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網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析:網(wǎng)站用戶(hù)的識(shí)別

建站經(jīng)驗(yàn)

導(dǎo)讀:A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無(wú)憂(yōu)談?wù)動(dòng)脩?hù)識(shí)別的幾種方法。用戶(hù)分析是網(wǎng)站分析中一個(gè)重要的組成部分,在分析用戶(hù)之前我們必須首先能夠識(shí)別每個(gè)用戶(hù),分辨哪些是”New Custo

發(fā)表日期:2019-12-11

文章編輯:興田科技

瀏覽次數(shù):9288

標(biāo)簽:

A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無(wú)憂(yōu)

談?wù)動(dòng)脩?hù)識(shí)別的幾種方法。

用戶(hù)分析是網(wǎng)站分析中一個(gè)重要的組成部分,在分析用戶(hù)之前我們必須首先能夠識(shí)別每個(gè)用戶(hù),分辨哪些是”New Customer”,哪些是”Repeat Customer”。這樣不但能夠更加清晰地了解到底有多少用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)了你的網(wǎng)站,分辨他們是誰(shuí)(用戶(hù)ID、郵箱、性別年齡等);同時(shí)也能夠幫助你更好地跟蹤你的用戶(hù),發(fā)現(xiàn)它們的行為特征、興趣愛(ài)好及個(gè)性化的設(shè)置等,以便于更好地把握用戶(hù)需求,提升用戶(hù)體驗(yàn)。

通常當(dāng)你的網(wǎng)站提供了注冊(cè)服務(wù),而用戶(hù)注冊(cè)并登陸過(guò)你的網(wǎng)站,那么用戶(hù)可以更容易地被識(shí)別,因?yàn)榫W(wǎng)站一般都會(huì)保存注冊(cè)用戶(hù)的詳細(xì)信息;但是你的網(wǎng)站并不需要注冊(cè),而用戶(hù)的行為以瀏覽為主,這是用戶(hù)識(shí)別就會(huì)顯得較為困難,下面提供了幾種常用的用戶(hù)識(shí)別的方法:

識(shí)別用戶(hù)的幾種方法

當(dāng)用戶(hù)并未注冊(cè)登錄的情況下,識(shí)別用戶(hù)的唯一途徑就只剩下用戶(hù)瀏覽行為的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù),通常情況下它們會(huì)保存在WEB日志里面,關(guān)于WEB日志的詳細(xì)說(shuō)明可以參考我之前的文章——WEB日志格式。而WEB日志本身存在的缺陷可能導(dǎo)致用戶(hù)識(shí)別的不準(zhǔn)確性,關(guān)于WEB日志的缺陷可以參考之前的文章——WEB日志的作用和缺陷,所以我們?cè)谶x擇用戶(hù)識(shí)別方法的過(guò)程中,在條件允許的情況下盡量選擇更為準(zhǔn)確的方法:

1、基于Ip的用戶(hù)識(shí)別

Ip地址是最容易獲取的信息,任何的WEB日志中均會(huì)包含,但其局限性也較為明顯:偽Ip、代理、動(dòng)態(tài)Ip、局域網(wǎng)共享同一公網(wǎng)Ip出口……這些情況都會(huì)影響基于Ip來(lái)識(shí)別用戶(hù)的準(zhǔn)確性,所以Ip識(shí)別用戶(hù)的準(zhǔn)確性比較低,目前一般不會(huì)直接采用Ip來(lái)識(shí)別用戶(hù)。

2、基于Ip+Agent的用戶(hù)識(shí)別

同樣基于最簡(jiǎn)單形式的WEB日志,我們可以增加一項(xiàng)——Agent,來(lái)提高單一Ip方式識(shí)別用戶(hù)的準(zhǔn)確性。Agent也是WEB日志中一般都會(huì)包含的信息,通過(guò)Ip+Agent的方式可以適當(dāng)提高Ip代理、公用Ip這類(lèi)情況下用戶(hù)的分辨度,同時(shí)通過(guò)Agent還可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等特殊“用戶(hù)”,但同樣準(zhǔn)確度也欠高。

3、基于cookie的用戶(hù)識(shí)別

當(dāng)你通過(guò)自定義Apache日志格式或者JavaScript的方法獲得用戶(hù)cookie的時(shí)候,其實(shí)你已經(jīng)找到了一個(gè)更有效的用戶(hù)識(shí)別的手段。cookie在未被清除的其前提下可以認(rèn)為是跟某個(gè)訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)端電腦綁定的(一個(gè)客戶(hù)端有可能包含多個(gè)cookie),所以用cookie來(lái)標(biāo)識(shí)用戶(hù)其實(shí)指的是用戶(hù)使用的客戶(hù)端電腦,而并非用戶(hù)本身。

