明天的数字营销分析工具(上)

3月17,3月18日两天,参加了在美国旧金山举办的eMetrics Summit会议,会议很多收获。本来,因为过去在犹他州工作的关系,也眼见了Omniture和业界的很多与国内不同之处,但这一次旧金山会议的所见所闻仍颇多震撼。

  首先的感受是,美国一定比中国领先十年吗?一言以蔽之,这么说太绝对,在技术上,美国未必真的比我们领先那么多,世界是平的,中国研究技术的开发者和大牛也不少,因此这个领域美国人或许确实领先,但领先十年的代际差距,倒还不至于。

  但是,大环境的领先,却可能不是十年那么简单,甚至用时间去衡量都不恰当,因为美国的市场环境和专业环境迥异,所以美国能玩的,中国恐怕永远玩不了,也不会去玩;反之,中国也会创造出一些适应国内环境的玩法。

先不说中国怎样,单说美国有一个环境即与我们这里不同,数字营销分析工具方面,无论什么样的创新,只要能够解决某一领域的问题,满足某些方面的需求,那么一定会有客户愿意掏钱购买。因此,美国人更乐意于不断创新,发现解决问题的办法,不断改善现有技术,然后在市场上贩卖,获得收益。新东西不怕被人抄袭?美国也有抄袭别人的,就算是别人的专利,其实还是可以绕道实现同样的效果,但程度就要小多了,原因很简单,文化不容,被人瞧不起。这就好像在美国道路上开车,你要是真的不让行人先行,可能也不能把你怎么样,但路上一定有人对你竖中指,你不愿受这个鄙视,所以乖乖停着让人。但在中国,停止线前停一下等一下斑马线上的行人,后面的车就一定要猛按喇叭催了,文化不同。这种文化的不同,使美国市场上的数字营销分析工具远远多于中国,而且创新性强,远甚中国。

这篇文章,我想写写他们在工具方面的进展,名字叫明天的工具,我想,这方面美国的今天,是中国的明天。

明天的工具关注什么

现在讨论最多的新问题新现象,肯定会成为工具的趋势,美国人在会上关注些什么呢?

1. 以用户(客户)为中心的监测和分析

这是一个大家都已经看到的趋势,Google Analytics更新成Universal Analytics之后的一个最显著的点,就是把过去以visit为核心的监测,进化为以visitor为核心的监测。所以,如同我在上一篇我在上一篇文章(2014年值得关注的数字分析新趋势)所说的,我们已经不可能满足于只是知道一个访问session过程中发生了什么,我们想要知道在访问者(用户)的生命周期内发生了什么,并且用更大的尺度观察、分析以及优化。这拓宽了我们的视野,我们可以做微观的调整(利用既有的visit的方法论),也可以进一步知道做宏观的分析(利用新的以用户为中心的方法论)。这对优化我们的策略具有决定性的意义。

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  当然,以用户为中心的监测和分析不是仅仅从visit进化到了visitor这么简单,它还包括其他的要素,这些要素是:唯一访问者(唯一用户)的识别,多样化的数据源,统一平台基础上的数据整合。我们接着看这些。

2. 唯一访问者的识别

老美对这一块的关注主要在于跨设备的追踪上,我在上一篇文章中也有专门讲到。所以讲到跨设备追踪的分会场演讲中,人满为患。不过令我相当失望的是,在这个演讲中使用的跨设备追踪方法不是我期望的高大上的大数据方法,或者是fingerprint方法,而是老老实实用了UID的方法。但它至少说明了一个问题,在美国,UID方法解决跨设备追踪是完全可以使用的,一方面用户确实在几乎所有自己的设备中都登录了自己的Google账号,另外一方面,大多数的网络或者服务,也都要求用户注册登录之后才能享用。这样UID方法反而成了广覆盖。我们现在在中国也很关心这个领域,只是没看到真正经得起检验的解决方案。

3. 多样化的数据源

Google Analytics更新成Universal Analytics的另外一个原因,是它开始兼容各种数据来源的数据,因此,分析不一定只是onsite(自己的网站),也不只是online(互联网),它也可以包容其他系统的数据,例如CRM,ERP;甚至可以包容offline的数据,它希望做到如它名字所说的“统一”(universal的一个意思即是统一)。

既然我们要真正了解用户,以用户为中心,那么我们当然要尽可能获取与用户相关的所有数据。

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  线上数据,各种IT系统的数据就不说了,有趣的是,老美们想尽办法想把offline(传统世界)的东西也数据化,然后搬进Universal Analytics或者相类似的工具中。就像下面这张图所示,各种传感器的数据(哈哈,有没有朋友知道Raspberry Pi或者Arduino?现在老火了)都可以输入到Universal Analytics中。还有人把商店里面布满传感器,捕捉客户的行为,这些传感器的数据,又全部传送给了线上工具,例如传给了Universal Analytics。再考虑到优惠券,二维码什么的,统统都可以输入到这个平台中,想象空间一下子大起来,O2O实际上很容易就打通了。不少老美们天天都在琢磨这个,有意思。

sensors

  多样化的数据源,对用户的理解当然会深透很多,不过组织数据然后加以分析就成为一个问题了,所以自然而然,新的需求又提出来,即一个能够整合各种数据的统一的监测和分析平台。其实Universal Analytics就是这样的平台,但它不是唯一的,而且也不是走得最远的。

