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　　【每期一句】

　　沒(méi)有對(duì)創(chuàng)新的有效保護(hù)，就沒(méi)有創(chuàng)新。我們沒(méi)有喬布斯，沒(méi)有扎克伯格，不是國(guó)民素質(zhì)，而是制度使然。

　　【前言】

　　在這個(gè)系列的前面兩回文章中(上篇點(diǎn)此，中篇點(diǎn)此)，我們談到了如何優(yōu)化電子商務(wù)關(guān)鍵績(jī)效數(shù)字的兩個(gè)方面：識(shí)別關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素、著手分析和嘗試提升關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。在這個(gè)部分中，我們將向大家展示，如何通過(guò)一些特定的方法，讓我們提升關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的努力能夠最終落地獲得成效。

　　【正文】

　　還記得我們前文談到的優(yōu)化路徑嗎?在這個(gè)路徑中，我們強(qiáng)調(diào)從定義KBR開(kāi)始，然后分解影響KBR績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素，然后再確定這些驅(qū)動(dòng)因素中哪些是基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素，哪些是非基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素，再嘗試分析基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素并著手改進(jìn)，同樣，嘗試分析非基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)因素并著手改進(jìn)，這之后測(cè)試你的這些改進(jìn)是否有效并固定有效的改進(jìn)(優(yōu)化)。由于優(yōu)化不可能是針對(duì)所有人群和興趣的，所以最后你要在優(yōu)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理(定制化)。

　　圖1

　　今天我們來(lái)看看測(cè)試和定制化，以及它們二者是如何讓我們優(yōu)化的努力最終落地的。

　　分析不是全部

　　網(wǎng)站分析(Web Analytics)也好，數(shù)字營(yíng)銷分析(Digital Marketing Analytics)也罷，都在無(wú)意中為我們強(qiáng)調(diào)“分析”的重要性。

　　分析當(dāng)然重要，尤其在我們所處的這個(gè)國(guó)家和如此復(fù)雜真假難辨的亂象之中，沒(méi)有認(rèn)真獨(dú)立尊重事實(shí)的分析，我們就無(wú)從發(fā)現(xiàn)各種馬腳得知諸多真相，就會(huì)更被某種我們不得不敬畏崇拜的力量忽悠的團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)。但對(duì)于我們想要優(yōu)化的網(wǎng)站商業(yè)目的而言，分析卻完全不是全部。

　　本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國(guó)CWA”及其作者宋星，欲轉(zhuǎn)載，請(qǐng)聯(lián)系作者

　　我曾經(jīng)說(shuō)過(guò)(http://www.chinawebanalytics.cn/10rules-for-using-wa-tools-1/，原則五)，大多數(shù)情況下，網(wǎng)站分析工具能夠告訴你發(fā)生了什么樣的情況(what)，但不能直接幫你回答發(fā)生這些情況的原因(why)。為了盡可能找到原因，我們于是用一個(gè)最基本的方法——細(xì)分，試圖通過(guò)抽絲剝繭的方法還原真相。但很多情況下，我們很難確信地?cái)嘌跃褪沁@樣造成的，我們只是說(shuō)，可能是這個(gè)原因。下面這個(gè)例子說(shuō)明了這種情況：

　　我想要知道為什么

　　很多年來(lái)我一直試圖了解很多奇怪現(xiàn)象的發(fā)生原因，但有些解決了，有些卻不能如愿，我只能懷疑是由于某種可能的原因，但卻完全不敢確切。

　　在2010年6月的某個(gè)悶熱的夏天，我被一個(gè)問(wèn)題困擾，這個(gè)問(wèn)題是關(guān)于什么樣的網(wǎng)站元素能夠更有效的促進(jìn)訂單。這個(gè)網(wǎng)站是一個(gè)旅行類的網(wǎng)站，為用戶提供在線酒店預(yù)定業(yè)務(wù)。這個(gè)網(wǎng)站有如下幾種類型的頁(yè)面，我的第一步工作是找到哪個(gè)頁(yè)面對(duì)轉(zhuǎn)化率的影響最大。

