《ICDO：2016年互联网数据分析行业生态（宏观版）（16页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《ICDO：2016年互联网数据分析行业生态（宏观版）（16页）.pdf（16页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、 互联网数据分析行业生态（宏观） 2016 年 12 月 ICDO 宋星 1 互联网数据分析行业生态（宏观） 2016 年 12 月 互联网数据分析和优化，这十个字大家似曾相识，但又可能感觉比较陌生。由于互联网经营主要的领域是“营销、运营和产品”，因此互联网数据分析和优化的对象，也就是互联网的营销、运营和产品，即，通过数据分析，实现营销的优化、运营的提效和产品的提高。 关于互联网数据分析和优化的生态，远远比我们想象中要复杂。从大的范围来讲，我们比较熟悉的广告的监测工具、网站分析的工具其实只是这个生态当中的一部分而已，而整个世界比我们想象的要大多了。 例如，之前分享给大家的美国的互联网数据分析的

2、生态，就相当复杂而极为细分！（如下图） 关于这个报告： 作为开篇报告，先带大家看看互联网数据分析的生态中，有哪些大块。之后，我们在对每一个大块抽丝剥茧、分门别类的进行探讨。 2 中国目前还没有这么多的玩家，我们的生态也没有这么牛。不过，与过去几年相比，今天我们已经在各个细分领域涌现出几个特别不错的解决方案提供商。 在最近几期的主题内容中，我们决定把中国和美国的各个互联网数据分析和优化生态中的各个领域做一个对比，并且特别介绍我们中国的情况。我们的目的，是让业界了解中国互联网数据分析行业中已经取得的成绩、正在攻克的难关，以及我们可以如何利用国内的这些优秀解决方案提供商的产品和服务告诉你哪些是靠谱的

3、，哪些还需要假以时日。 3 作为开篇第一期，先带大家看看互联网数据分析的生态中，有哪些大块。之后，我们在对每一个大块抽丝剥茧、分门别类的进行探讨。 互联网数据分析与优化生态图（2016 年 12 月宏观版） 如上图，整个互联网数据分析和优化生态分为七个大类。网站分析和 APP 分析，作为用户行为分析的核心领域，是我们较为熟悉的。然后，如果有比较多投放固定位广告、视频广告，以及移动端广告的朋友，可能会知道广告的效果追踪也是常常需要去做的。 而另外四个领域，大家可能会相对比较陌生。竞争情报：是用于了解自己和竞争对手的状况，以及整个竞争行业的情况；按解决方案场景划分的专用/细分工具：则是解决我们在数

4、据追踪、数据管理、数据应用和数据分析与优化等具体场景中一些特定且常见的需求；按行业划分的专用/细分工具则很容易理解，是数据分析和优化对某些行业的特别定制版，例如海外电商的专用数据分析和优化工具等；最后，受众数据/DMP，则是为你的营销和产品提供受众或用户的情况，甚至能够帮助你把一些具体的信息和功能直接定向到受众或用户。 现在，我们具体看看每个大块内的细分领域又各是做什么的。 4 互联网数据分析和优化生态细分领域之一：网站分析 网站分析包含三个主要的领域：网站综合的用户行为分析、日志和机器数据分析以及网站伺服状态第三方监测。 网站综合用户行为分析：用户行为不难理解，在网站上的用户行为是访问、停留

5、、浏览、与网站的各种互动（购买、下载、评论等等）。而综合二字，是指除了用户的这些行为，我们还需要了解这些用户从哪里来，到哪里去，即流量的来源和出口。此外，还要尽可能多的提供一些跟这些用户相关的人口信息（他们的城市、语言等）、兴趣信息。 5 用于追踪和监测网站综合用户行为的工具一般需要在网站的页面上部署专门的监测代码。而且这一类工具几乎已经成了网站分析工具的代名词。但是严格来讲，网站分析具有更为广泛的含义。例如下面的另外两个子领域。 日志和机器数据分析：日志分析是最早的网站分析方式，因为那个时候还没有通过在页面中加代码获取用户数据的方法。不过随着代码方法的迅速普及，日志分析有很长一段时间淡出了主

6、流。 今天，随着用户接入互联网设备的增加，人们在互联网上的活动空前的碎片化，应对这种变化的情况，加代码的方式开始出现局限性，而日志和机器数据（无论是服务器端还是设备端），都能够以较少的限制获取更多的数据，因此又重新为人们所重视。此外，机器数据还反映了各种应用在机器中运转的情况，而不仅仅只是用户的行为，所以也非常适合用来判断网络和通信技术中的种种的问题。 这样，也就不奇怪类似于 Splunk 这样的公司能够有数十亿美元的市值。 伺服状态第三方监控工具：现在名字开始变得慢慢拗口起来，是因为我似乎找不到更好的名词，但解释起来并不复杂。所谓伺服状态，指网站或者 app 在用户使用时的运行状态情况，这一