有很多不同的工具，其中许多工具衡量的是同一件事，数字却没有'领带，混乱，缺乏信任，…。好吧，我要超越自己。
故事始于一封电子邮件，询问我们许多人每天面对的问题的想法。
为什么不'我让原作者讲故事……..
我可以问你一个问题吗？一世'为了使HBX能够衡量营销渠道而进行了艰苦的斗争—按点击付费，自然，电子邮件，横幅广告和现场销售。但是个别渠道经理根本不信任数据。
我认为总体数据是准确的—产品的总转化量不到内部评估的10％。我暗中怀疑Web分析工具不是衡量按渠道进行真正转换的最佳指标。
数据永远不会与他们从每次点击付费工具，电子邮件工具等获得的收益相匹配。我认为，这归咎于网络分析工具'只是他们期望可以't be done.
您是否有这种现象的经验，并且对如何潜入并解决诊断有任何建议吗？
这是一个棘手的问题。非常真实，非常艰难。
[在我们太深入之前，我想强调一下，这既是数据问题，又是组织问题。
目前，Web团队通常处于筒仓中，然后Acquisition往往处于不同的筒仓中，此外，不同的情况并不少见"Channels"坐在彼此之间可能工作或不合作的家中。通常会低估组织结构可能导致的腐蚀。
数据受到指责，更糟糕的是，任何可能的积极结果'好吧，出来。我想强调这个重要因素。]
那么该怎么办？
在这种情况下，可能要意识到的最重要的事情是，您的Web分析工具通常无法衡量与异地工具相同的事物（例如：ppc，横幅，会员等）。甚至成功（转换）也不是用相同的方法衡量的。
Examples of issues causing 区别 s:
＃1：经常很多"off site"这些工具可衡量展示次数（网络分析工具完全缺少）和点击次数。对于后者，如果您编码正确，则点击会进入您的网络分析工具，但请记住，您通常在进行测量"visits" and "visitors" and not clicks.
＃2：一个很好的例子是转换。 PPC /横幅/会员Cookie通常是永久性的，并且会"claim"甚至在客户拜访了十次之后就进行了销售，包括针对客户可能通过不同渠道反复回访的情况（先付费然后自然销售，然后横幅销售，然后再付费，然后加入会员…..您明白了）。
大多数网络分析工具会将第一个渠道或最后一个渠道归功于与"off site" tools.
[在这种情况下，作为奖励，＃2，您的付费搜索供应商，横幅供应商和联属网络营销商"claim"归功于转化，即使只有一位客户进行了转化！]
我的解决方法非常简单。五个易于执行的步骤：
步骤1： 了解每种工具实际在测量什么以及如何进行测量。这意味着真正陷入困境的是数据和供应商，并促使他们难以向您确切解释它们的工作。如果您不是精通Smidgen技术的人，那么请带上友好的IT专家。
第二步： 文件。创建一张幻灯片/电子邮件，概述数字不完整的所有原因'系领带。要有智慧，要有创造力。这是我很久以前创建的两张幻灯片，是过去的真实爆炸….
上面的幻灯片总结了两个数据源为何提供的折扣幅度为30％的摘要。如您所料，做了很多工作。
[点击图片获得更高分辨率的版本！]
这张幻灯片解释了项目符号（1.II.b）中的一项，每种工具在涉及搜索引擎时如何处理会话化（而且随着搜索引擎的主导地位不断提高，事实证明这是一个大问题）
注意"pretty picture"，它非常清晰地显示了一个非常复杂的过程。
第三步: 教育您的用户（在这种情况下为数据怀疑论者）。做狗和小马表演。呈现给高级管理团队，或将要接触数据的任何人。让它们易于参考礼物，例如上面的幻灯片。确保您的听众现在比您聪明，因为这将建立信任（在数据源中，更重要的是在您内部）。
第四步： 开始报告工具之间的一些高级趋势，同时尽力隐藏/删除任何报告/仪表板中的绝对值。特别是比较一个月就赢了'不够好，甚至可能会分散注意力。
对我而言，以某种方式对数字进行索引并比较趋势，而不是显示原始数字通常并不罕见。因此xxx广告系列/程序与其他广告系列相比，提高了xx点（或xx％）等。要把重点从数字上移开。
他们需要一段时间才能适应这些数字，具体取决于组织的复杂性，政治状况以及您在第三步中完成的工作有多好。
第五步： 选择你的"poison".
这是关键的一步。您需要使组织摆脱依赖多种工具的依赖 相同的数据。目标不是杀死不同的工具（除非它们完全是多余的），而是不要使不同的工具具有相同的度量标准。
您需要为最佳指标选择最佳工具。
可以让您的获取团队使用DoubleClick / Atlas / Whatever端到端地在横幅/展示/数字媒体广告系列上进行报告（确保他们通过转化来跟踪客户）。
您的每次点击费用（PPC）/搜索引擎营销（SEM）小组的同上。如果您很大，那么您的代理机构可能拥有的数据量可能会比您拥有的要多，并且他们可能希望比您更快地迁移。唐't compete with them.
