而传统线下除了最终的成交结果数据，之前的过程基本没法采集留存，用户为什么成交，不成交的用户为什么走了，是一个黑盒子。
如今，越来越多的线下环节被互联网化数据化，用数据改善线下流程成为可能，网站分析的很多理念也焕发出勃勃生机。
笔者供职单位从发力电商到oo转型，网站分析也从纯线上分析到线上线下数据结合，笔者进行了较长时间的研究与实践，总结了一些心得体会。笔者将不会详细介绍具体的概念(很多网站可以参考，譬如中国统计网网站分析在中国等)，而是提炼一些应用的方法，努力写得浅显些，希望能对更多的人有帮助。
一网站分析应从哪里开始
一个完整的网站分析应用过程是这样的： 分析目标 &; 插码 &; 分析 &; 行动 ，但实际上大部分人是无法参与插码这个环节的，这样对数据理解不够深刻，分析起来容易产生偏差。为了便于理解，先简单介绍一下网站分析的原理。
主流的网站分析工具基本都是采用页面标记法，就是说在前端页面嵌入一小段可被浏览器执行的代码(如js)，相当于给页面安装上摄像头，把用户在页面上的一举一动都记录下来，再传输给后端的服务器。
必须清楚的一个悲惨的事实是，网站分析没有准确的数据，可能是来不及加载采集代码网络传输等原因，另外毕竟采集到的是终端行为，背后真实的人具体什么情况，到底是一直在浏览还是上了厕所再回来，我们无从得知。
数据采集是网站分析的起点，也是非常繁琐的工作，尤其开始的时候，页面推广没有什么规范，只能定制采集代码，相当麻烦，即使是制定了规范，运营开发经常赶时间上线，无暇遵循，人员的流动也影响规范的执行，经常到使用数据的时候才发现哪里哪里没有部署好。
办法也不是没有，譬如把采集规范固化到cms推广流程中，对采集数据进行异常监控等。
二网站分析十字箴言
进入主题，如何用好网站分析数据，关键是把握十个关键字：转化趋势细分对比溯源，网站分析看什么， 就看两个：转化趋势，怎么看?三个词而已：细分对比溯源!这些词并非笔者首创，而是前辈们总结出来的，笔者只是谈谈个人的理解。
转化
店里来了多少人，其中多少购买，这就是转化。我们在运营的时候，一般会设计一些用户的行为路径，譬如我们希望用户来访 &; 访问宝贝页 &; 进入购买流程 &; 填写资料 &; 确认支付或者 扫码 &; 进入活动页面 &; 参加活动等等。
我们希望看到用户在各个环节的流向，是否符合我们的期望，与之相对应的，则是那些不符合我们期望的转化(涉及的指标有流失率跳出率离开率退出率，如果细究这些概念，又会有很多的不同，这里不展开介绍)，我们想知道用户流失去哪里了，到底是什么原因。
转化二字，是运营的终极目标，也是网站分析的核心。 所有的分析都是围绕转化二字开展(那些流失跳出退出等可看作是不好的转化)，做好转化分析关键是准确的把握哪些是关键环节，针对不同的场景进行不同的路径设计，形成转化漏斗图。
趋势
前面提到，网站分析数据是不准确的，但为什么它还有意义，因为数据的精度是稳定的(虽然不准确，但一直采用同一监测方法，带来的误差误差的偏离方向是一致的)，虽然具体数值不是绝对准确的，但是能够准确的把握运营的趋势。
对于运营来说，比当前更重要的是，是否在正确的道路上，网站的流量转化是不是一直向好，重要环节路径页面体验是否持续提升，运营是否碰到天花板了等等。把握这个趋势，清楚自己是属于起步期上升期成熟期还是遇到了发展瓶颈，不同的趋势情况下要采取不同的运营策略。
细分
有一位前辈说的好：无细分，毋宁死。譬如告诉你网站访问上涨了%，怎么回事?你可以通过网页进行细分，发现大部分网页流量没啥变化，只是某个活动页面涨了%;或者通过流量来源细分，发现某个推广来源涨得不少，这样就清楚了，这只是一个简单例子。
不细分，就没有真相。选对细分的维度及维度的划分就非常重要，一般来说，细分维度的划分要遵循如下原则：确定哪些是稳定的哪些是不稳定的，对不稳定的进行穷追猛打。
对于整站来说，一般直接访问seo来源等短时间内是比较稳定的，而推广是不稳定的;而对购买转化率来讲，可能要从流量来源购买路径产品等维度进行细分，因为不同来源用户质量不同转化率不同不同购买路径不同不同规格产品也不一样。
有时候，一些相对稳定的细分发生了较大波动，则要认真去分析了，可能是网站有重大问题或者整个互联网习惯发生改变。
对比
发现问题，从对比开始。和自己的过去比，横向比，和行业标杆比，和目标值比，和自己脑子的数据对比，细分了再对比&;&; 只有进行对比，才能发现问题，只有对比，才能找到提升的方向。
同样的数据，不同的人使用效果会大不不同，譬如一个整站转化率数据，甲只知道比过去提升了%，而乙知道这已接近行业的最高水平，无需再在这里发力。每个人脑子里存储的经验数据不同，可供对比的数据不同，得出的结论也就有深浅之分。
溯源
有时候不管怎样细分对比都不能发现问题，怎么办?就要追溯回源头，审视原始的数据记录，反思用户的行为以及数据采集的过程，另外，要和运营人员深入交流，有可能他们做的一些动作，而数据没有准确还原。
三笔者独创的点-面-线网站监控分析体系
对于一个电商网站应该如何建立分析体系?应用上述的十字箴言，首先肯定是看总体的转化和趋势，然后按照细分原则，分为日常运营和促销活动监控两大板块。
对于日常运营，可划分为点面线三类关键元素，研究它们的转化和趋势。
点： 譬如广告位二维码导航搜索站内客服推荐位等等，这些是引流到重要页面的点状位置，它们的引流率二跳率对整站转化至关重要，譬如一般%的订单那来自站内搜索，%-%的订单有站内客服的贡献;
面： 就是核心页面，譬如首页着陆页宝贝页活动页等，它们是留住用户，促成转化的关键，这几类页面作用不同，都要构建相应的分析评价模型，如首页可用h模型;
线： 指的是核心流程，如订购支付注册等，这些流程是否顺畅，是否符合用户习惯，影响成交的临门一脚。
把这三类关键的元素分析透做精，整站转化自然提升，做强内功，脉冲式的推广流量才能承接的住。
总结
互联网+时代，无处不互联网大数据，现在搞个公众号小网店扫扫码等等实在太常见了，懂一点网站分析，能更好的适应整个社会的发展潮流。