原则三：不要试图用WA工具准确监测交易
另一个误区在于人们总是相信付费的工具比免费工具更加准确。呃……，我基本不认为是这样。由于监测机制本身的原理，工具的准确和你理解的准确是不同的。
值得注意的是，常见付费工具和免费工具在流量监测的实现方法上几乎一样，所以二者之间不存在谁更准确的问题。而在监测交易数据上，毕竟不同于电子商务网站内部的ERP系统，网站分析工具是通过捕捉页面上的交易信息实现交易数据获取的，因此常常只是订单确认，或者支付确认的数据，但并不是最终成交的数据（COD交易的成功与否，以及用户退货撤单等情况是很难被网站分析工具监测的）。
能够准确监测交易的工具是你公司的ERP系统（或进销存系统），但WA工具很困难。
关于WA工具准确性问题，其实还有更多的内容，读读这篇文章——网站分析——我们的数据准确吗？，你就明白为什么我们不需要追求准确了。:)
引申阅读：如何“让”WA工具也能准确监测流量渠道的交易数据
WA工具的监测方式让它准确监测交易数据时很困难的，尽管GoogleAnalytics和Omniture都能够通过设置实现撤单和逆向物流等收入的抵扣，但太麻烦，操作可行性不高。
但WA工具却可以几乎准确地“监测到”流量渠道的交易数据。
注意，我打了好几个引号，因为这并不是通过WA工具直接实现的。我们需要采用变通的方法让GA记录的流量渠道和这些渠道对应的交易数据准确对应起来。
方法有两种，两种方法都有一个前提，即你自己要有一个媒介销售管理系统（或类似的系统），能够利用给流量加标记的方法，捕捉到流量带来的销售。举个例子，如果这个系统的标记格式是?from=，那么我在我的博客上为走秀网投放的广告的链出URL就应该是http://www.xiu.com/?from=CWA，这个系统就能够识别CWA的流量带来的销售。这样的系统比比皆是，在电商网站普遍存在。
如果你有这个系统，那么恭喜你，你能够实现让流量渠道和对应销量准确匹配的目的。
一种方法是用GA的：让GA的UTMlinktag能够识别你的系统设置的标记格式。如果看过《流量的秘密》，那么你就知道，utm_campaign,utm_medium等5个标记媒介属性的名称都是可以自定义的。你完全可以用from表示utm_campaign，那么上面的例子中，?from=CWA既能够被GA识别一个被称为CWA的campaign带来的流量，又能被你的媒介销售管理系统识别为从CWA来的流量，并把这些流量能够带来的销售都记录下来。
具体做法非常简单，只需要在实施GA代码的时候使用：。。。。
另外一种相对笨一点，就是让你自己的系统能够识别WA工具的流量来源标记，比如，本来你的系统是识别?from=的，现在你让你的技术动动手，改成识别?utm_content=，也完全可行，修改也非常简单。
这样做之后，你就发现你能得到一个非常准确的报表，如下：
Beautiful!现在你可以准确地知道每个流量来源的转化率能有多少了！如果你有流量的获取费用数据，那么准确的ROI也就获得了！
原则四：再智能，也要重视手工
网站分析工具的趋势是更加智能化，例如各家都推出自己的很先进的热图功能。或者给出一些经过二次处理的建议数据。
我对智能化爱恨交加。
没有智能化，很多工作是无法想象的；但智能化有时会掩盖真相，且让人懒于思考。
例如热图，热图特别无法智能化的原因是，页面上有很多同样URL的链接入口，或者页面上的链接经常被更新（例如我们的电子商务网站）。这时候我处理的方式是对页面上所有重复URL链接入口和动态变化的链接，加上标识参数。然后手工统计。需要强大的执行力，不简单，但很准确。
你可能会说这会影响到SEO，但已经被我的同事Jay搞定，不是问题了。:)
不过这个方法不是很适用于GA，原因在于GA没有nextpage报告，因为GA没有路径功能。这一点太让人痛苦了。V5版本的GA也没有这个功能，异常失望。没有路径功能的GA，太残缺了。但有了OmnitureSiteCatalyst或者Yahoo!WebAnalytics，热图就能通过我上面说的手工的方法非常准确地做出。
重视手工的另一个原因是，不管多么精细的监测实施，都不可能尽善尽美。例如，我在广州做这个分享的时候，有一位朋友提问——如何才能很好的评估SEO的长尾效果？这个工作直接读取GoogleAnalytics的报表是很难完成的，你只能想办法把所有的长尾organickeyword全部导出，然后利用自己的经验和智慧结合数据分析它们的规律。
如果你问我，我网站分析中使用的最多的工具是什么，我的答案不是GoogleAnalytics，也不是Omniture的一众工具，而是Excel。很多时候，我其实不是特别关心GoogleAnalytics和付费工具的异同，很多时候我都是在Excel中实现分析的，WA工具只不过是我分析所需的原材料而已。这也是为什么，商用网站分析工具必须保留并提供RawData（例如OmnitureSiteCatalyst提供DataWarehouse功能）。