用cookie識(shí)別用戶(hù)的方法當(dāng)然也存在缺陷:最常見(jiàn)的就是cookie被清除而導(dǎo)致用戶(hù)無(wú)法與原先記錄實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng);同時(shí)由于客戶(hù)端電腦會(huì)被共用,或者用戶(hù)會(huì)在不同的電腦上訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站,這個(gè)時(shí)候cookie就無(wú)法直接對(duì)應(yīng)到該用戶(hù)了。

4、基于用戶(hù)ID的用戶(hù)識(shí)別

基于用戶(hù)ID的用戶(hù)識(shí)別是最為準(zhǔn)確,因?yàn)橐话闱闆r下用戶(hù)不同共享他的用戶(hù)ID,所以我們可以認(rèn)為數(shù)據(jù)中的userid唯一地指向該用戶(hù),幾乎不存在偏差。當(dāng)然要使用用戶(hù)ID來(lái)識(shí)別用戶(hù)是需要一定的前提條件的:網(wǎng)站必須是提供用戶(hù)注冊(cè)登錄服務(wù)的,并且可以通過(guò)一些手段在點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)中記錄userid。

所以對(duì)于一個(gè)需要用戶(hù)ID注冊(cè)登錄的網(wǎng)站來(lái)說(shuō),用戶(hù)唯一標(biāo)識(shí)符的選擇可以遵從以下順序:當(dāng)用戶(hù)注冊(cè)登錄時(shí)以u(píng)serid為準(zhǔn),當(dāng)用戶(hù)在未登錄狀態(tài)瀏覽時(shí)以用戶(hù)的cookie為準(zhǔn),當(dāng)用戶(hù)未登錄且cookie無(wú)法獲取的情況下以Ip+Agent為準(zhǔn);這樣就能從最大程度上識(shí)別唯一用戶(hù)。

這里推薦一個(gè)網(wǎng)站日志中cookie項(xiàng)的自定義設(shè)置方法,以便更好地識(shí)別用戶(hù)。cookie是從用戶(hù)端存放的cookie文件記錄中獲取的,這個(gè)文件里面一般在包含一個(gè)cookieid的同時(shí)也會(huì)記下用戶(hù)在該網(wǎng)站的userid(如果你的網(wǎng)站需要注冊(cè)登陸并且該用戶(hù)曾經(jīng)登錄過(guò)你的網(wǎng)站且cookie未被刪除),所以在記錄日志文件中cookie項(xiàng)的時(shí)候可以?xún)?yōu)先去查詢(xún)cookie中是否含有用戶(hù)ID類(lèi)的信息,如果存在則將用戶(hù)ID寫(xiě)到日志的cookie項(xiàng),如果不存在則查找是否有cookieid,如果有則記錄,沒(méi)有則記為”-”,這樣日志中的cookie就可以直接作為最有效的用戶(hù)唯一標(biāo)識(shí)符被用作統(tǒng)計(jì)。當(dāng)然這里需要注意該方法只有網(wǎng)站本身才能夠?qū)崿F(xiàn),因?yàn)橛脩?hù)ID作為用戶(hù)隱私信息只有該網(wǎng)站才知道其在cookie的設(shè)置及存放位置,第三方統(tǒng)計(jì)工具一般很難獲取。

獲取用戶(hù)信息的途徑

通過(guò)以上的方法實(shí)現(xiàn)用戶(hù)身份的唯一標(biāo)識(shí)后,我們可以通過(guò)一些途徑來(lái)采集用戶(hù)的基礎(chǔ)信息、特征信息及行為信息,然后為每位用戶(hù)建立起詳細(xì)的profile:

1) 用戶(hù)注冊(cè)時(shí)填寫(xiě)的用戶(hù)注冊(cè)信息及基本資料;

2) 從網(wǎng)站日志中得到的用戶(hù)瀏覽行為數(shù)據(jù);

3) 從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取的用戶(hù)網(wǎng)站業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù);

4) 基于用戶(hù)歷史數(shù)據(jù)的推導(dǎo)和預(yù)測(cè);

5) 通過(guò)直接聯(lián)系用戶(hù)或者用戶(hù)調(diào)研的途徑獲得的用戶(hù)數(shù)據(jù);

6) 有第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)提供的用戶(hù)數(shù)據(jù)。

識(shí)別并獲取用戶(hù)信息的價(jià)值

通過(guò)用戶(hù)身份識(shí)別及用戶(hù)基本信息的采集,我們可以通過(guò)網(wǎng)站分析的各種方法在網(wǎng)站是實(shí)現(xiàn)一些有價(jià)值的應(yīng)用:

基于用戶(hù)特征信息的用戶(hù)細(xì)分;

基于用戶(hù)的個(gè)性化頁(yè)面設(shè)置;

基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)推薦;

基于用戶(hù)興趣的定向營(yíng)銷(xiāo);

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