網站分析系列02 – 如何選擇最適合你的工具

在上一篇,了解到web analytics 1.0與web analytics 2.0的不同後,我們下一步必須著手的就是為每一個階段的目的挑選適合自家網站的工具,在實際進入挑選工具之前,我們必須要了解自己的需求是什麼,自己手上有的資源、沒有的資源是什麼,因為在網路分析工具的世界裡,最貴最華麗的不一定最適合你,那些華麗的工具很有可能需要有IT專長的人才能夠看得懂,而萬一你的公司不具備這樣的人,那即便你花在多錢去買這些工具,很有可能這項工具對你並不會有太大的幫助。

兩個問題,誠實地面對自己的問題與狀況

問題1. 你需要的是”分析”還是”報表”
先解釋一下”分析”以及”報表”的定義及用途,”分析”,顧名思義是解讀一系列原本沒有意義的數字後所得出的結果,甚至可以告訴你下一步該做什麼;”報表”,就是一系列未經解讀的原始資料,你可以通過報表獲取最完整也最全面的網站資訊,但如果你不知道怎麼樣去利用這些數字來找出背後的意義進而得出行動方案,那麼報表對你來說就只是一個充滿數字的excel,你只能夠知道”The What”,而並不能知道”The Why”還有後續的insight

至於你到底需要”分析”還是”報表”,必須取決於你所屬公司的

.決策模式 – 由公司的執行長統一下決策?還是由各部門的主管各自下決策?
.企業文化 – 扁平化管理?數位or紙本?
.具有domain knowledge的員工 – 是否能了解數字的前後關係,以及相關的指標

當然還有其他面向要考量,但每間公司的組成或狀況都不同,實在不可能全部列出來,不過只要掌握”分析”以及”報表”各自的核心原則,從”分析”能夠直接得出結論,”報表”可以獲得最全面的資料,就能夠判斷你所屬的公司到底需要分析還是報表了。

問題2. 你有能力處理IT問題或是商業相關的問題嗎?
由於是網站分析,如果要獲取最全面以及最正確的分析或報表,勢必需要在網頁的某些部分埋code,如果不懂怎麼處理這類問題而把code埋錯地方,很有可能導致整個分析及報表的資料都是錯誤的,甚至進一步使公司做出不正確的決策;至於商業能力,諸如制定決策、財務分析等也是影響企業走向很重要的角色之一。萬一你不能解決上面提到的IT相關問題,那你就很有可能需要花錢去找外面的服務商幫你解決,如果你無法制定決策、為自己的企業做全面的分析,那你也很有可能需要花錢去找外面的顧問幫自己的企業做分析,兩者都需要花不少錢,當然能夠自己解決是最好的

九個你在購買服務前,必須了解的問題

問題1. 這項工具與諸如GA或是Yahoo提供的服務有何不同?
這部份要避掉的最大地雷,就是告訴你GA的資料會有什麼安全疑慮、GA不能夠給你一對一的指導等等,最重要的是,他所能提供的網站指標以及報表跟GA到底有什麼差別?如果該廠商沒辦法簡潔地說出他的特色以及差異,那這間廠商所提供的服務可能沒什麼特色,也就沒有付錢去使用他的必要,用GA就好了。

重點是自己的網站需要什麼樣的服務、數據、指標等等,這項工具能不能夠滿足自己的需要,如果沒辦法協助自己的網站解決問題,那這個工具可能就不適合你。當然也要考慮網站所面臨的問題有沒有值得花該工具所要支付的費用來解決,如果每個月花個好幾千元卻只能解決非常渺小的問題,那可能這個工具也不適合你

問題2. 廠商用什麼方法去作資料的抓取?
在上一篇有提到,資料的多樣性在web analytics 2.0當中非常重要,而資料是否具備多樣性會因為資料抓取方法的不同而有所不同,舉凡最常見的GA就是利用JavaScript的tag來做資料的抓取,不過這種抓取方式能抓到的資料有限,而且,你已經有免費的GA可以使用了,不太需要再花錢去買一樣用JavaScript tag抓取資料的工具。

除了JavaScript tag以外,還有諸如Flash, RSS, ISP data, log file等等方式可以來抓取資料,在真正購買該工具以前,必須詢問該廠商透過那些方式抓取資料,如果他只跟你說Java Script tag,或是不斷說服你Java Script tag就能滿足你所有的需求,那你還是趕緊找下一間服務商吧

▍問題3. 你能夠計算使用這項工具的總成本嗎?
除了購買工具本身的成本以外,另外還有不少的隱性成本需要考慮,這個概念稱作為TCO(total cost of ownership),以下會列出幾個特別需要注意的隱性成本

.每頁瀏覽的成本(有的服務商會這樣計價) .除了一開始的費用之外,額外收取的費用(諸如進階功能,或是超過一定流量會多收的費用) .安裝費用、問題排除費用 .第一年之後的服務費用 .為了支援軟體的運作,額外所需花費的硬體費用 .為了使用這套軟體的額外人事費用(行政人員、廣告分析師…)

這邊主要是要提醒大家,即便是免費的工具,我們都有可能要花額外的成本來使這項工具能夠順利地運用,並不是像帳面上所寫的金額那麼單純,在實際購買服務之前,盡可能掌握欲使用服務的TCO,藉此衡量自己的公司有沒有辦法負擔這項工具

▍問題4. 廠商提供怎麼樣的支援服務?24小時嗎?需不需要收錢?
部分廠商可能會在一開始說的很好聽,盡量讓所有東西聽起來都是免費的,不過記得要問清楚,萬一工具無法使用,或是與工具相關但並非工具本身的問題處理,廠商會免費提供協助嗎?還是需要額外付一筆服務費用?

