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2017-04-26 – 4:33 下午

  本文来自即将在北京开课的宋星大课堂:利用数据分析和优化互联网营销。

  这篇文章给需要快速了解一个账户的朋友们使用。这六个方法分别是:“一九”分布、消费和转化的四象限、转化分解、核心词互动度与ROI的气泡图分析、单页推广的核心词互动度与ROI对比分析、通用词与品牌词的词间关联分析。

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文章 产业动态

重磅发布!中国互联网数据分析生态图2017年4月版

2017-04-17 – 11:53 上午

行业中关于广告、关于互联网营销、关于SEM、关于各种垂直领域的产业链生态图多如牛毛,却从来没有一个关于互联网数据分析领域的生态图。

或者说即使有,也无比陈旧,或者根本就是驴头不对马嘴。我和我们iCDO(公众号:互联网数据官)的同学们决定自己动手做一个。因此,这张图是从内行的角度梳理的,是崭新的!

这张图包含了在中国可以获取的各个领域(我觉得应该算是所有领域)的供应商,肯定有一些大家从来都没有听说过,但实际上他们已经在这一领域具有非常重要的地位。所以,非常欢迎大家对号入座。

中国互联网数据分析行业生态解析——(1)网站分析工具有哪些

2017-03-21 – 12:06 上午

  与过去五年甚至仅仅只是跟过去三年相比,今天的中国互联网已经是翻天覆地的变化。

  各位朋友能够随便举出很多很多的变化,可是我却很想看到这些变化背后更为本质的一些驱动力、一些大家并不特别关注的推手。这些推手虽然“暗中使劲”,却必然会外显出一些或明或暗的变化,从而让我们有机会能够一窥究竟。

艰难一年:DSP、RTB和程序化广告的2016年终反思

2017-02-06 – 9:05 上午

【以下观点仅代表个人观点,如果有不当之处,请多拍砖,期待与朋友们交流】

  对于RTB和程序化广告而言,2016年绝对是很艰难的一年。

  有DSP跟我聊,说年初还不错,结果到了第二季度,就直线下挫。

  有人说,今年Ad Exchange的整体消耗,降低了5成左右。未经证实,但不是没有可能。

  RTB的下挫,也连累了整个程序化广告领域的萧条。所谓2013年程序化兴起,到2016年便发生回调,似乎正应证了那个著名的行业发展曲线理论。

【精华文档下载】互联网数据分析行业生态全图(宏观版)

2016-12-21 – 11:11 下午

在最近几期的主题内容中,我们决定把中国和美国的各个互联网数据分析和优化生态中的各个领域做一个对比,并且特别介绍我们中国的情况。我们的目的,是让业界了解中国互联网数据分析行业中已经取得的成绩、正在攻克的难关,以及我们可以如何利用国内的这些优秀解决方案提供商的产品和服务——告诉你哪些是靠谱的,哪些还需要假以时日。

  作为第一篇的开篇,先带大家看看互联网数据分析的生态中,有哪些大块。之后,我们在对每一个大块抽丝剥茧、分门别类的进行探讨。

AdExchanger文章:营销人的跨设备数据识别指南(2016年版)

2016-10-20 – 5:33 下午

这篇文章翻译自AdExchanger的2016年的年度文章。文章向我们表明了美国的跨设备的用户追踪的现状和遇到的问题。美国的情况给我们中国从业者很多启发。

视频广告数据作假?Facebook错在哪里?

2016-10-13 – 3:03 下午

  阳狮媒体集团(Publicis Media Group,世界上最大的广告媒体集团之一),发现Facebook在自己视频广告的效果评估上,使用了不正确的指标,而这一指标可能会夸大Facebook视频广告的效果。

  更严重的是,这个错误竟然持续了两年才被人发现,让购买Facebook广告的广告代理商和广告主更感气愤。

  一石激起千层浪,Facebook不得不承认“失误”并道歉。美国广告圈哗然。Facebook的股票价格受此影响,下跌1.7%。

  那么Facebook到底哪里做错了?

Google Analytics 360 Suite到底是什么?

2016-03-24 – 11:39 上午

  前几天谷歌推出Google Analytics 360 Suite,为营销人员提供一站式服务,箭头直指Adobe Marketing Cloud、Oracle Marketing Cloud等。

  Google Analytics 360 suite整合了Google Analytics Premium (现在称为Google Analytics 360) 、 Adometry (2014年被Google收购,现在改名为Attribution 360)、Google’s Tag Manger(现称为Tag Manager 360) 以及其他三个新产品 (Audience Center 360, Data Studio 360 和Optimize 360)。

明天的数字营销分析工具(下)

2014-05-26 – 10:37 下午

  上回提到了两个“明天”的工具:Miapex和Ghostery,在新的一集里,我们继续看其他的有趣的解决方案。

工具三:HeapAnalytics

  HeapAnalytics是另外一个很具有前瞻性的解决方案。这个工具非常符合我在上集中说的“去技术化”特征。

  我们都知道,做网站分析,有两个大部分的事情要做,一个是做Tracking(监测),另外一个是做(Analysis)分析。Tracking这块,如果只是把一个工具提供的基本代码原封不动的丢到</body>或者</head>前面还好点,但如果我们要实现哪怕一点点高级的功能,基本都需要对代码动或大或小的“手术”。对于Google Analytics而言,做event tracking(事件追踪)或者是自定义变量(custom viarables)对于不懂前端技术的朋友来说,就不怎么简单了。而更复杂的监测则更望尘莫及。