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掀起她的盖头来以人为中心的网站分析一7z

2019-01-31 08:37:46

题记:这不是站分析的问题,甚至不是线上线下的问题,而是一个商业的问题。

从刚开始接触站分析到现在,越来越感觉到以人为核心的站分析的重要性。没有成文的定义,我给自己的解释是通过各种渠道(站分析和非站分析的技术)收集关于你站访问者(Visitor)的信息,对他们人口统计学特征(demographics)和行为特征进行分析和研究,然后在对访问者理解的基础上去分析和优化营销的渠道,沟通的方式和站的内容。所以,这里说的以人为核心的站分析和所谓的user-centric不完全一样,甚至已经超过了站分析的范围,向CRM和商务河南中医治疗脑瘫权威医院分析延伸。

我们知道,站分析主要有两种方法,user-centric和site-centric;而我们平常所说的站分析主要是指site-centric,也就是说以能够追踪的内容(比如说站,应用广告媒介)为核心,分析诸如流量来源,点击流(click stream),内容的粘度等的相关数据。在这种狭义的站分析中,访问者虽然是作为一个维度(dimension)来处理的,但如果你清点一下你知道的所有站分析工具的报告,你会发现这个维度被严重忽视了,除了几个形如鸡肋的技术性指标之外,它逐渐退化成了一个并不可靠的诸如number of unique visitors的指标(Metric)。

这就像是我们坐在互联的一台终端前面,通过简单或者高级的方法处理着站分析的数据,做出各种丑陋不堪或者美轮美奂的表格和图形,得出各种让人捶胸顿足或者手舞足蹈的结论,却丝毫不在乎另一台终端前面正在看你站的其实是加菲猫或者闪电狗。的确,这是整个行业和技术、法律环境的问题;不过,如果说包办婚姻你无法抗拒的话,在洞房之夜还隔着盖头接吻就是你的错了。

也许我们的站分析师们不屑一顾,但是在兄弟行业中,另一种站分析技术却早已广泛应用。这就是在络媒体购买领域,在媒体站的受众分析中使用的user-centric方法。和Site-centric相比较,User-centric主要有两个收益,一个是提供竞争情报(petitive intelligence),这个不在本文讨论范围之内,感兴趣的朋友可以联系我;一个是提供站访问者的诸如性别,年龄,学历,收入等的人口统计学信息和诸如兴趣爱好,因特使用频率等的行为信息,这一点是本文所关注的。

典型的User-centric通过监测样本人群(panel)和统计学方法来获得因特使用数据。这里的应该算是Comscore和Nielsen NetRating和MediaMetrie的组合吧。不过相对于这种依赖于Panel的方法,还常德治疗癫痫要花多少钱有其他更灵活的信息收集方法。比如大家熟知的Google ADPlanner(现在的doubleclick adplanner)和Quantcast。

无独有偶,相信现在大部分读者可能都会想到站分析在中国上的一个产品介绍的文章,孔明统计。这类工具的信息收集方法是很多样灵活的,对于Google的产品,很容易想到Google所掌握的一大堆各种各样的账户信息,搜索信息和工具条收集的信息;而Quantcast则主要是依赖自己的合作伙伴和用户络,提供站的受众的统计信息。如果从他的合作伙伴挖掘下去,归根结底,无论是电子商务站也好,社交络也好,络供应商也好,站长络也好,终还是通过匿名跟踪的方式,使用用户的注册信息。仔细看看Quantcast提供的信息内容,从年龄,性别,收入到家庭成员数目,孩子数量,都是通过络技术很难或者基本不可能发掘到的信息。至于孔明统计,通过我的测试结果来看,给出的信息还是十分多样的(不过对于低于100的流量他们也能给出人口统计学的分布,这个不禁让人捏一把汗)。关于数据来源和信息处理方法的问题,很多人申请账号的时候应该都提问过。相信到产品正式发布的时候,他们会给出介绍的。

