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本书主要介绍使用Google Analytics为线上和线下的访客或用户创建综合的评估策略；如何利用GA进行合理评估，选择正确的工具，创建合适的团队，并提醒团队关注商业洞察，而非数据；此外，阐述了如何选择表达自己观点的关键性能指标和仪表盘；最后通过实例教会读者如何使用数据讲故事。
书名：流量的秘密 Google Analytics网站分析与商业实战
ISBN：978-7-115-42368-9
本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有，侵权必究。
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• 著 [英] Brian Clifton
译 宫 鑫 王燕珍 王 娜
责任编辑 赵 轩
• 人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164 电子邮件 315@ptpress.com.cn
• 读者服务热线：(010)81055410
反盗版热线：(010)81055315
Successful Analytics: Gain Business Insights by Managing Google Analytics
Brian Clifton ©2015 Brian Clifton. All rights reserved.
本书中文简体版由人民邮电出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书内容。版权所有，侵权必究。
Brian Clifton博士是网站分析顾问、作家、教育家以及Google Analytics专家，尤其擅长使用Google Analyticsis优化网站性能。他的著作《流量的秘密——Google Analytics网站分析与优化技巧》现已更新至第3版，被世界各地的学生和专业人士所广泛阅读。
Brian Clifton是Google欧洲网站分析的首任主管（2005-2008），他创建了泛欧洲的分析专家团队，后发展成为Google Analytics Individual Qualification （Google 分析个人认证中心）在线学习中心。
Brian Clifton同时还是英国伦敦大学学院以及斯德哥尔摩经济学院的客座教授，曾多次参加世界各地（尤其是欧洲）的讲座，讲座内容涉及网站测量、数字营销、内容优化以及综合利用上述各方面来帮助创建成功的在线商业策略。 Brian Clifton目前担任Search Integration AB 的数据创新主管。
本书特色
鼓励公司真正利用数据进行重要决策，而不是让其沦落为单纯的数据统计工具。
通过提供切实可行的解决方案，缩小员工和管理者之间看似不可逾越的鸿沟。
帮助专业人士获取最高质量的数据，提升企业对数据的信任度和使用率。
如果你是网站分析方面的管理者或者其他相关工作从业者，那么本书就是你的必读之物。从企业级别的设置到价值和仪表板的创建，本书都会为你提供指导，并最终帮助你获取有益的商业见解。
——乐高集团资深数字营销经理Peter Munk
本书有望成为专业管理者的必读之物。通过探索促进商业成功的网站分析方法，本书为你提供行动指引。
——英国伦敦大学学院，计算机科学系Ingemar Cox 教授
如果你是营销主管亦或是高级副总裁，那么阅读本书会帮助你了解在数字分析以及数字分析管理者方面进行投资的重要性。
——索尼全球搜索营销及分析经理Jessie Willson
本书超越了网站分析工具、技术和实践介绍的简单层面，提出了分析人员和分析过程所面临的重要挑战。更重要的是，本书关注的焦点不是数据和分析，而是见解和商业价值的获取。
——Centaur Marketing董事长兼Econsultancy创始人Ashley Friedlein
对于不尽如人意的网站分析结果，本书可以帮助你了解问题的根本所在：问题出在你的管理层面，而非技术本身。本书深入分析了领导数字分析团队所面临的管理问题。
——Cardinal Path创意总监Stephane Hamel
本书重点突出，讲解到位。书中提供了众多实用技巧，可以帮助你和董事会进行更好地沟通。
——Red Gate Software数字营销经理Sofie Westlake
指导企业主管解决分析方面的各种疑问，并通过一系列案例分析，生动地探讨商业分析问题，启发你更上一层。
——美国查普曼大学营销助理教授Niklas Myhr
献给我的家人
假如你有100美元，在进行了一番分析之后，准备拿出来用于投资。如果想要取得成功，那么我建议你在工具和执行方面投入10美元，在脑力方面（也就是人力）投入90美元。
我于2006年5月19日提出了这一“10 : 90”投资原则 。几年之后，我对这一原则越来越深信不疑。原因很简单，在商界，各个领域所产生的数据与日俱增，不仅如此，社会中个人所产生的数据也在不断增加，加之人们对信息共享的要求，越来越多的数据正在闯入我们的世界。然而，尽管数据是免费的，但想要通过精确的分析来为企业领导者预测出可行的商业决策却不是免费的。
这也就是为什么我会对这本书如此着迷。作者不会在书中动不动就惊呼“我的天呀，我的天呀，那里怎么会有这么多数据，是不是很神奇”。现在让我们行动起来吧，18个月后就可以实现从看到数据就呕吐，到根据数据分析来执行商业行动的转变。
为了更好地说明成功的最终推动力，这里列举一个我自己亲眼见证过的事例。不管在什么公司，每个领导者都要想一个仪表板。“给我总结一下企业的经营业绩，我就可以作出决策了！”于是公司的分析师东奔西跑，在散发着香草气味的纸张上陈列出大量的信息，以图表为主。领导高兴了？分析师升职了？
很遗憾，都没有。
事实上，你在管理阶层所处的职位越高，所需的分析技巧就越少，需要给仪表板上的数字赋予某种意义的要求也就越低。如果要对此开会谈论，那么会上鲜少会做出什么决策来，因为会议谈论的重点都转向对数据质量的分析、对缺失数据的追究和对图表颜色的探讨。
那么成功究竟需要什么？简言之，那就是：见解（insights）、执行力（actions）和商业影响力（business impact）。
世界上所有的仪表板上都应该包含尽量少的图表。仪表板上应该具备分析师用文字表达出来的深刻见解，然后是建议公司应该采取的商业行动，最后是行动实施后会给企业带来的商业影响（这是最为重要的，也是仪表板必须具备的内容）。
在会议上，散发着香草气味的纸张不会再引起一场关于数据本身的无用争论，它会引导人们展开一场就“应该首先实施哪项行动”的讨论。
数据本身其实并没有什么大的用途，等我们最后意识到这点的时候会觉得难以置信。不错，数据就只是数据而已。把公司的利润以及用户满意度推向极致高度的是那90%的人力：是他们从数据中提取独到见解，为公司行动提供建议，并对其商业影响进行评估。
等你下一次再看到一个仪表板，先看看上面的图表和文本的比例是否合理，你就能够判断出这个仪表板到底是给你提供了商业价值，还是在浪费你的宝贵时间了。
以上所说的这些只为抛砖引玉，你会发现这本书精彩绝伦。本书的结构合理，让人赞不绝口。从第1章依次读到第10章，你会学到很多数据方面的知识。当然，如果你不想循规蹈矩，喜欢跳跃式阅读，我推荐你首先阅读第8章和第10章，这是我最喜欢的两章。第8章你随时都可以阅读，而且书中的建议会让你恨不得马上付诸实施！无论何时，在你感觉到当下的任务无比艰巨的时候，去看一看第10章的内容吧，你会在他人成功的案例中重燃希望的。
Avinash Kaushik
数字营销倡导者兼《Web Analytics 2.0》和《Web Analytics:An Hour A Day》的作者
作为目前被广泛使用的网站数据工具，Google Analytics以其强大的数据分析能力在企业网络营销中发挥着越来越大的作用。同时Google Analytics也不是一个容易上手和驾驭的工具，经过这么多年的发展演变，日益复杂的功能让这个工具的学习门槛逐渐提高。
本书作者Brian Clifton博士是数据分析方面的权威人物，同时也是世界公认的Google Analytics资深专家。本书以网站数据分析为基础，从工具的选择、设置和数据质量评估等方面对Google Analytics的使用以及各项功能的开发利用进行了全面分析。相信读者在阅读本书之后，对Google Analytics的使用会有更深一层的理解。
除宫鑫、王燕珍、王娜外，参与本书翻译的人员还有来自射手学院的刘婷婷和杨志芳，感谢大家在本书翻译过程中付出的努力。
本书的专业审校工作由品众互动的优化师团队完成。品众互动是目前国内最大的SEM服务商，他们在审校过程中体现出来的专业态度与敬业精神，让本书质量进一步提升。
虽然译者在翻译前进行了大量调研，在翻译过程中也多次组织专业人士交流，力求使译文准确传达原书的思想内涵和风格特点，但不免还会存在不足和瑕疵，望读者批评指正。
宫鑫
2016年5月
这是我创作的关于 Google Analytics的第四本书，但是本书较《流量的秘密》前三版又有所不同。《流量的秘密》系列书籍主要介绍工具的使用，但是本书的创作类似于我的工作性质：尽可能帮助公司通过明智地使用数据来获得商业上的成功。
近年来我渐渐意识到，商业的成功与否并不仅仅取决于使用工具的熟练程度，企业本身才是获得成功的关键。对那些与工具的使用没有直接关系的因素，公司也必须给予信任，如数据本身、数据的加工和结构，以及处理数据的相关人员。所以在写这本书的时候，我首先会从商业角度出发，然后才关注Google Analytics的非技术层面。我希望高层管理人员、公司股东和工具使用者能够掌握共同的语言，并团结合作，为创建一个由数据驱动的可靠环境而努力。希望本书能够在这方面有所建树。
本书得以出版，并不是我一个人的功劳，其中包含他人给予我的关爱、支持、帮助、指导、意见和友谊，甚至是那些看似无关的随意交谈也为本书的创作做出了贡献（你有时不得不惊讶，那些看似微不足道的想法为我的创作带来了多大的灵感！）。下面我要感谢的人，他们或为本书的创作提供了直接帮助，或为我在Google Analytics的成功应用方面提供了灵感。
