无论是用网站卖东西、架设形象网站、写博客、经营新闻媒体⋯⋯，都会遇到一个 Moment，那就是你开始听到：有做网站就要做分析！从指针数据、用户在网页行为追踪，可以得到洞察，创造更多商业机会喔！通常好学的人就会开始帮网站安装 Google Analytics 追踪码 ，打开 Google Analytics，买本书、看网络上的教学，从头开始学 Google Analytics 该怎么用、有哪些报表可以拉、有哪些指针可以看。

但是，究竟学网站分析等于学会使用 Google Analytics 吗？从单一工具去学习「分析」的全貌到底好不好？有没有更好的学习历程，可以让你更有系统的抓到分析的精髓？

TL;DR 文章太长但时间不够，没关系可以跳着看

分析不是新概念

又有个台风快来了，到底会不会放台风假？需要先分析台风是强台、中台还是轻台？从北京北京登陆？还是从上海上海南边上来？再来去翻找每个县市长，之前核准台风假的严谨程度；或是有没有曾经没放台风假，后来造成民怨的案例？除此之外，像是有科技园区的县市，想必也会受到一些压力，如果接近选举月，也可以把这个因素纳入容不容易放台风假的考察。接着开始陆续公布时，再看看附近县市放假趋势如何，其实就会很接近喔！

你可以看出「分析并不是新概念」，这是内置于人类进化基因的一种思维，只是现在你要把它应用在「分析网站商业表现」罢了。而所谓的分析就是以下几个环节组成：

一、充分观察、大胆假设：

对网站、自身商业、产业现况充分观察，大胆假设商业上可能的问题点、改善点。

二、分析目的：

因为有了初步的假设，分析的目的应该清晰地展开。

三、设计实验：

了解要搜集什么数据、设计哪种测试，才能符合分析目的。

四、选择分析工具：

知道要搜集什么数据，接下来就会清楚哪种分析工具最适合此次分析。

五、结果与分析：

如果你的假设是对的，应该可以直接在数据判读结果，并且找到落地的运行方法。

六、问题与讨论

如果不幸的从数据中根本看不出差异性，甚至出现与假设完全相反的结果，这时就应该重新厘清「数据是否正确？是否要验证一下数据的误差？」、「假设错的话，是错在哪里？还有没有其他可能性？」。

七、应用

依据数据判读结果，最后转换成落地运行的项目。

建构你的营销分析世界观

无论是传统营销分析或是网站分析，其实用一句话就能述说出终极目标：

将对的信息用对的方法送到对的人面前。

这句话其实就是「客户分级管理」这个概念！用「客户分级」这个词汇有点社会阶级傲慢，不如说「客户分群」。客户分群的中心理念主张：一个商品或是服务，都应该依据「不同客户所带来的利润及价值」，设计出「不同的客户服务、不同的关怀项目」。借由分析不同分群的客户信息后，可以归纳出「同群客户的共同特点」，并且了解「同群客户的需要」，接着就能展开量身打造的营销策略，确保对的信息可以送到对的人面前，引导各个分群客户贡献更多价值。

网站分析 vs. 传统营销分析差异在哪？

网站分析与传统分析的差异在哪？最大差异就在「数字时代的网站分析可以对每个用户做滴水不漏的追踪」。以往传统统计分析，为了解决数据处理量，会尽可能透过精密的采样方式，配合焦点小组，希望透过「用少数代表多数」的方式，来判断全部市场概况。过程中可能造成采样误差，或是看不清市场全貌的状况，在追踪顾客消费历程也较薄弱。

传统统计分析，尽可能透过精密的采样方式，配合焦点小组，透过「用少数代表多数」，来判断全部市场概况。数字时代的网站分析可以对每个用户做滴水不漏的追踪。

但随着现代用户习惯从多途径、跨平台接触信息，电脑对于巨量数据的处理能力也突破性成长（就是到处都在嚷嚷的大数据），人工智能演算模型的快速发展，用户行为追踪技术也越发成熟；网站分析，甚至扩大到数字分析（Digital Analytics），已经可以在很多层面补足传统营销分析的弱点，拾起过去漏掉的拼图。

网站分析能做到什么事？优点是什么？

• 结合搜索数据，窥见客户心中动机
• 了解每个潜在客户接触品牌途径
• 追踪每个潜在客户造访网站时的行为
• 勾勒出不同客户分群的顾客历程
• 在合适的顾客历程阶段，将合适的广告/促销/信息，给合适的人

网站分析可以帮助商业带来哪些深入见解？

• 营运见解
• 网站访客行为见解
• 转换率见解
• 用户体验见解

实际情境：最近公司花了五十万，架设了新的网站，但是在线卖场业绩根本没变

⋯⋯，这样花在网站翻新的投资是对的吗？

一、充分观察、大胆假设

业绩没变其实跟很多环节有关，有可能与内部因素有关，有可能与外在的因素有关，甚至与不可控因素有关。原本的网站用的是 10 年前的 UI 风格，购物车钮也不明显，事实上网站上线前也请了多个用户来受测，反应都很良好，导览动线也很直觉，于是我先排除网站 UI 接口变更造成业绩停滞的可能性。但是理论上，一个动线好的网站，在商品或服务不变的状况下，转换率应该会上升才是。这时我打开 Google Analytics 报表，发现新网站比旧网站的平均转换率高了1% 的比例，虽然平均客单价没有太大的变化，但我更能确定新网站在引导用户达成购买的能力是好的。

