【每期一句】
沒有對創(chuàng)新的有效保護，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】
在這個系列的前面兩回文章中(上篇點此，中篇點此)，我們談到了如何優(yōu)化電子商務(wù)關(guān)鍵績效數(shù)字的兩個方面：識別關(guān)鍵驅(qū)動因素、著手分析和嘗試提升關(guān)鍵驅(qū)動因素。在這個部分中，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?在這個路徑中，我們強調(diào)從定義KBR開始，然后分解影響KBR績效的驅(qū)動因素，然后再確定這些驅(qū)動因素中哪些是基礎(chǔ)驅(qū)動因素，哪些是非基礎(chǔ)驅(qū)動因素，再嘗試分析基礎(chǔ)驅(qū)動因素并著手改進，同樣，嘗試分析非基礎(chǔ)驅(qū)動因素并著手改進，這之后測試你的這些改進是否有效并固定有效的改進(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)上進行動態(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國家和如此復(fù)雜真假難辨的亂象之中，沒有認真獨立尊重事實的分析，我們就無從發(fā)現(xiàn)各種馬腳得知諸多真相，就會更被某種我們不得不敬畏崇拜的力量忽悠的團團轉(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，我們于是用一個最基本的方法——細分，試圖通過抽絲剝繭的方法還原真相。但很多情況下，我們很難確信地斷言就是這樣造成的，我們只是說，可能是這個原因。下面這個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月的某個悶熱的夏天，我被一個問題困擾，這個問題是關(guān)于什么樣的網(wǎng)站元素能夠更有效的促進訂單。這個網(wǎng)站是一個旅行類的網(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，一個工具就能解決問題——GA的$Index，這個度量(metric)用來衡量每個頁面對轉(zhuǎn)化的貢獻。由于每個轉(zhuǎn)化都意味著賺到了一定數(shù)量的錢，因此假如一個visit產(chǎn)生了一個10美元的轉(zhuǎn)化，而這個visit一共瀏覽了10個頁面才產(chǎn)生了這個轉(zhuǎn)化，那么每個頁面就平均為這個轉(zhuǎn)化貢獻了1美元，即對這個visit而言，頁面的$Index=1美元。因此，如果某個頁面的$Index很高，那么這個頁面就是對轉(zhuǎn)化至關(guān)重要的頁面。
圖3
其實不用這個工具常識也能告訴我們，booking page對于轉(zhuǎn)化的影響當(dāng)時是毫無疑問的厲害。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一步發(fā)現(xiàn)在這個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的點擊熱圖，點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》系列文章中將會為大家分享點擊熱圖的一些可愛和缺陷的地方)，但可以給我們至少一個解答，那就是在這個頁面中哪些區(qū)域激發(fā)了用戶繼續(xù)探究的興趣。
圖4
在這個點擊熱圖報告中(左右兩張圖實際上是頁面的上下兩部分，因為原頁面太長，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——“展開報價”、“圖片”、“鄰近酒店”還有“隱藏報價”獲得了比較多的點擊量。有一點令人吃驚的是，“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為它沒有獲得理想的位置，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，我們會向大家展示，用什么樣的工具和方法能夠進一步驗證這種猜測)
這一類困惑在我們進行網(wǎng)站分析的過程中常常發(fā)生。很多時候我們不禁要感嘆，知道的更多或許不是好事，我們不得不承受更多的未知。
這個案例并沒有到此結(jié)束，因為我們需要解決什么元素對轉(zhuǎn)化率有最重大的影響這個問題。于是我們接著探究，看看這些獲得最高點擊和我們認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)，做出了下面的這個表格：
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本文標題：<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://www.sdlzkt.com/a/22/20120703/72922.html
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