Sara Clifton一直给予我关爱和支持，让我可以坚持创作。正是因为有了她的指导，我才能全面地看待成功衡量、数据和人生三者之间的整体关系。
Shelby Thayer 已经帮助我认真审阅了三本书了，包括本书在内。她是一位出色的分析师，在推进大企业的网站测量方面具备丰富的经验。她的专业经验和反馈为我创作这本专业性较强的书提供了很大帮助。
Brad Townsend是我的技术编辑。作为软件工程师，他是一位聪明又谦虚的谷歌人，他精通Google Analytics，无人可以超越。 David Vallejo是专业的 Google Analytics使用者和研发者。他不仅聪明，而且多才多艺，帮助我解决了很多技术上的问题。如果没有他的帮助，我真是什么事也做不成！Dave Evans 作为资深数据专家帮助我审校了第7章的内容，并在关于数据隐私法的探讨中给我提供了很多深刻见解。 Dick Margulis是我颇为信任的编辑，至今已帮助我编辑和组织了三本书。正是由于他的帮助，我的书才能够在复杂多变的出版市场得以出版。他的指导和建议都是弥足珍贵的。
我很荣幸地邀请了Avinash Kaushik 为本书撰写序言，这已是他第二次为我撰写序言了。他的序言充满热情又极富条理，恐怕也只有他才可以如此充分地调动读者阅读的欲望了。他是我以前的同事，我很庆幸能够拥有这么一位朋友。他对一切可衡量的事物都充满着极大的热情，也不断激励着包括我在内的很多人。
John Wedderburn、Tobias Johansson以及Search Integration 团队开展了众多高品质的会议，会上开放式的讨论大大开阔了我的眼界，深化了我的理解。
最后，我同样要感谢聪明且充满活力的GACP团队，正是他们扩展了 Google Analytics的使用范围，深化了 Google Analytics的使用功能。
我希望这里没有遗漏掉任何一位帮助过我的人。
Brian Clifton
2015年1月
“在我们自以为需要信息的时候，我们真正需要的是知识。”
——摘自Nate Silver的《The Signal and the Noise》
根据IT专家的一项近期调查1, 55%的大数据分析项目最后都半途而废。根据大多数被调查者的回答，导致数据项目失败的主要原因有两个，一是公司缺少可以通过分析数据提出深刻见解的分析师，二是项目缺少以数据为驱动的业务环境。同样，根据Econsultancy2 “2013网站测量和策略报告”中的调查显示，对于“你的公司具有把数据分析同商业目标相关联的公司性战略吗”这一问题，只有19%的人给出了肯定的回答，这个比例在之前五年从没发生过大的改变。
我写这本书就是为了帮助那些苦苦挣扎着的管理者们取得商业上的成功，帮助读者克服困难，作出明智的商业决策。
我的目标是让你从“见解”的角度思考问题，而不是关注于 Google Analytics数据本身。所谓见解，就是你可以运用的知识。有了见解，你就可以从网站访客的角度看问题，了解他们在访问网站、应用程序或其他数字内容时的具体要求是什么。
至于公司是否能满足网站访客需求，主要受两大因素的影响。
企业管理、分析和改善这两个因素的能力决定了网站的成功与否。在本书中，我会介绍深刻的见解是如何将各种相关数据联系在一起，并构建访客的体验之旅。拥有了这一知识你就可以改善上述因素：正如第10章所描述的，在网络营销、增加收入或提高效率方面，你都可以取得很大的改善。
然而 Google Analytics本身并不能提供见解，任何工具都做不到这点。要获得见解，你必须了解你的业务、产品、价值定位、网站内容、网站接触点和网站设计，当然还有公司的营销计划。Google Analytics 可以提供的，是帮助你了解上述因素的数据（大量数据）。然而，见解的产生终究要靠人，而非机器，这就是分析团队所存在的意义。他们过滤掉不必要的噪音，筛选出有用的数据，然后对其进行解读，描述出事实，获取对企业有益的知识——见解。
本书会告诉你如何做到这点，告诉你应该专注于什么，会有什么回报，需要聘请哪类人才，以及需要进行设计的实施步骤、应该避开的陷阱和需要投入的资金。
这本书以解决基本需求为主，内容详尽全面。想要创建一个商业环境，让你可以信任数据、理解数据，并能够根据数据作出重要决策，你需要对本书有深入的理解和吸收，并不是草草地做个总结就可以的。不过，我在书中的重点是如何获得深刻的商业见解，而不会纠缠于细枝末节。
如果你是一位企业管理者，想要全面把握网站测量的关键原则、 Google Analytics的各种功能，亦或是为企业作出有指导性意义的数字化策略决策，那么本书就是为你量身打造。你最终的关注点是获取商业见解和知识，而非获得更多的数据。
简言之，我的目标是在正确轨道上对你进行引导，为你提供全面的过程介绍，帮助你借助Google Analytics来创建一个由数据驱动的商业环境。
参考资料
1 http://visual.ly/cios-big-data
2 https://econsultancy.com/reports/online-measurement-and-strategy-report
你应该知道监测对成功来说是至关重要的，不管是对个人，还是对公司，亦或是对职业发展，都是如此。从很多方面来说，Google Analytics只是一个工具，同用来帮助公司作决策的众多其他数字工具没什么区别。
但是网站分析——即Google Analytics所涉及的领域、技术和行业——有所不同，它的功能和潜力是其他工具都望尘莫及的。为什么？因为Google Analytics不仅可以评估用户参与度、交易量和用户带来的收入，而且还可以监测潜在用户的数据，比如他们来自哪里、要寻找什么、你是在哪个环节失去这些潜在用户的（以及你具体是在网站上的哪个页面或APP上失去他们的）。
把现有用户及潜在用户的数据整合在一起是网站分析所独有的功能，鉴于这个功能的专一属性，网站分析就变得尤为强大。例如，大部分网站的转化率都很低，一般为3%（见图1.1）1。。这也就意味着，每100位访客中最后只有3位转化为了实际用户。尽管有很多业务分析师都在绞尽脑汁地想要提高这个数字，但是有件事显然更为重要，那就是首先弄清楚为什么另外97%对你感兴趣的访客（因为他们访问了你的网站）最终离开了，然后再根据分析得出的结果去改善转化率。
图1.1 尽管绝大多数公司都只把分析重点放在极少数转化了的访客，但是绝大部分访客依然未实现转化
Google Analytics 不仅可以分析用户行为，而且可以分析非用户行为，只要访客在同公司互动时有一个数字接触点。通常来说，这个接触点是通过用户访问网站产生的，但是如果使用Universal Analytics（Google Analytics的最新功能版本，我们会在第6章中详细介绍），这个接触点就不一定非得通过用户访问网站来产生。例如，假如潜在用户收到了一封你寄来的信件，信件中包含一张优惠券。如果潜在用户到你的公司实体店里使用优惠券进行消费，那么实体店就会通过互联网把该用户的消费信息（产品名称、价值、优惠码等）发送到你的 Google Analytics 账户。根据收到的用户消费信息， Google Analytics 就可以生成一份报告，分析你直接向用户投递信件活动的效果和实体店销售情况。
在上面这个例子中，接触点就是用户的实际购买行为，假设：
a = 信件实际投递量 = 100 000
b = 使用优惠券的实际购买量 = 725
那么：
商业活动效果 = b / a = 0.7%
假如你寄出的信件要求收信人首先访问你的网站，以获取优惠码。那么第二个数字接触点就是你的网站，收信人如果访问你的网站，就说明对你提供的信息感兴趣。这样一来，即使收信人没有到实体店消费，你同样会得到一组简单且有力的数据，可以来进一步分析，例如：
a = 信件实际投递量 = 100 000
b = 使用优惠券的实际购买量 = 725
c = 访问你网站的实际收信人数 = 8 000
那么：
访客兴趣度 = c / a = 8.0%
商业活动效果= b / a = 0.7%
网站转化率 = b / c = 9.1%
从上面额外收集到的数据（c）可以看出，对信件投递活动的评估并不是非黑即白的二分法判断。就实际购买量来说，根据数据显示似乎只有725个人对你的产品感兴趣，但是从这项额外收集到的数据（访问你网站的实际收信人数）我们可以判断出，对你的产品感兴趣的实际人数是8 000。根据对这项数据的分析，你就可以通过改善信件投递活动来提高访客兴趣度了。同时，还可以通过改善网站着陆页来提高9.1%的网站转化率，此外还可以尝试提高用户的消费金额（比如交叉销售相关产品）。不管怎么说，你现在可以通过多种途径来提高销量了，同时根据对各种商业活动的评估，还可以判断出盈利最多的活动。这确实是很强大的数据啊。
商业智能定义
所有可以帮助你对公司进行深入分析的工具都属于“商业智能”（business intelligence）， Google Analytics也是商业智能的一种分析工具。为了帮助读者理解，我在这里分别对商业智能的三个分类进行解释定义。
Customer Analytics（用户分析）即对现有用户数据进行挖掘，其目的是为了发现用户的购买模式和获得人口统计信息。公司通常会根据这一信息来制定商业活动，提高现有用户购买相关产品的数量，维系用户关系。
Web Analytics （网站分析）即通过研究网站访客的行为，改善访客体验。此类数据的绝大部分都是匿名的。从过去的使用传统来说， Google Analytics 就是网站分析工具。
Digital Analytics （数字分析）随着网站分析的发展，其使用范围目前已包括所有联网设备，如移动应用程序、条形码扫描仪、收银读码机、存货盘点、呼叫中心性能或者芯片。经过最新的功能更新， Google Analytics现已升级为数字分析工具了。
想一想下面这个例子。
很多业务分析师都把精力放在了用户分析上（参见上面的“商业智能定义”），分析结果可用来制定商业活动，提高相关产品的销量，维系用户关系。一般来说，活动的结果只能让公司收入提高1～9个百分点。