某些Web分析工具确实承诺您可以引入任何数据并将其与Web分析工具合并，并且效果很好。有时会，但有时不会。
只需为每项工作选择有毒，最干净的最佳数据源，然后使用它即可。
如果您是Web 分析工具（分析）人员，您应该退出并回家吗？没有。
关注您（其他工具/团队）所提供的网络分析工具提供的数据't have.
例如：这些怀疑论者将访客带到您的网站后，网站上发生了什么？使用网站覆盖图，跳出率，内容价值，测试以及他们可以做的所有事情't do, don'无法访问，但最终可以帮助他们了解网站上正在发生的事情，以及怀疑者如何从您的数据中获利。
大多数孤立的工具（PPC，横幅，会员… etc) don't can'实际上并不能进行深入的站点分析，因此请不要考虑战术，他们会做得更好，专注于战略。而不是变得好斗"collaborative".
You do that and you have your hook! No 上e will argue with you about 区别 s in data.
综上所述： 尽管这是我们大家都面临的棘手问题，但有可能使多个数据源的存在有所理智。目前不可能只拥有一种工具来满足您的所有需求，但是如果您按照上述五个步骤进行操作，则您'才能发挥出各自的优势并从中受益。
好的，现在轮到您了！
请通过评论分享您的观点，评论，添加，减去，花束和brick手。谢谢。
[喜欢这个帖子？对于更多这样的帖子，请 点击这里，如果您有兴趣，请查看我的书： 网络分析：每天一小时。]
通过 
嗨，Avinash，您好！您已为各种问题提供了无法解决的解决方案。
按照这些思路，我过去遇到的一个问题–为客户提供网络分析咨询–正在尝试与其他团队（例如搜索团队）进行有效的协作。
例如，如果Adwords的转化次数超过了我在分析解决方案上记录的转化次数–原因之一就是您清楚地强调了会话化–搜索/ PPC团队不希望向客户展示较低的数字，要让他们理解会话化或其他变量的概念非常困难。因此，我认为网络分析师的角色必须更多地成为政治，影响力和买进的手风琴人物，才能在内部和向客户传达全局。
感谢您的精彩文章Avinash，
网站分析公主 http://www.marianina.com
我不同意这篇文章中没有一个词。 ; o）
阿维纳什
另一个很棒的帖子。 100％同意您的所有评论。卷起袖子并使手变脏是关键。另一个要素是了解实现中使用的规则，过滤器和调整。使用Excel图表来"bridge the gap" is very powerful.
一天结束时，该数据不会继续"books"并且是在上下文中。只要正确地处于可接受的方差和趋势中，就可以做出一些决策–这不应成为停止查看数据并避免数据驱动决策的借口。当然，如果您的数据不正确– it'是时候弄脏你的双手了。
-拉胡尔
伟大的帖子Avinash，
对我们来说，客户的主要教育点之一是，正如您所说的，可以使用（例如）Google Adwords跟踪来优化Google Adwords广告系列，但是要了解每个渠道的总成本，相比之下， WA工具就是一切。对于联盟营销而言尤其如此，在联盟营销中，我们看到与其他渠道相比，联盟衡量工具与实际CPA值之间存在最大差距（或者这仅仅是我吗？）。
另外我'我总是发现人们很开放"double counting"正如您所提到的，所有部分之和大于部分本身的论点。这一直是使人们完全了解"difference"在中心工具和其他测量方式之间。
-麦克风
好东西。我发现协调不同工具的测量结果的过程是'值得花费时间和精力。尽管我们确实需要监视差异。我处理的差异不足以影响ROI决策。我们只需要教育参与者关于为何存在差异的知识。
迈克·P： 好点！通常，在众多工具的海洋中，只能通过您拥有的任何网络分析工具进行工具之间唯一的比较，因为它会对每个通道进行错误或正确的计算。
唯一的要求是，使用可跟踪的参数/ cookie值标记各个渠道。这样做，您就定了。
史蒂夫： 我的朋友很有幽默感！谢谢。
阿维纳什
我第一次了解会话化的含义！也许听起来很基本。作为营销人员，我很喜欢这个博客，因为您可以访问Web分析。
我一直在使用我的代理商'是我的会员跟踪工具，现在我有了一个如何与内部分析团队最佳合作的蓝图。
说得好，阿维纳什！您留有一些开放性的地方是*在*与怀疑论者一起深入研究导致差异的原因之后发生的事情。我们所有希望发生的是，我们将对怀疑论者进行真正的教育，使其了解我们的WA解决方案如何工作，而不是他们选择的工具如何工作，从而使他们对真相的多个版本有更深入，更丰富的理解。不要'不一定意味着存在骗子。