引申阅读：如何一次性导出2万条GoogleAnalytics的数据？
利用GoogleAnalytics普通的数据导出，你只能最多导出500条数据。
但是对于老版本的GoogleAnalytics，你可以通过一个简单的方法导出任意数量的数据。
1.点击上图中Export标签。
2.右键点击CSV，然后拷贝它的链接地址。
3.打开一个新的浏览器窗口，把刚才拷贝的链接地址输入进地址栏，但不要急于激活这个URL。
4.在地址栏的URL后面再加上&limit=15000。你就可以导出15000条数据。你可以在等号后换任何一个数字。
这个方法对新版本的GoogleAnalytics无效，新方法我还没找到。
原则五：WA工具无法满足你的所有刨根问底
一般意义上，WA工具是指GoogleAnalytics、Omniture的SiteCatalyst这样的网站用户点击流工具（clickstreamtool），这类工具能够告诉你what（现象），但一般很难告诉你what后面的why（原因）。
比如说，你通过GoogleAnalytics的TopContent报告看到某一个页面的bouncerate很高，你就知道了一个很重要的现象——访问者通过这个页面进入你的网站时，第一印象不佳，没有进入其他页面就离开了你的网站。
但是什么原因造成这个现象呢？
如果是我，我会做下面的事情：
1.查看页面是否是无链接page，或者是少链接的endpage。
2.如果不是，查看这个页面的流量来源都是哪里，如果主要是搜索引擎，那么恭喜你，你的问题比较容易解决；如果不是搜索引擎，而是直接流量为主，那么很遗憾，你的问题很难通过WA工具刨根问底了。
为什么呢？
原因在于，直接流量是一种让人喜爱有加却又“极为蛋疼”的流量。直接流量只告诉你一个信息——GoogleAnalytics不知道这些流量来自于哪里！既然不知道他们从何而来，我就很难知道他们为什么对我的这个页面第一印象不佳。
对于WA工具，我们必须正确对待。它的最大优点，在于能够帮助我们通过数据发现那些我们没有察觉的现象（问题），也能够帮我们证明我们的改进是否能够带来更好的数据表现。但现象背后的原因，很多时候通过WA工具是做不到的，我们必须要引入其他的分析工具和方法。
这些分析工具包括：AB测试工具、调研工具、Pannel、眼动仪等等；方法则包罗万象——调研、可用性测试、德尔菲、用户追踪等等。
谈到这里，我想把WA工具的范围做一个延伸，我们常用的GA、SiteCatalyst、CNZZ或者百度统计，只不过是网站分析的点击流分析工具，网站分析工具应该有更大的包容范围。
好了，上篇就讲到这里。我很久没有开新的文章了，所以很期待朋友们留言。任何留言都欢迎，问题同样欢迎
能够准确监测交易的工具是你公司的ERP系统（或进销存系统），但WA工具很困难。
关于WA工具准确性问题，其实还有更多的内容，读读这篇文章——网站分析——我们的数据准确吗？，你就明白为什么我们不需要追求准确了。:)
引申阅读：如何“让”WA工具也能准确监测流量渠道的交易数据
WA工具的监测方式让它准确监测交易数据时很困难的，尽管GoogleAnalytics和Omniture都能够通过设置实现撤单和逆向物流等收入的抵扣，但太麻烦，操作可行性不高。
但WA工具却可以几乎准确地“监测到”流量渠道的交易数据。
注意，我打了好几个引号，因为这并不是通过WA工具直接实现的。我们需要采用变通的方法让GA记录的流量渠道和这些渠道对应的交易数据准确对应起来。
方法有两种，两种方法都有一个前提，即你自己要有一个媒介销售管理系统（或类似的系统），能够利用给流量加标记的方法，捕捉到流量带来的销售。举个例子，如果这个系统的标记格式是?from=，那么我在我的博客上为走秀网投放的广告的链出URL就应该是http://www.xiu.com/?from=CWA，这个系统就能够识别CWA的流量带来的销售。这样的系统比比皆是，在电商网站普遍存在。
如果你有这个系统，那么恭喜你，你能够实现让流量渠道和对应销量准确匹配的目的。
一种方法是用GA的：让GA的UTMlinktag能够识别你的系统设置的标记格式。如果看过《流量的秘密》，那么你就知道，utm_campaign,utm_medium等5个标记媒介属性的名称都是可以自定义的。你完全可以用from表示utm_campaign，那么上面的例子中，?from=CWA既能够被GA识别一个被称为CWA的campaign带来的流量，又能被你的媒介销售管理系统识别为从CWA来的流量，并把这些流量能够带来的销售都记录下来。
具体做法非常简单，只需要在实施GA代码的时候使用：。。。。
另外一种相对笨一点，就是让你自己的系统能够识别WA工具的流量来源标记，比如，本来你的系统是识别?from=的，现在你让你的技术动动手，改成识别?utm_content=，也完全可行，修改也非常简单。