那么，让我们把在同一个公司所花费的相同精力投入在网站分析上试试。在我们这个例子里，你要了解的是网站转化过程中的不利因素。我们所获得的信息当然也要用来改善这些不利因素，从而提高访客转化率，也就是带来更多的用户。从我的个人经验来看，转化率一般都可以增加两位数甚至三位数（参见图1.2）。
此外，网站转化过程的改善是一个长期复杂的过程。例如，在你把网站效率提高了10个百分点之后，访客的转化率也不是一次性就能提高上来的，这是一个持续改善的过程（尽管实际情况并不总是如此）。也就是说，即使在一年之后，如果有新访客访问你的网站，你还会获得较以前多10%的新用户。不过，如果访客因为用户体验不佳而离开，那么他再次访问网站的几率就很小了。当然，在网站转化过程改善之后，你所获得的每一位新访客，他们被转化并成为长期支付用户的概率都会有所提升。综合起来说，你的收入会大大增加，你的营销尝试也会更加有效！
图1.2 对某旅游公司的网站数据分析后预订量的增长情况
在吸引高附加值访客以及访客转化方面，网站分析的潜力是无限的。而在这一领域， Google Analytics 又是首屈一指的工具。
假设在认真分析了访客同网站的互动情况，以及他们使用诸如销售漏斗分析、退出点、跳出率（单个网页访问）和参与指标之后，你可以把网络转化率提高3到4个百分点（以33%作为基本改善率）。那么这对你的盈亏底线意味着什么呢？让我们看看下面这个假设，如果：
v = 访问者数量 = 100 000
c = 单个访问者成本 = $1.00
那么：
a = 所有访问者成本 = v x c = $100 000
访客获取成本保持不变，非市场利润率、营销成本和单个转化收入也保持不变：
m = 非市场利润率 = 50%
s =营销成本 = $100 000
u = 单个转化收入 = $75
表1.1显示的是转化率3%提高到4%之后的结果。
表1.1 转化率改善后的经济收益情况
| 改善前 |
改善后 |
|
|---|---|---|
| r=转化率 |
3% |
4% |
| C=转化量 |
3 000 |
4 000 |
| T=总收入=u*C |
$225 000 |
$300 000 |
| n= 非营销成本=（1-m）*T |
$112 500 |
$150 000 |
| P=总利润 = T-（n+s） |
$12 500 |
$50 000 |
| R=总ROI =P/ s |
13% |
50% |
表1.1中最后两行是实际情况的分析结果：利润增加了 37500美元 ，而投资回报率提高了4倍，增加到了50%。请注意，这仅仅是改善了网站转化率后的结果，此时访客获取成本依然保持不变。这就是网站分析可以为企业带来的商业价值。作为一个拥有超过15年专业经验的从业者，我无数次地见证过这个潜力所发挥的巨大作用。它是真实可实现的。
我注意到，衡量网站的表现常常会被资深管理者所误解。多年来，网站分析行业一直尝试着从IT部门向营销领域转变，鉴于此种情况，他们的误解也情有可原。
网站分析的原则直截了当：
网站分析致力于研究并改善网络体验。
Digital Analytics介绍
整本书我都一直在强调网站分析，因为这是目前人们使用Google Analytics的侧重点。人们借助网站分析来分析网站性能以及其对其他销售和营销渠道的影响。然而，那种自20世纪90年代开始出现的单一平台形式已经开始慢慢消亡了。用户现在会通过多种途径来了解你的品牌，例如传统的网页浏览器、 APP、数字电视或其他可以发送HTTP请求的联网设备。举例来说，跟踪店内结算机器的表现，或者当顾客走进店内时扫描他们的徽章。总之，途径是多种多样的。 Google Analytics 的最新版本具备所有这些功能，详细介绍请参考第6章。
然而，习惯了借助数据来做决定的管理者们更喜欢比较确定的事情，例如， Customer Analytics（用户分析）结果会告诉他们具体可以赚多少钱、利润是多少、用户数量是多少，或者Operational analytics（运营分析）会告诉他们有多少员工、人力成本是多少、制造成本是多少，等等。
我说的确定，指的是硬性数据、少有或没有错误的硬性数据。如果你想知道这个月有多少现金入账，你只要打印出银行结单，一切就一清二楚了。那上面的数据是确定的，因为显示出来的都是已确认的交易。银行已经再三确定过，所有交易都是合法的，所有支付都是有效的，你账户上显示的数额千真万确就是你的。同样，如果你想知道用户的数量，只需查看一下用户关系管理系统就可以了。那个数字也是确定的，因为它代表的是实实在在的人，记录着给你下过订单并已经支付了的用户姓名和地址。你的销售团队也再三确认过了，数字是没有问题的。
但是网站分析就大不相同了。因为所有报告给你的数据都是模棱两可、虚无缥缈的，换句话说，是不准确的。和传统的业务分析师也不一样，要得到高质量的数据，网站分析人员就必须要认真负责才行。
导致数据质量问题的原因有多种，最常见的原因就是设置不完整或不够全面：没有银行或销售团队会为你确认数据的（这是你的分析团队所要做的工作，但是现实情况中却并非如此）。即使你的设置比较完美，也还是会有不准确的数据产生。因为大部分收集到的数据都来自匿名访客（97%），你根本无法确定他们是谁。也就是说，你无法收集到能够和具体某个访客相对应的数据信息。
例如，如果访客没有以某种特定的方式登录你的网站或与你联系，那么当他们以不同的设备（平板电脑、智能手机、笔记本电脑）再次访问网站时，他们就会被认定为是不同的访客。就网站分析工具来说，如果访客分别通过平板电脑、智能手机和笔记本电脑访问网站，那么就会被认定为3个不同访客的单次访问。同样，当访客使用Internet Explorer、 Chrome或 Firefox等不同浏览器再次访问网站时，也会出现这种问题。
就交易情况来说呢？
你可能会认为，网站分析收集到的电子商务方面的数据会相对好一点，会比匿名访客的数据信息更加准确。毕竟，对于已经完成的交易来说，你有机会对信息进行再次确认。这当然也不错，但是鉴于取消交易以及交易中的退货情况比较复杂，网站分析在处理这两种情况方面并不十分拿手。就用户退货的情况来说，即使当初访客是被你的商业活动所吸引才来访问你的网站，那么随着用户退货，商业活动的有效性也就不复存在了。但假如说我退货仅仅是因为买错了鞋子的尺码，那么这种情况下商业活动依然是有效的，本次被取消的交易依然要被考虑在内。所以说，从营销评估的角度来看，网站分析中的数据如果包含所有交易信息会更加合理（当然，欺诈、测验和明显的错误交易除外）。
网站分析有多准确？
无须担心，网站监测的不准确性你会慢慢习惯的，那只是一个误差线。不过，你必须时刻查看并更正它，这个误差线可不能设置一次就把它抛之脑后。网站分析团队必须要对数据的质量负起责任来。这是网站分析与其他商业分析形式的重要不同之处。
如果你的Google Analytics运行良好，那么这个误差线应该控制在5%以内。同营销者在处理例如报纸发行量和电视收视率之类的传统的数据时所面对的误差相比，这个误差已经算是很小了。详见第4章。
说到数据，准确性当然很重要。随着网站、网页和用户行为的改变，即使Google Analytics的最初设置很完美，其功能也会随之削弱。要想能够信任你的网站分析数据，并利用这些数据放心地做出重要的商业决策，你必须要保证数据的质量。
关于数据的准确性，还有一点不得不提，那就是：很多人（即使是相当聪明的人）都认为，既然网站分析所收集到的数据这么可观，那么这些数据肯定是很准确的。我个人推测，既然大家都知道小规模取样得到的数据往往不准确，那么他们进而就会认为如果数据数量相当可观，那肯定就不存在不准确的问题了。但是，由于网站分析在收集数据方面不做刻意筛选，所以大众的这一想法并不正确。恰恰相反， 正因为网站分析可以轻易地收集到大量的不准确数据和噪音，所以才会把一些重要的信息掩盖掉。
你的网站对你来说是极其重要的。在网络世界，网站是用户及非用户（潜在用户、求职者、投资者、媒体以及竞争对手）了解你的第一站，他们通过网站了解你的业务、产品和服务信息。对此，网站分析是唯一可以帮助你同步掌握这些数据的工具。
对于高级管理人员来说，能够把全部看似不相关的数据对比起来查看，是件千金难求的事。在同一套标准和方法下，你可以将其放大以查看某方面的详细信息，也可以将其缩小以便纵览全局，从而来帮助你对比评估各个方面的表现，换句话说，就是对相同类型的数据进行评估比较。不仅如此，网站分析还可以为你提供具体的情景，分析人员向你提供的深度调研报告中通常都缺少具体情境。有了具体情境，你就可以把重点集中在能够给你的业务带来最大效益的方面。
尽管如此，一个单一的工具无论如何都不是万能的。 Google Analytics（见图1.3）的地位之所以重要，就在于它可以把公司的网络活动同传统的线下营销和现有的用户联系起来。当然，就各个具体方面来说，我们依然需要各自对应的工具来对其进行日常管理。如果想要分析和了解这些方面的性能，那就得使用统一监测工具了，即你的中心分析平台——Google Analytics。如果不使用Google Analytics，而是用各个次级工具来追踪数据，那你就会浪费大量的时间和精力，而最终获得的也不过是一些在原则上一致而现实中却不匹配的数据。事实上，在数据统计方面，我们本就有多种不同的技术、方法和定义！
图1.3 Google Analytics不仅可以监测现有的用户的活动，而且可以监测潜在用户的活动
Google Analytics 收集并向你报告数据，它会告诉你何时发生了什么，这当然很不错。不过Google Analytics 却无法告诉你事情发生的原因，这就是分析师要做的工作了。优秀的网站分析师会利用知识和经验来推测出事情发生的原因。然后再通过分析其他相关数据来验证推测，一般验证所需数据都来自Google Analytics之外。如果数据具有不确定性，就得通过测试（实验）来进行验证。这方面的知识会在第8章进行详细介绍。
Google Analytics为什么不能和Customer Analytics画等号？
如图1.3所示，在表示Google Analytics和Customer Analytics的关系时，我故意使用了虚线，目的是要强调两点。
