会GA等于会分析吗?浅谈 Google Analytics 与网站分析

作者: 用户投稿 阅读:72 点赞:116

网站分析是我非常非常喜欢且有热诚的领域,也是我最喜欢写的文章主题,从我的第一份营销工作,我稍微接触了网站数据分析的领域,在完全没接触过的情况下,我就对这个领域燃起了极大的热诚,即便当时我的工作内容是不太需要用到网站数据分析的,我还是卯起来拼命的学,直到我开始了我的顾问生涯之后,我的学习时间也一直是放在网站数据分析上面。

『网站分析』本身的应用就是透过数据洞察、数据研究来改善我们的商业,我们每天接触的数据有太多了,从Google Analytics、Google Ads、Facebook、公司后台营运数据、问券调查数据、竞争对手数据…等,在这么多的数据中,该如何透过这些数据来改善商业,就是『网站分析』的课题,同时,『网站分析』的观念可以很有效的帮助你在制定营销策略、还有成长自己的营销思惟。

学会 Google Analytics等于会网站数据分析吗?

网站数据分析是非常非常大的一块领域,且天花板高不可见,网站数据分析的难度与高度几乎是全部数字营销领域中最困难的一块领域,成为一为专业的网站分析师需要很多不同领域的专业、需要懂网站、懂营销、懂数字广告、懂 SEO。但学会 Google Analytics 等于会网站分析吗?

这样说好了,如果会 Google Analytics 等于会网站数据分析,那今天你换了一家任职的公司,该公司使用的是 Adobe Analytics 而不是 Google Analytics,那你是否等于失去"网站分析"的专业呢?

事实上,不管是 Google Analytics还是Adobe Analytics,他们只是分析"工具",会使用工具并不代表你具备有该领域的专业。剪刀,本身就是"工具",就好像你会使用Excel不代表你懂会计、会用Word不代表你会写论文、会用 PhotoShop不代表你会电脑绘图。同样的 ,Google Analytics 本身就跟剪刀、Excel、Word一样,它只是"工具",所以会 Google Analytics 绝对不等于会"网站分析" 。

那会使用 Google Analytics跟会网站分析有甚么不同呢?

进行网站数据分析的目的是为了"透过数据为企业创造价值,利用数据帮助企业做出更有利的决策",Google Analytics 只是你收集、处理数据的工具之一,况且GA本身有许多的缺陷(像是行为追踪很弱、数据会有采样问题)。

正确来说,负责企业网站分析的人,应该要先从数据需求开始规划、定义企业所需要的数据,举例来说,为了优化公司的在线商务表现,你认为你需要的数据有"产品销售数据"、"客户/会员数据"、"网站的页面浏览信息"、"网站的转换信息"、"电子邮件的EDM发送/分析"…等,确定了所需的数据后,你才会开始选取你认为能够帮助你处理这些数据的工具,像 EDM的管理、客户管理,都是 Google Analytics所没有的功能,因此你不能只依靠 Google Analytics 来处理数据,除了 Google Analytics之外,Piwik 与 Adobe Analytics 也都是很棒的软件,他们的数据处理的功能也并不输 Google Analytics。以下图来说,这是我们一般在分析一个电商网站时,常用到的数据类型,从竞争对手分析、营销/广告数据、网站行为、到商业表现,每一个环节都进行有策略性的分析,我们在分析营销问题时,才能有更全面的成果。

选取数据分析工具之前,应该先拆解商业上的问题、并把需要的数据给列出来,下一步再来选择分析工具,而不是我们认为 SimilarWeb好像很酷,就直接花钱买下去。

(如果你想学习完整的网站分析专业,透过数据改善商业,可以参考我最新的,这堂课可以帮助你更全面的学习网站分析。)

那么,我不该使用 Google Analytics 来学习网站分析吗?

不可否认的是,在免费的网站分析工具中 Google Analytics 确实是个很强大的工具(其实比起很多付费工具,它仍然还算是很强大的分析工具),因此从 Google Analytics 做为你学习网站数据分析的起步,是绝对没有问题的。

但这篇文章希望能传达给你的消息是,会使用工具并不代表会网站分析,因为工具毕竟只是工具,除了学习如何操作 Google Analytics之外,你也该把部分时间投资在创建"网站数据分析"的思维、专业、手法,比方说,在网站分析里最重要的两种测试你学了吗(A/B Test 与 Usability Test)?如果还没有,也许可以买本书、或开始读一些文章,慢慢创建起自己的思维,在分析领域里面,还有许多重要的观念与理论,像是 Segmentation(区隔)、Cohort(同类群组分析)、Conversion Attribution(归因分析)。

未来我的网站将会开始越来越常谈论"网站数据分析",这篇做为打开这一系列文章的开场,如果你想了解更多,请关注我的博客。

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标签: 网站 分析

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