今天看到了Avinash的一篇文章：Web Analytics 101: Definitions: Goals, Metrics, KPIs, Dimensions, Targets，正是我想在影响网站转化率的10大误区中准备给大家说说的，但Avinash写得更好，所以我直接翻译（意译，加上我的理解和一些其他补充资料）了，介绍给大家。

首先，我们要讨论的，是多个关于“尺度”的术语。这些术语容易混淆，包括：

• Business Objectives （商业目的）
• Goals（目标）
• Metrics（度量）
• Key Performance Indicators（关键绩效指标）
• Targets（指标）
• Dimensions（维度）
• Segments（细分）

其实，翻译上面的这些说法让我挺郁闷的。Objective、Goal、Target在汉语里面都只有一个翻译——“目标”，顶多可以多说一个“目的”，可是英语里面却是完完全全有差别的意思！这些细微的差别，已经超过了我的汉语的解释能力了，我只能说说我的感觉：Objective是大的目的，是宏观的；Goal是大目的下的小目标；这两个事物都会具体到某些事情上。Target则是另一个维度的衡量，是为每个具体目标设定的可以丈量的值。

举个不恰当的例子。男生找老婆，是一个很重大的目的（Objective）。为了找到老婆，决定每星期跟女生看电影、吃饭、逛街……这是具体的目标（Goal）。这个案例下的Target是每星期至少看1场电影，吃3次饭，逛2次街……相信你能理解了。

我们看看Avinash是怎么解说的。

Business Objectives:

商业目的是回答如下问题：“为什么你的网站存在于这个世界上？”

或者，是回答：“在生意上，你的网站想要实现些什么？”

或者，是回答：“你的网站优先级最为重大的三个事情是什么？”

以及其他类似的回答。这些问题如此重要，因为如果你不知道你想到哪儿，那么你就不知道该选什么路！

Business Objective需要符合DUMB原则，也就是Doable（可行的）、Understandable（可被你以及其他人达成共识的）、Manageable（可被管理的）、Beneficial（有利可图的）。很多时候，客户手中的数据充裕，但有用的信息的极度匮乏，这根本就是因为商业目的不符合DUMB原则造成的，因而导致了大量的网站分析项目失败。

从我（Sidney）自己的理解看，Business Objective在一个时期内，不应该是多元的，而应该是专注的。网站最常见的Business Objective的目标是增加的网站的盈利能力；或者增加网站对受众的影响力（指那些不直接赚钱的网站）；或者更好的服务于受众（例如政府网站）。这些其实都是大目标，是相对抽象的愿望，但是却又是实实在在的网站存在的价值所在。

不建议商业目的多元的原因在于，我们不容易把握多个目标之间的关系，容易顾此失彼，结果两头不就。能操作多个商业目的的天才肯定也有，但试错之后才知你我是不是其中一个，有时候代价太大。

Goals:

Avinash的解释是：采取的某些针对性的策略以撬动商业目的的实现（Goals are specific strategies you'll leverage to accomplish your business objectives），这个解释其实还是有些模糊。我觉得，所谓Goal就是为了实现商业目的而需要实现的一些具体的里程碑的事件。在Omniture中，这些事件被称为Success Event。Avinash这里用的撬动（leverage）这个词很好，这些事件也许不是直接的目的所在，但是实现这些事情能够撬动商业目的的实现，是推手，是支点，也是杠杆。

Goal可能仍然是比较高屋建瓴的，但是已经比较具体。例如，以增加网站盈利能力的Business Objective而言，Goal可以是增加更多的销售量（Success Event1）+节约营销成本（Success Event2）。这两个Goal同时作用是能够撬动盈利能力的增加的。另一个例子，以更好地服务于受众来看，Goal可以是提升网站访问者使用数字化服务工具的数量（Success Event1）+降低用户的意见或投诉（Success Event2）。同样，这两个Goal是实现优质服务的支点。

因此，旨在提升盈利的Goal们通常具有如下的形式：

• 做某事；
• 提升什么；
• 降低什么；

Goal代表着具体的策略，这是与Objective有最明显区别的地方，他们必须是符合DUMB原则的，而且这些Goal属于那些一说出来，人人都能立即会意，而且都完全认同的东西。

由于Goal意味着具体的策略，因此我们在Google Analytics中设置的那些被称为“Goal”的事件，事实上并不一定都是真正的Goal。

例如上图中的Goal中，其实只有第四个“Subscribers（提交）”是真正意义上的Goal，因为它的存在代表着网站对访问者的说服。而其他的Goal则没有明显的策略性，只是记录了发生的相关性事件。

Metric:

Metric恐怕是大家最熟悉的了，就是度量。我们天天跟它们打交道。度量包括计数度量（count，例如Page View，Visit和Visitor等）和复合度量（ratio，例如bounce rate，Page View/Visit等），是我们进行网站分析的砖和瓦。Metric其实最对应的汉语实际上是“量词”，比如“一片、一个、一次”等等。

Avinash非常经典的说，度量就是那些似乎永远都只能作为“列”的名称而不作为“行”的名称的东西。似乎在Google Analytics和Omniture中的确如此。度量大家都清楚，就不多说了，看看下图，都是常用（或者不常用）的度量。:)

Key Performance Indicator:

好了，终于轮到关键绩效指标了，台湾人也有翻译成关键绩效指针的，都一样。Avinash对于KPI的定义是，帮助你理解你所达到的商业目的程度的度量。我的理解是，KPI本质上就是度量，计数度量和复合度量都可能，这些度量是直接反应Business Objective对应的Goal的实现情况的。

因为每个公司的Business Objective都可能不一样，因此，每个公司的KPI基本上也要具有自己的特色。

Avinash举了几个好例子。例如，百思买（www.bestbuy.com）网站的商业目的是依靠售卖盈利，它的KPI中肯定有平均订单金额（Average Order Size）。但是，我们也用过Visit，或者视频播放量作为报告中的分析度量，可是这些度量却很少被称为KPI。

当然，在我们国家，其实也有不少网站是把Visit作为KPI的，不过在国外相对比较少见。

如果使用Omniture，那么Omniture中eVar所定义的那些success events经常会被选出来作为KPI，而s.prop定义的那些traffic度量，则几乎很少被用作KPI。原因同上。

如果是纽约时报网站（www.nytimes.com），Avinash建议了两个KPI，一个是访问者的忠诚度（用一个访问者平均一个月内访问次数来衡量）；另一个则是访问者点击广告的数量。当然，如果是我的这个博客（www.chinawebanalytics.cn），我还会加两个KPI，那就是平均文章的留言数量和RSS订阅数量。

由于KPI和Business Objective和Goal紧密相连，因此如果Business Objective没有定义好，那么KPI也就不会正确。从重要性看，有如下的不等式：

Business Objectives -> Goals -> KPI's -> Metrics -> Magic. （最后的Magic当然是Avinash在跟我们开玩笑了）

Targets:

Target是一个具体的数字，用来衡量KPI应该达到的量。一个KPI肯定会有一个target，没有target的KPI什么都不是。

Target不是订的越高越好。但是我（Sidney）的经验是，Target在我曾经的客户那边总是越来越高。这次项目达到了100，下次就要做到200，再下次就要300，结果到了总有一天实现不了的程度却还在不断往上加。结果，咳，造就了一些啼笑皆非的数字，而且这些数字至今还在维系……不只是杯具还是洗具。

上面的不等式现在可以扩展为Business Objectives -> Goals -> KPIs -> Metrics -> Targets -> Minor Orgasms。

Dimension:

Dimension可以翻译成方面或者维度，但是又是一个无法找到具体对应汉语词的词语。Dimension指网站访问者或者网站本身的某一个属性。例如，下图就是一个访问者的诸多属性：

访问者的来源（例如referring urls, campaigns, 国家等）也都是网站分析数据的不同维度。

常见的维度还有，页面的名称、产品名称、搜索关键词等等。所以，Dimension是属性。

忽然想到一个例子，我们都玩网络游戏，网游中你的各项属性名称：生命、体力、经验、魅力等等，都是属性，都是Dimension，只不过他们的metric名称都一样罢了——点数，比如生命点数还剩多少。网站分析的维度和度量其实跟网游的道理一样。

Avinash说，Dimension就是那些数据行的名称。

这个图中，Page URL就是Dimension，度量当然是Visits和Avg. clicks啦

两个Dimension在一起也没问题。在Omniture的Data Warehouse中，可以定义多个Dimension叠加（类似数据透视表的多个属性叠加），不过数据处理就是海量了。

在GA和Yahoo网站分析工具中，当然是可以自己定义维度和度量之间的组合咯。不过组合要合理。这个就不说了，大家自己摸索一下GA的Custom Report就知道了，很简单。

Segments:

终于到细分了。我直接写我的理解。细分就是对某一个维度进行的进一步区分。例如，对访问者的忠诚度进行细分，我们可以定义所有访问者中，平均每次Visit浏览的页面PV超过了3页的访问者。另一个例子是，访问者中，属于亚洲国家的访问者。或者，所有的网站页面中，页面名字中间包含了“webanalytics”的页面。

你可以看到，所谓细分就是按照一定的规则对Dimension进行的再次细化。这个规则可以是单一规则，当然也可以是多重规则。你可以筛选所有访问者中访问时间长于3分钟的访问者，同时，你还可以再加一个限定条件，即超过3分钟，却又浏览页面少于3个PV的访问者。It's up to you!

还记得我说的网站分析的三个基本思维模型吗——细分、趋势和转化。哈哈，就是这个细分咯！请记住：没有细分，就没有真知灼见！

Web Analytics Measurement Framework

最后，我们把上面所有这些术语集合在一起，看看大图景是什么样的。我们用Avinash的例子。

Avinash是美国国家La Raza委员会的负责人，对这个协会的网站进行测量的框架如下（我就不翻译了，大家一看即明）：

Business Objective:

Attendance at immigration rallies.

Goals:

Increase web sign ups.

Key Performance Indicators:

# of NCLR Sign-ups for NCLR Action Alerts

# of Individual Memberships

Target:

Action Alert: 14,000 per month

Memberships: 4,800 per month

Segments:

Acquisition: Organic search, Email campaigns, Mid-western US states

Behavior: Visits to conversions (Action Alerts, Memberships)

另一个例子如下，这个也非常直观，我很喜欢这样的图解。

好了，就写这么多了。明天就是周末，祝大家玩儿的开心！有什么想法，请大家留言，我不会懒惰，会尽快回复！谢谢！