- 绝大部分网站数据（一般 97%）都是匿名的，而Customer Analytics所处理的都是具体的用户和公司。即使你为用户设置了一个单独的登录入口（以便可以对其进行识别），但是并非所有的用户都会通过这个入口来浏览你的网站。也就是说，即使他们是你的用户，在网站分析中留下的数据也是无法识别的。
- 在使用Google Analytics追踪用户时，网站的性能和销售的性能是不一样的。例如，你的网站在将访客转化为用户方面或许存在优势，但是如果有退货情况，你的销售量就不会很好。
你可以使用Google Analytics进行大量的用户分析，但是请谨记上面这两点，以防出现对错误信息的过度分析。
就网站分析的潜力（用户以及潜在用户数据）、（网站分析团队中的）数据质量负责人和数据的不确定性（因为有大量的匿名数据）来说，网站分析不同于其他形式的商业分析。尽管如此，作为公司内部的一种信息来源，网站分析并不应该被区别对待。相反，我希望做的，是让你们以一种不同的方式对待公司内部的所有数据。
通常来说，数据分析都被隔离在公司的筒仓之内：公司设立一个独立的数据部门，以供咨询。在数据部门工作的人都被其他同事看成网虫，整日与数字为伍，总之只专于分析，不懂得创造性思考（用左脑思考的人）。我这里要告诉你，收集或研究数据是枯燥的，这一点所有的网虫都认可。但是要想获得激动人心的创造性知识，这是必做的工作。
如果数据团队中人人聪明透顶，又能提出深刻的见解，但是公司却很少甚至从不采纳他们的建议和想法，他们对数据苦苦研究，最后却毫无建树，这真是让人无比泄气。如果数据被隔离在公司筒仓之内，而数据团队也降格为汇报机器，那么就会出现上述情况，公司不仅错失了良机，而且还造成了数据人才的浪费。
通过整合公司营销、公共关系、销售、网站研发、内容创建、用户维系和其他团队中的所有数据（不过我这里特指的是网站分析中的数据），你就可以为公司的改变奠定好环境基础。在网络世界，如果你不追求持续进步，即使你现在是市场上的主导公司，几年之后也会完全丧失生命力。
为改变奠定好环境基础，这也是本书的立足点。
关于Google Analytics，有两点关键的因素，即它的定价模式（免费）和占主导地位的市场份额。
2005年11月， Google发布了Google Analytics免费版，这在网站监测领域引起了轰动（我当时还是 Google Europe的网站分析主管）。人们提出了一系列的法律性问题：Google Analytics为什么会免费？其中有什么猫腻？ Google会用收集的用户数据干什么？对于享有既得利益的供应商（因为我们同时也在 Google上做宣传）提供的数据，我们可以信任吗？（请参考第1.6节“有问有答：衡量成功”。）
很显然，在出现Google Analytics之前，价格一直是制约公司引进网站监测工具的一个因素。在Google ，我们虽然稍有怀疑，却也没有对此严重质疑：仅在Google Analytics上市后一周，在Google Analytics上注册的账户数量就超过了之前整个网站监测行业的总开户数（见图1.4）。
图1.4 自2005年11月Google Analytics上市后，网站分析工具使用量增长情况
据builtwith.com统计， Google Analytics现已在2500万个网站上投入使用。2免费版本无疑是推动工具广泛应用的重要因素。当然，除此之外还得益于 Google Analytics强大且不断更新的功能设置、使用的便利性和公开共享知识和实践的大型用户社群。对有些公司来说，价格并不是他们选择网站分析工具的关键制约因素，但是很多此类公司同样也选择了Google Analytics，这也正归功于上面列举的这些附件优势（见图1.5）。
图1.5 Google Arwlytics的市场份额3、4
Google Analytics 是一款具有活力的用户友好型分析工具，已获得了全球数百万企业的信任（支持40多种语言）。同时，作为企业级产品，Google Analytics 已获得例如宝洁、维萨、通用、索尼、丰田 、推特和英国广播公司等在内的众多品牌企业的信任。详细企业列表请参考 http://brianclifton.com/who-uses-ga。
Google Analytics 的市场份额
有两种方法可以评估 Google Analytics的使用情况。
- 通过查看网页的公开源代码或 HTTP 标头。利用这种方法就可以自动大规模地查看 Google Analytics的使用情况，但是却无法识别网站所使用的工具是免费版的还是付费版。
- 通过查看参与者信息。这种方法无法大规模使用，而且需要人工操作，但是却可以识别免费版本和付费版本。
89% 接受调查的企业都在使用Google Analytics
2013年的一项调查涵盖了896家企业（2/3为英国企业），该调查显示，89%接受调查的企业都在使用 Google 的分析工具（94% 为代理用户）。在所有使用Google Analytics的企业中， 11%使用的是付费版， 26% 在考虑使用付费版。3
63% 的500强企业在使用Google Analytics
2013年Enor Inc. 的一项调查显示， 63%的 500强企业在使用 Google Analytics。4
一半的网站在使用Google Analytics
2010年， Metric Mail对Alexa上排名前一百万的网站进行了分析研究，研究者通过在网页内搜索Google Analytics的跟踪代码文本发现， 50%的网站都在使用Google Analytics。5
2011年9月， Google 发布了Google Analytics Premium版本，每年收费15万美元。 Premium产品主要面向企业市场，它与 Google Analytics免费
版的主要不同在于：
1．功率更大，能够支持更大容量的数据。
2．签订服务等级协议（SLA）。
3．费用包括安装、培训和技术支持。
4．更加适合企业环境的附加特征。
Premium版并不是免费版的替代品，它同样也是Google Analytics工具。只不过，Premium版在功能上有所扩展，可以满足企业用户的特殊需求。 登录Premium之后，你很难发现它与免费版的不同之处，两者的用户界面几乎是一模一样的。
如果你现在已经是Google Analytics的用户了，那么是否需要使用付费版取决于你的数据量。如果你每月的数据点击都超过1000万（每月约100万的访问量），那你就需要使用Google Analytics Premium版，它可以为你提供更强大的功率。 免费版每月的数据点击限制在100万，这虽然在服务条款中有明确说明，但是使用过程中，工具本身并没有这个局限。也就是说，即使你当月的数据点击超过100万，也不会损失数据。但是，如果你每月都超出这个限度，那么Google公司就会给你致电，礼貌地要求你缩减数据收集量，或者建议你进行版本升级。
如果你是Google Analytics的新用户，那么上面介绍的第2项就对你大有用处。大型公司往往不采用免费产品，所以更倾向于和Google签订有约束力的法律协议，以保证数据的所有权和使用。
我们会在第2章详细介绍免费版和付费版的差异。
我在Google工作的时候，为了解决我在本章中提到过的一些问题，花费了大量时间，但是这些问题现在依然存在。以下是我就这些问题给出的解答。
对免费版使用的解释是：Google本身是媒体公司，2013年 91% 的收入来自广告主。6也就是说，广告主付钱给Google公司，让其广告展示在Google的搜索结果中。截止到2013年底，这项收入达到了每年500亿美元。
所以，Google 要为广告主使用网站分析工具扫除一切障碍，为广告主提供详细的广告花费信息。其原理是广告主对信息了解越多，越愿意加大广告投入。这不仅有利于维系用户，还能增加广告主的长期投入。
对付费版使用的解释就相对简单得多了。公司希望面对面和供应商进行交流（账户管理），如果出现问题也会有相关协议（SLA）以供参考，而且付费版拥有更加强大的功率便于进行超大数据设置（每月超过100万的数据点击），以及针对企业特征的功能设置（例如适合数据库类型查询的 BigQuery）。第2章会对此进行详细介绍。
所以说，并没有什么猫腻，它只是一款免费增值的工具罢了。
换句话说， Google 要用我们的数据做什么? 对于任何一个超大数据，询问这个问题都是合情合理的。我个人认为，这个问题可以进一步分解为两个问题：
首先回答谁会看到数据的问题，少数支持人员和维修工程师会看到你的数据，因为他们需要保证日常服务的正常运行。用户数据的查看是有严格要求的，除非必要，否则不得查看。如果你需要特定的人查看你的报告，那么你（账户管理员）需要和Google沟通。此外，你还需要在Google Analytics的账号设置中明确授予报告查看权限。
再说非人为数据处理，很显然， Google想要你的数据。 公司通过出售精准的广告赚了不少钱，而广告是否精准取决于数据。于此相关的任何数据对Google来说都价值连城， 因为此类数据可以帮助Google改善其产品，包括广告平台（AdWords和 AdSense）以及类似Google Analytics的工具。和所有了解数据的企业一样， Google也是看重数据价值的 。
之所以对数据进行非人为处理，是为了通过对大量数据的分析了解行业发展趋势。如果你需要根据每天收集到的数十亿数据点帮助你作出商业决策，那么通过查看个人账号不仅是无效的途径，而且会消耗大量时间。
我认为，在看待Google对数据的使用问题上，最好从同样也使用网站信息（和用户数据）的访客角度来思考。信任是维系关系的关键因素。一旦失去了信任，你不仅会失去用户，而且这一失败的经验还会对你的网站产生致命影响，让你付出惨重的代价。7
当然，和Google 合作并不适合所有人。鉴于Google目前已涉及了多个领域，所以其竞争者也不在少数。如果你的业务是和 Google处于竞争位置的，那你肯定不希望Google对你的数据进行收集，或者被它透露出去。
