本節書摘來自異步社區《Adobe SiteCatalyst網站分析權威手冊》一書中的第1章，第1.3節，作者【美】Adam Greco，更多章節內容可以訪問云棲社區“異步社區”公眾號查看

1.3　SiteCatalyst是怎么工作的

Adobe SiteCatalyst網站分析權威手冊
和大多數的網站分析產品一樣，SiteCatalyst也使用基于瀏覽器cookie的方法收集網站訪問者的行為數據。使用JavaScript和相關技術，這些網站訪問行為數據會源源不斷地從訪問者的瀏覽器發送到Adobe的數據服務器，這些原始數據信息將在這里接受加工處理。處理后的數據信息能夠在SiteCatalyst用戶界面的報表中展示或者導出供其他報表工具使用。在SiteCatalyst用戶界面上，用戶能夠使用報表知曉網站上的某些特定的訪問行為發生的頻率，然后還可以將這些行為分解為更多的細節，這就使得網站的所有者能夠更好地了解網站的狀況，了解網站上哪些功能工作正常，哪些還存在問題。SiteCatalyst還提供了一個很棒的機制，它能夠讓用戶了解網站訪問者完成網站操作行為的順序，這對網站的架構設計人員來說是非常有價值的信息。在大多數組織機構中，網站分析數據將和反映該組織其他功能模塊狀況的數據一起整合到符合組織內部規范的標準報表集和功能板中，然后將這些報表集和功能板一起提交匯報給組織內部的各個部門。這種匯報形式的目的包括：跟歷史數據相比較展示網站經營維護工作的進展，為下一步的決策行為（通常是改變網站的外觀結構或者是改變訪問者完成某一網站功能的流程）提供數據支持。SiteCatalyst有很多方法能夠做到收集和匯報訪問者的網站訪問行為，在本書中，你會跟我一起探索所有的這些方法；SiteCatalyst能夠生成各種各樣的報表，在本書中，你也會跟我一起討論這些報表的案例。

如果你后退一步，審視整個營銷技術生態系統，你會看到SiteCatalyst筆直的矗立在網站分析領域。如果你在網站分析領域工作，你會聽到這些術語：點擊流數據（click-stream data）、客戶的聲音（voice of customer）、客戶體驗管理（customer experience management）、會話回放（session replay）、網站熱圖（heat maps）、個性化（personalization）、測試（testing），等等。以上的每一個技術都回答了關于網站訪問行為的不同問題。通過Adobe數字營銷套件中的其他產品和Genesis生態系統，SiteCatalyst能夠同前面提到的那些技術進行集成和數據分享，SiteCatalyst實質上是一個網站數據收集和報表工具。

但是即使我們說SiteCatalyst是一個網站分析工具，也不意味著它的功能就局限在收集和匯報網站行為數據上。SiteCatalyst有很多方法能夠收集和匯報發生在線下的客戶行為數據。事實上，有時候最有意義的網站分析恰恰是那些綜合了線上和線下數據的分析。例如，一家銀行可能會使用SiteCatalyst獲取訪問者在它們網站上的信用卡申請行為，但是幾個星期之后，這些信用卡申請是批準了還是拒絕了，這些行為是發生在線下的。如果沒有這些線下數據，這家銀行就只能夠基于信用卡申請行為數據做一些相關的推薦而已。但是如果我們將這些發生在填寫完申請表格以后的線下數據導入SiteCatalyst中，這家銀行就不僅能夠看到線上的營銷活動效果怎樣，還能夠在報表中看到訪問者在完成線上信用卡申請后是否有真正成為客戶，從而能夠看到每一個訪問者從線上開始和這家銀行的整個互動周期的全部過程。SiteCatalyst能夠用于超出網站范圍的數據分析，剛才提到的那個例子只是用來介紹SiteCatalyst這方面能力的眾多例子中的一個。所以請你在思考SiteCatalyst能做些什么，不能做些什么的時候要小心，不要由人為的條條框框限制你的想法，簡單認為什么是SiteCatalyst能夠為你的組織做的，什么是SiteCatalyst不能為你的組織做的。本書的一個目的就是拓寬你關于SiteCatalyst能夠做些什么的思路，我希望在閱讀完這本書以后，你能夠推動你的組織去思考，去嘗試做那些在過去還沒有想到能做的事情。

但是請記住，SiteCatalyst從性質上來講是一個指向性匯報工具（譯者注：作者使用“指向性”這個詞的意思是，SiteCatalyst中的數據足夠用來指明改善網站的前進方向，但是這些數據不足以精確地還原事實本身）。跟Oracle或者是Saleforce等其他軟件產品不同的是SiteCatalyst并不是一個“記錄的系統”或者說并不是一個為市場營銷部門而設計）。跟Oracle或者是Saleforce等其他軟件產品不同的是SiteCatalyst并不是一個“記錄的系統”或者說并不是一個為市場營銷部門而設計的100%準確可靠的數據庫。我有時候會發現一些客戶會嘗試把SiteCatalyst變成一個營銷數據倉庫，但是事實上SiteCatalyst并不適合這么做，作為一款網站分析產品，它的發展方向也不是這樣的。我猜測，客戶之所以會這樣做是因為SiteCatalyst比許多其他數據庫工具更容易配置，并且這么做和創建一個大型關系型數據倉庫相比，通常速度更快。不過請不要這么做。因為，SiteCatalyst是為了改善網站、為了成為網站改善的“催化劑（catalyst）”而生的（產品的名稱來源于此）。盡管SiteCatalyst很可能也會收集像收入、訂單量、推介提交（lead submission）等關鍵性的網站數據，但是有很多理由可以解釋為什么SiteCatalyst的數據跟客戶后臺系統的數據不一致的問題。這些理由包括：cookie刪除、網絡帶寬限制、圖片請求（image request）標記長度限制，等等，理由還可以不斷列舉下去。在大多數情況下，SiteCatalyst數據和后臺數據庫中數據的差異會保持在5%以內，當然你的目標是讓這兩者更為接近，但是通常做不到完美的完全一致。讓數據完全一致的目標通常可能導致你進入“網站分析的深淵”，你也許會很難從這個深淵中恢復過來。如果這樣的話你將會浪費大量時間，而原本你可以將這些時間用在改善網站上。所以承認網站分析不是一門精確的科學、SiteCatalyst只是一個指向性的工具，將免去你掙扎在數據不一致中的痛苦。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《Adobe SiteCatalyst网站分析权威手册》一1.3　SiteCatalyst是怎么工作的的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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