深圳網(wǎng)站優(yōu)化公司認(rèn)為，作為一個專業(yè)的站長你應(yīng)該知道監(jiān)測對成功來說是至關(guān)重要的，不管是對個人，還是對公司，亦或是對職業(yè)發(fā)展，都是如此。從很多方面來說，網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics只是一個工具，同用來幫助公司作決策的眾多其他數(shù)字工具沒什么區(qū)別。但是網(wǎng)站分析——即網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics所涉及的領(lǐng)域、技術(shù)和行業(yè)——有所不同，它的功能和潛力是其他工具都望塵莫及的。為什么？因為網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics不僅可以評估用戶參與度、交易量和用戶帶來的收入，而且還可以監(jiān)測潛在用戶的數(shù)據(jù)，比如他們來自哪里、要尋找什么、你是在哪個環(huán)節(jié)失去這些潛在用戶的（以及你具體是在網(wǎng)站上的哪個頁面或APP上失去他們的）。把現(xiàn)有用戶及潛在用戶的數(shù)據(jù)整合在一起是網(wǎng)站分析所獨有的功能，鑒于這個功能的專一屬性，網(wǎng)站分析就變得尤為強(qiáng)大。例如，大部分網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率都很低，一般為3%。這也就意味著，每100位訪客中最后只有3位轉(zhuǎn)化為了實際用戶。盡管有很多業(yè)務(wù)分析師都在絞盡腦汁地想要提高這個數(shù)字，但是有件事顯然更為重要，那就是首先弄清楚為什么另外97%對你感興趣的訪客（因為他們訪問了你的網(wǎng)站）最終離開了，然后再根據(jù)分析得出的結(jié)果去改善轉(zhuǎn)化率。
網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics不僅可以分析用戶行為，而且可以分析非用戶行為，只要訪客在同公司互動時有一個數(shù)字接觸點。通常來說，這個接觸點是通過用戶訪問網(wǎng)站產(chǎn)生的，但是如果使用UniversalAnalytics（網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics的最新功能版本），這個接觸點就不一定非得通過用戶訪問網(wǎng)站來產(chǎn)生。例如，假如潛在用戶收到了一封你寄來的信件，信件中包含一張優(yōu)惠券。
如果潛在用戶到你的公司實體店里使用優(yōu)惠券進(jìn)行消費(fèi)，那么實體店就會通過互聯(lián)網(wǎng)把該用戶的消費(fèi)信息（產(chǎn)品名稱、價值、優(yōu)惠碼等）發(fā)送到你的網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics賬戶。根據(jù)收到的用戶消費(fèi)信息，網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics就可以生生成一份報告，分析你直接向用戶投遞信件活動的效果和實體店銷售情況。在上面這個例子中，接觸點就是用戶的實際購買行為，假設(shè)：a=信件實際投遞量=100000b=使用優(yōu)惠券的實際購買量=725那么：商業(yè)活動效果=b/a=0.7%假如你寄出的信件要求收信人首先訪問你的網(wǎng)站，以獲取優(yōu)惠碼。那么第二個數(shù)字接觸點就是你的網(wǎng)站，收信人如果訪問你的網(wǎng)站，就說明對你提供的信息感興趣。這樣一來，即使收信人沒有到實體店消費(fèi)，你同樣會得到一組簡單且有力的數(shù)據(jù)，可以來進(jìn)一步分析，例如：a=信件實際投遞量=100000b=使用優(yōu)惠券的實際購買量=725c=訪問你網(wǎng)站的實際收信人數(shù)=8000那么：訪客興趣度=c/a=8.0%商業(yè)活動效果=b/a=0.7%網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率=b/c=9.1%
從上面額外收集到的數(shù)據(jù)（c）可以看出，對信件投遞活動的評估并不是非黑即白的二分法判斷。就實際購買量來說，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示似乎只有725個人對你的產(chǎn)品感興趣，但是從這項額外收集到的數(shù)據(jù)（訪問你網(wǎng)站的實際收信人數(shù)）我們可以判斷出，對你的產(chǎn)品感興趣的實際人數(shù)是8000。根據(jù)對這項數(shù)據(jù)的分析，你就可以通過改善信件投遞活動來提高訪客興趣度了。同時，還可以通過改善網(wǎng)站著陸頁來提高9.1%的網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率，此外還可以嘗試提高用戶的消費(fèi)金額（比如交叉銷售相關(guān)產(chǎn)品）。不管怎么說，你現(xiàn)在可以通過多種途徑來提高銷量了，同時根據(jù)對各種商業(yè)活動的評估，還可以判斷出盈利最多的活動。這確實是很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)啊。
商業(yè)智能定義所有可以幫助你對公司進(jìn)行深入分析的工具都屬于“商業(yè)智能”（businessintelligence），網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics也是商業(yè)智能的一種分析工具。為了幫助讀者理解，我在這里分別對商業(yè)智能的三個分類進(jìn)行解釋定義。 CustomerAnalytics（用戶分析）即對現(xiàn)有用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，其目的是為了發(fā)現(xiàn)用戶的購買模式和獲得人口統(tǒng)計信息。公司通常會根據(jù)這一信息來制定商業(yè)活動，提高現(xiàn)有用戶購買相關(guān)產(chǎn)品的數(shù)量，維系用戶關(guān)系。WebAnalytics（網(wǎng)站分析）即通過研究網(wǎng)站訪客的行為，改善訪客體驗。此類數(shù)據(jù)的絕大部分都是匿名的。從過去的使用傳統(tǒng)來說，網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics就是網(wǎng)站分析工具。DigitalAnalytics（數(shù)字分析）隨著網(wǎng)站分析的發(fā)展，其使用范圍目前已包括所有聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如移動應(yīng)用程序、條形碼掃描儀、收銀讀碼機(jī)、存貨盤點、呼叫中心性能或者芯片。經(jīng)過最新的功能更新，網(wǎng)站優(yōu)化工具Analytics現(xiàn)已升級為數(shù)字分析工具了。好了，
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