最近因為製作網路講師班結業簡報，對網路分析這塊又再研究了一些。在之前，也有分享過一篇［先談網路分析］，但［先談網路分析］這篇文章主要是分享<Google Analytics網頁分析>的內文。這篇［淺談網路分析］主要是參考了一些有講述Google Analytics的網站，整理了一份15分鐘的簡報。
以下是我的簡報內容，歡迎指教。
越來越多人開始對自己的網站(部落格)或是公司的網站(部落格)做網站分析，(不管使用的是哪一種流量分析工具)。 你呢？也有做自己的網站分析嗎？你的網站分析是因為別人有做，所以自己也跟者做網站分析？還是了解為什麼要做網站分析？ 對於網站分析我們可能會有些疑問，網站分析是甚麼？我的網站為什麼需要網站分析？如何進行網站分析？等等的問題，在底下的簡報會為各位說明。
英國物理學家凱爾文(Lord Kelvin)說過一句話：「if you cannot measure it, you cannot improve it.」。任何東西，如果你無法測量他，那你就無法改善他。 這句話常常被拿來說明［我們為什麼要做網站分析？］。這句話也說明了［衡量的指標為什麼這麼重要？］
在開始網站分析之前，我們來思考一個問題：「你的網站為什麼存在？」，或者，這樣問：「為什麼我們要有網站？」 這個問題的答案可以幫助我們了解［為什麼要做網站分析］以及設定我們網站的目標、KPI。我們也可以藉此衡量網站的業務目標是否有達成，進而改進提升網站的業務目標。如果我們不了解我們的網站存在的目的，那麼網站分析對我們來說可能沒甚麼太大價值。畢竟網站分析也是需要經營的。 當然，每個網站的業務目標不一定只有一個，可能有兩個、三個。端看自己對自己網站所下的目標為何而訂。例如：ABC網站是在賣保險。那目標就有可能是會員人數，或者，線上訂單成交量等。 當我們了解網站存在的目的之後，就可以對網站的目標進行衡量、改進、持續促進網站目標的轉換率。
那麼網站分析是甚麼？
這段話是一位知名網路分析師－卡希克(Avinash Kaushik)在他的著作《Web Analytics2.0》之中對網站分析的定義：
從你的網站與競爭對手取得資料，進行量化分析與質化分析， 以持續改善客戶與潛在客戶在網站上的使用經驗， 進而達成你預期的結果(在線上與離線兩方面)。
如何進行網站分析？
透過剛剛卡希克對網站分析的定義，我們可以知道網站分析其實是一種程序，用來不斷持續增進我們網路業務的程序。 首先，我們的網站需要有訪客，才能進行數據的收集。 數據收集 在最一開始的時候跟各位提過，英國物理學家凱爾文的名言：「如果無法測量他，就無法改善他。」所以，我們需要不同種類的資料－量化資料與質化資料，來了解自己網站的效能。 透過量化資料或多或少可以告訴我們，在我們的網站上發生了那些事情。但除了收集量化資料之外，我們也需要質化的資料來告訴我們其他事情。 量化資料告訴我們網站上發生了甚麼事情；質化資料則可以告訴我們發生的原因。利用用戶測試、使用訪談等方法收集質化資料。問一些簡單的問題(例如：今天為什麼來到本站？能給我們一些Feedback)來進一步了解訪客，看看我們的網站有沒有貼近他們的需要？ 只有分析自己的資料是不夠的，我們也必須觀察競爭對手的資料。在這網路的時代，透過一些工具，就可以幫助我們查看一些競爭對手的資料。 各數據分析 有了資料，接者就是分析，以及衡量我們的KPI。 測試方案 我們所收集到的資料會告訴我們「問題出在哪裡」，但不會跟我們說「問題要怎麼解決」。所以，在收集資料後透過數據分析，我們需想辦法解決各種不同的問題，並找出可行的方案並進行測試，或者，捨棄不需要的。 接者，看看訪客的反應。 隨著時間持續改進流程—這是網站分析中重要的部份。透過不斷的循環，進而改善我們網站，可以對網站的目標進行衡量、改進、持續改進我們的網站，以及增加網站目標的轉換率。
到目前為止，你應該知道網站分析是甚麼了，但可能還是會問，為什麼要做網站分析？網站分析為什麼重要？ 讓我們先來看看一段影片：當網站上的購物流程變成實際狀況時，會是什麼樣的情形？
在購物的流程中，我們可能會遇到一些惱人的問題、情況：
- 會員制，所以需要登入會員，或者申請會員
- 一大串堆的購物條款
- 看不懂的辨識碼
- 逾時的問題……等等的情況
