本文是Avinash在21 Aug
2006所做的一篇文章。原文请见这里<http://www.kaushik.net/avinash/2006/08/excellent-analytics-tip6-measu...>
。下面是译文：

[image: Think before you buy!] 已经有很多很好的度量来帮助我们理解顾客在网站上的行为，比如转化率，Page views /
visitor，在网站上的平均停留时间，到购买页面前所浏览的平均页面数等等。这些度量也都可以根据你的需要进行进一步细分，但是有时候他们还是不能满足我们 的需要。

对于本文要讨论的这两个度量，并没有直接集成在网络分析工具中，但是因为它们能够很好的揭示一些客户行为的深层次诱因，尤其是提供关于最终购买的诱因，因此我还 是非常喜欢它们的。这两个度量是：“购买前的天数”（Days
to Purchase）和“购买前的访问数”（Visits to Purchase）。即使你没有度过我这个文章，我敢说你此前肯定在哪儿也见过这两个度量。

（在这儿，我用了“购买”这个名词。其实电子商务没有什么特别的，你也可以把这些度量用在其他领域，比如说用在“购买意向”上，或是让访问者“下载PDF说明文 件”或寻求技术支持上。你需要的是一个对于访问者“最终行为”的清晰理解，即你必须搞清楚最希望访问者在你的网站上做些什么。）

目前，大多数的网站分析度量都是基于session（同visit，即访问，译者注）的。但是，基于session的度量的“短板”在于它们都被当做一个“封闭 ”的过程（或者你可以说它们是平均每个visit的度量）。但事实跟这种过程是不同的。客户访问你的网站，然后基于他们的需要，在之后又回访几次，最后也许才会 归结为实现某个目的（例如买了什么东西，或者留下一个购买意向，或是得到一些解答，或者写给你网站的CEO一封不怀好意的email，大骂你们的网站有多么稀烂 ），而这个过程很多时候都不是在
*一个*session内就完成的。

而本文的这两个度量则是“泛session”（pan-session）的，因为它们包含了顾客是如何真正使用网站的信息，因此它们很有指导作用。

好了，
不卖关子了，下面是具体的内容了（我必须承认，我宁愿在一个白皮书内讲解这个内容而不是一个博客的帖子里面，因此，如果你觉得内容有点儿复杂，请稍稍保持耐心） ……

 *假定：*

   -
   你的网站是能够让访问者进行某个（或某些）“访问流程”（sessionization）的。大多数情况下，无论你通过网站的log文件还是通过javascr ipt代码来搜集关于访问流程的数据，都是没问题的。
   -
   你的网站既设置了暂时性的cookie，也设置了100%匿名永久”user_id"cookie。（关于cookie的暂时和永久问题，请参见译者的帖子：
   捍卫Cookie——没有Cookie，我们什么都没有了 <http://www.chinawebanalytics.cn/?p=333>）
   -
   如果你使用第一方cookie，将大大的提升数据的质量（尽管第一方cookie不能消除错误，但是能大大减少错误）。[另外，如果你没有使用第一方cooki e，我强烈建议你尽快威胁你的网站分析工具提供商帮你把第三方cookie换成第一方cookie。所有的帅哥/靓女可是都支持第一方cookie的哦！]

*定义：*

   - 顾客购买前的平均访问数（Avg Visits to Purchase）：顾客第一次访问网站到最终购买之间的平均访问数
   - 顾客购买前的平均天数（Avg Days to Purchase）：顾客第一次访问到最终购买之间的平均天数

*为什么我们需要衡量这两个KPI？*

我们在做网站分析的很多时候，都会忽略某个顾客在最终购买前的许多不同的在网站上的交互行为。人们来了，他们在网站上东瞅西看，然后他们会再来，再看看一些其他 的东西，然后他们又跑到Amazon（亚马逊，一个世界知名的电子商务零售网站）上看看别人的商品评论，他们还会做一些比价的分析，然后，不知道什么原因，即使 你卖的价格并不便宜，他们还是在你的网站上买了这个东西。

基于session的度量（例如网站分析工具中集成的路径分析报告）并不能告诉你上面的情况。

因此，如果你正在做网站联盟推广，或者按点击付费的广告营销，或者是直销（直复式营销），你顾客的第一次访问的价值是什么？只是因为顾客跟你可能还有来日方长的 生意做，你就真的应该花更多的钱把他们都先领进门吗？

衡量这两个度量的一个简单的原因是，它们的确能够告诉你到底要“来日方长”到多久，顾客才会真的从你的网站上购买东西。而且，你还能判断不同细分顾客的不同行为 ，依此来优化你的”营销战役“、促销活动以及其他最能赚回钱的推广活动。

*如何测量这两个KPI？*

我们手边的网站分析工具一般都不能完成这种复杂的分析，因此我们要利用数据仓库，其中包含了我们所需的完整的点击流（clickstream）和最终结果（ou tcome）的数据。或许你的网站分析工具可以让你完成类似的分析，如果这样的话，请在本文下面的留言区给我留言。我们需要运行SQL的查询来获得我们所需的信 息：

   1. 收集一段时间内所有的访问数据（在我们的这个例子中设置了6个月，得使用oracle）
   2. 每个访问内包含的数据根据你的网站情况可能会有不同，我建议至少要包括所有的cookie的值，营销战役（campaign）的值以及页面信息。
   3. 利用永久的“user_id”
   cookie的值组织这些访问，即一个use_id对应它的一系列的访问（有时候，网站会使用shopper_id作为永久cookie，这时候你只要问问你的 网站技术人员这些cookie的名字是什么，我相信你会很容易的就能得到它）
   4. 对于每个user_id的“数据系列”（set），如第3步所示的，找到包含有浏览过“thank_you”（或是购买成功）页面的那些访问
   5. 对于第一个度量，即Visits to Purchase：
      1. 把某个月度内（比如2009年3月份）所有的包含了“thank_you”（或是成功购买）页面的永久user_id
      cookie对应的值全部选出来
      2. 回溯数据（在这个例子中是6个月），以找到它们的第一次访问
      3. 数出上面的“数据系列”中，第一次访问和最后购买的访问之间的总的访问数
   6. 对于第二个度量，即Days to Purchase：
      1. 把某个月度内（比如2009年3月份）所有的包含了“thank_you”（或是成功购买）页面的永久user_id
      cookie对应的值全部选出来
      2. 回溯数据，以找到它们的第一次访问
      3. 数出上面的“数据系列”中，第一次访问和最后购买的访问之间的天数
   7. 搞定！搞一瓶香槟好好庆祝下。。。

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