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网站分析的数据来源
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分:点击流数据(Clickstream)、运营数据(es)、调研数据(Research/Qualitative)petitive Data)。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据;es我更习惯叫做运营数据,主要指用户在网站中应用服务或者购买产品时记录下来的数据;调研数据主要是网站通过某些用户调研手段(线上问卷或者线下调研)petitive Data直译为竞争对手数据可能不太合适,因为根据Avinash Kaushik的阐述,更像是跟网站有业务关系或竞争关系或存在某种利益影响的一切网站的可能的数据来源。
在获取上述几类数据的同时,也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。下面是我对网站分析数据获取途径的整理:
网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据,它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中,也是与网站本身最为密切相关的数据,是网站分析最常见的数据来源,我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
随着网站应用的不断扩张,网站日志不再局限于点击流的日志数据,如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务,那么很明显,你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志,也不只有标准的apache日志格式日志,更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV,转化流失等,基于事件(Events)的分析将会越来越普遍,将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况:上传下载是否完成,速度如何;用户是否观看的整部视频,视频的加载情况;及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。Google Analytics已经支持了基于事件的分析——Event Tracking,通过JS的动作响应获取数据,但是还存在着一定的局限性。
网站分析工具
当然,通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式,从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer,到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、99click的SiteFlow,及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算,较为规范,如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等,再配上一些趋势图或比例图,通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些,上面的这些数据也一样可
以通过统计网站日志获得,但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果。
数据库数据
对于一般的网站来说,存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分:
网站用户信息,一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面;
网站应用或产品数据,就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息,如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等;
用户在应用服务或购买产品时产生的数据,最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据,购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然,这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较