开发成功的Web分析策略
Step-by-Step指南
使用这本优秀的现代指南正确学习当今Web分析领域中的机遇和挑战。《精通Web Analytics——来自专家的最佳Web分析策略》由业内一线从业人员写成，它不仅仅是介绍了概念和定义，还挑战了关于该领域的一些根深蒂固的观念，并手把手地指导您如何执行成功的Web分析策略。
Web分析专家Avinash Kaushik，以其引人深思的写作方式，揭露了行业里一些主流神话的谬误，并指引您从分析结果中获得可行的认识。教您如何撇开点击流分析的方法、了解定性数据是关注的焦点的原因，以及介绍其他一些认识和技术，帮助您在不牺牲企业收益的情况下开发以客户为中心的思路。《精通Web Analytics——来自专家的最佳Web分析策略》内容包括:
了解数据收集方法的利与弊
找出能够不通过计算统计页面浏览数却仍能深入了解客户的方法
学会使用“3层次问答”的方法来确定有价值的度量
优化组织结构，并选用合适的分析工具
理解和应用高级分析理念，包括SEM C分析、细分的强大功能、转换率的最佳实践等
利用快速启动解决方案来解决博客和电子商务站点、客户支持站点和小型业务Web站点面临的问题
了解构成优秀实验与测试平台的关键因素
使用竞争情报分析来获得认识并激发行动
您还将发现：
快速提高Web分析能力的10个步骤
在组织中创建以数据为中心的文化的7个步骤
测量博客站点成功与否的6种方式
能通过Web 分析获得可行动认识的3个秘诀
优秀Web分析师的10大标志
第1章 Web分析-- 现状与展望 1
1.1 Web分析的简史 2
1.2 现状和挑战 5
1.3 传统Web分析已经废弃 7
1.4 新的Web分析 8
1.4.1 测量定量和定性数据 10
1.4.2 三位一体：思路和战略方法 12
第2章 数据收集--重要性和选择 19
2.1 了解数据前景 20
2.2 点击流数据 21
2.2.1 Web日志 21
2.2.2 Web Beacons 23
2.2.3 JavaScript标记 25
2.2.4 包嗅探器 27
2.3 结果数据 32
2.3.1 电子商务 32
2.3.2 导引生成 33
2.3.3 品牌/宣传和支持 33
2.4 研究数据 34
2.4.1 思路 35
2.4.2 组织结构 35
2.4.3 时机 35
2.5 竞争数据 36
2.5.1 基于专门小组的测量 36
2.5.2 基于ISP的测量 37
2.5.3 搜索引擎数据 38
第3章 定量分析概述 41
3.1 以客户为中心的重要性 42
3.2 实验室可用性测试 42
3.2.1 实施测试 43
3.2.2 实验室可用性测试的好处 45
3.2.3 注意点 45
3.3 启发式评估 46
3.3.1 实施启发式评估 47
3.3.2 启发式评估的好处 49
3.3.3 注意点 49
3.4 实地考察 49
3.4.1 进行实地考察 50
3.4.2 实地考察的好处 51
3.4.3 注意点 51
3.5 调研(问卷调查) 52
3.5.1 站点调研 52
3.5.2 访问后调研 53
3.5.3 创建和执行调研 53
3.5.4 调研的好处 56
3.5.5 注意点 56
3.6 小结 58
第4章 Web分析策略成功的关键要素 59
4.1 致力于以客户为中心 60
4.2 解决业务问题 62
4.3 遵循10/90原则 63
4.4 雇佣优秀的Web分析师 66
4.5 确定最佳组织结构和职能 72
4.5.1 集中式 74
4.5.2 分散式 74
4.5.3 集中分散式 75
第5章 Web分析的原理 77
5.1 捕获数据：Web日志还是JavaScript标记 78
5.1.1 将数据服务和数据捕获分离 78
5.1.2 数据类型和大小 79
5.1.3 创新 79
5.1.4 集成 79
5.2 选择最佳的Web分析工具 80
5.2.1 旧的方式 80
5.2.2 新的方式 81
5.3 了解点击流数据的质量 84
5.4 最佳实践 87
5.4.1 标记所有页面 88
