网站分析中的访问者人口学
商业背景
“先生，我们正在搞调查活动，花费您一点点时间填写一张调查表，您就能得到一份小礼物”，当我们漫步在商业步行街中时，这样的场景大家一定不陌生。我们也许会在这张调查表中填写这样的信息：年龄、性别、个人兴趣、对产品的意见等等。这些表格最终会被送到产品的企划部门，用于了解市场满意度、或者定位产品适用人群等。采用传统的方式收集数据是非常费时的，想想一个跨国的品牌做一次市场调查，需要在世界各地雇用人员收集数据，这个成本是非常昂贵的。随着互联网发展，我们发现可以通过在企业网站、门户网站发布调查表格，来收集世界各地用户的信息，这样企业可以节约大量的成本。这是互联网对人口统计学的一次重大影响，数据的收集已不受地域的影响。
伴随着大量客户意见的收集，我们开始方法设法的想从大量的数据抽取我们感兴趣的信息，客户的人口信息、客户的行为、客户的爱好等等。为什么需要这些？因为我们总是在这样说：“客户是上帝”，“一切以客户体验为基准”等。对于网站来说访问者(Visitor)就是我们的客户，我们的上帝。为了给他们提供更优良的服务，提供更好的访问体验，从而进一步提高客户的忠诚度、目标的达成是我们努力的目标。为了达成这个目标需要我们以客户为中心去深入了解用户需求。但是我们不是客户，企划部门、设计部门不能在头脑里假设我们客户是那些，对什么样的产品感兴趣。于是我们开始分析客户的信息、客户的行为、客户的爱好期望从中找寻出我们的目标客户。为什么要找寻目标客户？因为我们知道“不可能建立一个适用所有人的网站，也很难设计出一个所有人都喜爱的产品”，而且著名的帕累托法则告诉我们：“我们总收入大约80%，是由20%的核心客户所提供出来”。所以找出我们的核心用户或潜在的核心用户，然后采用投其所好的推荐、促销我们的产品带来的收益的性价比要远远超于采用疯狂的、铺天盖地广告宣传。精确地营销是我们所喜欢的。那么通过人口学统计能够帮助我们了解客户那些行为，这是我们这个章节需要了解课题。
名词解释：
人口学统计：统计描述一个人的目标或量化的特征。 人口统计数据的例子包括年龄，性别，出生日、收入、婚姻状况、职业、家庭、个人兴趣等特征。
行为定位(Behavioral Trageting)：传统市场营销人员所学的科目中有一门是消费者行为研究，针对消费者行为定位的营销活动可以获得很好的回报，对于网络营销来说，行为定位(Behavioral Trageting)就是通过对访问者行动的跟踪与解析来对其兴趣爱好，习惯进行分析，然后对其提供定制化的营销，来提高达成率。
受众：受众又称目标顾客、目标群体和目标客群是一个营销活动所作为目标的人口群体。目标受众可以是某一个人口群体，如年龄组、性别、婚姻状况、等等。常见受众有青少年、女性、单身、等等。目标受众也可以包括几个不同的人口群体，比如所有20到30岁的男性。
人口属性、网络产品、行为定位、受众之间存在着密不可分的联系。我们希望知道购买产品的客户具有哪些人口属性，希望从中寻找我们最关心的客户群体。通过研究客户的行为并投其所好提供更贴心的服务，从而提高产品的转化率。比如：客户经常浏览旅游网站，并且停留较长时间，我们可以判定客户有80%的可能是一位旅游爱好者，也许我们应该考虑，给其发一份体育产品促销邮件。如果客户经常购买电器产品，也许我们可以考虑推荐他购买一些清洁电器的小物品。如果客户经常购买大量的高热量食物，是否我们考虑推荐其几款促进消化的营养食品。这是一些笔者的推想，认为通过人口分析关于人口学与客户行为的之间存在的联系，也是营销界非常热门的话题，也是一门研究的方向。
如果大家感兴趣可以阅读一些关于消费者行为学、受众行为分析方面的书籍。
精确营销小故事：
Tom拥有经营着一家网络书店，最近他进了一批公司经营方面的书籍。他打算在已经各个门户网站的读书专栏上打了促销广告。有一定的收效，但是广告费也很贵，性价比不高。大部分收益都花费到广告费上了。所以Tom在思考，如何既能降低广告成本又能带来更多的购买呢？这时营销部门的经理给他送上了一份新的营销报告。“这是最近一年，与此次促销书籍相同类型书籍的达成记录。根据报告显示有意愿购买此类书籍的人具有有以下特点：男性、年龄35-45之间，大学本科以上的学历。所以建议投放广告网站的大量访客应该是30-45岁之间的男性，并且以大学毕业为主的。根据这些特点我建议加大XX网站的投入，相应取消XXX网站的广告”。
技术背景
在分析数据之前，我们需要拥有数据。目前的主流的WEB数据收集方式：日志、Beacon、还是JavaScript都无法直接取得访问者的人口性质的数据。访问者每次访问的记录与访问者的人口属性的捆绑需要我们通过一些其他的手段取得。下面介绍一下目前已有的数据收集方式。
■调查表格
这样应该是最简单的收集方式了，在各个门户网站随处可见。如下图所示
■CRM系统连携绑定
很多网站都会提供会员注册的功能，在注册时网站都会收集一些用户的信息。比如年龄、性别、职业等，这正是我们所需要的数据。那么我们需要做的事情就是：web计测工具产生的数据与CRM系统中用户身份的绑定。具体绑定的方式每种工具不同，但是其本质的操作还是一样的。比如Google Analytics，提供利用自定义变量(Custom Variables)/ 访问者分类(Custom Visitor Segments)。如果大家感兴趣可以通过下面的网址详细了解。