更多的是我'我们发现，这是更深入的解释—即使呈现得尽可能清晰清晰—眼神凝结起来。这并不是一件坏事，因为这些持怀疑态度的人通常都有一个有效的选择："这些东西很复杂，但是那个家伙不仅从里到外都知道他的工具，而且他对什么东西也更加了解'比起我，*我*工具的幕后故事还在继续。我认为它'最好不要殴打他，并开始意识到他是我的宝贵资源。"
要清楚—您想要作为其中之一的“目标”的最后一件事"explanation"演示只是为了展示您的聪明程度，并使他们的眼睛呆滞。那 '这是个浮夸的屁股，破坏关系的好方法。但是，如果您诚实地努力使细节易于理解，并将其作为您的唯一目标，即使您不'要实现该目标，您可能仍然会赢得强大的盟友！
从字面上看，这篇文章使我高兴！谢谢！
有趣的读物，阿维纳什。
对于寻求免费方式向潜在怀疑者展示热图的人（他们倾向于喜欢性感的视觉效果），请查看 疯狂的鸡蛋。它'是开始玩热贴图和覆盖图的好地方。他们的新'confetti'选项也很好。
It's free up to 5,000 造访 so it's a good place to get started and can provide enough 造访 for a decent conclusion.
优秀的帖子Avinash。
特别要指出的一点是'有趣的是"silo's"在组织内部，这几乎是IT各个领域中这些问题的症结所在。内容管理，Web分析，产品设计等。
除非我们能够改变组织内部的运作方式，否则诸如"不同的观点" of the "same thing"仍将是一个问题。
真是很棒的帖子，Avinash。
我正在写信寻求您的帮助，如何计算唯一身份访问者？
仅假设我们在零售网站中，我们可以使用email_id或类似的方法来识别唯一身份访问者。但是，如果我想分析年龄与产品消费之间的相关性，我认为这种方法将会失效。例如，我使用此email_id登录，而我父亲也使用此id登录以追求其他产品。我们处于同一个人信息中，而实际上我们处于不同年龄。这肯定会使结果不准确。有任何建议吗？谢谢。
七 ：
通常，通过使用放置在计算机上的匿名cookie来识别唯一身份访问者的方法。这是一个文本文件，通常不包含任何个人信息。
在很大程度上，将事情束缚于一个人是非常困难的。
一些公司会在cookie或url词干中捕获并存储PII（个人身份信息），但这通常是未经（从业人员和客户）批准的做法。
目前，捕获和显示人口统计信息需要大量的猜测（有些第三方可以为您提供此信息）。但是我想强调一点，纯粹了解某人是男性还是女性通常具有边际价值（就您获取数据，发现见解并将其付诸行动的能力而言）。
您可以并且可以在网络分析工具中捕获更多行为数据，这些数据可以大大提高操作性（并且比人口统计数据还重要）。此外，了解客户的细分市场（活动，来源，有机/ ppc，新客户与回头客，消费内容等）是超级可行的。我建议您追逐那些人（也许您已经在那条路上了！）。
希望这可以帮助。
阿维纳什
非常感谢您的回答。
识别唯一身份访问者可能真的很困难（cookie是识别此身份的一种方式，但是肯定不能代表您所说的确切唯一身份访问者），我认为我们不应该'为了不受度量标准的限制，我们应该做的是更加关注客户导向。所有可以引导我们达到此意图的度量标准都是良好的度量标准。
顺便说一句，非常高兴阅读您的文章，这有助于我扩大知识面。我希望我可以从中学到更多。谢谢。
今天在阅读转化指标时偶然发现了这篇文章。我只是在工作中比较了Google Adwords和我们新的网络分析工具之间的数字。 Adwords的数字比分析工具要高得多，而我对没有对这些数字保持足够的警惕也感到非常责备–因为差异被认为是可以接受的，而且重复计算过多。但是我读得越多，我就越'我相信重复计算是好的，因为所有营销项目都可以共同创造一个客户。当然，这确实使得很难确定哪个营销工作确实将转化次数归因于。一个人如何调和这两件事？
典型的webgirl： 首先，很重要的一点是要认识到，您的AdWords编号通常会高于Omniture / Google 分析工具 / WebTrends编号。他们以非常不同的方式进行归因。
这里提到的一些原因也适用于您的情况：
为什么AdWords和Google 分析工具（分析）在报告中显示不同的数字？
我的好友约翰和我做了一些简短的视频，对这些视频有更深入的了解。您'll find it here:
再谈标准指标：＃5：转化/投资回报率归因
希望这可以帮助。
阿维纳什