▍問題5. 有哪些功能能夠讓我們做資料的區隔?
由於區隔是上一篇文提到的find insights最重要的關鍵,如果沒有辦法做區隔,那很可能就沒有辦法讓做到網站分析2.0了。

一般工具會需要你製作一個JavaScript的tag放在每個頁面當中去自行區別資料,這會讓區隔變得非常麻煩,而有些工具則不用這麼麻煩,只要用他一開始提供的tag,想要區隔的時候再做區隔就好;不過這些問題一開始也很難知道,建議大家還是跟廠商先要求1~3個月的試用版來做測試,如果適合自己的網站,區隔也很方便流暢,再考慮要不要使用

▍問題6. 誰有資料的擁有權?
其實也並不是說大家一定要擁有所有raw data的資料權限,這裡著重的是應該要了解資料的權限分別為何,才不會到時候需要用到更原始的資料時,廠商無法提供,或是當你們未來解約時,廠商不願意把資料給你等等問題。(以下提供4個問題順序供大家參考) .我們可以拿到所有的raw data嗎? .我們可以輸出處理過的資料嗎? .從你們系統輸出例如5萬筆資料到我們公司系統會很麻煩嗎? .如果之後解約,資料的權限會有什麼樣的改變嗎?

如果服務商有提供API是最好的,你隨時想抓資料就抓,不必再通過服務商。這邊也要特別注意,有些服務商會在你下載資料時向你收費,這點也要問清楚

▍問題7. 你提供什麼功能讓從工具上的資料能夠跟我原本就有的資料做整合?
上一篇有提到,網站分析2.0有一個很重要的特點就是”多樣性”,我們必須要透過不同工具獲取不同種類的資料,並且在最後將資料做整合,好讓我們得到最後的insight

通常我們自己會有的data有:CRM data、廣告data、調查報告、A/B test資料……,最好的情況是我們不需要透過人力額外去輸出資料,再去整合,而是電腦通通能夠自己完成

如果你是Google的忠實用戶的話,應該有把Google Ads的資料與GA做整合,如果額外在做網站A/B test的時候,也會用到Google Optimizer,而這些所有的資料都能夠在GA呈現,也都不需要額外花人力去整合,大家可以以這樣的範例來參考,並告訴服務商你有這樣的需求

▍問題8. 哪兩個功能是你們在市場上最引以為傲的?
這個問題是用來試探廠商是否確實在市場上具備競爭力,如果他們對自己的功能沒有自信,也確實沒有多少客戶使用他們的產品,那麼他們的回答肯定會相對含糊;記得多向幾間廠商詢問對彼此的看法,這時候一定可以聽出一些彼此優劣的地方,進而選出適合自己的服務商

▍問題9. 最近兩個向你們解約的客戶為什麼解約?他們現在用那些工具?我可以向他們其中之一聯絡嗎?
這個問題聽起來非常邪惡XD,不過從這點可以知道該服務商與客戶的關係如何,如果他們彼此關係很好,在過程中並沒有太大的衝突,服務商勢必能給出直接的答案,而不是用一些含糊的話術帶過

工具的比較

由於網頁分析工具非常多元又複雜,如果毫無頭緒就直接開始勢必會迷失方向,這邊提供三個組別的工具,大家可以分別從每個組別中挑出一個適合自己的工具,每個組別的工具都有各自差異化的地方。

.組別1 – Omniture(現在隸屬Adobe) / Cormetrics(現在隸屬IBM) / Webtrends
.組別2 – Unica’s Affnium NetInsights(現在隸屬IBM) / XiTi / Lyrics(以前的ClickTracks)
.組別3 – Google Analytics / Yahoo Web Analytics

基本上每個組別都能夠滿足你8成以上的需求,組別1能夠用來做網站分析以及付費廣告優化;組別2能夠用來做事後因素分析;組別3的工具都是免費的,能夠提供我們做消費者的區隔,以及非常細節的數據報表

下一篇文章會開始介紹Clickstream層常用的一些指標,以及背後所代表的意涵

本文內容參考網站分析大神Avinash Kaushik的著作《Web Analytics 2.0》,有興趣了解更多細節請至Amazon購買 (不知道這本書有沒有出中文譯本,大家可以自己找看看,他英文寫的不難,有高中程度英文應該都看得懂)

購買連結:https://www.amazon.com/Web-Analytics-2-0-Accountability-Centricity/dp/0470529393

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *