Web Analytics 2.0(Pap/Cdr Edition) [平裝] [精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Avinash Kaushik（阿維納什·考希剋） 著

圖書標籤:

• Web Analytics
• 網絡分析
• 數據分析
• 用戶行為
• 網站優化
• 營銷分析
• 精通Web Analytics 2
• 0
• 在綫統計
• 用戶中心
• 數據科學

齣版社： Wiley

ISBN：9780470529393

商品編碼：19002035

包裝：平裝

外文名稱：精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術

齣版時間：2009-10-26

用紙：膠版紙

頁數：504

正文語種：英文

商品尺寸：18.8x2.79x23.37cm;0.73kg

內容簡介

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!

　　嚮數據驅動型決策轉變以及如何利用網站數據來獲得競爭優勢。　　在過去幾年中，互聯網、在綫營銷以及廣告經曆瞭巨大的變革，然而大傢處理數據的方式跟幾十年前相比還是大同小異，停滯不前。網站分析領域的領跑者avinash kaushik通過《精精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》提齣瞭下一代網站分析的框架，將能很大程度地幫助你提高組織的能動性和對市場的反應速度。　　在《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》中，avinash將點擊流網站分析工具與定性數據、測試與試驗以及競爭情報工具相結閤，從而推演齣詳盡的網站戰略以及操作層方案。　　在他的第一本暢銷書《精通web analytics——來自專傢的最佳web分析策略》（清華大學齣版社引進並齣版）中，avinash給齣瞭很多基於行業的經驗總結，而在《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》中，他進一步闡述瞭如何去衡量、分析目前互聯網上齣現的新技術和應用，並在此基礎上快速行動。這些新技術和應用包括：社交媒體、視頻、移動互聯網以及用戶為中心的設計等。作者通過對傳統方法的改造，對互聯網數據進行抽絲剝繭般的分析，提齣瞭具體、簡單以及更先進的方法。如果你想成為網站分析專傢，《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》將是你的最佳選擇。　　《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》主要內容　　尋找解決方案來應用那些最艱巨的挑戰，包括多渠道分析、多觸點營銷活動歸因分析等　　定量化網站的整體價值，如衡量電子商務、非電子商務、b2b網站的宏觀與微觀轉化　　從分析方法角度重新思考搜索的三個方麵：站內搜索、付費搜索以及搜索引擎優化　　通過定義組織中最相關的kpi，從而建立動導嚮的企業儀錶闆　　互聯網最新領域的分析方案，如博客、移動互聯網以及富媒體分析等　　通過測試與試驗來建立真正的以用戶為導嚮的改進與創新　　塑造數據驅動型的領導與組織，提齣成為分析專傢所需要的技能與知識

作者簡介

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.

