【머리말】
도구는 웹사이트 분석에 없어서는 안 될 요소입니다. 하지만 만족스러운 도구를 선택하는 방법은 그리 간단하지 않습니다. 솔직히 말해서, 나는 도구 선택 주제에 관해 최고의 조언자가 아닙니다. 결국, 내가 사용한 도구와 내가 아는 것은 제한되어 있습니다. 웹사이트 분석을 위한 도구가 너무 많기 때문에 이 주제에 대한 나의 논의는 확실히 편향될 것입니다. 하지만 친구들이 나에게 끊임없이 갖고 있는 뜨거운 기대 때문에 나는 이 주제에 대해 긴장하지 않고 이야기할 수밖에 없었다.
예, 웹사이트 분석 도구가 너무 많아서 모든 도구를 선택하는 데 도움을 드릴 수 없습니다. 따라서 이 문서의 도구는 모두 주류 웹사이트 분석 도구이며 일부 특정 또는 전문 도구에 대해서는 언급할 수 있지만 강조하지는 않습니다. 여기서 언급하는 도구는 단순한 소프트웨어가 아닌 완전하고 성숙한 웹사이트 분석 솔루션입니다.
질문이 있거나 공유하고 싶다면 메시지 영역에 메시지를 남겨주세요. 모두 감사합니다!
【감사의 말씀】
친애하는 친구 여러분, 제 새 기사를 기다리고 계실지, 아니면 더 궁금한 점이 있으신지 모르겠지만, 저는 많은 친구들의 다양한 요구에 동의했지만 너무 오랫동안 약속을 지키지 못했다는 것을 알고 있습니다. 천천히 갚도록 할게요. 2010년이 지나고 올해는 잊지 못할 경험들이 많이 일어났습니다. Qunar의 Karen에게 특별한 감사를 드립니다(지속적인 관심과 지원, 영감을 주셔서 감사합니다! 동시에 내가 잘 대답할 수 없는 질문을 그녀가 해결할 수 있도록 도와주세요), Mr. Jiang Wentao(가장 믿을 수 있고 신뢰할 수 있는 친구) , 소중한 경험에 감사드립니다. 마실 시간을 찾으세요. (그리고 주스도 마실 시간을 찾으세요), Zhonghai Interactive의 Ai Song(필요할 때 항상 큰 도움을 주십니다. 감사합니다!), Angela(준비해 주셔서 감사합니다. 행복한 시간을 보낼 수 있습니다) 공유), SEO 마스터 Xiaoshuai(Nanqi) 및 Robin 및 Shaowei, Shen Tongyi Butcher, Mr. Gong Xin, Daniel Mars, Baidu의 Tianfang, Mr. Frost & Sullivan의 Mr. Wang Yuquan, Innovation Works의 Miss Luffy( 속도가 정말 빠릅니다!), AdMaster의 Vincent와 Tenly(저는 당신의 재능을 의심한 적이 없습니다. 지금이 당신의 재능을 돋보이게 할 기회입니다!), Cellbikes의 Peter(봄 축제 후에 호주에서 만나요!), IBM의 친구 Frank(좋은 일이 있기를 바랍니다) 가능한 한 빨리 더 나은 일자리를 찾으세요), Intel의 고객 Kai Nan(인터스텔라에 대해서는 언제 논의할 예정입니까?), Air China의 Xiao Cai, Lenovo의 고객 Zong Hui 및 Cheng Hao, L'Oreal의 Wenwu 자기야, OMG America의 Elin(제 요청에 동의하셨네요. 아, 시카고에서 다시 뵙기를 바랍니다), 나의 좋은 형제 Dayou, Youmi.com, Xiao Ai Statistics의 Wu Kai와 Chidori, 두 명의 David(David Chen 및 David Wu) ... 그리고 제가 밤낮으로 함께 지내는 웹사이트 분석가들(Vyse, Lillian, Karen, Michael, Darryl, John, Louis, Suraj, Oliver, Kobe, Ling, Ann...) 여러모로 도움을 주신 친구들 모두 (이름을 다 언급할 수 없어서 죄송하지만 한 해를 한 번에 기억하기가 정말 힘든데 너무 감사드립니다!) 물론 가장 감사해야 할 것은 독자 여러분의 지원 덕분에 제 블로그가 이 단계에 무사히 도달할 수 있었습니다. 2010년은 나에게 쉬운 해가 아니었습니다. 나는 끊임없는 변화에서 살아남았고, 우울증과 진지하게 싸웠으며, 인생에서 자랑스러웠던 것들을 잃었고, 열심히 일하고 여행을 통해 삶에 대한 답을 계속 찾았습니다. 하지만 마침내 나는 나 자신을 더 행복하고 더 행복하게 만들 수 있고 극도로 성취감을 느낄 수 있다고 굳게 믿습니다. 올해 내 인생의 단 한 순간도 낭비하지 않았기 때문에 연말에 웃을 수 있습니다. 정말 기분이 좋아요. 2011년에도 아직 희망과 목표가 많습니다. 앞으로도 열심히, 또 열심히 하세요.
