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          1. 為什么網站的訪問數據很少被利用?

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            在互聯網公司的眾多數據中,營業的數據、財務的數據往往是比較容易得到應用,但是網站訪問的數據往往是應用得最少的。這是什么原因,網站數據該如何應用呢?

            先說應用少的原因:

            1、首先是數據的重要程度的認識。

            交易數據、財務數據往往是關系到公司的生死,如果這個數據出現問題了,那么公司的運轉就會出現了緊張狀況。所以上到CEO,CFO;下到公司的具體員工都在關心這個數據。

            網站數據只關系到公司產品自身的好壞,而在公司發展的階段,這點上體現并不明顯,在國內尤其不明顯,很多公司都可以憑借一流的銷售,三流的產品去搶占市場,一部分的網站,甚至不要什么優秀的產品,光是靠著大量的投資,打廣告,吸引到到用戶量,出業務的數據就可以融產品畫冊設計到大筆的資金,所以網站本身的數據就一定程度上被忽視下來了,而能作到在產品上大投入的公司,憑借的也不是網站的數據,而是產品人員自身的實力。

            2、其次是數據處理的成本。

            業務數據通每條業務是一個單獨的數據,這樣數據在處理的關聯上簡單很多,數據量也相對網站數據要少很多很多。同時在保證數據準確性方面,由于業務數據關系到財務問題,都是有多臺服務器和多系統保證其準確性的。

            網站數據往往是由用戶-獨立會話-訪問頁面構成的一個序列的數據,這些矩陣的數據在處理上增加了很大的難度,單單從數據量上講,往往是交易量幾十倍,數據量的增加還不是根本難度,難度是從分析一條數據,變成了分析一個序列的數據;同時另一個難度是這么龐大的數據量,已經很難保證不丟失數據了,事實上,大部分網站記錄中,丟失1%-5%的數據是正常的現象,而即使是1%,對于序列的分析也有不小的影響。

            3、網站數據更難于理解。

            由于交易/財務是傳統行業就有的,所以有比較明確的定義,交易量,交易額這些數據大部分人都能知道他的意義,(財務數據除外); 對于專業的人員,這些數據不存在任何歧義。而且在獲取數據的過程中,獲取方法,統計方法都比較規范,很少在這期間產生疑義。

            網站的數據隨著互聯網的發展才發展起來,數據上沒有明確的定義,往往是兩個統計系統里面,同樣的名詞表示不同的意義;不同的名詞表示相同的意義;同樣的名詞表示著不同的意義;名稱和意義都一樣,但是獲取的方式不同;而且這方面的分析也少有專業人員,相關的人員,例如產品經理,交互設計師甚至有獨立用戶數,獨立IP數,獨立會話數,流量數的卻別都搞不清楚的。同時,在數據獲取的過程中,由于相應開發語言,跳轉方式,服務器配置的不同,獲取數據的方式也不統一,在理解上更增加了一層的難度。

            4、網站數據應用上困難。

            傳統數據,往往是很容易就應用到實際當中,投入和產出的對比讓很多判斷可以比較容易的下決定。并且業務的情況往往是2選1、N選1的狀況,當數據證明一個比一個好的時候,是比較容易作決定的。同時,由于長期的積累,交易數據有成型的數據解釋結構,看到××數據,就知道這個數據是受××幾個數據影響。

            網站的數據往往難以下決定,數據往往是很難直接應用到實際的修改之中。除了A/Btest是方案的對比,其他的數據多數不是方案的對比,而是同一個產品的優化。某頁面的轉化率低,產品經理也不能直接將這個頁面舍棄,還是要進行優化,這讓數據的判斷和處理的難度增加了許多。同時網站的數據,由于受產品畫冊設計到系統和人的意識兩個方面的影響,還沒有成型的結構去解釋數據受什么關聯數據的影響,并且,一但是判斷結果是用戶不繼續進行操作,數據上就陷入到了荒原。

            以上是網站數據對比業務數據的弱勢,但是并不是說網站的數據沒有意義,只是還沒有到發揮的時候,等到地盤劃定,各個公司要拼內功的時候,優化業務數據的時候,網站數據的作用也就體現出來了。

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