通过User-centric的方法可以给我们提供站访问者人口统计学的信息,从而为营销战略和活动策略的制定提供指导,特别是对于广告的买卖提供依据。不过无论是通过panel收集信息的方法还是通过多渠道收集信息的方法,他们都有一个短板:不能定位。也就是说我知道这个站的受众中有20%的是年龄介于之间的女性,但是我不知道她们是谁,也没有办法个性化和她们的沟通方式。

在User-centric和Site-centric的边缘地带,行为定向(Behavioral Trageting) 逐渐发展起来。行为定向以人为核心,使用类似于Site-c治牛皮癣里entric的方法对民进行跟踪,同时综合其他渠道的,比如CRM的信息(user-centric的方法),来给一个访问者进行画像(原理见这里);然后和预先设计好的行为和属性模式相匹配,根据匹配结果来实现个性化沟通的目的。所以说,在一定程度上,行为定向也是一种以人为核心的站分析技术,它和User-centric,Site-Centric形成了很好的互补。

除了行为定向外,在以人为核心的站分析中(非常勉强的称为站分析吧),我们还有更精确的定位方式-客户数据整合(CDI Customer Data Integration)和识别技术。从事直接营销(direct marketing,请和直销,direct selling区分开)的朋友应该对这一块了解很多。本文主要谈和站分析有关的两点:扩充对站注册用户的知识和上直接营销。

做客户数据整合的公司有很多,在市场营销领域,的应该是Acxiom(安客诚)了吧,另外欧洲市场还有Sogec(fr),WDM(fr)等公司。每个公司都有自己的人口资源数据库,比如Acxiom的PersonicX,把所有的消费者(家庭)分为70多个组群,仅仅在法国便有2400万法国家庭的各项数据。他们通过各种途径和合作伙伴收集这些数据:包括邮局,报刊杂志,电子商务和社交站,企业CRM数据,问卷调查,电信公司等等。

Personicx

他们的业务当然也很多了,其中和站分析有联系的,举个例子吧,那天我SEMWatch(://semwatch.)开放注册了,我收集了一批opt-in的邮件地址。不过我也仅仅是有一批邮件地址而已。想要很好的利用这些邮件地址,比如说卖卖酱油,搞搞房地产什么的,都需要了解这些邮件地址的主人们的个人信息。- 怎么办呢?

这时候我就可以找到这些公司,把我的电子邮件地址和他们的资源相比较,来充实我自有的客户信息。通过比较,我可以给一部分邮件地址加上邮局地址,加上主人的年龄和收入情况,加上家庭情况,加上兴趣爱好情况(在有些法律环境下,这种方式是违法的或者受到严格限制的,所以这个业务有地域性;目前中国是什么情况呢?)不过折腾了这么一圈,花了无数银子之后,才发现手头只有不超过10个电子邮件地址,还有两个是自己测试时注册的。- 怎么办呢?

这时候我还是可以找到他们,去购买他们的opt-in的地址的使用权(注意:只能匿名使用,不能拥有),开展我的营销活动。在购买这些地址的使用权的时候,我也可以加很多详细的要求。比如说,我改行卖奶粉的话,我可以向他们要求这些人的信息使用权:同时具备电子邮件地址和邮局地址,年轻的妈妈,年龄不超过30岁,家中有个小孩,家庭收入在5万元-10万元之间,家庭住址在沿海一线,二线城市,喜欢浏览各种女性站,不是雀巢或者达能的妈妈俱乐部会员。

无论是通过行为定向,还是通过客户数据整合识别,终都是一种对站分析数据和其他消费者相关数据的挖掘和应用,进而达到和一对一营销的目的;而同时,在做站分析的时候,一方面应该注意收集这些信息,并和数据库或者第三方应用相连,以期得到站用户的一个全面的肖像图;另一方面在做分析的时候,应该利用可以获得的分类信息,对不同的客户群做细致的分析和比较。

-到此暂分一段,免得朋友再跟我说写的太长-

请继续关注掀起她的盖头来-2继续讨论以人为核心的站分析的方法和可能性。

本文首发 SEMWatch 转载请注明出处

原文地址:://semwatch./2010/05/user-centric-web-analytics-1

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