宋星的数字观
宋星，系国内领先的互联网数据咨询机构“纷析咨询”的创始人，《数据赋能》作者。
宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“宋星的数字观”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit大中华区首席商业咨询顾问。
宋星先生也是公益组织：互联网数据官（iCDO）和WAW行业沙龙的创立者。
宋星是国内久负盛名的互联网运营数据分析与优化专家，也是公认的数字营销优化大师。作为中国最早的网站分析与优化实践者和推广者，在超过13年的互联网数据分析从业历程中，服务了近百家致力在互联网业务领域取得突破的企业，并撰写了超过200篇业内脍炙人口的文章。他的个人博客“网站分析在中国”（现更名为：“互联网分析在中国”）是互联网从业者必看的网站之一，也是业内唯一一个完全由一个人撰写的专业博客。这一博客在超过11年的历史中获得了近300万的读者。同时，他也创立了互联网数据分析领域拥有超过8年历史的最著名的沙龙：WAW（Web Analytics Wednesday），这个沙龙直到今天仍然是每个月行业从业者的干货盛会。
此外，宋星全程讲授的公开课《数据驱动的互联网营销和运营大课堂》在2016年5月到2020年7月的4年时间内，在北京、上海、深圳、广州和台北等地，一共开设17场，场均超过120人。
宋星拥有多个行业顶尖企业的任职经历。曾任阳狮媒体集团（Publicis Media Group）数据与技术创新部总经理，任百度广告主商业咨询总经理，以及Adobe Omniture（现改名为Adobe Marketing Cloud）事业部大中华区的首席商业咨询顾问。曾在中国、澳大利亚及美国工作，为客户提供Omniture产品（即现在的Adobe Analytics）的业务咨询及互联网运营分析和优化服务。在加入Adobe之前，宋星曾被任命为Omnicom Media Group的监测与分析业务负责人（M&A Head），此前则是Omnicom Media Group旗下OMD北京的高级分析经理。在Omnicom集团任职之前，宋星在IPG集团下的MRM Worldwide北京公司任职领队分析顾问。
宋星服务过的客户包括世界上首屈一指的企业，如（按时间先后）奥迪、VISA、ABI、BMW、台湾东森集团、Mars（玛氏）、英孚教育、美赞臣、华为、完美世界、IBM、Intel、HP、RB、Lenovo、AirChina、SGI、AMP Capital、Qantas、Sohu视频、OPPO等。
宋星也为行业企业、学校和媒体进行了超过百场的分享。例如：
2022年3月9日，为华润三九做“CDP与消费者后链路运营”培训；
2021年11月19日与12月7日，为资生堂做“营销数字化转型的策略和实践”培训；
2021年11月8日，在进博会分享“数据合规大潮下的数字化营销趋势”；
2021年10月19日，为电信研究院做“CDP的全渠道数字化营销运营体系”培训；
2021年10月11日，为美的做“CDP的概念、价值与应用”培训；
2021年10月13日，为费列罗做“数据新规下，企业数据资产建设和应用的要点、痛点及对策”培训；
2021年9月10日，为欧莱雅做“小程序的转化优化方法与实践”培训；
2021年7月7日，为拜尔斯道夫做“企业营销数字化转型的形态、策略和常见问题”培训；
2021年6月25日，为英联食品做“数据驱动的全链路营销与深度消费者运营”培训；
2021年4月18日，为CTR做“数据驱动的营销数字化转型”培训；
2021年3月23日，为蒙牛做“蒙牛乳制品跨生态数据策略与运营策略”培训；
2021年3月18日，为美的做”数字营销——发轫到前沿“培训；
2020年10月22日，为蒙牛做“营销数字化转型与品牌私域运营的关键策略”培训；
2020年9月9日，为嘉士伯做“营销数字化转型与数据驱动的营销“培训；
2020年9月2日-3日，为费列罗做“数据驱动的全链路营销与消费者运营”培训；
2020年8月13日，为东风日产做“汽车营销数字化转型之路”培训；
2020年6月17日，为宝洁做“私域流量与深度消费者运营”培训；
2019年1月14日，为Oracle中国做“中国数字营销新趋势”分享；
2018年11月28日，在方太市场部举办的方太数字营销峰会上做“新旧数字营销的转折”的专题分享；
2018年11月7日，为百度信息流业务部全国同事做现场培训“数据驱动的互联网营销与优化”；
2018年10月17日，秒针营销科学大会，做主旨演讲“十年一瞬，数据的暗涌与喜乐”；
2018年9月18日，WAWX数据峰会，做主旨演讲“下一个数据的十年”；
2018年8月25日，为新榜年中大课的学员做“数据驱动的新媒体营销”公开课演讲；
2018年7月12日，为亚朵酒店集团的市场与渠道部门做“数据驱动的互联网营销”专题分享；
2018年7月4日，出席Mexpo大会，并做主会场主旨演讲“数据改变的互联网营销决策”；
2018年6月22日，为WPP大中华区管理团队做“数据驱动的智能营销”专题分享；
