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网站优化与推□□□广离不开各种□□□数据的分析与□□□调整，网站优化前期□□□我们可能会用□□到各种站长平□□□台工具分析竞◎争对手数据，分析行业数据，分析关键词数✦据等，网站优化中期□□□□我们可能会用◉到雅虎工具、百度站长平台◆工具、关键词排名查□□询工具等等。网站优化后期□□我们可能会经★常关注51la统计数据、关键词来路分□□□□析数据、跳失率数据等□□等。各种各样的数□□□据不断为我们□□□的工作带来新□□□□的思路和方法。下面我们将针※对网站优化推□□□广过程中可能□□遇到的各种数□□□据分析挑战进□□□行一一解答。
1、cookie机制对于确定□□□□特定用户的挑◤战
挑战：基于cookie机制和移动互□□□□联网发展导致□□□用户多终端、多浏览器的访□□□□问对确定真正□□特定用户的挑□□□战？
解决方案：在部分电商和□□□□登陆网站可以□□□利用coustomer id和cookie id的关联关系去□□□□定义特定用户（虽然仍然存在●偏差，账号公用导致coustomer id大量对应不相□□□□关cookie id)。

2、offline数据如何更好◢和onine数据的结合
挑战：传统线下和互□□联网融合更加□□□紧密，传统公司开始▽有大量online数据，而过去的online公司也会同样□□□产生更多offline数据，如何更好标准□□□□化和对接数据□□成为挑战。
解决方案：至少需要小型BI系统，建议将前端WA数据输出到bi系统。

3、跨渠道的Attribution model
挑战：转化渠道的关□□□系和贡献度如□□□何确定

跨渠道分为多□□种

a、 多个click广告： 渠道之前的关◈系更加密切，用户在转化和✦形成品牌认知□□□前经常跨越多◇个媒介 。

first click last cick or average 都是计算模型。

b、线上impression广告对渠道的□□□贡献：传统的web analytics是基于click点击行为的数□□□据，对于impression广告的贡献和□□参与的分配将□□是web analytics面临的另外一□□□大挑战

c、offline marketing对于online marketing的转化促进作□□□用的贡献程度□□如何确定？

如: 线下品牌广告对线上用户搜索和交易等行为起的引导促进作用如何量化，线下分地域投放和线上基于地域的效果监控、二维码、优惠券的使用、短地址的采用能部分解决线下往线上转移的监控。

d、营销的后续影□□□□响对于转化的□□□贡献度如何定□□□□义？
张栋在微博曾□□□□经说的案例就□□□□是这样的情形：”【一个点击到底□□多少钱？之二】一个电商 SEM 每天花 1000 元, 每天总共 3500 个点击：SEM 带来 1500 个点击 + SEO 自然流量 带来 2000 个点击；这个电商停止 SEM 投放，每天 SEO 自然流量带来 100 个点击，问：一个 SEM 点击到底多少□□□□钱？”

解决方案：总体来说，需要完整的Attribution model机制和更加完□□□□善的监控机制，比如展现广告□□□□的监控，同时还需要case by case的分析（基于每次营销※的)。

4、数据越来越多,如何收集有用□□□的数据。
挑战：不计算后端的□□□□数据，单纯一个网站□□□□的前端数据的●维度也变得越□□来越多

哪些数据是终□□□□支持通用kpi，在异常个案中●如何收集证明□□□□案例的数据

解决方案：从业务和商业□□□目标出发的去□□□□收集数据，在异常情况需◣要case by case.

5、网站分析师的□□□技能要求

挑战：网站分析师在□□□技巧技术娴熟□□的情况下，更多的是凭借□□□□敏锐的商业嗅□□□觉去收集数据，分析数据，对商业的理解□□可以更好发挥□□□□网站分析的作□□□用。
网站核心kpi有很多：转化率、  新会员注册、老会员回访、顾客数增多、品牌和口碑曝丨光度等等，网站分析师必□□□须更加懂商业，例如在网站分□□析中常见的有□□□□长期商业目标□□□和短期商业目□□□标。分析师不清晰□□目标往往得出□□对商业无利的□□□结论，在电商中毛利□□□率和订单金额□□□是长期追逐目□□标，但在短期阻击□□□□对手活动中这□□□□个明显就不是◉短期指标，比如京东要做▲图书的早期，一定是优先看□□□□用户数和市场□□□□规模，打击毛利率。

解决方案：对分析师的要□□□求越来越高，懂统计分析、计算机、商业的分析师□□□将是各个公司◎追逐的目标。

6、法律和政策

挑战： 基于网络立法□□对用户隐私的○保护，cookie可能会被block,各个浏览器和□□□□操作系统对tracking的态度将导致□□先进方跟踪cookie的数据完整性。

解决方案：几乎无方案，国内的用户隐◆私政策相对宽□□松，需要行业自律。

7、如何利用网站◇数据做精准营□□销
挑战：从vistor到coustomer的数据对接：如在常见电商□□□购物车放弃率★达到70%，从前端监控到•用户登陆流程□□□需要完整化，才可以采用精□□□准营销唤醒购□□□物车放弃用户。
解决方案：wa系统需要更多△的自定义参数□□□和api接口关联用户丨更多的非浏览◥行为。

8、wa工具的pm和网站分析师□□□□对网站分析的◥理解
挑战：工具和人谁先□□□□行？
设计wa工具的pm具有前瞻性带□□□□来的好处是更□□□□多的分析师群□□□体可以更好使◉用工具，但工具的使用●门槛大幅提高。
分析师更有前△瞻性，瓶颈便在分析□□□工具上，但不可能每个□□□分析师都要求◎自主按自己想□□□法去设计工具。
解决方案：wa工具设计者需❖要精通wa,提供可供选择□□□□的版本和功能□□□□供普通用户和□□□分析师使用。

9 、传统wa的clickstream数据如何从页□□□□面走向位置
挑战：传统的wa局限在页面上□□下游关系，需要收集页面◈位置和区块点□□击的显性反馈□□数据作用到数□□据挖掘中，需要企业有强❖力的部署和实□□施能力，典型案例：amazon的url架构,页面不同位置丨和区域url均被埋点，针对用户和搜▽索引擎两套url。
解决方案：
判断uesr-agent,前端用一个js脚本控制，当用户出发区□□块的链接时，就会在url末尾自动加上□□□□标签。每次需要打标□□□签时，前端只需要在□□区块DIV上做简单的配□□□置。