4. 统一平台基础上的数据整合

这样一个平台并非是Google Analytics最先想到的,也不是它最先做的。在听这个会议的一个分会场,Intuit(一个业界巨牛的会计税务软件公司,quickbooks和turbotax就是他们的产品)的数字营销经理分享了他们的案例,即使用Omniture和CRM作为数据源,然后将数据输入到他们自己的BI中做整合,并且通过这个方法实现两个系统的打通,将CRM对用户的管理,延伸到网站上。可见,就算业界没有解决方案,企业自己已经搭建解决方案了,毕竟满足业务需要是第一位的。

不过,现在这样的工具也多了起来,在这个会议上,有一些工具上就提供这样的服务,后面我也会讲到。

5. 去技术化

去技术化的核心是牛逼的技术。什么意思呢,就是让不懂技术的人也能轻松驾驭技术,让懂技术的人能够更好地管理技术。使用方式傻瓜,功能极为强大的意思。美国人在usability(使用体验)上的追求还是很到位的,很多工具都尽可能考虑如何让技术以人为本。有不少“明天的”工具,已经开始在这样做了。我们后面会介绍。

这五点,美国的新数字营销分析工具都有cover。

明天的工具介绍

好了,前面打了那么多伏笔,就是想让大家了解一下为什么这些工具在美国是趋势,因为有需求嘛。那么我们来看一下这些工具都在做什么,它们为什么反映了明天。

工具一:Miapex

  我要把这个工具作为第一个介绍的原因,是因为这是第一款从中国走向美国的工具!大家可能没有听过它的名字,事实上,创业团队在中国,但市场几乎全部在海外。这个工具满足我前面所讲的两条:去技术化,以及以用户为中心的监测与分析

  说它是去技术化的,体现在两方面:更傻瓜智能化的使用体验,以及更准确强悍的热图功能。

  使用体验方面,相对于Google Analytics,细分和过滤功能设计的相对更加简单,在所有的报告和度量旁,都可以直接做数据过滤;内容编组方面,非常傻瓜,既有高级的利用RegEx的方式,也有为了毫无技术素养的朋友设计的“一点技术含量都没有的”手动输入一个一个页面名称的方法,当然还有介于这些最傻瓜和最高级功能之间的各种方法。目的是为了让每一个人都能上手用。用他们CEO Robin的说法,“这个工具要让普通的市场人员都能够非常轻松自如的使用,如果工具只能让技术同事使用,那么它的价值就必然大打折扣。”

这个工具更加令人印象深刻的是热图功能,事实上它的热图功能拥有与实际上最好工具抗衡的能力。例如,它的热图能够表现出那些复杂的互动关系,比如JavaScript,多层级的菜单系统,或是激活输入框的点击——页面上所有元素的互动,都可以被追踪到,并且以合适的方式表示出来,例如我的博客的搜索框,还有右侧的“订阅到鲜果”都是特殊元素互动,前者是输入框,后者是我的网站利用JavaScript的外部引用,这个工具仍然能够记录相应的点击数量。

home_screen

  不过,这个只是Miapex热图强悍功能的一部分。另外一个让我非常有感的功能是,这个工具带有非常容易实现的热图细分对比功能。这个功能很有作用,例如,我想比较不同流量来源的用户在页面上的互动情况,立即就可以在同一个报告页面上展示出来。在下图中,默认状态下,报告页面显示的是点击热图和注意力热图。

homepage_2

图:默认热图:点击图和注意力图

  但如果你要作上面我所说的比较,点击“比较”按钮之后,两个图随即变成你要比较的细分之后的热图。下图左图是直接流量的点击热图,而右边则是搜索引擎流量的点击热图。

heatmap_compare

图:不同流量来源的热图对比

  另一方面,这个工具也为移动设备做了优化。移动设备的竖屏热图和横屏热图被分别捕捉下来。

portrait_landscape

图:mobile横向阅读和纵向阅读时候的热图也能够自动区分开来

  热图的另外一些功能——例如一个页面上不同链接用了一个URL的情况,也是可以自动区分开的。另外据说热图的点击还原报告采用了自动校准系统,以充分消除不同浏览器分辨率造成的点击定位不准确的问题。

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  该工具还体现了非常多的用心的细节,包括帮助同一个页面不同尾参的情况下,选择保留尾参或者去掉尾参进行合并的功能等,这些都是为了尽最大可能,让不熟悉技术配置的市场人员能够轻松驾驭。