2018年4月17日，为海航金融市场团队做关于数据驱动的互联网营销和运营workshop；
2018年3月26日，为金融科技上市公司优蓝软件全体高级管理团队做数据驱动营销和运营的专场培训；
2018年3月23日，在优达学城（Udacity）为中国区员工进行互联网数据分析与应用的专场培训；
2018年3月14日，在京东金融做数据驱动营销和运营的专场培训；
2018年1月23日，出席腾讯社交广告媒体大会，并做主旨分享——腾讯社交广告的价值；
2018年1月11日，在宝洁，为全体市场部门员工做“数据与基于数据的营销自动化”分享，并获聘“第一届宝洁数字营销学院荣誉导师”；
2017年12月19日，为百度集团业务运营部全体员工做互联网营销的分析与优化的培训；
2017年12月14日，在腾讯金融峰会上做“解码金融行业互联网营销提升”的主旨演讲；
2017年12月7日，在GDMS数据分会场做演讲；
2017年10月18日，神策数据峰会做主旨分享；
2017年9月29日，为网易全体员工做互联网营销提升的密码全天培训与分享；
2017年9月15日，在腾讯星河营销学院开幕课堂上做开场培训；
2017年8月31日，在秒针科学院大会做keynote speech；
2017年8月17日，为雀巢中国分享互联网营销转化优化背后的秘密；
2017年6月21日，应澳大利亚Access China Summit峰会邀请，做开场主旨演讲：A deep-dive into Chinese digital marketing performance；
2017年5月11日，应阿里巴巴大数据中心邀请，分享“互联网数据营销、运营和产品优化”；
2017年3月6日，应中国国际航空公司的邀请，分享“DMP的架构与最佳实现方式”；
2017年3月1日，应谷歌邀请，为谷歌大中华区谷歌分析和DoubleClick广告部门分享“Why Digital Analytics Matters”；
2017年2月15日，应中央电视台邀请，为央视员工分享“互联网运营的数据化实战”；
2017年2月14日，为宜人贷分享“如何通过数据进行互联网营销的分析和优化”；
2017年2月14日（同日），为阿里巴巴广告部分享“从买方的角度解读程序化广告的现状和发展趋势”；
2017年1月15日，应邀在北京大学百年讲堂做“新媒体营销与数据驱动力”的主题演讲；
2016年11月30日，应奥迪中国的邀请，为其市场部分享“数据和大数据驱动的互联网营销”；
2016年9月29日，应百度商业生态部邀请，分享“决胜数据——互联网营销的分析和优化实战”；
2016年9月14日，应京东邀请，分享“移动端的数据分析和优化”；
2016年7月29日，应中央电视台财经频道“大数据名人讲堂”节目邀请，录制“大数据创生的神奇互联网广告”电视讲座；
…………
以及在北京大学、北京航空航天大学、中国传媒大学、对外经贸大学等高校的交流和分享。
宋星创立和作为唯一作者的“网站分析在中国”博客，在行业泰斗Avinash Kaushik先生的经典著作“Web Analytics 2.0”中被推荐为全球值得阅读的15个网站分析博客。
一些新闻报道链接：
http://www.cbdio.com/BigData/2016-09/06/content_5238093.htm
http://www.jiuzhilan.com/20160308-5/
http://socialbeta.com/t/pmp-programmatic-media-ad.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_3ec28e840102va3f.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_bcfc8a050102vgxp.html
http://www.tuicool.com/articles/b2uyii
https://uknowiknow.com/courses/cue-social_datamarketing
https://www.inside.com.tw/2015/12/21/2015-digital-strategy-summit
如果你想与宋星联系，请致信给（并注明CWA读者）：
其他联系方式包括：
- 【非常活跃】宋星的知识星球，扫描下方二维码加入
- 【活跃】微信：songxing-beijing（请在请求中注明CWA读者）
- 【活跃】微信公众号：网站分析在中国（请在请求中注明CWA读者）
- 【活跃】微信公众号：互联网数据官（宋星老师创立的数据驱动互联网营销的知识共享平台）
- 【活跃】知乎：https://www.zhihu.com/people/song-xing
- 【不活跃】QQ：154689159（请在请求中注明CWA读者）
- 【不活跃】微博：weibo.com/webanalytics
大师能否和您交换下BLOG链接!现在只是在百度/GOOGLE搜索:Alite或中国用户体验设计师第一条信息找到我.
