掀起她的蓋頭來——以人為中心的網(wǎng)站分析(一)

時間：2022-08-10 00:33:01 | 來源：建站知識

時間：2022-08-10 00:33:01 來源：建站知識

題記：這不是網(wǎng)站分析的問題，甚至不是“線上”“線下”的問題，而是一個商業(yè)的問題。

從剛開始接觸網(wǎng)站分析到現(xiàn)在，越來越感覺到以“人”為核心的網(wǎng)站分析的重要性。沒有成文的定義，我給自己的解釋是“通過各種渠道(網(wǎng)站分析和非網(wǎng)站分析的技術(shù))收集關(guān)于你網(wǎng)站訪問者(Visitor)的信息，對他們?nèi)丝诮y(tǒng)計學特征(demographics)和行為特征進行分析和研究，然后在對訪問者理解的基礎(chǔ)上去分析和優(yōu)化營銷的渠道，溝通的方式和網(wǎng)站的內(nèi)容”。所以，這里說的以人為核心的網(wǎng)站分析和所謂的user-centric不完全一樣，甚至已經(jīng)超過了網(wǎng)站分析的范圍，向CRM和商務(wù)分析延伸。

我們知道，網(wǎng)站分析主要有兩種方法，user-centric和site-centric;而我們平常所說的網(wǎng)站分析主要是指site-centric，也就是說以能夠追蹤的內(nèi)容(比如說網(wǎng)站，應(yīng)用,廣告媒介)為核心，分析諸如流量來源，點擊流(click stream)，內(nèi)容的粘度等的相關(guān)數(shù)據(jù)。在這種狹義的網(wǎng)站分析中，訪問者雖然是作為一個“維度”(dimension)來處理的，但如果你清點一下你知道的所有網(wǎng)站分析工具的報告，你會發(fā)現(xiàn)這個維度被嚴重忽視了，除了幾個形如雞肋的技術(shù)性指標之外，它逐漸退化成了一個并不可靠的諸如“number of unique visitors”的指標(Metric)。

這就像是我們坐在互聯(lián)網(wǎng)的一臺終端前面，通過簡單或者高級的方法處理著網(wǎng)站分析的數(shù)據(jù)，做出各種丑陋不堪或者美輪美奐的表格和圖形，得出各種讓人捶胸頓足或者手舞足蹈的結(jié)論，卻絲毫不在乎另一臺終端前面正在看你網(wǎng)站的其實是加菲貓或者閃電狗。的確，這是整個行業(yè)和技術(shù)、法律環(huán)境的問題;不過，如果說包辦婚姻你無法抗拒的話，在洞房之夜還隔著蓋頭接吻就是你的錯了。

也許我們的網(wǎng)站分析師們不屑一顧，但是在兄弟行業(yè)中，另一種網(wǎng)站分析技術(shù)卻早已廣泛應(yīng)用。這就是在網(wǎng)絡(luò)媒體購買領(lǐng)域，在媒體網(wǎng)站的受眾分析中使用的user-centric方法。和Site-centric相比較，User-centric主要有兩個收益，一個是提供競爭情報(competitive intelligence)，這個不在本文討論范圍之內(nèi)，感興趣的朋友可以聯(lián)系我;一個是提供網(wǎng)站訪問者的諸如性別，年齡，學歷，收入等的人口統(tǒng)計學信息和諸如興趣愛好，因特網(wǎng)使用頻率等的行為信息，這一點是本文所關(guān)注的。

典型的User-centric通過監(jiān)測樣本人群(panel)和統(tǒng)計學方法來獲得因特網(wǎng)使用數(shù)據(jù)。這里最有名的應(yīng)該算是Comscore和Nielsen NetRating和MediaMetrie的組合吧。不過相對于這種依賴于Panel的方法，還有其他更靈活的信息收集方法。比如大家熟知的Google ADPlanner(現(xiàn)在的doubleclick adplanner)和Quantcast。

無獨有偶，相信現(xiàn)在大部分讀者可能都會想到網(wǎng)站分析在中國上的一個產(chǎn)品介紹的文章，孔明統(tǒng)計。這類工具的信息收集方法是很多樣靈活的，對于Google的產(chǎn)品，很容易想到Google所掌握的一大堆各種各樣的賬戶信息，搜索信息和工具條收集的信息;而Quantcast則主要是依賴自己的合作伙伴和用戶網(wǎng)絡(luò)，提供網(wǎng)站的受眾的統(tǒng)計信息。如果從他的合作伙伴挖掘下去，歸根結(jié)底，無論是電子商務(wù)網(wǎng)站也好，社交網(wǎng)絡(luò)也好，網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商也好，站長網(wǎng)絡(luò)也好，最終還是通過匿名跟蹤的方式，使用用戶的注冊信息。仔細看看Quantcast提供的信息內(nèi)容，從年齡，性別，收入到家庭成員數(shù)目，孩子數(shù)量，都是通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很難或者基本不可能發(fā)掘到的信息。至于孔明統(tǒng)計，通過我的測試結(jié)果來看，給出的信息還是十分多樣的(不過對于低于100的流量他們也能給出人口統(tǒng)計學的分布，這個不禁讓人捏一把汗)。關(guān)于數(shù)據(jù)來源和信息處理方法的問題，很多人申請賬號的時候應(yīng)該都提問過。相信到產(chǎn)品正式發(fā)布的時候，他們會給出介紹的。

