ROI：return of investment
首先来说几个误差
new visitor：当用户换了台机器或者删除了自己的cookie，则也将被机器认为是新访问的用户。
open rate：记录方法是在邮件中放一个一像素的图片来监测用户是否下载了图片。但是你会发现有些邮箱默认是不准许下载邮件的。所以说机器计算的打开率要小于真实数字。
deliver rate：收到邮件的比率其实也不太准确，主要是因为这个计算方法只是计算没有退回的邮件，但是实际上有些邮件虽然没有退回但是却不知道石沉到大海的哪儿个角落了，或者是进入了垃圾箱。
ATOS：在网站上的停留时间。机器的计算方法是用前一个页面的时间减去当前页面的时间。或者说“n”-“（n-1）”的时间。所以激起是无法计算最后一个页面的停留时间的。
提出一个solution之后，我们会有很多个campaign。
多少效果可能是由XX campaign带来，其实只是多少效果是在XX campaign之后产生了。
或者说有多少人在点击了广告后的某一段时间内下了订单买了东西。比如我们认为一封提醒邮件可以帮助用户返回网站购物或者注册，其实只是用户在第一次看到网站之后想在晚上睡前注册，而碰巧看到了你发的邮件，从而注册了。
在网络营销的世界里学会问一句 and then？
50000PV 3000个IP。and then？
说明每个客户访问了17个页面。and then？
说明客户看的页面多，说明客户粘性高，说明我们的活动很成功。right？
我们的追问能让我们得到更多现实的情况，而不是笼统的好感。
1.追问数字的含义
2.追问数字对我们的好坏 （这里强调下要有目标设定，否则就谈不上好坏了）
a.对于一个支持性的客服网站，我们的目标是让用户找到满意的答案，从而不去打电话
b.对于媒体网站，我们的目标是让用户对内容感兴趣，消费更多的内容
c.对于电子商务网站，我们希望客户多消费，并且持续消费
d.对于某一个市场活动，我们希望能增加品牌曝光，对另一个宣传活动，我们希望能拉多些新用户。
3.追问数字好坏的原因
我们往往是认为，大家都是这么做，所以我们就从众的也这么做。
所以我们应该这样来以乙组Metrics（指标）来衡量目标达成情况。
第一步，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。（每天通过什么渠道带来的注册量？）
第二步，研究数据，将无效和虚假的部分剥离。（时间分布异常，行为异常，地域异常，注册帐号相似异常）
第三步，通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐形和长期效果。（数据高不一定就好，数据的质量也很重要）
分时段的看数据
比如当我们看整站的平均停留时间如果没有结果的话，我们可以看到目前停留时间比较短的原因是因为友情链接的内容不相关联，另外有关搜索的关键词的相关内容没有更好的着陆页。
拆因子，拆构成
首先要搞清影响转化率的因子（注册量下降，流量上升）
流量上升的原因（直接访问量，广告流量，搜索引擎流量）
直接访问量（口碑推广，论坛推广）
搜索引擎流量（非品牌关键词，品牌关键词）
非品牌关键词（市场变化，竞争对手行动，自身变化）
其次拆构成
用户的进站顺序，可能相同的landing page数量，相同的注册量，但是却发现我们之间跳转的内容页更数量不同。
这样的用户行为分析有助于我们改善其他方面的效果，比如注册页面的操作成本高。
{结束语}:正是因为中国人对知识产权的不尊重，导致了低水平积累的泛滥，结果就是没人分享经验，所以真正可以解决这个问题的办法，就是从本质上保护并尊重知识产权。