你好，
在google上找到你的博客，觉得写得挺有意思的。我现在也是常为公司的网站每月花了不少的广告费，但是CPC之后的转化率很低而苦恼，希望有机会跟你讨教。
关注您的博客已经很久，我对您的表达能力和专业知识非常佩服，我的网站http://www.analytics-web.com是网站流量分析论坛，希望能跟您交换链接，并欢迎您常到我的论坛。
我在GA的“高级群体”功能时，始终会出现添加对比和不添加对比两个数据不一致，我在“所有流量来源”中发现是每一个来源数据都有差异，添加对比时的数据会大于另一个。比如“
同样的群体，不添加对比：
访问数
77,282
添加对比后
访问数
81,925
上一个： 80,184 (2.17%)
81925比77282要大4000多，我已经连续几个月发现都是这样。不知道您有没有试过，有没有好的建议。
请问“添加对比”是指对比全部流量和custom segments定义的流量大小吗？不好意思，还没有很明白问题所在。
全部是指custom segments定义的流量.
比如说10.1-10.7，本身的访问量为77,282
但是将10.1-10.7与9.1-9.7进行同时段对比后，10.1-10.7显示的访问量变成81,925。
也就是说，明明是custom segments定义的同一时段的访问，添个时间对比就不同了。
按照 所有不重叠的custom segments定义的访问相加应该等于总访问，这样计算的话，我感觉是添加时间对比后的数据正确。GA这个高级群体功能尚在测试阶段，我认为是bug
~~~基本英文,还好看得懂,呵呵
大师。的网站都是
中英结合的网站。。。。。
Hi
Very nice meeting you. I am the Founder of Hong Kong WAW. Let's keep in touch.
You can visit my site at http://www.hongkongwebanalytics.com
Regards
Kenneth Kwok
Dear Kenneth
Appologize to you, your comment was identified as a junk by my rubbish system. Fortunetly i found it out. :)
Visited your blog, it’s very good and sexy ;) I am very glad to hear about we have colleagues in Hongkong. Hope you could have chance to visit Beijing, or let me find time to go to Hongkong (I never been there before :).
Let’s keep in touch.
Have a good day!
Best,
Sidney Song
新兴行业啊
你好， 在网站上看到好多关于网站分析的文章，觉得受益匪浅。我们刚刚接触一些网站分析，对于一些相关数据还不是特别清楚。希望以后能和您多多沟通。这里有个问题想请教一下：如果我想研究一下用户在网站上的behavior,我们应该从哪个数据着手呢？ bounce rate? conversion rate or sth else?
感谢来信！这个问题其实不好回答，所以我专门开了一个帖子，请见：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=519
如有问题，随时来信哦。:)
我想问一下有人用过HBX没？有相关的资料可以学习么？上面的数据太多了，我们在看的时候有点不知道如何下手了。希望高人能给些指点，谢谢。
终于要到了大师的联系方式！
最近也在重新构思和架构分析方面的逻辑和数据挖掘，希望以后能有机会多多交流！
不要客气。大师不敢当。多交流。
数据这个领域太大了。GA究竟是来干什么的
网络推广———>网站访问———–>网站互动动作
数据这个行业： 数据报表———->数据分析————–>数据挖掘
GA究竟是属于数据行业里面哪个？？ 数据分析 还是数据挖掘。
网络上看到的大多数数据挖掘根本没谈到什么GA，都是关于数据库系统工具的，什么OLAP分析。