通過User-centric的方法可以給我們提供網(wǎng)站訪問者人口統(tǒng)計學的信息，從而為營銷戰(zhàn)略和活動策略的制定提供指導，特別是對于廣告的買賣提供依據(jù)。不過無論是通過panel收集信息的方法還是通過多渠道收集信息的方法，他們都有一個短板：不能“定位”。也就是說我知道這個網(wǎng)站的受眾中有20%的是年齡介于20-30之間的女性，但是我不知道她們是誰，也沒有辦法個性化和她們的“溝通”方式。

在User-centric和Site-centric的邊緣地帶，行為定向(Behavioral Trageting) 逐漸發(fā)展起來。行為定向以人為核心，使用類似于Site-centric的方法對網(wǎng)民進行跟蹤，同時綜合其他渠道的，比如CRM的信息(user-centric的方法)，來給一個訪問者進行畫像(原理見這里);然后和預(yù)先設(shè)計好的行為和屬性模式相匹配，最后根據(jù)匹配結(jié)果來實現(xiàn)個性化溝通的目的。所以說，在一定程度上，行為定向也是一種以“人”為核心的網(wǎng)站分析技術(shù)，它和User-centric，Site-Centric形成了很好的互補。

除了行為定向外，在以“人”為核心的網(wǎng)站分析中(非常勉強的稱為網(wǎng)站分析吧)，我們還有更精確的定位方式-客戶數(shù)據(jù)整合(CDI, Customer Data Integration)和識別技術(shù)。從事直接營銷(direct marketing，請和“直銷，direct selling”區(qū)分開)的朋友應(yīng)該對這一塊了解很多。本文主要談和網(wǎng)站分析有關(guān)的兩點：擴充對網(wǎng)站注冊用戶的知識和精準網(wǎng)上直接營銷。

做客戶數(shù)據(jù)整合的公司有很多，在市場營銷領(lǐng)域，最有名的應(yīng)該是Acxiom(安客誠)了吧，另外歐洲市場還有Sogec(fr)，WDM(fr)等公司。每個公司都有自己的人口資源數(shù)據(jù)庫，比如Acxiom的PersonicX，把所有的消費者(家庭)分為70多個組群，僅僅在法國便有2400萬法國家庭的各項數(shù)據(jù)。他們通過各種途徑和合作伙伴收集這些數(shù)據(jù)：包括郵局，報刊雜志，電子商務(wù)和社交網(wǎng)站，企業(yè)CRM數(shù)據(jù)，問卷調(diào)查，電信公司等等。

Personicx

他們的業(yè)務(wù)當然也很多了，其中和網(wǎng)站分析有聯(lián)系的，舉個例子吧，哪天我SEMWatch()開放注冊了，我收集了一批opt-in的郵件地址。不過我也僅僅是有一批郵件地址而已。想要很好的利用這些郵件地址，比如說賣賣醬油，搞搞房地產(chǎn)什么的，都需要了解這些郵件地址的主人們的個人信息。-> 怎么辦呢?

這時候我就可以找到這些公司，把我的電子郵件地址和他們的資源相比較，來充實我自有的客戶信息。通過比較，我可以給一部分郵件地址加上郵局地址，加上主人的年齡和收入情況，加上家庭情況，加上興趣愛好情況…(在有些法律環(huán)境下，這種方式是違法的或者受到嚴格限制的，所以這個業(yè)務(wù)有地域性;目前中國是什么情況呢?)不過折騰了這么一圈，花了無數(shù)銀子之后，才發(fā)現(xiàn)手頭只有不超過10個電子郵件地址，還有兩個是自己測試時注冊的。-> 怎么辦呢?

這時候我還是可以找到他們，去購買他們的opt-in的地址的使用權(quán)(注意：只能匿名使用，不能擁有)，開展我的營銷活動。在購買這些地址的使用權(quán)的時候，我也可以加很多詳細的要求。比如說，我改行賣奶粉的話，我可以向他們要求這些人的信息使用權(quán)：同時具備電子郵件地址和郵局地址，年輕的媽媽，年齡不超過30歲，家中有1-2個小孩，家庭收入在5萬元-10萬元之間，家庭住址在沿海一線，二線城市，喜歡瀏覽各種女性網(wǎng)站，不是雀巢或者達能的媽媽俱樂部會員。

無論是通過行為定向，還是通過客戶數(shù)據(jù)整合識別，最終都是一種對網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)和其他消費者相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，進而達到精準和一對一營銷的目的;而同時，在做網(wǎng)站分析的時候，一方面應(yīng)該注意收集這些信息，并和數(shù)據(jù)庫或者第三方應(yīng)用相連，以期得到網(wǎng)站用戶的一個全面的肖像圖;另一方面在做分析的時候，應(yīng)該利用可以獲得的分類信息，對不同的客戶群做細致的分析和比較。

———-到此暫分一段，免得朋友再跟我說寫的太長——-

請繼續(xù)關(guān)注“掀起她的蓋頭來-2”繼續(xù)討論以人為核心的網(wǎng)站分析的方法和可能性。

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