Web Metrics

出版者:Wiley

作者:Jim Sterne

页数:356

出版时间:2002-6-15

价格:USD 40.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471220725

具体描述

There now exists a wealth of tools and techniques that can determine if and how a Web site is providing business value to its owners. This book is a survey of those metrics and is as important to IT executives as it is to marketing professionals. Jim Sterne is recognized worldwide as a leading Internet business expert and is the author of several Wiley books, including WWW Marketing, Third Edition (0-471-41621-5) Explains the criteria for building a successful site, surveying the tools, services, techniques, and standards for Web measurement, and fully integrating those metrics with the customer experience Companion Web site contains links to online tools, resources, and white papers

用户评价

我不得不说，这本书在“用户体验度量”这部分的处理上，简直是一种敷衍。当代衡量指标的核心竞争力，早已从单纯的“发生了什么”转向“为什么会发生”以及“用户感受如何”。我们现在需要深度挖掘 NPS（净推荐值）的驱动因素，理解用户在特定交互点的情绪反馈，并将其量化为可干预的变量。然而，这本书对这些现代化的用户情感指标的研究几乎是蜻蜓点水。它仍然固守着那些冰冷的、基于点击的量化指标，仿佛用户只是一个可以被随意点击的机器人。我期待看到的是如何设计一套能够捕捉用户“心流”状态的指标体系，或者如何利用文本分析技术从评论区提取出有价值的体验信号。遗憾的是，这本书里没有这些前沿的探讨。它提供的“用户满意度”衡量方法，停留在十年前的问卷调查阶段，显得如此过时和无力。阅读它，就像是翻阅一本关于蒸汽火车维修手册的入门篇，虽然技术细节尚在，但它已然无法指导我们驾驶现代高铁。

我花了整整一周的时间，试图在这本《Web Metrics》中找到一丝能让我兴奋的“干货”，结果却是越来越深的失望。这本书的叙事方式极其晦涩，充满了拗口的学术术语，却对这些术语在实际商业环境中的应用场景描述得含糊不清。例如，书中花了大篇幅讨论了“贝叶斯推断”在指标优化中的理论价值，听起来很高大上，可当你翻到实际案例部分时，它就戛然而止，留给读者的只是一个巨大的问号：我该如何将这段复杂的数学理论，应用到我周报中的A/B测试结果分析上？更令人抓狂的是，作者似乎对移动互联网和新兴的AI驱动的个性化推荐机制所带来的数据挑战视而不见。书中的案例几乎都停留在PC时代的“点击率”和“页面浏览量”的简单范畴，完全脱离了当今用户行为的复杂性和多触点特性。我需要的不是一本停留在上个世纪的统计学教材，而是如何应对跨设备数据孤岛、理解‘意图’而非‘行为’的现代衡量框架。这本书给出的答案，就像是试图用蒸汽机时代的地图去导航高速列车，根本不在一个频道上。

说实话，这本书的排版和内容组织也让人倍感挫败。它给人的感觉就像是把不同讲师的讲义粗暴地拼凑在一起，章节之间的逻辑跳跃性极大，缺乏一条贯穿始终的、清晰的思维主线。前一章还在煞有介事地讨论“什么是好的指标”，下一章可能就突然转向了“网站服务器日志的初步解析”，两者之间的桥梁从未被有效地搭建起来。对于一个希望系统学习指标构建流程的读者而言，这种结构上的混乱，极大地阻碍了知识的有效吸收。我尝试去寻找书中是否有关于“指标治理”（Metric Governance）的讨论——即如何确保公司内部所有团队对同一个指标拥有统一的、无歧义的定义——但这种关键的组织管理层面的内容，被完全忽略了。取而代之的是大量的、脱离实际需求的理论推导，读起来感觉像是在强行啃一本没有注解的哲学著作。这本书更像是一份作者个人的知识点堆砌，而不是一本经过精心打磨、面向读者的教学手册。

这本书最让我感到荒谬的一点，是它在“数据可视化与叙事”这一关键环节上的失职。在当今这个信息爆炸的时代，再好的指标如果不能以清晰、有说服力的方式呈现给决策者，其价值就会大打折扣。一本优秀的指标书籍，理应包含如何构建强有力的仪表板，如何设计能揭示趋势而非仅仅是数字的图表，以及如何将复杂的指标结果转化为简洁的商业故事。然而，这本书中关于可视化的讨论，仅仅停留在“使用柱状图和折线图”的层面，完全没有触及信息层级设计、色彩心理学在数据展示中的应用，或者如何通过动态仪表盘引导观众进行自我探索。它展示的图表范例，其信息密度和美感简直令人发指，充满了数据噪音。仿佛作者认为，只要把数字放上去，读者自己就能明白一切。这种对“沟通指标价值”这一环节的彻底忽视，使得整本书的实用性大打折扣，它只教会了你如何“收集”数据，却完全没教你如何“影响决策”。

这本号称深入剖析“网络衡量指标”的书，拿到手后我简直哭笑不得。我原本期待的是一本能够手把手教我如何从海量数据中提炼出真正有价值的洞察，构建起一套科学、可执行的衡量体系的实战指南。然而，打开书页，映入眼帘的却是对一些基础概念泛泛而谈的陈词滥调，像是高中计算机课本的复印件，乏味至极。作者似乎沉迷于对“访问量”、“跳出率”这些老生常谈的指标进行百科式的罗列，却鲜有提及在现代复杂的用户旅程中，如何设计更精细、更具预测性的指标组合。比如，在SaaS产品的订阅生命周期中，LTV（客户终身价值）的动态计算模型，或者在新兴的短视频平台，如何量化“用户留存的质量”而非仅仅是停留时间，这些真正能让产品经理和运营人员眼前一亮的实战内容，在这里完全不见踪影。读完整本书，我感觉自己像是参加了一个冗长而毫无重点的行业入门讲座，收获的只有对时间流逝的惋惜。这本书对于那些刚接触互联网营销皮毛的新手或许能提供一个模糊的背景，但对于任何一个希望通过数据驱动决策、寻求提升转化率和用户粘性的专业人士来说，它提供的价值，实在是不值一提。它更像是一份过时的文档，而非一本引领未来的工具书。

读的样章，思路大同小异，也是实际问题实际分析，思路不会跑太偏；多出来的内容是怎么给团队争取更多的资源（通过分析）。可以留着让新人读。

读的样章，思路大同小异，也是实际问题实际分析，思路不会跑太偏；多出来的内容是怎么给团队争取更多的资源（通过分析）。可以留着让新人读。

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