Web Analytics 2.0(Pap/Cdr Edition) [平装] [精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Avinash Kaushik（阿维纳什·考希克） 著

图书标签:

• Web Analytics
• 网络分析
• 数据分析
• 用户行为
• 网站优化
• 营销分析
• 精通Web Analytics 2
• 0
• 在线统计
• 用户中心
• 数据科学

出版社： Wiley

ISBN：9780470529393

商品编码：19002035

包装：平装

外文名称：精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术

出版时间：2009-10-26

用纸：胶版纸

页数：504

正文语种：英文

商品尺寸：18.8x2.79x23.37cm;0.73kg

内容简介

Adeptly address today's business challenges with this powerful new book from web analytics thought leader Avinash Kaushik. Web Analytics 2.0 presents a new framework that will permanently change how you think about analytics. It provides specific recommendations for creating an actionable strategy, applying analytical techniques correctly, solving challenges such as measuring social media and multichannel campaigns, achieving optimal success by leveraging experimentation, and employing tactics for truly listening to your customers. The book will help your organization become more data driven while you become a super analysis ninja!

　　向数据驱动型决策转变以及如何利用网站数据来获得竞争优势。　　在过去几年中，互联网、在线营销以及广告经历了巨大的变革，然而大家处理数据的方式跟几十年前相比还是大同小异，停滞不前。网站分析领域的领跑者avinash kaushik通过《精精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》提出了下一代网站分析的框架，将能很大程度地帮助你提高组织的能动性和对市场的反应速度。　　在《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》中，avinash将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合，从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。　　在他的第一本畅销书《精通web analytics——来自专家的最佳web分析策略》（清华大学出版社引进并出版）中，avinash给出了很多基于行业的经验总结，而在《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》中，他进一步阐述了如何去衡量、分析目前互联网上出现的新技术和应用，并在此基础上快速行动。这些新技术和应用包括：社交媒体、视频、移动互联网以及用户为中心的设计等。作者通过对传统方法的改造，对互联网数据进行抽丝剥茧般的分析，提出了具体、简单以及更先进的方法。如果你想成为网站分析专家，《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》将是你的最佳选择。　　《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》主要内容　　寻找解决方案来应用那些最艰巨的挑战，包括多渠道分析、多触点营销活动归因分析等　　定量化网站的整体价值，如衡量电子商务、非电子商务、b2b网站的宏观与微观转化　　从分析方法角度重新思考搜索的三个方面：站内搜索、付费搜索以及搜索引擎优化　　通过定义组织中最相关的kpi，从而建立动导向的企业仪表板　　互联网最新领域的分析方案，如博客、移动互联网以及富媒体分析等　　通过测试与试验来建立真正的以用户为导向的改进与创新　　塑造数据驱动型的领导与组织，提出成为分析专家所需要的技能与知识

作者简介

Avinash Kaushik is the author of the leading research & analytics blog Occam's Razor. He is also the Analytics Evangelist for Google and the Chief Education Officer at Market Motive, Inc. He is a bestselling author and a frequent speaker at key industry conferences around the globe and at leading American universities. He was the recipient of the 2009 Statistical Advocate of the Year award from the American Statistical Association. Avinash donates all proceeds from his books to two charities, The Smile Train and the Ekel Vidyalaya Foundation.

精彩书评

"Analytics is vitally important, and no one explains it more elegantly, more simply, or more powerfully than Avinash Kaushik. Consider buying up all the copies of this book before your competition gets a copy."
—Seth Godin, author, Tribes

"Lots of companies have spent lots of time and money collecting data—and sadly do little with it. In Web Analytics 2.0, Avinash Kaushik helps us grasp the importance of this underused resource and shows us how to make the most of online data and experimentation."
—Dan Ariely, Professor of Behavioral Economics, Duke University, and author of Predictably Irrational

"Kaushik takes the witchcraft out of analytics. If venture capitalists read this book, they would fire half of the CEOs that they've funded."
—Guy Kawasaki, Co-founder of Alltop & Garage Technology Ventures

"When people ask, 'who is the smartest guy in the room when it comes to online marketing?' only one name comes to mind: Avinash Kaushik. His new book Web Analytics 2.0 should be on every marketer's desk. It's powerful, awesome and actionable."
—Mitch Joel, President of Twist Image & author of Six Pixels of Separation

