【前言】

工具是网站分析不可缺少的元素。但是如何选择一个称心如意的工具，就不是那么简单了。如何根据自己不同网站的需求选择合适的工具？这成为很多朋友们关心的问题。在这个话题的第一篇中，我们讨论了小型电子商务网站对于工具的选择，在第二篇中，我们剖析了中型和大型电子商务网站如何选择网站分析工具。在第三篇中，我们继续剖析大中型电子商务网站的其他工具需求，以及品牌广告主的网站分析工具选择。

【正文】

除了第二篇中提到的需求，大中型电子商务网站还有一个非常重要的需求——测试。谈到测试，就不能不谈谈人们通常对于网站分析的一个误解。

很多朋友或者公司跟我咨询他们的网站，让我帮他们分析网站的状态和营销的效果。当我指出他们网站存在的各种情况的时候，他们总是会问我——“为什么会出现这种状况？”对于这个问题，我往往有五五开的回答。50%的可能性是，根据经验我能解释网站问题背后的原因；但另外50%的可能性是，仅仅使用Google Analytics、SiteCatalyst或者WebTrends无法为您回答为什么。

这就是Avinash所说的，狭义的网站分析工具是帮助找出What的工具，即帮助发现网站问题的工具，但难以帮我们精确说明问题背后的原因。网站分析工具的对象是人的行为，看到了人的行为之后，能够发现访问者行为和网站设计预期之间的差异。而正是这些差异，成为我们需要解决或是需要解释的问题。发现问题（即What），就是所谓的Web Analytics 1.0阶段，说明问题背后的为什么（即Why），则是Web Analytics 2.0阶段。人的天性，不愿意只是看到了事情的表面，还想知道事情背后的事情。

所以为了解决我那五五开中后一个50%的麻烦，我们需要引入一些新的工具。这些工具不仅对大中型电子商务网站很有价值，实际上对所有的网站都是有价值的。但大中型电子商务网站更值得使用它们，因为因此产生的效果直接带来了金钱。

帮助我们了解Why的工具有很多，我在之前的很多文章也都提到过，例如survey（调研），例如现场pannel，例如查看访问者的buzz（留言等）。但对于网站分析而言，最重要而且最直接解决问题的是测试（testing）。

测试的意义在于发现网站分析阶段提出的建议是否真的能够影响网站的表现，尽管不似调研，测试其实也不直接回答为什么，但却直接解决了如何优化网站的问题。毕竟，了解为什么之后，我们想要的最终目的是优化网站。

最知名的测试方法是A/B测试，原理超级简单，我准备在下一个文章中暂停网站分析工具的叙述，而转到说一说A/B测试。这篇文章先提A/B测试要用的工具。

A/B测试的工具，有多种方法。一种常用的方法，是网站的美工和前端工程师设计出一个问题页面的另一个版本页面，然后由工程师进行技术设置，让流量自动分类到两个页面上。这个没用额外工具，只是自己DIM就好了。这种方法其实没什么大问题，但多少增加了前端工程师的工作量，而且也不够灵活。因此利用现成的工具成为人们常用选择。

A/B测试的工具，如果你用Google Analytics做监测，那么就用Google Website Optimizer（GWO）即可。二者是配合的。GWO同样是免费工具，所以当然无法实现太多自定义的功能，例如对于不同版本页面效果的对比就是仅仅定义一个共同的转化目标页面而已——可是，很多情况下，这种转化的设置已经足够，而且你手中有GA这个武器能够分析不同A/B测试页面，因此GWO能够帮你实现对流量的自动分流（流量自动随机流入不同版本的A/B测试页面中）已经足够。所以，没有什么特殊需求，做一次基本的A/B测试，用GWO是一个不错的选择。

不过，如果大中型电子商务网站对测试的灵活度要求较高，利用付费的测试工具才能满足需求。这类需求通常集中于如下几点：

1、不仅仅是A/B测试，而是页面局部模块变更的多变量测试；

2、不仅仅是单一转化效果，而是多种转化和行为的效果比较；

3、不仅仅只是测试某一个版本对于总体的表现谁更好，而是直接将不同版本定位于不同喜好的个人。

对于第三点我稍作解释。由于人的喜好各不不同，GWO之类的免费工具，只能找出一个对于整体访问者而言转化率更高的页面版本，而好的工具，则能够实现动态页面，即显示给不同喜好的人他们所乐见的页面，以从更细致的个体角度上优化网站转化率。