Google的产品都不是高度定制的，它成功的秘诀在于产品的可扩展性——拥有上百万个账户。 如果你需要高度定制的数据和报告平台，例如数据保存超过25个月（Google Analytics Premium版的数据保存期限是36个月），那么Google Analytics 就不适合你。说到这儿，我得提醒你弄清楚Google Analyticsis 的功能权限（详见第2章、第5章和第6章）。
除去这两个原因之外，我实在想不出不使用 Google Analytics的原因。我本人自工作以来就一直使用Google的产品，而且在Google工作了三年，所以不管是对产品的供应者还是使用者都有所了解，因此也能够保持客观中立了（如果觉得有道理，我自己也会批评Google两句的）。推荐 Google Analytics 并不会给我个人带来经济利益，使用好的产品才会。如果没有达到我的高标准，我是不会向人们推荐的。
我在简介里说过，我写这本书的目的是让你从“见解”的角度思考问题，而不是数据本身。所谓见解就是你可以运用的知识，它是一则故事，或者更确切一点，是一个合理的假设（在理解匿名数据方面几乎没什么确定性可言）。见解的重要性在于，它可以让你从访客的角度看问题，帮助你理解他们在访问网站以及浏览网站内容时的具体需求。
访客的需求取决于两个重要因素。
企业管理、分析和改善这两个因素的能力决定了网站的成功与否。
很明显，有些数据对我们理解这两个因素可以多少提供一些帮助，例如有多少来自Google的访客以及进一步去联系、购买或订阅的访客占多大比例。另一方面，我们之所以需要见解，是要利用它把所有相关的数据联系在一起，并构建出访客的访问旅程。
见解分为以下两种。
Google Analytics本身并不能提供什么见解，任何工具都做不到这点。 要获得见解，你必须了解你的业务、产品、价值定位、网站内容、网站接触点、网站设计，当然还有公司的营销计划。见解的产生终究要靠人，而非机器。然而，如果不借助于机器（类似于 Google Analytics之类的工具），仅仅靠人也是行不通的。
在收集和处理数据，即创建报告方面， Google Analytics是十分效的工具。目前Google Analytics已拥有100多个默认报告，如果考虑到所有的自定义和细分选择，这个数字还要再乘以10。随着数据处理、储存和宽带成本的不断降低，报告制作的成本也会越来越低。
Google Analytics拥有很多报告，并且具备一流的数据可视化功能。你可以输入和输出数据，可以以编程的方式在应用程序窗口（API）查询数据，也可以用结构化查询语言（SQL）查询数据（如果是大型数据组便使用Google的BigQuery应用程序），还可以查看访客的人口统计信息。你可以进行激活、细分、定制和筛选，甚至还可以实时观察流量情况——看着图表上的图形时升时降，忽有忽无，真可谓是一种神奇的体验。关于Google Analytics的功能特征，第5章还会进行详细介绍。
多年来，网络指标行业一直饱受功能之战的困扰——太多的功能设置项使产品过于复杂。如果公司向潜在供应商发送提案请求（RFP），那么功能设置项过多倒也行得通。但是提案请求现在行不通了，这也是Google所带来的一个重大改变，即以企业数据为中心的解决方案。Google Analytics 的免费使用恰恰证明了这一点，这也正是我想要阐述的：要改善你的网站，必须要了解我上面提到的两个决定成败的关键因素，即访客期望和用户体验。而Google Analytics 可以为你提供数据（大量的数据），帮助你评估这些因素。
通过提取有关访客期望和用户体验的数据，你就可以进一步改善用户体验了。这就是你能够从Google Analytics中获得的。
| 当我听到人们说： |
我回答： |
|---|---|
| 我们需要知道流量来自哪里。告诉我们，我们的访客都来自哪些渠道？ |
一般刚开始使用Google Analytics 的用户都会首先问我这个问题。这个问题很好回答，不过更好的提问方式是，“告诉我，最有价值的访客来自哪些渠道？” |
| 内容是网站上的主角，搜索引擎都喜欢它。告诉我哪些是最受欢迎的网页。 |
对于这个问题，更好的提问方式是，“ 告诉我，最有价值的访客最喜欢哪些网页。” |
| 如果我们的线下营销比较成功，那么是否能够看出，这些访客同时也受到了在线营销的影响呢？ |
当然，这并不非什么难事。这和IT项目不同，一位出色的网络营销者就可以搞定了。 |
| 对于以下行为：访客从电脑上看到了我们的线上广告，然后访问我们的网站，之后又访问了实体店，又再次通过手机查看我们的网站。然后访客回到家，从我们的一家分店购买了产品。对于以上行为，我们可以进行跟踪吗？ |
可以。如果访客是在你的实体店内购买的产品，你同样可以在Google Analytics上记录访问者的线下转化。 |
| 我们公司也在使用其他工具，在功能上和Google Analytics有重合。对于两者所追踪的同一数据，我们进行了比较，但发现得到的数据不一样。到底哪个才是正确的呢？ |
尽量不要进行这种比较！这绝对是在浪费时间。对同一个数据统计来说，我们可以有多种技术、方法和定义。因此，如果需要进行对比，那就选择一种主要方法（一种工具）。 Google Analytics就具有这种功能。 |
1 根据 e-tailing 集团2013年第12次年度商业调查，46% 的美国商家反映说，他们的购买转化率都在1.0% 到 2.9%之间（www.e-tailing.com/content/wp-content/uploads/2013/04/pressrelease_merchantsurvey2013.pdf）。
2 在2014年7月21日开始的这一周，Builtwith.com记录到的使用Google Analytics的网站数量为 25,218,196 （http://trends.builtwith.com/analytics）。
3 Econsultancy. “2013年网络测量和策略报告”（http://econsultancy.com/reports/online-measurement-and-strategy-report）。
4 Enor Inc.对500强企业使用GoogleAnalytics情况的调查（www.e-nor.com/blog/google-analytics/google-analytics-solidifies-lead-in-fortune-500-adoption-in-2013）。
5 Metric Mail 对Alexa网站上排名前一百万域名的研究分析：http://metricmail.tumblr.com/ post/904126172/google-analytics-market-share
6 Google Q4 所获结果: http://investor.google.com/earnings/2013/Q4_google_earnings.html
7 由于失策而造成致命影响的一个典型例子就是Dave Carroll向美国联合航空公司的“献礼”事件，起因是Dave Carroll的泰勒吉他在航空托运中损坏了，向美国联合航空公司要求索赔无果后，于是创作了一首歌曲上传到YouTube进行抗议。歌曲在YouTube上获得了超过1300万的点击量，后来Dave就他的经历攥写了一本谴责公司冷漠的书，该书改变了人们对社交媒体的认知（www.davecarrollmusic.com/book）。
目前， Google Analytics有两种版本——免费版和 Premium 版（即付费版）。到底哪一款适合你呢？首先，价格方面，顾名思义，免费版就是可以免费使用的，但是你需要在数据方案、执行和运营分析方面投入一定的资金。而Premium 版则相当于是一年期协议，可按月计费，每年固定费用为15万美元。
这个价格到底值不值呢？如果你的网站流量很大，那么同那些按流量收费的工具相比， Premium 版物超所值。如果使用按流量收费的工具，数据越多，所要支付的费用也就越高。而 Premium版的价格则是固定不变的，你每个月最多可以有10亿数据点击（约为每月1亿的访问量）。另外，如果你的流量很不稳定，比如说季节性很强，那么就预算规划来说，使用价格固定的工具相对要方便很多，因为你可以准确地推测出下一年的预算是多少。
如果网站的流量不是很大，那么在数据收集和报告上每年花费15万美元看起来就很不划算了。所以，公司在选择工具时一定要考虑性价比。
还有处于中间情况的一种网站，公司既可以拿出所需预算，同时在工具选择方面又需要指导。
在为公司选择工具时，所有的用户都希望能作出明智的决策。如果可以使用免费版，没有人愿意每年花费15万美元购买付费版。同样，如果同事们无法理解事情的重要性，也没人愿意强力推荐一款免费产品。
在分析人员看来，免费版和Premium版几乎没有什么区别。实际上，登录到两个版本的用户界面后，你也很难看出差别，不管是界面内容还是功能设置。那么，两者之间为什么会存在这么大的价格差呢？在回答这个问题之前，首先让我们看一下Premium版价值定位的4个方面：协议、功率、功能设置和服务（见图2.1）。
图2.1 Google Analytics Premium版的价值定位
Premium版的价值定位不仅仅是为了让公司获取这些附加功能，而且在整体上迎合了公司的需求。例如，尽管所有人都热衷于免费产品，但是对公司来说，采购部门在处理免费产品方面并没有那么容易。因为，很多公司存在责任问责的问题，比如说谁负责这项服务？谁有权进入工具？如果工具运行中出现问题怎么办？数据归谁所有？谁是我们的账号代表人？产品作为商业工具在公司正式运行之前，这些问题都要在具有约束力的法律文件中明确指出。如果使用免费版，这种正规的处理方式是不可能实现的。如果你的公司属于上述情况的话，那么Google Analytics Premium版就更适合你。
签订正式协议有助于明确责任，并通过和供应商的直接接触来确保服务的正常运行。这也就是说，要签订一份服务级别协议（SLA）。对于Premium用户来说， Google在正式协议中会提供以下保证。以下提供的比例均以一月为期。
数据新鲜度是指，报告中的数据均为4小时内所更新。如果Google没有做到上述任何一项保证，那么你下次就可以不用支付费用。