那为什么在线购物的业绩没有大幅上升呢？这是一个很简单的数学式子：

Traffic x Conversion Rate % x Per Customer Transaction =Sales Amount

那我可以大胆哦，问题出在 Traffic，也就是进到网站的流量。

二、确认分析目的

这一步骤我们应该着重在继承上一步的大胆假设，也就是「网站流量」出了问题，分析的目的为：了解不同渠道的流量在新网站上线后有无变化，包括搜索流量、直接流量、推荐流量、广告流量、其他流量⋯⋯

三、设计实验

若要去分析既定商业事实，通常这一步骤会是在设计「要抓哪些数据下来看」、「要排除哪些数据才能确保判读正确性」。但商业上也常有需要「设计实验」的，像是「实验哪种网页导览更能让用户找到信息？」、「实验哪种文案点击率最好？」、「实验Hero Image是哪一张？」，总而言之这一项的内容，与分析目的息息相关。

四、选择分析工具

工欲善其事，必先利其器。分析工具有很多种，不同的工具「锐利」之处也不一样，单看你分析的目标为何，有时会多个类型的工具一起运作。根据搜集数据类型的不同，常见的网站分析工具可以粗略分为：

• 点击分析型，流量从哪里来？中间又去了哪里？最后从何离开？像是Google Analytics。
• 实验测试型，测试哪个版本比较好？像是Google Optimize。
• 综合辅助决策型，预算该如何分配？顾客历程为何？目前市场竞争状况如何？像是Appier。

免费又好用的A/B Test工具 – Google Optimize安装教学

2018 awoo 推荐的七个分析工具

五、结果与分析

六、问题与讨论

以这个例子来说，这个分析结果一次就 Hit the Jackpot！你已经发现因为旧网站砍掉重练，有些页面合并、重整，网站除了首页外的 URL 都变了，在缺乏 301 转址的状况下，搜索引擎只会在一时之间发现你的网站多了许多 404 错误页面，原本有带来搜索曝光的页面也失效，搜索流量当然直直落下。

七、应用

• 全面运行新旧网址 301 转址
• 提交新网站的 Sitemap.xml
• 查看旧网站带来最大搜索流量的 Landing Page 是哪一类型（通常代表最有搜索需求的内容），试着在新网站中补强类似内容。

该如何开始学习网站分析？

从分析的精神、营销分析的世界观，最后到数字网站分析的优势，你应该理解了全部脉络，并且清楚知道了数字分析的全景。最后回到个人出发：你该如何开始学习网站分析？

以下整理出 4 个面向，可以根据目前职位不同，延伸补强其他面向。你可以选择单一面向钻得很深，例如专攻「数据搜集专业」，可以成为一个可靠的「数据追踪/数据处理工程师」；你也可以选择多个面向都涉略，例如同时「暸解产业环境」、「具有数据搜集概念」、「解读数据并找出落地解法」，成为一个可靠的「Data-driven 决策者」。

了解产业环境

好的分析师应该对产业有深刻的见解，并且要有很好的Common Sense。例如家电市场就与美妆市场不同，消费者购物历程、认知风险截然不同，若没有对产业有一定暸解，也很可能对数据解读错误。

具有数据搜集的专业

要扎实学好网站分析，一开始数据是如何搜集的？准确性如何？误差值是多少？该如何改善？⋯⋯这些都需要了解。因为数字追踪的技术有些是透过网页前端上的 JavaScript 完成，也有透过后端搜集数据达成，通常也都会需要访问数据库。所以一个成熟的数据分析师必须要具备「确认数据源的正确性」，才能更深入的应用分析。

应用分析工具、数量统计工具的能力

要自由的运用分析工具来帮助你达成商业观察，第一个要点就是必须熟悉不同分析工具之间的差异、功能特色、搜集数据的差异性、上手的难易度⋯⋯等等信息，如此才能在一遇到需要分析的时候，你能马上直觉选择适合的工具。不过通常一家企业里面常用的大型分析工具就是那一两套（因为有些工具很贵），所以大部分时候对分析工具学得精比学得广有用。而在这其中，Google Analytics 既免费、安装又方便，教学资源也很丰富，无论网站大小都可以应用，这也是为什么大部分探讨网站分析的书会先使用 Google Analytics 作为主要教学内容，我们也推荐先从认识 Google Analytics 这套分析工具开始。

打开网站分析之门－学习Google Analytics吧

GA (Google Analytics) 是什么？为什么全世界都在用？

解读数据并提出落地解法

数据再精准、质性研究再全面，最终没有落地解法还是枉然。其实这一项算是网站分析能力集大成的最终目标。因为暸解产业环境、规划数据搜集分析的架构、良好应用工具，最终才能在「现实考察」、「企业文化」与「数据解读」中，找到甜蜜的交集，才能提出专为企业打造的最适方案。

谈数据驱动文化，踏出你的第一步

结语

任何概念的发展都有其脉络，并且有他存在的最终目标，网站分析也是。无论你是大型电子商务模式、实体渠道结合在线销售模式、新闻媒体模式，若能先了解网站分析的优势，就可以应用到自身商业结构中，为公司带来价值。

像是不同类型的产品，投放广告的效益都一样吗？是不是有可能某一类型的产品，比起广告，用户更相信自然搜索呢？或是哪个渠道才能带来最多的新用户呢？获取单位新用户的成本是多少？这些新用户价值是多少？回购率高吗？⋯⋯

这些有趣的网站分析及见解，若能好好应用，或多或少都能为企业带来商业价值，更重要的是在运行网站分析的过程中，企业也能深化分析思维，培养出「观察➜分析➜判读➜决策」的好文化，相信最终会对企业带来更高的价值！

关于网站分析有更多的想法吗？欢迎在文章留言让 awoo 知道喔！