经久不衰的全球畅销书；好评如潮的5星级经典专著；独特的“每日一步”手把手实践指导。
　　开发成功的Web分析策略
　　Step-by-Step指南
　　使用这本优秀的现代指南正确学习当今Web分析领域中的机遇和挑战。本书由业内一线从业人员写成，它不仅仅是介绍了概念和定义，还挑战了关于该领域的一些根深蒂固的观念，并手把手地指导您如何执行成功的Web分析策略。
　　Web分析专家Avinash Kaushik，以其引人深思的写作方式，揭露了行业里一些主流神话的谬误，并指引您从分析结果中获得可行的认识。教您如何撇开点击流分析的方法、了解定性数据是关注的焦点的原因，以及介绍其他一些认识和技术，帮助您在不牺牲企业收益的情况下开发以客户为中心的思路。本书内容包括：
　　了解数据收集方法的利与弊
　　找出能够不通过计算统计页面浏览数却仍能深入了解客户的方法
　　学会使用“3层次问答”的方法来确定有价值的度量
　　优化组织结构，并选用合适的分析工具
　　理解和应用高级分析理念，包括SEM/PPC分析、细分的强大功能、转换率的最佳实践等
　　利用快速启动解决方案来解决博客和电子商务站点、客户支持站点和小型业务Web站点面临的问题
　　了解构成优秀实验与测试平台的关键因素
　　使用竞争情报分析来获得认识并激发行动
　　您还将发现：
　　快速提高Web分析能力的10个步骤
　　在组织中创建以数据为中心的文化的7个步骤
　　测量博客站点成功与否的6种方式
　　能通过Web 分析获得可行动认识的3个秘诀
　　优秀Web分析师的10大标志
　　本书丰富的学习资源通过支持网站http：//www.tupwk.com.cn包提供，资源有：
　　3个多小时见解深刻的语音博客资料，包括6个专题：Website Compertitive Inteigence Anaysis,Conversion Rate Optimization-What、Why、How，Measuring Rich Internet Appications，Measuring RSS & Bogs，Traditiona Web Anaytics Is Dead，Web Anaytics & Hiring Taent；45分钟专题为Customer Centric Web Decision Making的视频资料,还提供了书中核心主题的PowerPoint演示文档，以及“Web Anaytics关键度量和KPI（关键业绩指标）”、“交互式广告术语表”等其他有用的分析资源。

　　本书作者要达成的3个简单目标：
　　与您分享我对Web和Web分析所抱以的极大热忱。我热爱Web及其运营所需作出的复杂决策，我认为您也和我一样对此着迷。
　　增进您对于Web分析的了解，清楚它的真正内涵，以及它怎样成为当前以客户为中心的伟大Web策略之基石，这种策略允许您尝试、学习和测量那些至今其他客户接触点（customer touch point）所无法企及的方法。Web分析远非那种只是查看点击率、转换率（Conversion Rate）以及只是和数字打交道的工作。
　　为您提供一些专业人士关于如何成功进行Web分析的见解。本书首次（当然不是最后一次）让您接触到业内人士的观点。您将获得的建议并非来自于那些顾问或者Web分析供应商，而是来自于那些真正“活”在这份工作中的人。这样，您就能将那些现实世界中涉及人、流程、组织结构、政策、目标以及操作严密性等的种种困难联系起来）。
　　本书将完全满足您的需求，使您获得非常广阔和深远的眼界，让您了解不论公司大小如何，要想成功地创建一套有效的Web分析程序到底需要什么。
　　本书适合于每个人。
　　本书的核心部分是一个8个月的教学计划，并被细化到每天，以彻底、全面地提高您的Web分析水平。这几个月的学习被细分到周，然后再被细分到天，每天的学习以任务的形式呈现，每项任务预计应在一小时左右完成。根据您所处的环境、您对于所学内容的熟悉程度以及您对组织和工具的成熟程度，您完成特定任务的时间应该在这个范围内浮动。

　　Avinash Kaushik是备受赞誉的web分析博客0ccam’S Razor（www．kaushik．net，avinash）的版主。他是一位独立顾问，目前是Google的分析宣传师。这之前他曾经是Intuit公司的网络研究与分析主管，负责管理分析平台上的业务、技术和策略元素，该分析平台为Intuit的70多个Web站点提供支持。Avinash Kaushik经常在Emetrics峰会上发言。媒体谈及他时经常在其名字上冠以Web度量专家的称号。

　　Avinash将本书的全部收益都捐赠给了两个慈善机构：微笑列车和无国界医生组织。

第1章 Web分析—— 现状与展望 1
1.1 Web分析的简史 2
1.2 现状和挑战 5
1.3 传统Web分析已经废弃 7
1.4 新的Web分析 8
1.4.1 测量定量和定性数据 10
1.4.2 三位一体：思路和战略方法 12

第2章 数据收集——重要性和选择 19
2.1 了解数据前景 20
2.2 点击流数据 21
2.2.1 Web日志 21
2.2.2 Web Beacons 23
2.2.3 JavaScript标记 25
2.2.4 包嗅探器 27
2.3 结果数据 32
2.3.1 电子商务 32
2.3.2 导引生成 33
2.3.3 品牌/宣传和支持 33
2.4 研究数据 34
2.4.1 思路 35
2.4.2 组织结构 35
2.4.3 时机 35
2.5 竞争数据 36
2.5.1 基于专门小组的测量 36
2.5.2 基于ISP的测量 37
2.5.3 搜索引擎数据 38

第3章 定量分析概述 41
3.1 以客户为中心的重要性 42
3.2 实验室可用性测试 42
3.2.1 实施测试 43
3.2.2 实验室可用性测试的好处 45
3.2.3 注意点 45
3.3 启发式评估 46
3.3.1 实施启发式评估 47
3.3.2 启发式评估的好处 49
3.3.3 注意点 49
3.4 实地考察 49
3.4.1 进行实地考察 50
3.4.2 实地考察的好处 51
3.4.3 注意点 51
3.5 调研(问卷调查) 52
3.5.1 站点调研 52
3.5.2 访问后调研 53
3.5.3 创建和执行调研 53
3.5.4 调研的好处 56
3.5.5 注意点 56
3.6 小结 58

第4章 Web分析策略成功的关键要素 59
4.1 致力于以客户为中心 60
4.2 解决业务问题 62
4.3 遵循10/90原则 63
4.4 雇佣优秀的Web分析师 66
4.5 确定最佳组织结构和职能 72
4.5.1 集中式 74
4.5.2 分散式 74
4.5.3 集中分散式 75

第5章 Web分析的原理 77
5.1 捕获数据：Web日志还是JavaScript标记 78
5.1.1 将数据服务和数据捕获分离 78
5.1.2 数据类型和大小 79
5.1.3 创新 79
5.1.4 集成 79
5.2 选择最佳的Web分析工具 80
5.2.1 旧的方式 80
5.2.2 新的方式 8