可想而知，对于免费版产品， Google是不提供任何服务级别的保证的。不过所有的 Google 用户也都清楚，Google 的产品可信度很高，几乎很少出问题。事实上，自2005年以来，我只记得Google Analytics 出现过两次为时几个小时的运行中断情况（Google在网络运行方面做得还是很不错的）。再说免费版，根据数据量的大小，数据的新鲜度也会有所延长。新鲜度一般是4小时，有时也会延长到48小时。
这里的功率是指，软件在数据处理和存储上面的能力。 Premium版的功率比免费版更大，而功率越大就意味着：
数据量只在每月超过1 000万数据点的时候才会出现问题，这是免费版所设定的上限。这个数据量已经很大了，大约相当于网站每月100万的访问量。但是，对比较热门的 B2C网站来说，这个数据量却不算大。如果你的数据量超过了这个上限，建议你使用Premium版，否则你就得考虑缩减数据点击的收集了（参见后面的“什么是数据点击）。
对Premium 用户来说，固定费用里会包含每月10亿次的数据点击。当然你还可以额外购买更多的数据上限，最多可购买每月200亿次的数据点击（对于比较热门的大流量网站来说，数据一般都会非常大）。注意， Premium的数据限定是对公司来说的，也就是针对 Premium用户，而不是网站。例如，如果你有3个网站，每个网站的月访问量都超过1亿，那么一个Premium 账户就可以满足你的需求，也就是说，你不需要为每个网站分别购买一个账户。
什么是数据点击
就Google来说，用户和网站进行一次互动所产生数据就是一个数据点击。 Google Analytics默认收集的唯一用户互动数据就是访客的页面访问量。如你的网站每月有100万的访问量，每位访客每次平均浏览4个页面，那么Google Analytics就会收集到400万次个数据点击。
比较典型的其他数据点击有事件、交易和社交互动。如果访客在网站上浏览了8个页面（页面访问量就为8），下载了一个PDF文件（事件为1），完成一次交易（一次交易2件商品），然后在你的Facebook上点击了“喜欢”按钮，那么该访客所创造的总数据点击就为13。
在进行数据评估说明时，我一般会把一位访客的数据点击设置为10。也就是说，每月100万的访问量就会产生大约1 000万的数据点击。
限定数据点击
在使用免费版的Google Analytics时，如果每月的数据点击都超出1 000万，那就需要对数据点击进行限定了。比如，如果你的网站每月都有5 000万的数据点击，那么根据Google Analytics免费版服务条款的规定，你就需要把收据的收集量设定为20%。
你可以从策略性角度对数据收集进行限定（你可以单纯地不去记录访客的某段访问历程，比如对你博客的访问），或者你也可以对网页的跟踪代码进行设置，随机排除掉对访客特定访期的跟踪。后一种选择会更好一点，因为数据统计会更可靠。
随着Google Analytics需要处理的数据量增加，新鲜度报告会越来越慢。但是如果使用Premium版，这个时间就不会超过4小时。如果你使用的是 Google Analytics免费版 ，而且网站的流量不大，那么数据新鲜度在时间上就不会有太大差距。然而，假如数据量很大，那么数据新鲜度的时间就会有所延长。使用 Google Analytics 时，如果网站一天的数据点击超过了100万，那么数据就一天才能更新一次。也就是说，在一天之内你的数据都不会被处理。
Google Analytics的大部分报告都无需采样（不管是免费版的还是 Premium 版）。但是，随着数据分析的深入，各种数据之间的关系会越来越复杂。和其他软件一样，一旦复杂度提高，软件的功效也会随之下降。 为防止这一问题的出现， Google Analytics引进了采样限定。
在免费版中，需要分析的访问人次超过50万时才会有采样。一般来说，如果你的流量很大或者所查看数据的时间跨度较大，比如年度数据对比，这种情况下你就会看到数据采样的运行。
而对于Premium版，采样的限定提高了20倍，即访问人次超过1 000万时才会有采样，不过这个限定会得到不断改善。而且，如果访问人次不超过1亿，那么下载报告就无需采样。
采样说明
Google Analytics对访问人次进行随机抽样，目的是降低数据处理的负荷量。例如，如果你要对200万访问人次进行分析，那么免费版的 Google Analytics就会按照1:4的比例进行采样，把分析的数据量控制在限定范围内。对采样的数据进行分析后， Google Analytics再把分析结果乘以4。在处理数量较大的数据时，常用的统计方法是，使用具有代表性的子集数据来对总数据进行价值分析。
尽管按照比例统计出来的数据是准确无误的，但是如果你对采样报告进行深层次分析，比如在采样数据中评估转化率或者总收入，那么还是会出现一些问题的。因为采样的数据数量较小，所以一旦放大到总数据的规模，出现的偏差也会随之放大。第5章还会对采样进行详细介绍。
Google Analytics免费版和Premium版的差异并不是很大，这当然是刻意为之。毕竟，功能强大是所有分析人员所需要的 ——所以两者的差异并不在于专业和业余之分，而是， Premium版本中添加了一些更加贴合公司需求的功能。
DoubleClick是Google的广告管理软件，用以管理广告的展示，主要是横幅广告的管理。内容丰富的网站出售页面空间用以进行广告展示， DoubleClick的应用会帮助增强广告展示的效果。 DoubleClick还可以帮助广告主和代理商管理广告活动。知名品牌或公司是网络横幅广告的主要用户，而在美国广告展示市场上， 2013年 DoubleClick的份额占到了18%。1
Premium融合了DoubleClick的特征，广告主可以查看广告成本、曝光量以及点击和观看流量（观看了横幅广告但没有点进去的用户）。由于DoubleClick在跟踪网站上的广告展示方面使用的是第三方cookie，因而还可以收集观看广告的访客的信息，包括性别、年龄段和兴趣信息——涵盖体育、科技、饮食、旅游等方面的兴趣——以及子范畴数据。
Google Analytics免费版没有融合DoubleClick功能。
对Google AdWords的融合
具有上下文的文本广告一般展示在Google 搜索结果之下， 使用Google AdWords有助于增强广告的展示效果。 Google Analytics 免费版和 Premium 版都融合了AdWords，两者所产生的相关报告也没有区别。
通过Google云存储可以输出数据，也可以使用结构化查询语言（SQL）的变形查询数据， SQL是所有分析人员都较为熟悉的标准数据查询方式。而Google对SQL的变形就是BigQuery， BigQuery是一种快速查询引擎，适用于大型数据组——对标准的关系数据库来说相对较大的数据组。2
使用BigQuery 可以帮助你进行复杂且具体的查询，如果在图形用户界面，你是无法做到这一点的。 不过 Google Analytics的免费版既没有融合Google 云存储，也没有融合 BigQuery。
此外，Premium版还可以保证数据存储的期限，也就是36个月，免费版的数据储存上限仅为25个月。不管是免费版还是Premium版，在数据储存超过期限以后，Google 都没有真正地将数据删除（我在2005年做过相关报告）。当然， Google 一直保留数据超过期间后对数据进行删除的权利。
Google Analytics免费版拥有20个自定义指标和20个自定义维度。在访客访问网站期间，这些都相当于是描述他们的标签。我常用的一项自定义维度是“用户与非用户”。如果访客购买了产品，那就属于“用户”。 通过 cookie，这一标签在访客随后的访问中也会一直跟随着他们。清楚了访客的标签之后，你就可以对用户与非用户访客的行为分别进行评估了。根据这两种类型（细分）访客行为的不同，掌握更多的信息。其他的自定义维度还包括订阅者、登录者、评论者、参与者和社交分享者。
自定义指标和维度同时还具有一定的灵活性，例如，可以同你的用户关系管理系统（CRM）或者营销自动化系统相结合。如果这些工具可以对根据访客参与情况进行排序或评分，你还可以将其作为一项自定义指标或维度输入到Google Analytics，如顶级用户（维度）、成为用户的可能性 = 58%（指标）、同销售人员交流的非用户（维度），等等。
Premium版的运行原理也是如此，只不过它拥有的指标和维度要多于免费版。
指标VS 维度
Google Analytics 报告包含两类信息，即指标和维度。
指标即为具体数字，如网站访问者数量、活动的转化量、获得收入或者产生的潜在用户数量。
维度即文本信息，如性能良好的页面列表、有效的活动名称或者畅销产品名称。
标准的归因建模技术可以找出为你带来访客并创造收入（或由潜在用户产生的价值）的推荐网站。对于子公司占有重要地位的营销活动来说，这是一项常用技术，而且它适用于所有的推荐网站。参见图2.2。
图2.2 转化过程图解，在本例中，转化长度（到最后转化的互动次数）= 4
根据图2.2的图解，访客经过了4次访问后最终实现了转化（成为了消费者、订阅者或潜在用户）。如果没有归因建模，那么所有的推荐网站都没什么区别。 假设本例中的推荐网站依次为Google搜索、社交媒体交谈、横幅广告点击和子公司点击，那么这4个推荐网站就会被同等对待。而归因建模可以帮助你区分各个推荐网站的重要性（在收入贡献中所占的不同比例）。
Premium版和免费版都具备归因建模技术，你甚至还可以进行定制。不过，Premium版还具备一个额外的功能，即数据驱动的归因建模。 有了这项功能，你不必从不同的模式中选择合适的模式进行人工对比（这对有经验的分析人员来说也相当不易），数据驱动的归因建模技术会为你完成这项工作。该建模技术会在不同的营销渠道中进行自行归因。 Google这项技术的原理是，借助成熟的统计技术，根据对已转化的以及未转化的途径分析，计算不同推荐网站的重要性。第6章会对归因建模进行详细的介绍。