　　圖2

　　這難不倒我，對(duì)于做好了Google Analytics電子商務(wù)監(jiān)測(cè)以及設(shè)置了漂亮的Goals和Steps的網(wǎng)站而言，一個(gè)工具就能解決問(wèn)題——GA的$Index，這個(gè)度量(metric)用來(lái)衡量每個(gè)頁(yè)面對(duì)轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)。由于每個(gè)轉(zhuǎn)化都意味著賺到了一定數(shù)量的錢，因此假如一個(gè)visit產(chǎn)生了一個(gè)10美元的轉(zhuǎn)化，而這個(gè)visit一共瀏覽了10個(gè)頁(yè)面才產(chǎn)生了這個(gè)轉(zhuǎn)化，那么每個(gè)頁(yè)面就平均為這個(gè)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)了1美元，即對(duì)這個(gè)visit而言，頁(yè)面的$Index=1美元。因此，如果某個(gè)頁(yè)面的$Index很高，那么這個(gè)頁(yè)面就是對(duì)轉(zhuǎn)化至關(guān)重要的頁(yè)面。

　　圖3

　　其實(shí)不用這個(gè)工具常識(shí)也能告訴我們，booking page對(duì)于轉(zhuǎn)化的影響當(dāng)時(shí)是毫無(wú)疑問(wèn)的厲害。于是我們把主要的精力集中在booking page。

　　確定了某個(gè)頁(yè)面對(duì)轉(zhuǎn)化的影響要比其他頁(yè)面更大，我們朝解決問(wèn)題邁近了一步，下一步我們要做的事情是進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)在這個(gè)頁(yè)面中哪些元素是最可能影響轉(zhuǎn)化的。

　　本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國(guó)CWA”及其作者宋星，欲轉(zhuǎn)載，請(qǐng)聯(lián)系作者

　　我們的方法是制作booking page的點(diǎn)擊熱圖，點(diǎn)擊熱圖并不是完美的工具(在我chinawebanalytics.cn最近的《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中將會(huì)為大家分享點(diǎn)擊熱圖的一些可愛(ài)和缺陷的地方)，但可以給我們至少一個(gè)解答，那就是在這個(gè)頁(yè)面中哪些區(qū)域激發(fā)了用戶繼續(xù)探究的興趣。

　　圖4

　　在這個(gè)點(diǎn)擊熱圖報(bào)告中(左右兩張圖實(shí)際上是頁(yè)面的上下兩部分，因?yàn)樵?yè)面太長(zhǎng)，所以我們把它切割為兩張圖)，我們看到了一些明顯的興趣點(diǎn)——“展開(kāi)報(bào)價(jià)”、“圖片”、“鄰近酒店”還有“隱藏報(bào)價(jià)”獲得了比較多的點(diǎn)擊量。有一點(diǎn)令人吃驚的是，“評(píng)論”并沒(méi)有獲得意想中的高關(guān)注。

　　“評(píng)論”關(guān)注度不高的問(wèn)題顯然讓我們疑惑，網(wǎng)站分析工具很好的告訴了我們“what”，但在這里無(wú)法明確地告訴我們“why”。我們可以猜測(cè)“評(píng)論”關(guān)注度不高的原因是因?yàn)樗鼪](méi)有獲得理想的位置，但現(xiàn)在只能是猜測(cè)，只能。(在《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中，我們會(huì)向大家展示，用什么樣的工具和方法能夠進(jìn)一步驗(yàn)證這種猜測(cè))

　　這一類困惑在我們進(jìn)行網(wǎng)站分析的過(guò)程中常常發(fā)生。很多時(shí)候我們不禁要感嘆，知道的更多或許不是好事，我們不得不承受更多的未知。

　　這個(gè)案例并沒(méi)有到此結(jié)束，因?yàn)槲覀冃枰鉀Q什么元素對(duì)轉(zhuǎn)化率有最重大的影響這個(gè)問(wèn)題。于是我們接著探究，看看這些獲得最高點(diǎn)擊和我們認(rèn)為它們?cè)局匾脑貙?duì)轉(zhuǎn)化的影響有多大。我們根據(jù)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)，做出了下面的這個(gè)表格：

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對(duì)媒體來(lái)說(shuō)，微博在某種程度上來(lái)說(shuō)似乎是救命稻草，媒體的聲音被放得更大。微博是一個(gè)新生事物，具體如何做都在摸索。但是，不管如何探索，媒體的微博都應(yīng)有一定的底線和操守，同時(shí)作為一種新興的媒體渠道，它的考核>>>詳細(xì)閱讀

本文標(biāo)題：<b>網(wǎng)站分析：電子商務(wù)關(guān)鍵數(shù)字優(yōu)化線上部分（下）</b>

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