前言/序言

Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术 本书聚焦于如何超越传统指标的局限，深入理解用户行为的真实驱动力，从而实现数据驱动的业务增长。 在当今这个数据爆炸的数字时代，仅仅收集点击率、跳出率和页面浏览量已远远不够。企业需要的不再是简单的数字报告，而是能够转化为切实商业价值的洞察力。《Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》正是为应对这一挑战而生。 本书深刻剖析了Web分析的演变历程，清晰地阐述了从第一代（侧重于技术和流量测量）到第二代（聚焦于用户体验、转化路径和商业目标对齐）的范式转变。这不是一本关于如何操作某个特定分析工具的速成指南，而是一本关于思维模式和战略框架的深度论述。作者旨在帮助读者建立一种“用户中心”的分析视角，将原始数据转化为可执行的、以客户为中心的商业智能。 第一部分：范式转变——从流量到价值 本部分奠定了全书的理论基础，阐述了Web分析在现代数字战略中的核心地位。 告别虚荣指标： 我们将首先审视那些看似光鲜却对业务决策毫无助益的“虚荣指标”。书中详细区分了输入指标（Input Metrics）与输出指标（Outcome Metrics），强调分析工作的重心必须转移到那些直接影响收入、客户保留和品牌忠诚度的关键结果上。 构建分析生态系统： 成功的Web分析并非孤立存在，它必须与市场营销、产品开发、客户服务等部门紧密集成。本书提供了建立统一数据视图的蓝图，确保所有团队都基于同一套被认可的绩效衡量体系（KPIs）进行工作。 理解用户旅程的复杂性： 现代客户旅程是多渠道、跨设备的。本书深入探讨了如何追踪和建模这种复杂的互动序列。核心概念包括归因模型的演进——从简单的“首次点击/最后点击”到更精细的、基于价值贡献的数学模型。读者将学习如何评估不同接触点（如社交媒体、电子邮件、搜索广告）在最终转化中的实际影响力，从而优化预算分配。 第二部分：用户中心科学——深入挖掘“为什么” 本书的精髓在于如何将冰冷的数据转化为对人类行为的深刻理解。仅仅知道“什么发生了”是不够的，真正的价值在于探究“为什么会发生”。 细分的力量与陷阱： 有效的分析依赖于精准的细分。书中详述了如何根据用户行为、人口统计学特征、价值潜力以及忠诚度构建多维度细分。同时，作者也警告了过度细分的风险——即在试图迎合每一个微小群体时，反而稀释了核心价值主张。 行为数据与定性洞察的融合： Web分析的第二代核心在于将量化数据（“多少人做了什么”）与定性数据（“他们为什么这么做”）结合起来。本部分详细介绍了如何系统地利用热图、会话录制、现场调查和焦点小组的结果来佐证或推翻现有的假设。书中提供了一套“假设-测试-学习”的闭环流程，确保所有优化工作都建立在经验证据之上。 转化漏斗的动态重塑： 传统的线性转化漏斗已经过时。本书提出“转化网络模型”，用于描述用户在放弃和返回之间的动态漂移。读者将学习如何识别旅程中的关键摩擦点（Friction Points），并利用A/B测试和多变量测试工具，精确量化消除这些摩擦点所带来的潜在收益。 第三部分：在线统计艺术——从数据到决策 这一部分侧重于分析方法的严谨性和报告的有效性，确保分析师能够以最可靠、最具说服力的方式呈现结果。 统计显著性与测试设计： 在数字优化中，犯“假阳性”（Type I Error）的错误成本极高。本书为非统计学背景的读者清晰解释了统计显著性的概念、置信区间的重要性，以及如何设计出能够产生可靠结论的A/B测试。内容涵盖了如何计算所需的样本量、何时应该提前停止测试，以及如何处理多重比较问题。 指标的健康与数据治理： 数据的准确性是分析的生命线。书中探讨了数据采集层面的常见陷阱，包括Cookie限制、跨设备ID解析的挑战，以及数据采样的偏差。重点强调了数据治理的必要性——建立清晰的数据定义标准和质量检查流程，以维护分析的长期可靠性。 叙事化数据报告： 再好的分析，如果不能被决策者理解和采纳，也等于零。本书的最后一章专门讨论了如何进行“数据叙事”。它不是简单地堆砌图表，而是围绕一个核心商业问题，构建一个有开头（问题）、有发展（数据发现）、有高潮（洞察）和有结局（行动建议）的逻辑故事。作者提供了多种可视化技巧，用以清晰、有力地传达复杂的用户行为模式和优化机会。 总结：面向未来的分析师 《Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》的目标读者包括市场营销总监、数字产品经理、数据分析师以及任何希望将网站、App或数字平台从一个信息发布渠道转变为一个高效增长引擎的专业人士。它要求读者投入思考，并愿意挑战行业内的既有假设。这本书是一张路线图，指导您如何运用严谨的科学方法和艺术化的沟通技巧，真正掌握数字世界中用户的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，色彩搭配和字体选择都透露出一种专业又不失现代感的基调。拿到手里的时候，立刻能感受到纸张的质感，这种精装的触感让人在阅读时有一种非常实在的愉悦感。虽然我还没有深入阅读内文，但仅凭这第一印象，就能判断出出版方在制作这本书时投入了相当的心力。通常情况下，一本技术类的书籍如果能在实体书的制作上如此用心，往往预示着内容本身也经过了精心的打磨和组织。我个人非常看重书籍的物理属性，好的装帧能极大地提升阅读体验，尤其对于需要反复翻阅和做标记的专业书籍来说，耐用性和手感都是加分项。这本书的版式看起来也很清晰，页边距和行距的留白处理得当，这对于长时间盯着屏幕或纸面阅读的人来说至关重要，能有效减轻视觉疲劳。这无疑为接下来的深入学习打下了非常积极的心理基础。我期待它能像它的外观一样，在内容上也能做到结构清晰、逻辑严密，给我带来一次高效且愉悦的知识获取之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧细节处理得相当考究，从侧面看就能感受到书脊的坚固程度，这对于经常携带和使用的书籍来说是件好事。而且，我注意到书名和副标题的排版方式，那种微妙的层次感似乎在暗示着内容将从宏观概念深入到具体的实践操作层面。我对于“用户中心科学”这个提法特别感兴趣，因为当前的市场分析往往过于侧重数据指标的堆砌，而忽略了指标背后真实的用户行为动机。我希望这本书能提供一个更具人文关怀的分析框架，教我们如何将冰冷的数据转化为对用户需求的深刻洞察。这种平衡在很多同类书籍中是难以寻觅的，它们要么过于理论化，要么又过于碎片化地介绍工具。这本书的标题结构暗示了一种系统性的方法论，这正是我目前在工作中所急需的。我非常期待它能提供一些经过实战检验的案例分析，让我能更好地理解如何将这些理论框架落地到日常的A/B测试、用户旅程地图构建中去。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页后，首先映入眼帘的是清晰的目录结构，这对我这种习惯于快速定位信息的人来说是莫大的福音。从章节标题的设置来看，作者似乎遵循了一种循序渐进的教学路径，从基础概念的建立，到复杂模型的解析，再到最终的策略制定，脉络非常清晰。这种结构上的严谨性，让我对内容的深度和广度都充满了信心。我特别留意了章节之间过渡的自然程度，一本好的教科书或参考书，其内容的流动性应该是像河流一样顺畅，而不是生硬的知识点堆砌。虽然尚未阅读具体内容，但这种精心设计的结构本身就体现了作者对读者学习过程的尊重和体贴。它让人感觉不是在被动接受信息，而是在一个设计好的学习路径上主动探索。我初步估计，这本书在组织知识体系方面做得非常出色，这对于建立一个稳固的知识体系是至关重要的，避免了学完后知识点散乱、无法融会贯通的窘境。