사례 분석에 참여하겠다고 친구들에게 약속한 기사와 문서는 아직 발송되지 않았으며, 춘절 이전에 발송될 예정입니다. 2011년의 선구적인 작업은 웹사이트 분석 도구에 대한 이야기로 돌아왔습니다. QQ 그룹의 ShopEx에서 일하는 Zhuxiao라는 친구가 이 측면에 대해 매우 끈질기게 질문을 하여 많은 친구들의 의심을 해결했다고 생각합니다. 이제 천천히 대답해 보겠습니다.
몇몇 친구들은 내 글이 너무 길다고 불평했습니다. 나는 새해부터 모든 게시물을 더 짧게 하기로 결정했습니다. 긴 기사를 짧은 기사로 나누고 더 많은 분할로 게시하세요. 다들 덜 피곤해 보이고, 좀 더 여유롭게 글을 쓸 수 있을 것 같아요. :)
필요부터 시작하세요
예, 웹사이트 분석 도구가 너무 많습니다. 어떤 도구를 사용해야 합니까?
당신이 나에게 이것을 묻는다면 당신이 사용하는 도구는 당신의 필요에 달려 있기 때문에 나는 말문이 막힐 것입니다. 웹사이트 분석의 요구사항은 일반적으로 매우 세분화되어 있으며 특히 관심을 갖고 있는 중요한 요구사항이 있을 수 있으며 특정 웹사이트 분석 도구만이 이러한 요구사항을 충족할 수 있으므로 이 도구를 선택해야 합니다. 제가 당신을 위해 도구를 선택해주기를 원한다면(솔직히 말하면 저는 이 일을 하게 되어 기쁘지 않습니다), 나에게 직접 묻는 대신에 당신의 요구 사항과 웹 사이트의 상황에 대해 이야기해야 합니다. 어떤 도구가 더 좋다고 생각하시나요? ?
이 세상에서 만들 수 있고 특정 사용자 기반을 갖춘 도구는 "나쁜" 도구가 아닙니다. 사용하기 쉽지 않다고 생각한다면 80%의 경우 충분하지 않다는 것이 아닙니다. 처음부터 사용해야 한다는 것입니다.
귀하의 요구 사항을 명확하게 알 때까지 도구의 품질에 대해 묻지 마십시오.
요구와 도구 간의 대응
이제 모든 사람의 질문은 내 요구사항을 명확하게 알고 있다면 웹사이트 분석 도구를 어떻게 선택해야 합니까? 걱정하지 마세요. 시간을 좀 투자하겠습니다. 요구 사항이 복잡하기 때문에 몇 가지 일반적인 웹 사이트와 해당 요구 사항을 분류한 다음 어떤 종류의 웹 사이트 분석 도구가 이에 해당하는지 살펴보겠습니다.
유형 1: 소규모 전자상거래 웹사이트
저는 웹사이트 분석의 관점에서 볼 때 소규모 전자상거래 웹사이트의 정의는 매출 규모가 아니라 상품 카테고리의 개수에 따라 정의되어야 한다고 생각합니다. 상대적으로 카테고리가 많을수록 웹사이트 분석이 더 복잡해집니다. 카테고리가 50개 이하인 전자상거래 웹사이트는 소규모 전자상거래 웹사이트로 간주됩니다.
하지만 소규모 전자상거래 웹사이트에서 어떤 웹사이트 분석 도구를 사용해야 하는지 묻는다면. 나는 여전히 대규모 전자상거래 웹사이트에서 사용하는 도구들 사이에 차이가 없어야 한다고 말하고 싶습니다. 즉, 가능하다면 상업용 유료 웹사이트 분석 도구를 사용해야 한다는 것입니다.
전자상거래 웹사이트는 전환 경로 분석, 마케팅 효과 분석(친숙한 출처 분석 포함), 주요 페이지 분석, 제품 카테고리 분석, 교차 판매 분석 및 고객 세분화 등 몇 가지 주요 요구 사항을 강조합니다. 테스트 단계에서는 A/B 테스트가 강조됩니다. 무료 도구로는 이 중 어느 것도 불가능합니다.
하지만 결국 내 웹사이트가 아직 작기 때문에 천천히 시작할 수 있다고 말할 것입니다. 웹사이트 분석에 대한 경험이 전혀 없다면 소규모 전자상거래 웹사이트를 위한 기본적인 무료 분석 도구로 시작하는 것이 실제로 괜찮다는 점에 동의합니다. 웹사이트 분석의 기본 논리는 가장 낮은 곳에 달린 과일을 먼저 선택하는 것입니다. 쉽게 얻을 수 있는 성과를 거두고 싶다면 멋진 웹사이트 분석 도구가 반드시 필요한 것은 아닙니다. 소위 가장 눈에 띄는 과일은 랜딩 페이지 불량, 엔드 투 엔드 전환 불량(당시 프로세스를 고려하지 않음), 불균형한 판매 및 제품 방문 등 가장 명백한 문제를 나타냅니다. 웹사이트 분석 도구 없이도 이러한 작업 중 일부를 만들 수 있을 것 같습니다. 웹사이트 분석의 또 다른 기본 논리는 나무보다는 숲을 놓치지 않는다는 것입니다. 처음부터 끝까지, 큰 그림부터 시작하세요. 이러한 도구는 매우 강력할 필요가 없으며 세부적으로 세분화됩니다. 이를 위해서는 더 강력한 도구가 필요합니다.