當人們的耐心越來越短(尤其是網路上的人們)，很容易被一件小事給惹惱時，這些購物的流程，都有可能會使我們的訪客離開我們的購物流程。 找出癥結點加以改進，這就是網站分析在做的事情。
假設(純屬虛構)這是一個線上購買旅平險的購物流程，來看一下這個購物流程的漏斗模型。 我們買了關鍵字廣告將訪客導入到這個購物流程的第一步－旅平險試算頁面，有30%的造訪發現，這不是他們所要的內容，或者，試算出來的金額不符合預期…等等的情況，所以離開了。這表示，我們花在這30%造訪的廣告費沒了。也損失了可能從這30%造訪轉換成客戶帶來的收入。 剩下70%的造訪到第二步－填寫試算頁面，或許因為資料填寫的麻煩，項目太多，資訊複雜…等等的情況，一半的造訪走了。所以，這部分的廣告費也沒了，可能轉換成客戶的收入也沒了。 第三步－選擇方案與保額， 第四步－填寫要保資料， 第五步－確認資料與付款， 最後，完成線上要保。 在整個購物購物流程下來，只有2%的造訪完成目標轉換，損失了98%的造訪，以及這98%造訪可能轉換產生的收入，以及為了得到這些造訪而支付的廣告費。 要增加最終的收入有兩個辦法：
- 獲得更多的造訪。當然，行銷費用可能會上升，而且有可能是浪費的。
- 提升每一步驟的轉換率，降低造訪的流失比例。
當目標轉換率增加1%時，對於網站來說意味者甚麼？
- 降低客戶獲取成本
- 增加潛在收入。
不管你的網站目標是甚麼，網站分析最主要帶來的改變就是提升目標轉換率。
到目前為止，或許，你大概知道為什麼要做網站分析了，也大概知道網站分析能為我們帶來甚麼樣的效益。那麼，該選擇甚麼樣的流量分析工具來為我們收集資料？
網路上有一堆流量分析工具，各有利弊，套一句鄧小平的話：「不管黑貓白貓，捉到老鼠就是好貓」，找出符合自己網站的流量分析工具才是最好的流量工具。
流量分析工具大致上分為兩類，我們來看看資料是如何收集的。
一種是Server Log 透過網站伺服器(Web Server)的紀錄(Log)功能，收集所有訪客與網站伺服器間互動的資訊。 從Server端收集客戶行為資訊。 如，AWstats、Webalizer、Piwik…等等。
另一種是Page Tag 利用網頁上崁入的JavaScript程式(一般稱為page tags)收集訪客行為資訊。Page Tagging是運用Cookie來收集User的資料。 為客戶端資料收集。 如，Google Analytics、SiteCatalyst、Omniture…等等。
這張圖表是［Server Log與Page tag的比較］
這份報告是Builtwith根據網站分析使用的工具做的調查。在前百萬大的網站中，有62%的網站使用的流量分析工具是Google Analytics。
前十萬大的網站中，有53%的網站使用Google Analytics。前一萬大的網站有39%使用Google Analytics。比例依照基準的不同而減少，其原因應該是，有些大公司或許會考慮使用Server Log，畢竟Google Analytics是將網站所收集到的資料存放在Google的伺服器，資訊安全可能會有疑慮。 而Google Analytics是目前流量分析工具中，最多人使用的一款工具，而且，使用的比例持續增加。
外國許多知名廠商的網站都有使用Google Analytics，國內的網站也越來越多人使用Google Analytics。
Google Analytics是甚麼？ Google Analytics是一個由Google免費提供的網路流量分析工具。 它會告訴我們訪客如何找到我們的網站以及在我們的網站上做了那些互動，依照Google Analytics提供的資料我們可以找出哪些是我們需要加強改進的地方，哪些不錯的效果是可以繼續擴大。改善網站，做出更好更符合訪客的網站設計及內容。進而使訪客成為顧客。最後達成我們網站的業務目標。也可以追蹤行銷廣告，檢視廣告的成效。
最後，要來說明一下，我們要如何看待Analytics(分析)這件事。
- 目前沒有100%與現實訪客狀況相符的網站分析系統，就算是付費的工具或是Server Log。所以，分析人員要做的是趨勢分析，而不是單純的數字呈現。
- Analytics(分析)不只是流量分析，亦可以做到消費者行為分析，端看分析人員如何使用。
- 對於同一個指標盡量避免使用兩個以上的網站分析系統來分析。但可以利用不同的網站分析系統，補足不同趨勢的呈現。
參考資料：