精彩書評

"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：用戶中心科學與在綫統計藝術 本書聚焦於如何超越傳統指標的局限，深入理解用戶行為的真實驅動力，從而實現數據驅動的業務增長。 在當今這個數據爆炸的數字時代，僅僅收集點擊率、跳齣率和頁麵瀏覽量已遠遠不夠。企業需要的不再是簡單的數字報告，而是能夠轉化為切實商業價值的洞察力。《Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》正是為應對這一挑戰而生。 本書深刻剖析瞭Web分析的演變曆程，清晰地闡述瞭從第一代（側重於技術和流量測量）到第二代（聚焦於用戶體驗、轉化路徑和商業目標對齊）的範式轉變。這不是一本關於如何操作某個特定分析工具的速成指南，而是一本關於思維模式和戰略框架的深度論述。作者旨在幫助讀者建立一種“用戶中心”的分析視角，將原始數據轉化為可執行的、以客戶為中心的商業智能。 第一部分：範式轉變——從流量到價值 本部分奠定瞭全書的理論基礎，闡述瞭Web分析在現代數字戰略中的核心地位。 告彆虛榮指標： 我們將首先審視那些看似光鮮卻對業務決策毫無助益的“虛榮指標”。書中詳細區分瞭輸入指標（Input Metrics）與輸齣指標（Outcome Metrics），強調分析工作的重心必須轉移到那些直接影響收入、客戶保留和品牌忠誠度的關鍵結果上。 構建分析生態係統： 成功的Web分析並非孤立存在，它必須與市場營銷、産品開發、客戶服務等部門緊密集成。本書提供瞭建立統一數據視圖的藍圖，確保所有團隊都基於同一套被認可的績效衡量體係（KPIs）進行工作。 理解用戶旅程的復雜性： 現代客戶旅程是多渠道、跨設備的。本書深入探討瞭如何追蹤和建模這種復雜的互動序列。核心概念包括歸因模型的演進——從簡單的“首次點擊/最後點擊”到更精細的、基於價值貢獻的數學模型。讀者將學習如何評估不同接觸點（如社交媒體、電子郵件、搜索廣告）在最終轉化中的實際影響力，從而優化預算分配。 第二部分：用戶中心科學——深入挖掘“為什麼” 本書的精髓在於如何將冰冷的數據轉化為對人類行為的深刻理解。僅僅知道“什麼發生瞭”是不夠的，真正的價值在於探究“為什麼會發生”。 細分的力量與陷阱： 有效的分析依賴於精準的細分。書中詳述瞭如何根據用戶行為、人口統計學特徵、價值潛力以及忠誠度構建多維度細分。同時，作者也警告瞭過度細分的風險——即在試圖迎閤每一個微小群體時，反而稀釋瞭核心價值主張。 行為數據與定性洞察的融閤： Web分析的第二代核心在於將量化數據（“多少人做瞭什麼”）與定性數據（“他們為什麼這麼做”）結閤起來。本部分詳細介紹瞭如何係統地利用熱圖、會話錄製、現場調查和焦點小組的結果來佐證或推翻現有的假設。書中提供瞭一套“假設-測試-學習”的閉環流程，確保所有優化工作都建立在經驗證據之上。 轉化漏鬥的動態重塑： 傳統的綫性轉化漏鬥已經過時。本書提齣“轉化網絡模型”，用於描述用戶在放棄和返迴之間的動態漂移。讀者將學習如何識彆旅程中的關鍵摩擦點（Friction Points），並利用A/B測試和多變量測試工具，精確量化消除這些摩擦點所帶來的潛在收益。 第三部分：在綫統計藝術——從數據到決策 這一部分側重於分析方法的嚴謹性和報告的有效性，確保分析師能夠以最可靠、最具說服力的方式呈現結果。 統計顯著性與測試設計： 在數字優化中，犯“假陽性”（Type I Error）的錯誤成本極高。本書為非統計學背景的讀者清晰解釋瞭統計顯著性的概念、置信區間的重要性，以及如何設計齣能夠産生可靠結論的A/B測試。內容涵蓋瞭如何計算所需的樣本量、何時應該提前停止測試，以及如何處理多重比較問題。 指標的健康與數據治理： 數據的準確性是分析的生命綫。書中探討瞭數據采集層麵的常見陷阱，包括Cookie限製、跨設備ID解析的挑戰，以及數據采樣的偏差。重點強調瞭數據治理的必要性——建立清晰的數據定義標準和質量檢查流程，以維護分析的長期可靠性。 敘事化數據報告： 再好的分析，如果不能被決策者理解和采納，也等於零。本書的最後一章專門討論瞭如何進行“數據敘事”。它不是簡單地堆砌圖錶，而是圍繞一個核心商業問題，構建一個有開頭（問題）、有發展（數據發現）、有高潮（洞察）和有結局（行動建議）的邏輯故事。作者提供瞭多種可視化技巧，用以清晰、有力地傳達復雜的用戶行為模式和優化機會。 總結：麵嚮未來的分析師 《Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在綫統計藝術》的目標讀者包括市場營銷總監、數字産品經理、數據分析師以及任何希望將網站、App或數字平颱從一個信息發布渠道轉變為一個高效增長引擎的專業人士。它要求讀者投入思考，並願意挑戰行業內的既有假設。這本書是一張路綫圖，指導您如何運用嚴謹的科學方法和藝術化的溝通技巧，真正掌握數字世界中用戶的脈搏。

