网站分析的十大误区及候补（三）

 

候补误区二：利用自动BI系统进行网站分析

是否能够利用自动BI系统进行网站分析？这是一个很聪明的问题，提出这个问题的朋友，都是很动脑筋，而且很愿意去解决问题的。但是，就我愚见，这个想法很好，但是很难实现。

网站分析有一些固定的模型。根本上，遵循“输入-》分析-》输出”模型，我们希望的，是在分析这个环节利用计算机的智能运算能力帮我们进行分析，然后直接输出结果。这就好比IBM的深蓝和人下国际象棋，输入是当前的棋局，分析是它自己肚子里面的程序，输出是棋的下一步。网站分析也希望能够类似，例如，输入网站的bounce rate=65%，网站的PV/V=2.54，网站的time on site=187秒，网站产生的revenue=$332，343，conversion rate=1.34%以及其他各种指标和metrics（包括各个页面的指标）等等，然后智能程序开始运算分析，最后输出结果——网站是否健康，网站有哪些优点和弱点，以及网站在什么地方需要改进，以及建议。

很美好，但是比较难实现（除了某些特殊情况，后面提）。

问题出在什么地方呢？输入、分析、输出都有问题，都无法实现——原来现实总是这么残酷；而且，我认为，输入的问题最难解决。

为什么输入的问题最难呢？举一个不恰当的例子，例如战争（请原谅我是和平主义者，所以这个例子并不好），假如俄罗斯和美国要打一仗，我们可以通过计算机模拟出胜率，但真正开仗了，你会相信战争的过程一定会和计算机模拟的一样吗？不可能一样，因为左右战争进程的除了武器装备等内部因素外，外部因素往往更加重要，而外部因素难以界定边界，而且有很多时候完全是混沌的。

网站分析如此。网站的种种可以被监测的指标，是内部因素，有明确的定义和边界，但是遗憾的是，仅仅只有这些内部因素，不足以帮助我们完成分析。网站分析师分析的核心价值在于，把这些用网站分析工具监测到的内部因素，与网站所拥有的外部因素进行关联，并进一步分析挖掘，从而寻找到真正有价值的洞见（insight）。

你会问我，网站的外部因素是指什么？——好问题！网站的外部因素是那些瞬息万变，不可能墨守成规却又无时不刻不再影响网站变现的事物，我能想到的包括如下内容：

1、网站的设计——不仅仅是流程上的，更是视觉上的，usability上的，这些怎么输入给BI系统呢？

2、网站受众的情况

3、网站所处的行业和经营环境

4、网站的竞争对手

5、中国互联网的一些独特“怪癖”

6、网站经历的其他外部事件等等

这些外部事物哪怕对你的网站产生一点点影响，都会改变最终的分析结果，而它们既不格式化，也不结构化，都无法输入到BI中，所以输入上就有问题。

由于输入上无法解决的问题，分析也就很困难了，在真正的类人神经网络计算机出现前，我们现在的计算机的分析只能按照结构化和程序化的方式来，如果输入是模拟的，甚至是模糊的，那它就无可奈何了。

谈点儿题外话。一定有不少朋友喜欢炒股，我读过一本书，讲华尔街的金融分析师，书名叫《华尔街的肉》。其中作者提到了那些天天玩儿数学模型按照“输入·分析·输出”进行预测的分析师，往往预测的结论跟实际结果都不同，所以他对这个方法十分质疑。我现在明白其中部分原因所在，就是许多外部因素是无法准确输入到模型中的。

输出也存在问题，即使分析有了结果，如何进行建议仍然是非常困难的。计算机只能给出一些大概的指导性意见，它不可能告诉你应该如何调整你的call to action元素，或者应该如何修改流程，又或者如何重新构造首页，它做不到。

所以，我斗胆预测，10年内用BI做深入的网站分析是不可能的，还得靠伟大的人脑。

当然，万事无绝对，BI系统在一些方面很有价值，如下：

当网站的外部环境比较恒定，可以作为常量时；

自动优化流量来源，如SEM的自动投放系统；

做A/B测试或者多变量测试时；

自动根据测试结果进行内容投放时，如Omniture的Test&Target系统；

自动根据访问者行为profile的分析结果进行定制化内容feed的时候。

就不再具体展开了。