5.4.2 确保标记放在最后(客户优先) 88
5.4.3 标记应当内联 88
5.4.4 确定独特的页面定义 89
5.4.5 智能地使用cookie 89
5.4.6 考虑链接编码问题 90
5.4.7 注意重定向 91
5.4.8 验证数据被正确地捕获了 93
5.4.9 对站点中丰富的媒体进行正确的编码 93
5.5 运用“3层次问答”测试 94
5.5.1 关键绩效指标：重复访客的百分比 95
5.5.2 关键绩效指标：站点上退出最多的页面 95
5.5.3 关键绩效指标：最频繁的搜索关键字的转换率 96
第6章 第1个月：对Web分析的核心概念进行深入挖掘 97
6.1 第1周：开始了解这些基本概念 98
6.1.1 周一和周二：URL 98
6.1.2 周三：URL参数 99
6.1.3 周四和周五：cookie 100
6.2 第2周：回顾基本度量 102
6.2.1 周一：访问数和访客 103
6.2.2 周二和周三：站点访问时间 106
6.2.3 周四和周五：页面浏览 109
6.3 第3周：了解标准报告 111
6.3.1 周一和周二：跳出率 112
6.3.2 周三到周五：推荐者--源和搜索关键字短语 114
6.4 第4周：使用站点内容的质量和导航报告 117
6.4.1 周一和周二：顶级的页面-- 浏览最多的、进入最多的、退出最多的 118
6.4.2 周三：到达最多的目标(退出的链接) 121
6.4.3 周四和周五：站点覆盖(点击密度分析) 123
第7章 第2个月：启动Web数据分析 129
7.1 前提和框架 130
7.2 第1周：创建基本报告 130
7.2.1 周一：最多推荐的URL和最频繁出现的关键字短语 131
7.2.2 周二：站点内容受欢迎程度以及首页访问数 133
7.2.3 周三和周四：点击密度(站点覆盖) 135
7.2.4 周五：站点跳出率 135
7.3 电子商务站点的起步指南 137
7.3.1 第2周：测量业务成果 137
7.3.2 第3周：衡量表现，测量商业效果以及客户满意度 140
7.4 支持类站点的起步指南 143
7.4.1 第2周：从客户的角度测量脱机影响 143
7.4.2 第3周：使用VOC或客户评价(在站点和页面层次上)测量成功 147
7.5 博客测量的起步指南 149
7.5.1 第2周：克服复杂性对原理进行测量(通过使用新的指标) 149
7.5.2 第3周：竞争标准化以及测量成本和ROI 152
7.6 第4周：反省和总结 155
第8章 第3个月：搜索分析-- 站内搜索、SEO和PPC 157
8.1 第1周：实施站内搜索分析 158
8.1.1 周一：理解站内搜索的价值 158
8.1.2 周二：认清站内搜索的趋势 162
8.1.3 周三：通过站点覆盖报告来分析点击密度 163
8.1.4 周四：对实际搜索结果的有效性进行测量 164
8.1.5 周五：对站内搜索的结果度量进行测量 165
8.2 第二周：开始搜索引擎优化(SEO) 165
8.2.1 周一：理解影响、优化和链接 167
8.2.2 周二：链接到新闻发布和社会站点 167
8.2.3 周三和周四：对Web页面标记和内容进行优化 168
8.2.4 周五：对搜索机器人提供指导 168
8.3 第3周：对SEO上的工作进行测量 169
8.3.1 周一：检查站点被索引的效果如何 169
8.3.2 周二：对入站链接和频率最高的关键字进行跟踪 170
8.3.3 周三：对来自PPC的有机推荐者进行分离 173
8.3.4 周四：对有机推荐者的价值进行测量 174
8.3.5 周五：对最受欢迎的页面的优化进行测量 174
8.4 第4周：对PPC的有效性进行分析 176
8.4.1 周一：理解PPC的基础 177
8.4.2 周二：对和搜索引擎竞价有关的度量进行测量 178
8.4.3 周三：定义影响盈亏底线的重要指标 178
8.4.4 周四：测量唯一访客数 179
8.4.5 周五：学习PPC报告的最佳实践 179
