云监测垂直型的网站分析

　　【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。
　　[版权归Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]
　　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。
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　　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。
　　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。
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　　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。
　　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。
　　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）。
　　图4：热图功能
　　也同样提供热图功能，很有意思。
　　图5：零点击商品报警
　　对于完全没有人光顾的产品，提供一个零点几商品的列表，向店主说明：你的这个商品该下架了。
　　是不是很有趣？同样基于淘宝平台的店铺监测工具还有量子统计。
　　另外，如果你也跟我一样有自己的博客，那么你可能也使用了feedsky来帮助你管理你的RSS订阅。而feedsky同时也是一个垂直型的网站分析工具，专门用来统计和分析你的订阅情况。
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　　图6：feedsky的dashboard，看起来我的读者很多都用Google Reader进行订阅
　　Feedsky的数据主要集中在订阅量的趋势、RSS上文章被点击的量和RSS工具的分类上。是一个非常简单，但很实用的小工具。
　　图7：可以查看一年甚至更久的订阅的增长情况，这是我用的最多的，也是唯一的功能
　　看起来我的博客的增长很不错，最近增速在提升。:) 我的目标，过年后达到3,000个订阅！ 所以要写更多有水准的文章。不过，这个工具在提供更多维度的数据上，还很弱，毕竟目的只是让你看个大概。
　　网站分析的发展并不是单线递进的
　　图：网站分析的演进
　　Web2.0（或者说云，当然二者不能划等号，不过我想我这里的意思大家都明白）的出现对网站分析提出了新的要求，因为Web2.0是定制化的、细分的、非标准化，且异常灵活的。老牌的网站分析工具其实老早就看到这种趋势，因此，类似Omniture，Google Analytics乃至Webtrends等，都在对Web2.0类型的监测上进行了功能模块的开发和扩展。例如Omniture有专门的SNS的监测工具，并且和Twitter有合作，也有Mobile的监测工具；而Google Analytics也开发了Event Tracking功能；Webtrends也有相应的模块，同样也有很不错的Mobile监测工具。因此，它们的产品结构形成了以强大的Web1.0为基础的，响应了更多数字化营销演进中所新出现的监测需求。