了解Webtrekk这款产品，是通过之前的合作伙伴；但真正认识这款产品，则是通过公司前段时间的招标。最近由于工作的需要，深入研究了下Webtrekk，发现这款工具绝非是我在之前发布文章中的这么简单（文章具体见 网站分析工具Webtrekk快速预览），因为在功能上、用户体验上、代码部署便捷性、与外部数据大打通它都是很多可圈可点地方。
一、功能
功能是我们关注工具最重要的因素之一（除了功能外，就是价格和服务），限于篇幅，商用网站分析都有的基本功能在此不做过多介绍，在此只做一些基本功能中比较特殊的功能点，无论是部署、监测、使用还是数据整合上。
1. 丰富的维度和指标。默认的Webtrekk的维度包括覆盖、访客、市场营销、导航、电子商务共130多个维度和200多个指标，另外，还支持创建自定义指标和超过100个自定义维度。下图是自定义指标的截图。
2. 提供跨平台的唯一用户识别。越来越多的用户会通过WEB、WAP、APP等多种方式登录网站最后完成下单行为，基于此Webtrekk提供了基于userid登陆后的cookie绑定——该功能实现了多个设备的唯一用户身份的识别。
3. 数据和功能可用性。可用性顾名思义，就是数据和功能都是可用的状态，比如GA就属于典型的数据和功能都不可用（单独购买VPS除外），我们现在使用的Adobe Analytics属于大多情况可用，但有时会出现无法连接的状态。通常原因是这几个方面：①被GFW墙；②部分城市被限制；③部分公司网络带宽小；④并发量大；⑤丢包。Webtrekk数据采集服务器在中国，可以减少丢包和被墙的问题；国内有应用服务器，可以保证数据和功能可用的状态。
4. 多渠道归因模型。多渠道归因是网站站外渠道分析的重要课题，现在很多工具都没有这个功能，比如Adobe Sitecatalyst唯一一个相关的重叠营销报表功能太过有限。Webtrekk的多渠道归因模型支持1次访问中的路径最多15个参与渠道，并可以指定其中第一、第二、其他、倒数第二和最后一个渠道的权重。这就使得我们可以比之前订单归因到最后一个渠道更加准确的订单属性信息。如下图是权重归因的设置界面：
5.基于群组的路径功能。路径一直是我认为商用分析工具比免费分析工具最强大的功能之一，Webtrekk除了可以支持站内页面路径外，还可以站外渠道路径，并可以将渠道进行分组划分。有了这份数据，我们可以获得如下数据：某个（类）用户在下单中经常性的从A类渠道进入，并经过B类渠道，接着返回A类渠道查看，最后通过C类渠道下单。这对于渠道在用户下单路径中的参与度的计算和渠道归属模型，有了更加形象化的展示和应用。
6. 更多层次的下钻。下钻本身是基础功能，但却是数据分析的必备功能，下钻的层级越多可以分析关联的维度就越多，可以给业务的支持点和价值就更大。在Adobe sitecatalyst的下钻只支持一级，比如我通过来源渠道进行下钻到城市，城市就属于最细粒度，无法进一步细分。但是在Webtrekk里面，一共支持三级下钻，这无疑给业务提供了更多视角和应用的可能性。通常三维到思维的分析已经足够可以满足常规业务分析需求，再多层次维度的分析就不属于网站分析能解决的问题，需要用到数据挖掘的算法。
除此以外，基本的预警、APP追踪、漏斗、实时数据、APP应用、Excel插件、自定义事件、支持wap上noscript跟踪、HTML5等。
二、用户体验
什么是用户体验，用户体验就是Keep it simple，对于网站分析工具来讲把产品复杂的功能逻辑用最形象化、用户认知度最强的界面设计出来，减少用户在功能使用上思考的时间，从而提高网站分析工具在业务中的应用范围和影响力。Adobe的分析工具功能强大，但是界面设计，尤其是菜单的分类做的不够友好——大多数的功能尤其是自定义的部分都放在自定义流量、自定义事件中，如果不去整理，用户很难找到相关报表，因此存在信息过载的问题。我们来看看Webtrekk在这个方面有哪些突破。
1. 方便的自定义报告。自定义报告是用户根据固定的数据维度、时间粒度、特定指标等因素定制化的报表，这个功能很多分析工具都有，但是Webtrekk把这个功能单独拆分出来成为一个导航，说明了围绕“用户”的设计理念。另外，配合书签功能，可以把用户常用的报表在登录后直接点击查看。事实上，我们在测试和使用报表中，对这两个功能的使用频率非常高。
2. 交叉访问报表和自定义指标选择。对于业务和分析师来讲，最基本的网站分析方法是对比、趋势、排名、细分、转化和关联分析。对比、趋势、排名（其实也是对比的一种）、细分是最常用的分析思路，在此要重点提一下Webtrekk的关联报表（文章具体见 网站分析工具Webtrekk快速预览中关于“更科学的路径报表”部分），这个报表体现了统计学与网站分析领域的结合，推荐大家重点关注。对于细分功能，除了常用的下钻外，Webtrekk还提供了基础的交叉报表。交叉报表可以让业务分析师通过最基本的交叉数据做分析，比如营销类的用户比较关心新老访客对应下地域、素材的信息，那么可以用交叉报表来实现。
