先说结论：

如果你想建立真正稳健的分析策略，请先读 Avinash Kaushik 的博客 或他的书《Web Analytics an hour a day》。

我关于 Web Analytics 的很多核心理解都来自那里。

他博客右侧还有很多优质分析资源可继续延伸。

谈到策略层，我最认同也最常验证有效的是：90/10 法则。

90/10 法则

只花 10% 精力选工具，把 90% 时间和预算投入到“找对分析人才”。

任何工具本质都是工具。关键是人如何使用它。

分析师的工作远不止“做漂亮图表”或“会做透视表”。这些只是基础。

真正关键、也最稀缺的是：能基于公司战略、市场与竞争语境，提出可执行商业洞察。

为此，分析师需要理解的不只是线上营销，还包括整体营销策略、销售表现、客户服务链路。

在越南现实里，我通常会建议多数公司先把 Google Analytics 用到位。

当然有例外，但比例不高。

这么建议也有商业现实考量：

• 在免费工具里，GA 在越南普及度最高，组织熟悉度更好
• 越南语界面对英语非母语团队有帮助
• Omniture/WebTrends 等企业工具在越南成本较高，实施与维护都需要较大资源
• 买了企业工具后还要持续培训，而越南人才流动快，培训回报常被稀释

先问对业务问题

这是第二关键点（第一是找对分析师）。

永远从业务问题出发，先弄清你做这个网站/微站/营销活动到底要解决什么。

像“提升品牌认知”“多做销售”这类目标太泛，需要继续往下拆。

不要一上来就盯标准 dashboard。

那些报表容易充满你暂时用不上的术语。

例如只知道平均 pages/visit，不足以帮助销售经理做决策。

知道 pageview 涨 20% 也不等于品牌认知涨 20%。

单一 pageview 就只是 pageview。

我们更常见的问题是“数据太多但无语境”，而不是“数据太少”。

所以别急着看报表模板，先想清楚你要解决的业务问题。

例如：

• 你的目标受众是谁？他们线上行为是什么？我们如何验证来站用户是否为目标人群？
• 你希望访客在站内理解哪些核心信息？我们怎么判断他们真的看到了并理解了？
• 访客能否快速找到想要的信息？
• 线上访问如何影响线下门店？我们如何知道哪个营销动作更有效？
• 哪条产品线在网站表现更好？
• 如何通过网站提升潜在销售线索库？
• 想下单的用户是否能顺畅完成动作？热线、菜单该放在哪？
• 能否在未来 3 个月通过线上渠道带动整体收入 +10%？

把问题列好后，请再回到用户视角亲自走一遍网站。

你也许已经看过上百次官网，但请再看一次：

首页你看到了什么？感受如何？你理解到什么？

若是新品发布页，内容是否真的有说服力？你自己愿不愿意读？CTA 是否清楚可见？表单是否顺畅？

（这篇不展开 UX，本节重点是分析策略。）

下一步，就是把业务问题转成 KPI。

业务目标到 SMART KPI

你不能优化无法测量的东西。

所以在列完业务问题后，必须设计 SMART KPI，并尽量与业务问题直接映射。

例如：

• 目标受众在胡志明市： 首先就该看 geo location 报表，确认胡志明访客规模。 KPI 可设：胡志明月独立访客、新访客获取量。 然后再按流量来源拆解，识别哪些渠道把非目标城市流量带进来（若是付费流量可考虑暂停）。

• 新车发布并希望引导试驾报名： KPI 可设：

• 新车 landing page 独立访客
• 单个新访客成本
• 各来源在“到达且未立刻跳出”上的表现
• 报名转化率与单次报名成本

• 你有两条核心信息要传递： 先看落地页加载速度，再看有多少独立访客真正访问关键页面，以及他们前后路径。 这些在 GA 里都可以拿到。

数据真实性（Data authenticity）

首先你要确认：你理解当前工具如何定义并计算 KPI。

GA 和主流工具在定义上通常清晰，但不同工具确实会有口径差异。

然后是实施层：

• 给所有页面正确打 tracking code
• 代码放在页面合适位置（顶部/底部都可，但要统一且可控）
• 代码应内联且可执行，不要埋在奇怪 frame/table 结构里
• 多子域要提前设计 profile/视图策略
• 跨域流程（如结账跳转）要正确做 cross-domain tracking
• conversion/goals 要定义清楚并正确配置
• 需要的话对 onclick 做事件追踪
• 注意各种 redirect，它会污染来源分析

测试一定要做透。

比如：

• 用户 Google 搜词 -> 点进站 -> 完成动作，这一链路中关键词、来源、日期、动作是否都被正确记录
• 邮件、banner、direct 流量是否能正确识别
• 电商下单里收入、商品、购物车数据是否一致

前期多花时间测试，后面会省大量麻烦。

因为：错误数据比没有数据更糟。

另外：

• Flash、视频等内容要做专门跟踪方案
• 按业务需要评估 cookie 默认窗口
• 误差 <10% 通常可接受。测量很难绝对精确，线上如此，线下更是如此。

分析职责应回归营销/销售/品牌团队

当 tracking 配置和验证完成后，建议把分析主导权从 IT 移回营销团队。

很多公司让 IT 每月输出标准网站报告。

我认为这通常效率不高：

• IT 不掌握全部营销动作，不适合定义关键问题
• 真正有价值的分析需要深入分层和自定义报表，标准模板远远不够

所以我更建议：培训营销团队，让他们能自己在工具里找答案。

不同层级，应该有不同 dashboard

公司里不同角色对数据需求差异非常大。

管理层看 top-line 和结果，执行层看渠道细节与动作优化。

所以按角色拆 dashboard 非常关键。

这也能缓解“报告没人看”的问题。

是的，这件事一直在发生。

大多数人只会在“老板临时追问某个数”或“要审批预算”时才会翻报告。

我之前在 100 页报告那篇 里也讲过。

分层（Segmentation）是核心

别拿总量直接做决策。

要把渠道、来源、人群、地区、路径拆开逐一看。

比如整体 bounce rate 50% 这个数本身几乎不能指导动作。

但如果你知道“某个付费落地页 bounce rate 50%，且页面有明确 CTA”，那就有优化方向了：关键词、文案、落地页一致性都可调整。

趋势比单点更重要

在我看来，趋势很多时候比某个时点绝对值更有决策价值。

同一组数据，按日/周/月看，结论可能完全不同。

善用时间粒度切换与 “Compare to past”。

例如：

全年平均 cost per sale 是 2 美元，但过去 3 个月持续上升到 3.5 美元（接近翻倍）。

如果你只看全年均值，会被误导。

再比如，把日点击量和平均 CPC 放在同一张图看：

如果点击上升、CPC 下降，通常是积极信号。

Benchmarking 才有语境

语境决定价值。

孤立数字意义很小，几乎无法指导下一步。

你可以做内部 benchmark，也可以做外部 benchmark。

外部对标更难，因为可靠第三方数据不总是容易拿到。

例如你看到销售 +10%，觉得不错；但若行业/竞品同期 +50%，那这个 +10% 就完全不是“好消息”。

内部对标可以通过：

• 不同时间段比较
• 分层后比较
• 不同产品线/子站/子域对比

我今天先写到这里。

你同意还是不同意？

还想补充什么？