在以用户为中心的分析上这个工具也不遗余力,下图展示了一些细节——不同用户的生命周期内的行为以及各种类别人群(VIP客户,活跃顾客,一般顾客及潜在顾客)的典型特征,以及这些类别人群的典型行为及来源。在这个功能中,流量多少不再是核心,相反,用户的行为、特征以及生命周期表现成为核心度量,供广告主判断它的用户(客户)的属性。

usercenter

  尽管这个工具没有在国内推广,但在美国已经有相当不错的口碑,而在日本则以PTEngine这个品牌攻城略地,据说已经是日本市场上最大的移动web监测工具提供商。完全可以称得上是中国人的骄傲。

工具二:Ghostery

Ghostery跟我上面讲的Miapex并不是一类工具,它的商业模式和功能不是分析工具,而是服务于监测实施。它属于我前面说的去技术化的工具。

Ghostery的功能很简单,他们自己是这样介绍的:

“当今的网站,没有几家不放几个第三方监测代码在其上做各种事情的。这些代码有的做监测,有的帮助做广告,有的做营销(例如实现retargetting),有的做widgets……,有些网站有放了超过十种甚至几十种别人的监测代码,这些代码偷偷记录我们的行为数据,而普通网站访问者根本无从得知。”

看看下面的梅西百货的网站,就用了十多种各种第三方监测。

macy's

  “我们要改变这个状况,让你自己拥有决定哪些第三方监测可以‘监视’你,哪些不能‘监视’你的权力。”

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  “Ghostery”实际上是一个插件,用了它之后,你可以自己决定让网站中的哪些第三方监测生效,哪些失效。方法很简单,在Ghostery帮你列出来的所有第三方监测中,关闭你不喜欢的即可。他声称帮助用户管理和控制自己的隐私。这个提法深受欢迎。

ghostery

  Ghostery的另外一个作用,是帮网站主了解自己的网站到底被多少监测软件占领了,并且可以迅速排查哪些有用,哪些早已不应该存在在页面上。

不过,Ghostery并不仅仅只是这点功能,它实际上想要做的商业模式是2B的。由于超过数十万用户使用这个工具,他们成功的让自己成为了一个安装广泛的toolbar。现在,浏览器上有了它的toolbar,于是这个公司开始为企业提供这些公司网站在客户端的表现情况,而且还能够捕捉到很多的用户的数据。这个想法真是有够绝的。看起来跟我们国家的360杀毒一脉相承,杀毒不是目的,搞到数据和流量才是目的。

记住这家企业:Ghostery,国内完全可以快速翻版。

好了,第一部分先讲到这里,后面还有六七个工具要介绍。敬请期待!

最后,放一张在旧金山清晨拍的照片,正好就是梅西百货的倩影。

  未完待续,下部分请见这里

重要通知:

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课程核心内容

课程最核心的部分包括:

1. 如何分析引流的价值,以及如何通过数据分析优化流量;

2. 如何分析不同流量对应的落地页,如何极大程度的优化它们;

3. 如何利用业务与数据方法大幅度提升独立站的转化;

4. 如何通过数据优化线上销售的商品,以及如何优化相应的流量投放;

5. 如何利用数据实现针对不同类型客群的运营以提升购买率和复购率;

6. 如何追踪app的投放和app用户体验与转化优化;

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评论 10

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  1. #-49

    终于盼来更新了,谢谢宋老师的分享。

    杨旭10年前 (2014-04-05)回复
  2. #-48

    关于热图,感触比较深,现在还在用的一个热图工具(CrazyEgg)。这个工具不仅做到了各种细分维度的数据可视化,而且监控的元素比较全面,不过她是收费的。

    个人这些年的工作中也越发觉得数据可视化,作为网站分析来说是绝对是一种趋势。

    木木同学10年前 (2014-04-09)回复
  3. #-47

    每一次来都有收获,谢谢宋老师

    iamlintao10年前 (2014-04-15)回复
  4. #-46

    请问如何为同一个网络媒体资源添加新的配置文件?

    ailieven10年前 (2014-04-16)回复
  5. #-45

    谢谢分享,工具强大,期待继续更新,读君字,激情澎湃~

    郭彦澍10年前 (2014-04-17)回复
  6. #-44

    从松松博客过来的,贵站做的真心不错,我和大学同学也刚做了一个网站,欢迎站长朋友过来看看,能给我提点建议的话就感激不尽了,我的网站是恋字坊

     

    恋字坊10年前 (2014-05-13)回复
  7. #-43

    这次去参加谷歌的跨屏大会,也是think outside the box,把访客数据通过手环连接到GA,然后可以告诉你到了多少地方,喝了几杯咖啡

    Jellzone10年前 (2014-06-10)回复
  8. #-42

    您好,对于您的文章我很感兴趣,不知您能更加细致的讲解一下数字营销分析工具的具体内容是什么吗?

    mango10年前 (2014-10-12)回复
  9. #-41

    请问宋老师的英文博客从哪里可以看到?谢谢!

    Wendy10年前 (2014-10-16)回复
  10. #-40

    这么巧我们参加的是eMetrics summit旁边的Predictive Analytics,收获就一般般了,会关注Miapex,多谢介绍!

    Badger9年前 (2015-04-06)回复