Advanced Segments 快速诊断电子商务网站
前言：寒冷的北京的春，Tenly 周末宅在家独守空房思考，有点想法令我豁然开朗。于是撰文记之，又开始拿 Google Analytics 此工具开始说事了。好久没来宋星这来逛了。
理论：
对于一个需求不太专业的电子商务网站客户来说，他们关注的东西并不多，但是“转化”倒是一个重要内容。
面对这种转换分析，常用的方法是使用“目标”。以 Google Analytics 为例，即设置特定的页面为目标（Goals），从而知道转换的变化与好坏。对于封闭的，单一的转换，这种方法是完全没有问题的，但是对于非封闭的，而且是动态的页面，方法论就会有一些瑕疵。
网站主问我：“我的访问者，有多少人会去我的商品页？”；“我的访问者，有多少人会去下单？”
于是使用定义“目标”方法的话，需要定义所有的商品页为 Goal 1，购物车页为 Goal 2，……
Goals 的定义是以Page Views为单位的。也就是举例说：
- 2次 Visits，其中1次，从促销页去查看了3个产品页，另外一次从页面去看了2个产品页，共实现了5个 Goals，转化率为 5 / 2 = 2.5。
- 2次 Visits，其中1次，从促销页去查看了6个产品页，另外一次直接从首页跳出（Bounce）。这样共有6个 Goals，转化率为 6 / 2 = 3。
- 结论是后者的转换率高？可是前者2个访问者皆实现了到产品页的转化哦！如果数据放大，这种疑问就值得沉思了。
所以我就觉得有点奇怪，用 Page Views 作分子，Visits 作分母，它们的比值似乎不太对劲。因为个别狂热的的访问，会造成多次的目标实现，就会拉高整站的转换率。
于是我们调整算法，抛弃 Goals 的设定方法：
- 2次 Visits，其中1次，从促销页去查看了3个产品页，另外一次从页面去看了2个产品页。2次 Visits 都成功转化到了产品页，转化率为 2 / 2 = 100%。
- 2次 Visits，其中1次，从促销页去查看了6个产品页，另外一次直接从首页跳出（Bounce）。2次 Visits 只有1次转化到了产品页，转化率为 1 / 2 = 50%。
- 这样看起来是否更合乎逻辑了。因为是 Visits 与 Visits 之间的比，而且分子除以分母的比值永远小于100%。
实践：
基于前面的结论，我们需要知道数据：
1、有多少次访问来到了我们的网站
2、其中有多少的访问造成了转化去了我们的任意产品页
3、再其中有多少的访问会进去购物车
4、然后是下单 – 物流 – 支付……
这样才是一个完全的 Funnel 漏斗，而且这个 Funnel 的确是越来越小。
首先，查看我们网站的 Visits，这样可以知道有多少次访问来到了我们的网站。
然后，定义多个 Advanced Segements：
- Segement 1（去看过产品页的Visits） 的条件是：Page Contain “ProductID=”；
- Segement 2（去购物车的Visits）的条件是：Page Contain “Flow.php”；
- Segement 3 （去下单的Visits）的条件是：Page ……（忽略掉请自由发挥）。
不同的电子商务网站的产品页的共性不同，你只需要找出共性，找到他们即可。有的是“/goods.php?id=888”，有的是“/Product/3333.html”，有的是“/StyleDetail_9384/”……
最后，我们开始跑报告，把定义好的 Segements 都应用到报告中去：
结论：
于是得到按周来看，这三个 Segements 的数据（声明：演示数据，数字已人工调整）。
从下面的图表，我们就很容易回答刚才的问题：
- 本电子商务网站会有 61% 的访问会转化到产品页，从上线第一周开始，随着网站的优化，以及各种促销活动的开展，这个转换率一直在提升。特别是在11周，由于季末大甩卖的促销的有力推动，转化率一度拔高到 67% 的历史最高水平。
- 从产品到下单的的转化率平均为 3%，低于行业平均水平（行业平均水平为 XX%）。令人关注的是，最近的产品到下单的转化率一路下滑。
- 尽管有较高比例的用户会访问产品页，但下单的用户转化率偏低，可能存在的问题有：
- 价格优势不够明显。
- 页面购买下单的按钮都不明显。
- 页面设计不够合理。
- ………………说一大堆。
好及时的文章，正好在学习这方面的知识。
在计算转化率时，用Visits确实比用Pageviews更准确，但当一个购买流程可能不在同一个visit中完成时，比如一个用户在第一次访问时把商品放入购物车然后退出了，过几天才将购物车中商品确认到订单并完成支付，这个断开操作的购物流程可能就需要用进入每个流程的Unique Visitors或者其他更精确的方法去计算。
嗯，如果从大数据量的用户行为来说，Visits已经足够准确了。当然如果客户执着于Unique Visitors，也可以应用Segments后看Unique Visitors的值也行。不过这会使转化率比文章中高。
那么在GA中定义转化时，GA有默认的用PV去计算，还是手工修改定义用vistits去计算，另外定义产品页面到支付页面的转换又该怎么设置呢？或者这种就只能手工计算了，不能定义。非常感激解答。目前有点纠结这个问题，问了很多人都不懂。今天看见救命草了。
老师 好久上线，我被一个问题纠结死了。
定义转化的目标Goals，是PV为度量的。实现一次Goals，即转化的目标页面的PV+1了，无法修改成Visits。