评分☆☆☆☆☆

这本书的字体选择和字号大小拿捏得恰到好处，这对于长时间阅读技术文档来说至关重要，避免了眼睛的过度聚焦和疲劳。内文的排版也展现出一种成熟的出版水准，图表（尽管我还没看到实际的图表内容，但可以从排版间距推断）和文字的穿插应该会非常流畅。在处理像“在线统计艺术”这样偏向于经验和直觉的领域时，如果排版能够有效利用视觉元素来辅助解释抽象概念，那么学习效果会大大提升。我猜测作者会用一些精心制作的流程图或者概念模型图来阐释复杂的统计决策过程，而不是仅仅依赖于密密麻麻的文字描述。这种对视觉辅助的重视，往往是区分一本普通书籍和一本优秀参考书的关键所在。如果书中的插图和示例代码（如果有的话）的清晰度和标注都做到位，那么这本书的参考价值将直线上升，可以直接作为工作中的即时手册来使用。

评分☆☆☆☆☆

整本书散发着一种严谨而务实的氛围，从书籍的整体厚度和分量感上就能体会到内容的丰富性。我注意到封面上印着的版本信息和一些特定的标识，这通常意味着这是一本经过多次修订和打磨的成熟作品，而不是仓促上阵的初版。对于技术书籍来说，版本的迭代是保持内容生命力的关键。我非常看重这一点，因为网络分析的技术栈更新速度极快，一个过时的版本可能会误导读者走弯路。因此，我对这本书所蕴含的知识时效性和行业前沿性抱有很高的期望。这种沉甸甸的质感，不仅仅是纸张的重量，更像是作者多年实践经验的沉淀。它传递出一种“久经考验”的信号，让人愿意投入时间去学习其中包含的知识体系，因为它似乎不仅仅停留在理论层面，而是扎根于实际业务场景的深层思考。