【每期一句】
沒有對創(chuàng)新的有效保護(hù)，就沒有創(chuàng)新。我們沒有喬布斯，沒有扎克伯格，不是國民素質(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開始，然后分解影響KBR績效的驅(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
今天我們來看看測試和定制化，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)字營銷分析(Digital Marketing Analytics)也罷，都在無意中為我們強(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)國家和如此復(fù)雜真假難辨的亂象之中，沒有認(rèn)真獨(dú)立尊重事實(shí)的分析，我們就無從發(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CWA”及其作者宋星，欲轉(zhuǎn)載，請聯(lián)系作者
我曾經(jīng)說過(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，可能是這個(gè)原因。下面這個(gè)例子說明了這種情況：
我想要知道為什么
很多年來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)問題困擾，這個(gè)問題是關(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面，我的第一步工作是找到哪個(gè)頁面對轉(zhuǎn)化率的影響最大。
圖2
這難不倒我，對于做好了Google Analytics電子商務(wù)監(jiān)測以及設(shè)置了漂亮的Goals和Steps的網(wǎng)站而言，一個(gè)工具就能解決問題——GA的$Index，這個(gè)度量(metric)用來衡量每個(gè)頁面對轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)。由于每個(gè)轉(zhuǎn)化都意味著賺到了一定數(shù)量的錢，因此假如一個(gè)visit產(chǎn)生了一個(gè)10美元的轉(zhuǎn)化，而這個(gè)visit一共瀏覽了10個(gè)頁面才產(chǎn)生了這個(gè)轉(zhuǎn)化，那么每個(gè)頁面就平均為這個(gè)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)了1美元，即對這個(gè)visit而言，頁面的$Index=1美元。因此，如果某個(gè)頁面的$Index很高，那么這個(gè)頁面就是對轉(zhuǎn)化至關(guān)重要的頁面。
圖3
其實(shí)不用這個(gè)工具常識(shí)也能告訴我們，booking page對于轉(zhuǎn)化的影響當(dāng)時(shí)是毫無疑問的厲害。于是我們把主要的精力集中在booking page。
確定了某個(gè)頁面對轉(zhuǎn)化的影響要比其他頁面更大，我們朝解決問題邁近了一步，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CWA”及其作者宋星，欲轉(zhuǎn)載，請聯(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)際上是頁面的上下兩部分，因?yàn)樵撁嫣L，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，“評論”并沒有獲得意想中的高關(guān)注。
“評論”關(guān)注度不高的問題顯然讓我們疑惑，網(wǎng)站分析工具很好的告訴了我們“what”，但在這里無法明確地告訴我們“why”。我們可以猜測“評論”關(guān)注度不高的原因是因?yàn)樗鼪]有獲得理想的位置，但現(xiàn)在只能是猜測，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)
這一類困惑在我們進(jìn)行網(wǎng)站分析的過程中常常發(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)案例并沒有到此結(jié)束，因?yàn)槲覀冃枰鉀Q什么元素對轉(zhuǎn)化率有最重大的影響這個(gè)問題。于是我們接著探究，看看這些獲得最高點(diǎn)擊和我們認(rèn)為它們原本重要的元素對轉(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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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>
地址：http://m.sdlzkt.com/a/22/20120703/72922.html
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