所以如果要想看Visits，甚至是Unique Visitors，我所感觉的方法，应该是文中提到的用Segment定义的方法。
按你的需求，你可能定义2个Segment，条件分别是Page的URI为产品页，Page的URI为支付页，然后比较两个Segment的整站Visits，相除，就是转化率了。
谢谢老师指点啊，自己琢磨了一下能理解很多了。但是我在操作过程中又出现一个疑难问题。
比如：我要定义产品页面的segment 条件是Page的URI为产品页(文章中提到“不同的电子商务网站的产品页的共性不同，你只需要找出共性，找到他们即可。”) 但是网站的URL是经过技术处理了的。如：A产品的URL为：http://www.abc.com/wow/aaa.html B产品的URL为 http://www.abc.com/box/bbb.html 像这样的url有上百种，无法找到共性，那么怎么来设置条件，该怎么办？
备注一下：前面两个URL是伪静态的，其中的WOW和box也是不存在的，只是经过技术处理在url中有显示。做这个技术处理是因为英文网站的URL中包含产品名称的关键词。所以说这两个URL实际解析到到服务器是：A产品：http://www.abc.com/Product/aaa-1.cmf B产品：http://www.abc.com/Product/bbb-2.cmf 。
所以不知道怎么来定义条件了，请老师指点。
的确是个头疼的问题。最好你可以调整你的伪静态，你调整到有一个共性或者多个共性（GA的Segment可以订以几十个条件），比如HTML名字里都带个Gold或者Level（哈哈，知道你是工作室挖金的）。另外有个高级的方法，你不需要修改什么，需要你在你的产品页（即游戏买金页或者代练页）统一加一段GA的代码（pageTracker._setCustomVar(index, name, value, opt_scope)）。参考：http://code.google.com/apis/analytics/docs/tracking/gaTrackingCustomVariables.html。然后定义Segment的时候，Demension在Visitors的下面有Custom Variables条件。
我对“Goals 的定义是以Page Views为单位的。”这个结论有疑议，如果按照这个结论推理，目标网页的PageViews就是等于该目标的Goal Completions，但实际上并非如此。目标的Goal Completions和访问了目标页面的Visits却是匹配的，所以我觉得应该是Goals的定义应该是以Visits为单位的。
从使用上来说，感觉这个Advanced Segments就是预设好的Advanced Filter。如果不用Advanced Segments，我需要在Advanced Filter中用关键字一步一步地过滤出自己想要的数据；而用它的话，只要点选就能得到自己想要的数据。不知道我这个理解对不对？
很赞哦，还没有这样用过这样的segment哦。先自己试试哈
另外，GA的Goal Rate不是基于visits的吗？traffic source的section里面goal set的取值都是基于visits的吧。只有在看content section，分析各个页面的数据的时候才是基于pv的。然后到funnel里面去看的时候是基于visitors的。
不知道Tenly有何指教？
哇 厉害！
不错的例子啊，受益匪浅
老菜鸟“目标的Goal Completions和访问了目标页面的Visits却是匹配的”确实是这样的，Goals的定义应该是以Visits为单位的。这和老师得出的结论是不一致的。我们在目标中查看转化率的时候，得到的转化率也是 Goal Completions与总的Visits的比例。所以也能证实Goals的定义是以Visits为单位的。另外我受到老师的启发写了一篇文章“Advanced Segments比goals更能展示分析网站转化”希望老师看见消息后回复，也希望对我这篇文章进行指点。
电子商务网站，转化率这块，除了优化购买流程外，更多的还是要优化引导客户购买的。
这个跟fall-out analysis结合起来用，适合吗？我一直在理解“业务流程与流量监控相结合”这个话题。fall-out analysis的作用有什么呢？从流失分析报告可以知道每个segment的转化率，流失率，借此可以
- 优化整个网站架构 （但不知道如何着手）
- 找到业务流程被卡的地方 （购物车不好用，订单信息填写太繁琐？宝贝价格没有竞争力？）
这种理解有偏差吗？
看到博主的博客才知道, 自己仅仅停留在很肤浅的数据分析层面上.
另外定义产品页面到支付页面的转换又该怎么设置呢？或者这种就只能手工计算了，不能定义。非常感激解答。目前有点纠结这个问题，问了很多人都不懂。
回复银杏树：对于Omniture，可以直接定义event来实现，但需要把event的定义实施进入相关的产品页和支付页。对于Google Analytics，要用trackpage的方法，来间接实现。方法仍然是自己定义表示产品页查看和支付的变量，并将变量置入URL中，然后用trackpage读URL。
第三方支付系统的检测是个很麻烦的事情。Tenly (author) 文中提到的“然后是下单 – 物流 – 支付……”这个环节的检测有没有专门的介绍文章呢？
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