長期商業目標和短期商業目標。分析師不清晰目標往往得出對商業無利的結論，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，一定是優先看用戶數和市場規模，打擊毛利率。

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

6、法律和政策

挑戰： 基于網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對tracking的態度將導致第一方跟蹤cookie的數據完整性。

解決方案：幾乎無方案，國內的用戶隱私政策相對寬松，需要行業自律。

7、如何利用網站數據做精準營銷
挑戰：從vistor到 customer的數據對接：如在常見電商購物車放棄率達到70%，從前端監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系統需要更多的自定義參數和api接口關聯用戶更多的非瀏覽行為。
8、wa工具的pm和網站分析師對網站分析的理解
挑戰：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wa的clickstream數據如何從頁面走向位置
挑戰：傳統的wa局限在頁面上下游關系，需要收集頁面位置和區塊點擊的顯性反饋數據作用到個性化推薦中，需要企業有強力的部署和實施能力，典型案例：amazon的url架構,頁面不同位置和區域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，當用戶出發區塊的鏈接時，就會在url末尾自動加上標簽。每次需要打標簽時，前端只需要在區塊DIV上做簡單的配置。