这样做之后，你就发现你能得到一个非常准确的报表，如下：
Beautiful!现在你可以准确地知道每个流量来源的转化率能有多少了！如果你有流量的获取费用数据，那么准确的ROI也就获得了！
原则四：再智能，也要重视手工
网站分析工具的趋势是更加智能化，例如各家都推出自己的很先进的热图功能。或者给出一些经过二次处理的建议数据。
我对智能化爱恨交加。
没有智能化，很多工作是无法想象的；但智能化有时会掩盖真相，且让人懒于思考。
例如热图，热图特别无法智能化的原因是，页面上有很多同样URL的链接入口，或者页面上的链接经常被更新（例如我们的电子商务网站）。这时候我处理的方式是对页面上所有重复URL链接入口和动态变化的链接，加上标识参数。然后手工统计。需要强大的执行力，不简单，但很准确。
你可能会说这会影响到SEO，但已经被我的同事Jay搞定，不是问题了。:)
不过这个方法不是很适用于GA，原因在于GA没有nextpage报告，因为GA没有路径功能。这一点太让人痛苦了。V5版本的GA也没有这个功能，异常失望。没有路径功能的GA，太残缺了。但有了OmnitureSiteCatalyst或者Yahoo!WebAnalytics，热图就能通过我上面说的手工的方法非常准确地做出。
重视手工的另一个原因是，不管多么精细的监测实施，都不可能尽善尽美。例如，我在广州做这个分享的时候，有一位朋友提问——如何才能很好的评估SEO的长尾效果？这个工作直接读取GoogleAnalytics的报表是很难完成的，你只能想办法把所有的长尾organickeyword全部导出，然后利用自己的经验和智慧结合数据分析它们的规律。
如果你问我，我网站分析中使用的最多的工具是什么，我的答案不是GoogleAnalytics，也不是Omniture的一众工具，而是Excel。很多时候，我其实不是特别关心GoogleAnalytics和付费工具的异同，很多时候我都是在Excel中实现分析的，WA工具只不过是我分析所需的原材料而已。这也是为什么，商用网站分析工具必须保留并提供RawData（例如OmnitureSiteCatalyst提供DataWarehouse功能）。
引申阅读：如何一次性导出2万条GoogleAnalytics的数据？
利用GoogleAnalytics普通的数据导出，你只能最多导出500条数据。
但是对于老版本的GoogleAnalytics，你可以通过一个简单的方法导出任意数量的数据。
1.点击上图中Export标签。
2.右键点击CSV，然后拷贝它的链接地址。
3.打开一个新的浏览器窗口，把刚才拷贝的链接地址输入进地址栏，但不要急于激活这个URL。
4.在地址栏的URL后面再加上&limit=15000。你就可以导出15000条数据。你可以在等号后换任何一个数字。
这个方法对新版本的GoogleAnalytics无效，新方法我还没找到。
原则五：WA工具无法满足你的所有刨根问底
一般意义上，WA工具是指GoogleAnalytics、Omniture的SiteCatalyst这样的网站用户点击流工具（clickstreamtool），这类工具能够告诉你what（现象），但一般很难告诉你what后面的why（原因）。
比如说，你通过GoogleAnalytics的TopContent报告看到某一个页面的bouncerate很高，你就知道了一个很重要的现象——访问者通过这个页面进入你的网站时，第一印象不佳，没有进入其他页面就离开了你的网站。
但是什么原因造成这个现象呢？
如果是我，我会做下面的事情：
1.查看页面是否是无链接page，或者是少链接的endpage。
2.如果不是，查看这个页面的流量来源都是哪里，如果主要是搜索引擎，那么恭喜你，你的问题比较容易解决；如果不是搜索引擎，而是直接流量为主，那么很遗憾，你的问题很难通过WA工具刨根问底了。
为什么呢？
原因在于，直接流量是一种让人喜爱有加却又“极为蛋疼”的流量。直接流量只告诉你一个信息——GoogleAnalytics不知道这些流量来自于哪里！既然不知道他们从何而来，我就很难知道他们为什么对我的这个页面第一印象不佳。
对于WA工具，我们必须正确对待。它的最大优点，在于能够帮助我们通过数据发现那些我们没有察觉的现象（问题），也能够帮我们证明我们的改进是否能够带来更好的数据表现。但现象背后的原因，很多时候通过WA工具是做不到的，我们必须要引入其他的分析工具和方法。
这些分析工具包括：AB测试工具、调研工具、Pannel、眼动仪等等；方法则包罗万象——调研、可用性测试、德尔菲、用户追踪等等。
谈到这里，我想把WA工具的范围做一个延伸，我们常用的GA、SiteCatalyst、CNZZ或者百度统计，只不过是网站分析的点击流分析工具，网站分析工具应该有更大的包容范围。
好了，上篇就讲到这里。我很久没有开新的文章了，所以很期待朋友们留言。任何留言都欢迎，问题同样欢迎