評分☆☆☆☆☆

翻開內頁後，首先映入眼簾的是清晰的目錄結構，這對我這種習慣於快速定位信息的人來說是莫大的福音。從章節標題的設置來看，作者似乎遵循瞭一種循序漸進的教學路徑，從基礎概念的建立，到復雜模型的解析，再到最終的策略製定，脈絡非常清晰。這種結構上的嚴謹性，讓我對內容的深度和廣度都充滿瞭信心。我特彆留意瞭章節之間過渡的自然程度，一本好的教科書或參考書，其內容的流動性應該是像河流一樣順暢，而不是生硬的知識點堆砌。雖然尚未閱讀具體內容，但這種精心設計的結構本身就體現瞭作者對讀者學習過程的尊重和體貼。它讓人感覺不是在被動接受信息，而是在一個設計好的學習路徑上主動探索。我初步估計，這本書在組織知識體係方麵做得非常齣色，這對於建立一個穩固的知識體係是至關重要的，避免瞭學完後知識點散亂、無法融會貫通的窘境。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常引人注目，色彩搭配和字體選擇都透露齣一種專業又不失現代感的基調。拿到手裏的時候，立刻能感受到紙張的質感，這種精裝的觸感讓人在閱讀時有一種非常實在的愉悅感。雖然我還沒有深入閱讀內文，但僅憑這第一印象，就能判斷齣齣版方在製作這本書時投入瞭相當的心力。通常情況下，一本技術類的書籍如果能在實體書的製作上如此用心，往往預示著內容本身也經過瞭精心的打磨和組織。我個人非常看重書籍的物理屬性，好的裝幀能極大地提升閱讀體驗，尤其對於需要反復翻閱和做標記的專業書籍來說，耐用性和手感都是加分項。這本書的版式看起來也很清晰，頁邊距和行距的留白處理得當，這對於長時間盯著屏幕或紙麵閱讀的人來說至關重要，能有效減輕視覺疲勞。這無疑為接下來的深入學習打下瞭非常積極的心理基礎。我期待它能像它的外觀一樣，在內容上也能做到結構清晰、邏輯嚴密，給我帶來一次高效且愉悅的知識獲取之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀細節處理得相當考究，從側麵看就能感受到書脊的堅固程度，這對於經常攜帶和使用的書籍來說是件好事。而且，我注意到書名和副標題的排版方式，那種微妙的層次感似乎在暗示著內容將從宏觀概念深入到具體的實踐操作層麵。我對於“用戶中心科學”這個提法特彆感興趣，因為當前的市場分析往往過於側重數據指標的堆砌，而忽略瞭指標背後真實的用戶行為動機。我希望這本書能提供一個更具人文關懷的分析框架，教我們如何將冰冷的數據轉化為對用戶需求的深刻洞察。這種平衡在很多同類書籍中是難以尋覓的，它們要麼過於理論化，要麼又過於碎片化地介紹工具。這本書的標題結構暗示瞭一種係統性的方法論，這正是我目前在工作中所急需的。我非常期待它能提供一些經過實戰檢驗的案例分析，讓我能更好地理解如何將這些理論框架落地到日常的A/B測試、用戶旅程地圖構建中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的字體選擇和字號大小拿捏得恰到好處，這對於長時間閱讀技術文檔來說至關重要，避免瞭眼睛的過度聚焦和疲勞。內文的排版也展現齣一種成熟的齣版水準，圖錶（盡管我還沒看到實際的圖錶內容，但可以從排版間距推斷）和文字的穿插應該會非常流暢。在處理像“在綫統計藝術”這樣偏嚮於經驗和直覺的領域時，如果排版能夠有效利用視覺元素來輔助解釋抽象概念，那麼學習效果會大大提升。我猜測作者會用一些精心製作的流程圖或者概念模型圖來闡釋復雜的統計決策過程，而不是僅僅依賴於密密麻麻的文字描述。這種對視覺輔助的重視，往往是區分一本普通書籍和一本優秀參考書的關鍵所在。如果書中的插圖和示例代碼（如果有的話）的清晰度和標注都做到位，那麼這本書的參考價值將直綫上升，可以直接作為工作中的即時手冊來使用。

評分☆☆☆☆☆

整本書散發著一種嚴謹而務實的氛圍，從書籍的整體厚度和分量感上就能體會到內容的豐富性。我注意到封麵上印著的版本信息和一些特定的標識，這通常意味著這是一本經過多次修訂和打磨的成熟作品，而不是倉促上陣的初版。對於技術書籍來說，版本的迭代是保持內容生命力的關鍵。我非常看重這一點，因為網絡分析的技術棧更新速度極快，一個過時的版本可能會誤導讀者走彎路。因此，我對這本書所蘊含的知識時效性和行業前沿性抱有很高的期望。這種沉甸甸的質感，不僅僅是紙張的重量，更像是作者多年實踐經驗的沉澱。它傳遞齣一種“久經考驗”的信號，讓人願意投入時間去學習其中包含的知識體係，因為它似乎不僅僅停留在理論層麵，而是紮根於實際業務場景的深層思考。