3. 面向不同应用对象的分析引导过程。通常使用网站分析工具的人分为三类：高手（丰富的网站分析工具使用经验）、一般用户（具备一定经验的网站分析者）、菜鸟（或者叫新手，基本没什么经验或者不熟悉该工具的人）。分析引导过程要解决的就是如何让这三类人的从不同起点开始分析过程。Webtrekk的引用过程分为三种：主菜单引导、分析向导、表格生成器引导。这三种引导过程分别对应了一般用户、菜鸟和高手。这个功能的设计，尤其是对于菜鸟的引导上，显示的“以用户为中心”的思想，这是值得称赞的。
三、代码部署便捷性
对于商用网站分析工具来讲，通用的部署过程包括标准代码部署和自定义代码部署，这些都是类似的。代码部署的便捷性其实很容易被忽略，因为这部分不是系统功能的问题，而是技术开发的问题。由于设计到技术开发，一次性、去重复开发或精简开发的原则非常重要，尤其是对于多站点、跨平台的监测，复杂的代码部署意味着“功能很好很强大，但给会技术部署实施带来很大工作量，因此需要再议”，再议会意味着需求被长远的排期，再好的功能没有技术开发支持都无法实现。以下几个是在代码实施过程中，相比较Adobe Sitecatalyst有优势的地方：
1.热力图配置。热力图其实不应该多说，因为我们的传统观念认为免费的百度统计和GA都能实现的功能，付费网站分析工具更应该支持。但是实际上，Adobe Sitecatalyst的热力图特别难用，原因是Adobe Sitecatalyst需要配置每个ObjectId的值，否则热力图报表数据凌乱的让人觉得对不起这个价格。而Webtrekk的热力图只需要代码部署一段通用代码，然后根据实际情况修改是否启用热力图，通过 heatmap = “1”或”0″来控制。（注：Webtrekk也是基于Server Call的付费模式，启用热力图会大大增加Server Call，因此热力图只在需要用到的页面开启。）
2. A/B测试。A/B测试的功能很多工具都有，Adobe Analytics的Adobe Target是一款非常强大的A/B测试工具，因为除了测试外，它还有群体细分和目标匹配推荐的功能，但问题在于如此强大的功能需要非常繁琐的部署——我们每做一次A/B测试就需要单独部署和调用一次A/B的mbox；Webtrekk的特色在于只需在原始网站一次性嵌入该A/B测试的Java脚本便可实现多次A/B测试的用例，避免了重复部署的情况。
除此以外，Webtrekk也提供Safe tag作为统一的tag管理器。
四、外部数据打通任何一个网站分析工具如果只是局限于流量数据都是没有前途的，原因是除非你的公司只有流量数据，否则网站分析所发挥的作用永远是二级维度和指标（一级维度即企业的核心，基本上所有的公司的核心都是利润、利润率、流水相关的数据，其次分解维度才到流量数据）。因此我们会特别重视数据的打通问题。Webtrekk的数据打通也是分为数据导入以及导出流量数据作为数据集市进入企业EDW。Webtrekk的数据集成方式分为四种：
- 数据服务。通过数据服务，Webtrekk便可以实现导入和导出数据的设置，同时自动通过WebtrekkQ3的前台界面运行，即通过浏览器实现数据导入导出，是最为方便的数据交换，实时查询的方式。一种方式。
- SOAP界面。Webtrekk的SOAP服务可以实现对Webtrekk数据的自动检索同时完成上传。
- JSON界面。Webtrekk的JSON/RPC服务可以实现数据从Webtrekk的自动取回，这些 API 允许导入和导出数据，这样可以在 Webtrekk 的在线工具自动比较分析你的商品管理系统和收益。由于是轻量级的应用，这一功能特别适用于移动设备。
- 原始数据导出。这一服务可以实现从Webtrekk中导出原始数据至使用FTP的服务器；或者也通过API获取数据后可以存放到本地。API请求频率目前不限制，但限制IP，将IP加入白名单即可。这是最适合用于导出所有收集到的原始数据，与本地EDW实现商业智能集成的一种方式。最值得关注的是，Webtrekk已经把半结构化的文本进行格式化，已经形成了点击流数据仓库；并且该数据仓库可以开放与用户共享，大大节省了我们重新进行流量仓库开发设计的时间和精力，基本上可以实现库对库的直接数据导入。
除了以上优秀的功能点，我觉得Webtrekk具有非常良好的开放态度，同时在工具本身的开源性和二次开发性上支持非常好；尤其是最后一点的开放心态，是最让我震撼的。如此一款本身功能强大，又能不断进取的工具，是否也引起你的关注了呢？
