COS数据分析沙龙第四期(北京)

2012年8月26日,第四期COS沙龙:“网站分析与统计方法”在中国人民大学泊星地咖啡厅如期举行。本次沙龙邀请了北京博新创亿科技的武勇先生围绕沙龙主题做了精彩分享。

武勇先生,系北京博新创亿科技股份有限公司CEO,国内网站分析行业资深人士,从2005年开始负责webtrends在中国的业务开展,截止到今天webtrends在中国的客户达到了500家以上。同时,武勇先生还是网站分析星期三活动(Web Analysis Wednsday,简称WAW)的组织者之一,长期致力于网站分析的人才培养。每周三的免费网站分析培训至今已经坚持了两年多,为改善网站分析的生态环境做出了巨大贡献。

本期沙龙上武勇先生分享了网站分析的主要步骤和观点,他认为网站分析的几个基本步骤分别是:

  • 确定目标
  • 数据源
  • 分析工具
  • 分析过程和结果

武勇先生一再强调,做网站分析之前,确定分析的目的十分重要,否则,分析出的模型可能无法指导商业决策,进而导致分析部门的成绩受到公司领导的质疑。

此后,他围绕webtrends的产生和发展讲了几个有趣的话题。

当一个公司通过多种途径投放广告时,如何量化各种广告途径带来的业绩流量?武勇先生对此讲了一个很形象的例子。假如ABC公司在某一时期同时在电视、报纸上和网络上投放广告,那么,如何确定用户是跟随哪个广告过来的呢?一个简明的解决方案是:在不同的广告平台上投放广告时,给出特定的网站链接,比如http://abc.com/tv,http://abc.com/daily,http://abc.com/web。统计每个链接的点击量就可以进行区分了。

再如:若abc公司沿着1号线投放广告,那么,王府井的广告位和雍和宫的广告位哪儿效果更好呢?如何度量?一个可行的方案是:在王府井地段的广告加入下面文字:“输入‘我爱北京天安门’,可以获得50元返券一张”;在雍和宫地段的广告位加入:“输入‘我要房子’,可以获得50元返券一张”。之后,统计两组文本的在网站上的输入次数就可以判定两者带来的流量了。

前面两者都属于“标签法”,即将不同的路径打上不同的标签进行区分。

除此之外,来自“乐视网”的司学峰提到一种方法,即通过分析广告投放前后的流量变化来判定广告投放的效果。这种方法可称为“结构性分析方法”,它跟计量经济学中的结构性变异有异曲同工之处。

在涉及到网站访问路径的问题时,武勇先生讲,现在通行的做法是通过提取Cookie中的记录来记录用户的访问路径,进而优化路径涉及的相关内容。话题还涉及“统一身份层”等技术性问题。

来自北京瑞尼尔技术有限公司、赛仕软件研究开发(北京)有限公司、北京国研网信息有限公司、百度、58同城、乐视网、京东商城、凡客诚品、凡客诚品研究院、北大生科院生物信息中心、中国人民大学等企业和高校的人员报名参与了此次活动,席间与嘉宾积极互动,围绕主题展开了深入精彩的讨论。

COS北京沙龙第一期链接:http://cos.name/2012/06/cos-salon-review-1/
COS北京沙龙第二期链接:http://cos.name/2012/08/cos-salon-review-2/

敬请期待COS北京沙龙第四期。

关于邓一硕

专注于R语言在金融投资分析和计量经济学中的应用;《R in a Nut Shell》、《R Graphics Cookbook》、《Introductory Statistics with R》等书的译者。

COS数据分析沙龙第四期(北京)》有8个想法

  1. 这个很有意思啊!
    两个月前开会,Jeff Wu就说,他觉得实验设计从农业试验、工业试验,发展到计算机实验,现在最有希望的一个方向就是互联网上的实验。不过,他说,他老了,这个就留给年轻人去做了。

    不过,互联网上的实验应该怎么遵循Fisherian principles—-randomization、 blocking、 replication—呢?还是说新的实验需要新的原则?

  2. 文正的这几个方法都是很圈内最普遍的方式,有什么更有趣内容吗?说实话电商圈还是比较初级的,很多东西他们都不懂也不理解,很多东西其实仍然是从传统行业过来的,统计学的应用应该在传统行业内加强,寄托于电商实在不是明智之举

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