소규모 전자상거래 웹사이트에서는 웹사이트 분석 도구를 선택할 때 먼저 스스로에게 몇 가지 질문을 던져야 합니다.
나는 웹사이트 분석에 대해 아무것도 모르는 걸까요? 그렇다면 배울 시간도 없다면 무료 도구를 선택하지 말고 이해하는 사람을 찾고 도구 공급업체의 서비스 직원을 찾아 설명해 보십시오. .
전담 웹사이트 분석가가 있고 그 사람이 상용 도구에 익숙하다면 상용 도구를 사용해도 괜찮습니다. 그렇지 않고 상용 도구를 사용하려면 좋은 컨설턴트를 찾으십시오. 실행 중인 사례를 분석하는 데 도움을 준 다음 이 도구를 사용하여 분석을 완료한 방법을 알려주세요. 이 방법은 웹사이트 분석을 배우는 가장 빠른 방법입니다.
나는 웹사이트와 인터넷 마케팅 트래픽의 현재 문제를 명확하게 이해하고 있습니까? 이러한 이해가 없다면 먼저 좋은 무료 도구를 사용하여 웹사이트의 문제를 찾으십시오. 의심할 여지 없이 Google Analytics를 추천합니다.
무료 분석 도구로는 얻을 수 없는 데이터를 다른 방법으로 얻을 수 있나요? 예를 들어 장바구니에 담았지만 판매가 완료되지 않은 품목 수 등 판매량과 상품 금액을 확인할 수 있습니다. Google Analytics와 같은 웹사이트 분석 도구를 사용하여 이러한 데이터를 얻는 것은 실제로 어렵지만, 결국 웹사이트는 귀하의 것입니다. 이 데이터를 얻을 수 있다면 실제로 Google Analytics의 효과가 확장될 것입니다.
그런 상태가 있나요? - 문제가 있다는 것을 이미 알고 있습니다. 예를 들어 쇼핑 정보를 입력하는 양식 페이지에 문제가 있는 것으로 알고 있지만 구체적인 문제가 어디에 있는지는 알 수 없습니다. . 이때는 보다 심층적인 분석(세분화)이 필요할 수 있습니다. 이 경우 무료 도구가 작동하지 않을 수 있으므로 유료 상용 도구를 사용해야 하며, 문제를 구체적으로 설명하고 해결을 위한 기술적 솔루션을 제공해야 합니다. 이 식별된 문제.
내 느낌은 소규모 전자상거래 웹사이트가 크고 뚱뚱한 것을 한 입에 먹어치우려고 해서는 안 된다는 것입니다. 페이즈와 리듬을 익히는 것이 중요합니다. 아무것도 모르는 경우 무료 도구로 시작하여 웹 사이트 분석에 대한 기본 지식을 배우고 트래픽의 정의와 분류를 이해한 다음 무료 도구를 사용하여 일부 웹 사이트의 명백한 문제를 발견하고 성능과 관련된 몇 가지 주요 지표를 정의하십시오. ; 그러다가 점점 더 많은 문제가 발견되기 시작했고, 진실을 발견하고 이러한 문제를 더 자세히 해결하기 위해 더 깊이 파고들어야 할 때가 왔을 때 유료 도구를 사용하기 시작했습니다. 무료 도구로 발견한 문제가 매우 분명하다고 생각되거나 발견된 문제가 현재 리소스로 해결할 수 있는 가능성을 단순히 초과했다고 생각되면 당분간 무료 도구를 사용해야 합니다.
제가 추천하는 소규모 전자상거래 웹사이트에는 두 가지(엄밀히 말하면 세 가지)의 웹사이트 분석 도구가 있습니다. Google Analytics(웹사이트 분석을 시작하기 위한 최선의 선택, 무료 도구)와 Adobe SiteCatalyst+Discover(전자상거래용 솔루션) 상거래 웹사이트 분석) 더욱 포괄적이고 유연한 유료 도구입니다. 제가 편견이 있는 것 같아서 다른 도구도 잘 쓸 수 있을 것 같으면 추천해주세요.
전자상거래 웹사이트의 주요 분석 요구사항에 대해서는 다양한 도구가 이를 충족시킬 수 있는지, 어느 정도까지 충족할 수 있는지는 추후 대규모 전자상거래 웹사이트의 도구분석에서 자세히 설명하도록 하겠다.
자, 첫 번째 에피소드는 여기까지입니다. 나중에 다양한 웹사이트의 분석 요구 사항과 해당 도구에 대해 계속 설명하겠습니다. 또한 도구와 관련된 자원 배분과 가격 구조에 대해서도 논의하고 도구 선택에 대한 몇 가지 오해도 논의합니다. 이 글은 최소 4~5개의 에피소드로 준비되어 있습니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든지 토론해 주세요!
원래 주소: http://www.chinawebanalytics.cn/how-to-choose-web-analytics-tools-1/