公司在网站分析的使用上历来都有诸多问题。一般来说，公司花费巨资购买最新上市的工具，商家告诉他们这些工具拥有大约1 000种（可能这个数字会有点夸张）所需要的功能。然而等这些工具安装启用后，却没有人告诉他们，要真正制定数据策略还需要：进一步的定期投入，对工具进行相应设置，对数据进行调查和分析，重新调整安装设置，进一步调查和业务沟通，等等。
Avinash Kaushik3是我在Google的前同事，也是我的好友，他在2004年提出了著名的“10:90”原则，指公司在工具上投入了90%的资金，而在利用工具进行决策方面只投入了10%的资金。为了批评这一现象，Avinash Kaushik积极倡导“90:10”的相反原则。（随着2005年 Google 免费网站分析工具的上市，对于这一明智且强有力的倡导，我们理所当然地应该予以响应。）Avinash要强调的是：分析工具本身并不是关键，关键在于你要用工具做什么。
Premium版于2011年上市，用户需支付固定费用， Premium版的一个重要特点是Google提供的服务，包括帮助用户制定数据策略，根据数据策略安装工具，以及对团队进行工具使用方法的培训。该工具并不能给你提供无限制的资源，但是会帮助你完成最佳的设置，达到你的业务期望，并让你的公司员工掌握工具使用的内部知识。 服务由Google公司或者Google Analytics Premium 授权的代理商提供（www.google.com/analytics/premium/partners.html）。
可以料想，Google Analytics的免费版是没有相关服务的。但是谷歌分析认证合作伙伴（Google Analytics Certified Partners）下的网络合作伙伴可以为免费版提供相关服务（www.google.com/analytics/partners）。
谷歌分析认证合作伙伴（GACPs）
Google 官方的全球网络中有200个谷歌分析认证合作伙伴，也被称为 GACP 网络（www.google.com/analytics/partners）。这些公司可以为你提供相关服务，比如数据策略、执行、培训和分析。不管你使用的是哪个版本，至少应该听取一下GACP给出的建议。
Google Analytics Premium授权的代理商也属于GACP网络。
Econsultancy-Lynchpin在“2013年网络测量和策略报告”4中中向被调查者提出了 两个重要的问题。
图2.3和图2.4描述了被调查者对这两个问题的回答情况。人们对数据采样的轻视让我有点惊讶，见图2.3。调查显示，就企业层面来说，人们认为好的管理（包括数据所有权、SLA和涵盖的报告）比更大的功率更为重要—— 尽管有些Premium用户的数据流量可能并不是很大，因而也不存在数据采样的问题。不论现在情况如何， 我都能预测到，随着数据流量从网站向其他移动程序应用和联网设备（如商店的付款结算）的转移，数据处理作为 Premium版提供的一项功能将越来越重要。
图2.3 使用Google Analytics Premium版的原因，受访者最多可以选择两项
从图2.4中可以看出免费版的优势——几乎一半的被调查者回答说免费版能够满足他们的分析需求。
图2.4 选择不使用Google Analytics Premium版的几个主要原因，受访者最多可以选择两项。
就分析需求来说，一共有4种类型的Google Analytics潜在用户。
不管你属于哪一类，图2.5中的流程图都可以帮助你作出决定性的决策。接下来的内容，我会根据选择分析工具时所要考虑的标准，对上述4种类型的潜在用户进行分析。
图2.5 选择合理的工具
如果我的预算有限怎么办？
如果每年15万美元的数字预算对你来说不可能实现，那你就只能使用免费版了。当然，免费版也是一款很棒的产品——我本人就向多个全球性公司推荐过免费版，帮助他们取得了显著的商业成果。使用免费版的关键是预期管理，其中最主要的是数据量管理。如果你每月的数据点击超过1000万，那就需要对此进行限定了。
但是请记住，不管使用何种分析工具，最基本的是你要有充足的预算进行维护（数据质量），并为公司提供决策见解（不是报告）。也就是说，如果你的预算有限，那就使用免费版，并为它进行投资。如果产生不了高质量的见解，你的数据项目就无异于白费功夫。如需指导，请参考图2.5的流程图。
考虑升级到Premium版的现有Google Analytics用户 如果你现在正在使用Google Analytics的免费版，那么对于它的价值定位你应该已经很清楚了：一流的功能（具体介绍请参考第5章）、 直观的使用、便捷的操作、来自不同规模的超大企业用户群、全球2 500万个使用网站和活跃的社区，当然，它还是免费的。 Google Analytics或许还不是你商业战略中的一部分，但是却值得你为此投资。这里的投资是指在人员上的投资，包括培训、教育、聘用以及外部帮助，当然还需要大量的时间和精力把所有这些融合在一起，以此获得商业见解。然而这并不是结束，公司必须信任并采纳由此获取的见解，并将其付诸实践。所有这些都不是你使用的工具所能胜任的。
如果你的公司属于这种情况，我建议你还是继续使用Google Analytics 免费版，并努力使其发挥最大的效益。对你来说，要考虑升级到Premium 版，唯一需要关注的因素就是数据量。如果你每月的数据点击不超过1 000万，就不需要升级到Premium 版。你要做的就是在免费版上继续投资，努力改善设置（数据质量），并充分发挥它的作用（获得见解）。等到你发挥出了免费版的最大作用， 就可以重新进行考虑是否需要Premium版了。
不打算升级到Premium版的现有Google Analytics用户 绝大部分现有的 Google Analytics用户其实都不适合使用Premium版。如图2.4所示，几乎一半的潜在Premium用户都表示免费版可以满足他们的需要。这主要是因为他们的数据量不会造成什么问题。也就是说，你每月的数据点击不会超过1 000万。然而，如果处在企业层面，你还是有必要全面考虑一下Premium版的价值定位，如图2.1所示。如果这些价值定位没有你所需要的，那很好，说明你的决策很明智，且每年都为公司节省了15万美元。不过，节省下来的那笔资金你还是需要投入到现有的分析工具上，要确保你数据流的质量，并充分利用数据进行商业决策和公司改善（第3章会有所介绍）。
现有其他分析工具用户 很多公司在分析工具和数据处理上的投入已经达到甚至超过15万美元了。对这些公司来说， Google Analytics 的价值定位同其他免费产品一样：安装便捷，使用方便、一流的数据可视化以及可以分享技巧、心得和良好实践的超大用户社群。如果你考虑换用Premium的原因是觉得它是一款好产品（由于产品在各个方面都有创新突破，所以我个人认为它是一款超级好的产品）。如果换用Premium，你还可以剩下一笔资金，这当然很不错。但是，价格却不是你要考虑的关键因素。你需要的工具，是可以利用它提供的视野和方法帮助你从数据中获得见解的，而不是一款拥有众多复杂功能但在你进行日常咨询时还需要额外付费的产品。
如果你在网站分析工具上的投资已经达到了使用Premium版的费用，而现在想要考虑使用 Google Analytics ，那答案就很清楚了。 Premium版4个方面的价值定位对你来说都很重要（参见图2.1）。和你现有工具进行价格对比时，记得考虑Premium所包含的服务因素。我见到过很多实用性不大的分析工具，单是许可费用这一项就耗尽了用户的所有预算，以致于无法考虑在保证工具运行方面的投资了。 Premium版的服务条款保证不会出现这种情况。
分析工具新用户 如果你之前没有使用过分析工具，现在要考虑尝试Google Analytics，且没有遗留的系统问题，那么首先你就要考虑价格的问题。 承认吧，如果可以获得免费版，没人会愿意每年花费15万美元去购买付费版！这无关公司规模。比如说，有很多跨国公司，他们使用的就是Google Analytics免费版，这不是因为他们他们买不起付费版，而是因为免费版就已经可以满足他们的需求了。
你接下来要考虑的问题就是网站的数据量。如果每月的访问量超过100万， Premium无疑就是最佳选择。如果网站产生的流量不确定，那就用网络营销预算代为计算好了。比如说，如果每月的网络营销预算超过100万美元，那么每月的访问量一般就会超过100万，你或许会用到Google的广告展示网络，还会希望对你的营销结果进行更为细致的分析。以上这些，你都可以通过Premium版来完成。
如果你不符合上述情况，那接下来要考虑的问题就是，你是否需要签订正式合同和SLA。如果有无合同对你对都没有影响，那就可以放心地在Google Analytics免费版上进行投资了。等你对此熟悉之后（一般需要几年的时间），就可以考虑升级到 Premium版本了。
轻松的升级过程
如果你现在是Google Analytics免费版的用户，想要升级到Premium版本，在签订合同后， Google会立即为你进行转换。你无须改变网站或跟踪代码，转换后依然还可以查看以前的数据记录。
对公司来说， 15万美元的预算是不难实现的。尽管如此，能否让公司相信在你的团队和工具上投入这些预算是合理的，这会决定你最终是否可以拿到预算。那么，为什么每年要在一个工具上投入15万美元？想要其发挥作用，你还需要什么？
对于这两个问题，答案分别是“价值”和“资源”。也就是，计算一下网站相对于你企业的价值是什么（美元价值），然后在可以测量和改善网站（网站性能和价值）的资源上进行投资。
如果你的网站是交易性网站，那么要计算网站的价值就比较容易，只要查看一下相关报告中收集到的总收入就可以了。图2.6 是 Google Analytics从某个旅游网站上获得的一份报告，从图上可以看出，网站该月的价值为576 000美元。
图2.6 电子商务性能数据可以在Googie Analytics上直接获得
此外，还有一些报告通过对营销渠道和具体活动进行深入分析，帮助你快速了解转化率、网站上每个页面的价值以及每位访客的价值。免费版和Premium版都可以自动完成这些工作（这是Google Analytics的一项重要功能）。