而且做数据挖掘的都是什么牛叉的研究生 博士生，难道没有本科生？？？
什么数据挖掘算法，什么关联数据销售，用的都是最基本的数据挖掘算法，本科的人都学过，本科学历的人SPSS都可以掌握。
还有是这个WA ，感觉操作的太浅
现在好多公司对数据分析岗位感觉不太清晰，更不明白的可能是想从事这个职位的人。
感谢评论指教。
GA不是做数据分析，GA也不是一个学科，而是一个工具全称是google analytics，是做网站分析的工具，你查找这个全称的关键词能看到很多相关的信息。网站分析是分析网站上访问者的行为的。从数据本身的操作看，网站分析确实不深，不需要复杂的模型，强调的是对数据表象之下实际情况的分析；另外，也很强调获取数据方法的技术。请参考我的这个帖子：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=695
另外，关于网站分析是什么，做什么，有什么作用，请见：http://en.wikipedia.org/wiki/Web_analytics。
发现国内做WA的，叫WEB-IA，看着功能很强悍，做了很多年了，说是淘宝也是用的他们的产品，看了感觉很强悍，不过感觉很低调。
不知道和webtrends Omniture比起来怎么样啊。
问下宋哥：
现在利用GA 或webtrends Omniture 的朋友 都是在什么样的公司做什么样的职位啊？
感觉好像不是做什么数据分析的职位。人家做数据分析的职位都是什么数据仓库，数据挖掘，OLAP分析，什么BI之类的，感觉差距甚远。
有一个问题想请教一下：
目前对于广告效果的监测多是针对网站外部。但是我最近碰到一个问题：我的网站本身的流量就非常大，我们本身是电子商务类网站，有很多流量较大的页面如首页，经常会展示一些促销或是推出新品的信息，我想知道效果如何，而Google Analytics的Campaigns的功能只是针对网站外部的访问，而它的Site Overlay功能统计值总是偏小一些。我想知道，有没有更好的工具和方法，谢谢！
我也自定义了一些参数，并且做了设置的路径，但是觉得统计比较费力，而且比较起来非常不便。如果有更好的方法，可以按产品类别、按展示方式、以及促销方式，就更好了。
问下博主,google ad planner 里面的K是什么，流量怎么用K衡量？
您好， 我想问一下有没有考虑到在西安的活动或是培训之类的计划。我们正在做一些竞争对手分析，有一些数据。但是还不是特别了解背后的意思。如果能给我们做一些培训的话，非常欢迎。
哈哈 粉丝来咯~~下次来上海有时间滴话，请你吃饭哈，吃湘菜喔~~ ：）
Sidney:
新年快乐 发财发财 O(∩_∩)O哈哈~
博客的内容十分系统清晰，拜读了几篇大作，受益匪浅；个人对网站分析也比较感兴趣，希望以后能向您学习交流和分享。
宋星，你好！
非常喜欢你的博客，几乎每天都要来学习这里的知识。
我供职于北京一家较为知名的网络应用提供商并负责互联网解决方案事业部的业务。
近期，我们将尝试开辟网站分析的业务，公司的优势在于拥有庞大的客户群体，但劣势在于相关网站分析的业务模式没有太多经验。很希望能够和你取得联系并讨论一下有否合作的可能。非常感谢。
博主，您好！
我是清华大学出版社的编辑，诚邀您翻译Avinash的Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity。不知您能否能够拨冗承担该书的中文翻译重任。
期待您的回复。
看到你的网站深受启发，我也转载了几篇，希望能与博主交换一下链接。同时想问下下期的聚会在什么时候。
没想到，这只是一个人的博客。。。。。。。。。。。。。
Hi Sidney, this is Chenqian Wei. It is wonderful to see you. Thank you for providing a great Blog of WA. I just read a piece of article in this Blog. Your profession of WA are strongly impressed on me. I have added you into my MSN contact list.
