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“云”监测:垂直型网站的分析

作者:佚名      网站建设问答编辑:admin      更新时间:2022-07-23

【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Google Analytics?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。

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(Service Application Provider),后来又被称为SaaS(Software as a Service)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。

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。

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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:Social Media Analytics: Twitter: Quantitative & Qualitative Metrics,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。

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。

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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。

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图3:Map Overlay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Google Analytics的大样本量地理分布的报告(Map Overlay)。

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图4:热图功能