如果你是非交易型网站（绝大分布公司的网站都是非交易型的），那么网站的价值就相对较难评估了。事实上，我很少见到有人进行此项尝试。然而，如果不知道网站的价值，你就无法全面把握网站的整体价值。
对非交易型网站来说，估算出其货币价值是决定你成功的关键。如果不对其进行估算，你的网站只能是一个鸡肋，有没有都无关紧要，永远也成为不了业务的重要组成部分。那么在监测工具上每年投入15万美元永远不会被通过，而且也理应如此。 Jim Sterne是 eMetrics峰会5的创建人，他曾说过，“对于用以评估你投资回报的那部分投入，你也需要对其进行回报评估。”
对非交易型网站进行货币价值评估虽然不是火箭科学，但也需要你花费一定的时间和精力来理性地想一想，网站的目标和价值是什么。例如，假设你的网站能够产生一定的销售询问商机，而且你也知道最终导致交易的商机比例，以及平均订单价值，那么你就可以对网站的商机进行价值评估了。
例如：
我们再回头进行价值计算，最后得出，每个潜在用户的价值为100美元，也就是说，你的网站每个月的总价值为75万美元，或者每位访问者的价值为3美元。
如果你的访问者可以通过多种途径被转化为潜在用户，例如通过文件下载、时事通讯订阅、邮件链接、“拨打电话”按钮以及视频演示，那么计算中需要考虑的因素就会更多。不过，计算的过程却不会变得更为复杂。
由于并不是所有的网站收入都是有利润的，所以我们还需要最后一步计算。假设你的利润率是50%，那么你网站每月产生的总利润就为37.5万美元（销售额减去销售成本）。
计算你网站的转化率
Google Analytics会为你自动计算网站的转化率，其公式为 ：
* 购买或完成潜在用户转化流程
如果你有多个转化点（例如，既有购买又有潜在用户转化流程），你就可以在报告中进行选择，计算每个转化点的转化率。
现在让我们假设，你在熟悉掌握了网站流量后就把潜在用户的转化率（或电子商务的）提高5%（保守的说），即从原来的3%提高到 3.15%。假设每月的收入不变，仍为75万美元，那么转化率提高后，你的月收入就会增加3.75万美元，或者每月总利润会增加18 750美元。以此来计算，那么你每年所增加的收入在去除Premium的使用费后，还会有7.5万美元的剩余，可以在人员上进行投资。
我认为这是帮助你决策的“引爆点”。如果网站的年价值为900～1 000万美元（75万美元×12），那就完全有理由在企业级别的网站分析工具上每年投入15万美元。而以上论证只是基于5%的销量或潜在用户增长，或者说将你目前的网络营销效率提高5个百分点。而现实情况中，在上述两方面都能得到改善。
我写这部分的目的是为你提供一些指导，帮助你评估网站价值，从而在工具的选择（免费版还是Premium版）上作出明智的决策。当然，现实中，数据的价值所涉及的因素要比我这里的计算复杂得多。举个例子，Twitter的数据价值就相当复杂——2013年Twitter的数据总价值为180亿美元，但在当年的第三季度却亏损6 460万美元。6 Twitter的价值主要在于拥有2.5亿活跃用户的数据（推文模式、地理和个人信息数据）。很显然，如果你的数据本身具有内在价值，那就需要另一种价值计算方式了。
决策原则 #1—引爆点
如果你的网站每年创造的价值达不到100万美元，那就不要购买Google Analytics Premium版，最好把投资集中到免费版上，尽量发挥出免费版的最大作用。
如果你公司里有全职人员专门负责分析数据，也就是说每天都会通过分析数据为公司提供新见解，那就请考虑使用 Premium版吧（如果你有一个专门的团队负责分析工作，那么Premium版就是你的必选之策了）。如果网站分析只是公司某些人员的兼职工作，比如说一周一天，那我建议你使用免费版。
为什么专门负责的人员如此重要？
如果你每周只用一两天的时间分析网站报告，那就无法深度挖掘Premium版的各项功能。你只不过是在表面进行各种小打小闹， 永远没有时间去深度开发。企业级别的分析工作至少应该让一个人专门负责。顺便提一下，这对免费版同样适用，只不过免费版无需投资。
当然，你可以（也应该）聘请一位咨询专家来帮助你完成深度挖掘的工作。但是，不管是外部聘请人员还是公司内部人员，都应该把分析融入到业务中去，否则最后就沦为数据筒仓了，发挥不了大影响，甚至起不到一点作用。而要想把分析和业务结合起来，需要相应的资源进行管理和融合。第8章中我会具体介绍资源和团队的创建。
决策原则 #2—人比工具更重要
如果你不能聘请专门的全职人员来负责提供数据见解（即便是聘请第三方专家也好），那就不要购买 Google Analytics Premium版。
我写这本书，还有一部分原因是想改变你从数据角度来思考网络性能的习惯。在我看来这是一个二分法——数据当然是你建筑所需的砖瓦，就数据的收集和数据质量来说，它也是本书（同时还是我人生！）的一个重要构成部分。然而，数据报告只不过是一张快照——你也可以说它是一种状态更新——告诉你在特定的某个时刻，你的网站处于什么状态。在初期，这当然也很重要，但是要想利用这些数据快速改善业务，你就需要数据见解。不然的话，你在网站分析项目上的投资就不会有业务回报。
见解即为知识。见解不是单纯的数据报告，它来自于报告，是网站动态的呈现。见解以假设的形式呈现——你推测出来的事件以及事件发生的原因——它的产生需要广泛参考各个数据报告、寻找关联、细分、可视化、趋势分析，等等。随后还要有行动计划，也就是你要用它来做什么。这一过程就需要乐于改变的高智商人才，在高质量数据的基础上进行计算，并勇于承担风险进行改变和实验，从而改善现状，获取知识。这就是分析团队的任务。
分析人员靠数据生存，而决策者则需要见解。
不管哪款工具适合你的公司，你首先应该为获得见解留出一定的预算——在创建分析团队上进行投资一般会很有效。团队可以是多人的，也可以只有一个人，但要把营销、网站发展、应用程序研发和销售结合起来。另外，如果公司在分析上面还没有发展起来，也可以雇用第三方 GACP代理商充当你的分析团队。 不过通常两者是并行的，了解业务的公司内部人员同具有广泛分析经验的外部咨询专家协同合作（参见第8章），有助于你从数据中快速获取见解。
一旦你将见解（而不是数据）呈现给公司的高级决策者，你就可以获得壮大团队以及工具投资所需的支持了。所有的管理者都希望把决策建立在高质量的数据之上，我目前还没有遇到过质疑这一原则的人。不过，深刻见解，如节省资金以及识别和利用机遇等方面的见解，有利于获得提高投资等级的许可。什么事情的执行不希望有此类见解的指导呢？
| 当我听到人们说： |
我回答： |
|---|---|
| 我们的公司刚刚创立，对网站进行评估意味着我们每年要在上面投资100万美元。我们该不该使用 Premium版呢? |
如果只从收入的角度说，我的建议是使用免费版，并在免费版上进行投资。即聘请一个专门的分析人员或者雇用第三方，如GACP。相比于花钱购买一款工具，这会给你带来更多的回报。版本升级是很简单的，不过你每年都需要重新评估 ，以帮助你作出决策。 |
| 我们是一家门户网站， Google Analytics 免费版上显示，我们每月的访问量为9 000万。我们的利润不高，所以不希望在Premium版上进行投资。我们应该怎么做？ |
你现在的数据量已经处于Google Analytics免费版服务条款的边缘了。你需要对数据进行限定，你可以选择不对特定交易进行跟踪（例如，关闭事件跟踪），也可以对收集到的数据进行采样（例如，只跟踪10%的访问者）。 |
| 我们需要对全球多个网站、移动应用程序以及实体店终端处的交易进行跟踪。总的来说，每个月的数据点击超过10亿。我们可以对这些数据都进行跟踪，以便做同类型的数据对比吗？ |
当然可以，只要是联网的设备，Google Analytics（免费版和付费版）都可以进行跟踪。不过考虑到你的数据量较大，你需要使用Premium版。你还可以对固定费用合同进行修改，按照规定的价格付费，把每月收集的数据量提高到200亿。 |
| 我们的预算既可以聘请一位专门的网络分析人员来支持免费版的使用，也可以购买Premium版，但却不能在人员上额外投资。哪个选择会更好一点？ |
请记住，要把聘请分析人员放在工具投资的前面。你聘请的人员可以不必是全职人员。例如，你可以聘用GACP代理，按照提供的服务来付费。等到你已经开发出了免费版的最大潜力（这会需要一段时间的！），再回头重新评估，看看Premium 版是不是更加适合你。详情请参考第8章。 |
| 我们拥有大量的数据，但是却没有内部人员可以帮助我们分析这些数据。换句话说，我们根本就不知道如何使用免费版。正因为如此，CEO不同意花钱购买Premium版，我们现在已经违反了Google Analytics的服务条款了。我们该怎么办？ |
如果你还在探索数字监测方法，那就最好继续使用免费版，并把你每月数据的收集量控制在1 000万以内。但是你需要在见解方面进行投资，要么聘请专门的分析人员，要么雇用第三方GACP，亦或将这两者结合起来。等到你在分析方面的能力足够成熟了（这通常需要一两年的时间），再重新评估你在工具方面的需求。 |
1 www.bloomberg.com/news/2013-02-28/facebook-buys-microsoft-atlas-ad-placement-tool-in-google-combat.html
2 https://developers.google.com/bigquery
3 Avinash Kaushik或许是网站测量方面最受欢迎的专家。作为 Google网络营销的宣传者，他目前已经创作了两本关于网站分析的专著了，此外，他还创建了博客Occam's Razor http://google.com/+avinash。花钱去听一听 Avinash 在会议上的演讲也是很物超所值的。
4 Econsultancy and Lynchpin. “2013年网络测量和策略报告”（http://econsultancy.com/ reports/online-measurement-and-strategy-report）。
5 eMetrics峰会系列：www.emetrics.org
6 http://www.bbc.co.uk/news/business-24819238