敢问一个业余的问题：GA可不可以代替第三方网络广告监测系统来监测投放广告的流量啊！作为广告代理公司，每次投广告，都需要第三方来做监测。想利用GA自己来监控，是否可行啊？希望高人指点。
基本不可以。某些特殊情况下（比如能够允许你上传图片的情况下），能够用GA凑合监测一下impression。免费的广告监测工具是OpenX。
lk said:
敢问一个业余的问题：GA可不可以代替第三方网络广告监测系统来监测投放广告的流量啊！作为广告代理公司，每次投广告，都需要第三方来做监测。想利用GA自己来监控，是否可行啊？希望高人指点。
__________________________________
http://www.chinawebanalytics.cn/top10-misunderstanding-for-web-analytics-part2/
误区七：网站分析工具和广告监测工具混淆
昨天无意中发现了这个网站,看了一天,今天一早来还接着看
您好，我是刚接触网站分析，所以怎么做还没有很清晰的思路，希望可以得到您更多的帮助，谢谢！
每天早上上班第一件事就是看你的博客 *_*
博主，我想问下哈，你博客里的配图都是哪里找的，个个都很恰到好处
谢谢支持！！！
哈哈，配图要保密。;)
偶像去了Omniture!蛮好，对WA会越来越厉害。
不错，看了不少文章，受益匪浅！你看还能交换个链接啊？
南京seo http://www.seo56.com
我稍后先加上贵站了。
晕死，破乐猫网络的服务器，服务器故障，晚些添加。不好意思
偶像，请问我可以转你的文章吗？必注明出处。
看了你的很多文章，非常感谢你无私的分享。Goooooooooooood
谢谢！欢迎转载，但请注明作者名字和文章的URL。
贵站链接已加完毕，请查阅。http://www.seo56.com/default.asp
偶然间看到了站主在2010年深圳站海外B2C专场分享会上的PPT，非常精彩。希望有机会能得到站长的指导。我会经常关注您的站。
谢谢！欢迎常来！
博主都投放了Google 广告啊 呵呵 洋气啊 以后来学习学习
Omniture中国大概有多少人啊，需要再招人吗？
博主好，不知您是否访问过国内市场营销方面的垂直论坛：市场部网 http://www.shichangbu.com/bbs, 我是论坛版主之一，在研究网络营销时看到您的文章，感觉非常好，目前对网站分析及SEO方面有独到思维和认真精神的也非常少，我希望能将您博客上的文章转载到我们的论坛，给同仁们分享，让更多人认识一下什么是真正的网站分析。我会标明作者及出处，且纯属个人 交流使用。谢谢！期待回复！
蓝蜻蜓
没有问题。请标明文章来源URL，博客名称和作者名称。
Hi Sidney,
之前一直使用Omniture Sitecatalyst，现在增加了一种日志分析法并行分析
这时发现一个情况，在对于广告投放的监测中，日志分析与Double Click数据、趋势非常吻合
而代码分析法与本身的日志分析及DC的数据相差非常大，于是在GA中寻求答案，发现与GA又非常吻合
即：log file = Double Click，Tag = GA（TAG使用的是另一套代码分析系统，非Omniture）
这件事情让我非常头痛。
请问是否可以得到您的帮助呢？
日志分析方法是跟代码法截然不同的方法，日志记录了机器人访问的数据，但记录不到缓存的访问情况，而代码法则正好反过来。它们之间数据不吻合非常正常。
而DC和代码法无法比较。DC是广告监测工具，代码法的工具是监测网站的，数据肯定存在差异。这就如同货运飞船和航天飞机比较，有点儿类似，但差距甚远。
所以，你的结论log file=DC，TAG（Omniture SC）=GA，是非常好的现象，你不仅不应该头痛，还应该庆幸自己的监测实施很到位！
部分内容见我的这个文章：http://www.chinawebanalytics.cn/wa-server-logfile-basic-pros-and-cons/
Cheer up!
谢谢您的解释。
正如您所说，检测实施到位，是我所庆幸的。
但所头痛的是不知道该使用哪一组数据作为广告投放效果的标准参考。
因为两种方式所出现的数据趋势都不相同，因此无法衡量广告投放效果并判断下一步动作。
不知您的见解如何？
感谢回复。好问题！
我一句话先说一下：目的如何，就用何种标准，抓住最主要的目的衡量。
忽然发现，宋大的域名每次输起来实在有些麻烦，小弟有个域名：www.wa-china.com愿意贡献出来，不知宋大满意不。
这么好的域名焉能不满意！:) 我买吧！
Hi Sidney，
不知何故，点击“回复”没有反应了，而且左下角提示网页有错误，于是只好在这里回复。
接着我的问题及您的答复。
Sidney Song reply on 八月 19th, 2010 8:09 上午:
感谢回复。好问题！
我一句话先说一下：目的如何，就用何种标准，抓住最主要的目的衡量。
抱歉没有看明白什么意思。
Log file = DC是用来衡量广告展示效果的，Omniture = GA是用来展示用户行为的。
而当这两组数据产生巨大差异甚至趋势不同时，使用哪一组数据进行广告投放效果的衡量，对当前本人来说是比较头疼的。而衡量不同媒体不同位置的投放效果是目的，依此，应该使用何种标准呢？
最近几周，一直在试图找出两组数据产生差异的原因，而
GA的计算方式本人无法了解，DC的数据来自投放媒体，而log file是在手中的，因此只能试图通过分析log file找出何种原因。而工作量是巨大的。
因此还是想听听您的经验之谈，希望您不吝赐教。
谢谢。