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数码林网站分析博客

网站分析工具深度讲解之访问者人口学(二)

2012年08月03日 |  作者 数码林 |  网站分析工具深度讲解

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技术背景


       在分析数据之前,我们需要拥有数据。目前的主流的WEB数据收集方式:日志、Beacon、还是JavaScript都无法直接取得访问者的人口性质的数据。访问者每次访问的记录与访问者的人口属性的捆绑需要我们通过一些其他的手段取得。下面介绍一下目前已有的数据收集方式。

■调查表格

       这样应该是最简单的收集方式了,在各个门户网站随处可见。如下图所示

 

 

网站分析工具深度讲解之访问者人口学

■CRM系统连携绑定

       很多网站都会提供会员注册的功能,在注册时网站都会收集一些用户的信息。比如年龄、性别、职业等,这正是我们所需要的数据。那么我们需要做的事情就是:web计测工具产生的数据与CRM系统中用户身份的绑定。具体绑定的方式每种工具不同,但是其本质的操作还是一样的。比如Google Analytics,提供利用自定义变量(Custom Variables)/ 访问者分类(Custom Visitor Segments)。如果大家感兴趣可以通过下面的网址详细了解。

       网址:http://code.google.com/intl/en-US/apis/analytics/docs/index.html

网站分析工具深度讲解之访问者人口学

       设定后,可以通过Google Analytics的菜单中的User Defined、与Custom Variables查看计测后的报表数据。

       采用此中方式可以准确的提供访问者的个人信息,只要网站中CRM系统可以提供出来的信息我们就可以计测到。缺点是每个想需要计测的画面都需要插入代码,计测工具必须提供API支持访问者与CRM系统中用户关系的捆绑的功能。

■数据交换

       通过与第三方的提供的资源进行匹配来进一步完善数据。通过网站的合作伙伴、盟友之间交换数据,其根本原理还是基于用户注册信息。所不同的是,它是一种间接行的数据交换,通过集体的力量丰富可收集的数据。这方面的代表:Quantcast。

       网址:http://www.quantcast.com/hulu.com#segment=&summary

■用户行为推理

       对用户的行为、浏览页面的性质、使用的搜索引擎的关键字等等,采用估算的机制推算出用户的年龄、性别、收入等信息。这样数据收集方式对算法要求很高,但是显而易见即使算法再优秀,提供的数据也是模糊的趋势数据。既然是趋势数据就需要通过大量的数据分析,来减弱模糊判定的错误对数据精准性的影响。国内的分析工具:孔明统计中的人口学是采用此种分析方式。

网站分析工具深度讲解之访问者人口学

(原创:网站分析开放平台) 

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