网址：http://code.google.com/intl/en-US/apis/analytics/docs/index.html
设定后，可以通过Google Analytics的菜单中的User Defined、与Custom Variables查看计测后的报表数据。
采用此中方式可以准确的提供访问者的个人信息，只要网站中CRM系统可以提供出来的信息我们就可以计测到。缺点是每个想需要计测的画面都需要插入代码，计测工具必须提供API支持访问者与CRM系统中用户关系的捆绑的功能。
■数据交换
通过与第三方的提供的资源进行匹配来进一步完善数据。通过网站的合作伙伴、盟友之间交换数据，其根本原理还是基于用户注册信息。所不同的是，它是一种间接行的数据交换，通过集体的力量丰富可收集的数据。这方面的代表：Quantcast。
网址：http://www.quantcast.com/hulu.com#segment=&summary
■用户行为推理
对用户的行为、浏览页面的性质、使用的搜索引擎的关键字等等，采用估算的机制推算出用户的年龄、性别、收入等信息。这样数据收集方式对算法要求很高，但是显而易见即使算法再优秀，提供的数据也是模糊的趋势数据。既然是趋势数据就需要通过大量的数据分析，来减弱模糊判定的错误对数据精准性的影响。国内的分析工具：孔明统计中的人口学是采用此种分析方式。
虚拟工具
在这个章节让我们开始了解利用人口学统计方式用于web分析的方式。首先我们从最简单的单分析轴开始。下面是我们常用的人口属性，以及简单分析这些属性的报表
■性别
■年龄
■收入范围
■教育程度
■兴趣爱好
上面的报表都很简单，是针对网站最近访客，以单个人口学属性作为分析轴分析后的结果。通过上面的结果我们可以简单地了解访问网站用户群体的一些基本信息。这些报表告诉我们网站的访问者年龄主要集中在哪个区间内，平均的教育水平如何等等。这些数据看起来好像还挺不错，但是对我们没有直接的作用。它们不能告诉我们下一步应该可以做什么，怎么做。所以是一些没有经过处理的数据。如果想对我们网站营销引导作用，还需要进一步细分用户群体，去跟踪了解他们的行为，然后分析他们的行为，为我们的提供出更多参考数据。那么下面我们利用人口属性进行组合，及简单的行为检测进一步细化数据。
比如：假设我们是一家新闻网站，我们想了解 年龄：30-40岁、性别：男性、教育程度：学士以上、年收入：10w以上 。这类人群在我们网站上通常会关心哪些专栏。
如果最初的单属性分析是对网站整体访问人群信息一个概述的话，那么上面的报表就是针对特定人群的行为跟踪的展示。根据上面的报表显示，跟踪的目标人群访问我们网站时最喜欢的版面是财经新闻。那么如果产品的定位的目标人群为此类特征人群时，我们也许应该优先考虑在财经新闻中打广告。这样的分析就足够了吗？我想大家都会给出的相同的答案：“远远不够，我们需要更精准的数据”。想想我们还以做一些什么？之前的分析我们好像忘记了什么，指标值我们好像一直没有使用这门网站分析重要的炮弹。下面结合一下指标值看看我们还可以做些什么。
作为一个新闻网站我们会很关心读者在网站停留的时间。为什么？阅读文章需要时间。结合上面的报告，我们现在想了解目标人群在财经新闻上通常的停留时间有多久。
笔者在这里仅能抛砖引玉，帮助大家拓展一下观点。在真实分析时，根据网站不同类型不同、目标不同可能。比如：购物网站我们关心用户达成的金额。对于阅读类型的网站我们关注与用户阅读页面数量、停留的时间。对于交友网站我们关心用户的注册数量。
现实工具
■Quantcast：
在多达2千多亿份的月度媒体消费观察数据中进行筛选，这些海量数据的搜索引擎可见度仅次于Google。数据真实度较高，提供网站级别的比较。下面是它管人口学方面统计的画面截图：
整个网站的初步分析，通过下面的筛选条件，可以再次缩小目标人群的范围。
■Adplanner：
是 Google 2008年6月发布的一款关于广告统计的信息的工具。他能够说明广告业主或广告代理商通过定义通过定义广告目的的受众的人口学数据。例如：性别、年龄、爱好等。帮助广告业主更精确的了解客户来源，来制定更好的营销计划。
Goolge对Google Ad Planner 数据来源的官方解释：
→整合分析后的Goolge检索资料
→Goolge Analytics的匿名资料
→ 第三方市场研究机构的资料
■Google Analytics：
目前最流行的WEB分析工具。没有直接提供关于人口学统计的报告，但是通过其提供的设定方法可以实现人口学数据的统计。
→通过Google Analytics提供的Custom Visitor Segments功能设定用户分组为性别与年龄。
→通过User Defines报表参看统计后的报表数据。
※补充：通过 Custom Variables报表也可以提供相同的功能。
下图通过设定User Defines变量，以年龄与性别作为组合，计测分析后的报表展现。
