一  美团测试用户价值

只要邮件订阅美团的团购信息的同学，都会在凌晨（注意是凌晨，已经有同学抱怨过这种扰民行为）收到美团的当天的团购活动电子邮件，对比最近一周的营销邮件主题，我们会发现，美团在测试用户对团购价格的敏感性。如下图，从3月11号35元逐渐增加到3月15日的188元，然后又减到最近的38元，团购物件范围设计年轻人中意的美食、娱乐，美团在试图探索团购价格的中间值，以此来锁定美团的目标用户价值。

二 、美团对电子邮件页面关键区点击监控

除了对每期团购活动建立不同的campaign营销主题，通过运用Google分析的链接生成器（链接生成器的地址是 http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=cn&answer=55578 ）生成监控链接，分别对导航logo、查看button、邀请referral文字链、查看更多readmore分别建立utm，这样可以对每天的营销主题的进行监控，甚至通过后台分析邮件页面那块点击次数最多和更有吸引力~

如下图

A http://www.meituan.com/?utm_campaign=bakeluo&utm_medium=email&utm_source=newsletter&utm_content=logo

B    http://www.meituan.com/deal/bakeluo.html?utm_campaign=bakeluo&utm_medium=email&utm_source=newsletter&utm_content=button

C    http://www.meituan.com/account/referrals?utm_campaign=bakeluo&utm_medium=email&utm_source=newsletter&utm_content=referral

将上面的链接翻译为汉字，其所表达的意思如下：

• 营销主题：bakeluo巴克洛
• 营销媒介：email电子邮件
• 流量来源：newsletter(注：个人认为此处美团没做细致，对邮件群发可以细分邮箱来源，如QQ邮箱、网易邮箱等，可以统计各自邮件的转化率但这里 一概而过了）
• 点击位置：导航logo/查看今日团购button/邀请购买refferal

三 美团的社会化营销

美团从一开始诞生就注重了社会化营销的页面设计，并注重通过时下兴起的各类微博、转帖进行社会化营销。

例如美团网首页分享到：对于dancingheaven每天根据不同营销主题确定链接

QQ/MSN

http://www.meituan.com/deal/dancingheaven.html?utm_campaign=VisitorReferral&utm_medium=im&utm_source=visitor

新浪围脖：

http://www.meituan.com/deal/dancingheaven.html?utm_campaign=VisitorReferral&utm_medium=sinat&utm_source=visitor

将上面的链接翻译为汉字，其所表达的意思如下：

• 营销主题：访问型(Visitor)推荐
• 营销媒介：有IM工具、开心网、人人、豆瓣、新浪微博、邮件
• 流量来源：访问型用户

而登录后根据用户名在这里对应为u234来监测登录用户的推荐量

QQ/MSN

http://www.meituan.com/deal/kafeiyumi.html?utm_campaign=UserReferral&utm_medium=im&utm_source=u234

新浪围脖：

http://www.meituan.com/deal/kafeiyumi.html?utm_campaign=UserReferral&utm_medium=sinat&utm_source=u234

将上面的链接翻译为汉字，其所表达的意思如下：

• 营销主题：用户(User)推荐
• 营销媒介：有IM工具、开心网、人人、豆瓣、新浪微博、邮件
• 流量来源：某具体用户

综合上面分析，美团式社会化营销不仅在针对于营销，更在于社会化上，社会化式的页面设计，另外加再上社会化式的监控分析，给网站营销插上网站分析的利器，带来的订单必定精准而高效。另外从链接分析得知或许我是美团的第234个用户，: )，顺便埋个伏笔：怎样知道美团最新的用户数呢？ 详情可F我的新浪微博。

在最近的工作学习中发现  Goolge Analystics （以下简称 GA ）是个绝佳的网站分析工具，在前面的两篇文章也对其应用也有提及，今天就说一下GA的缺点。

GA 不是一款实时统计工具

GA 作为一款基于代码嵌入分析工具，利用Cookies和JS技术来记录服务端与客户端的“会话”机制来保证流量数据的正常更新，但很遗憾的是这个数据更新周期稍微长一点。根据 GA 的官方对“访问为半个小时处理一次”的定义，以及个人实际应用心得，数据更新周期大约在1小时到2小时之内。这个周期相对于同类代码嵌入分析工具的51啦和维度统计来说是太长了。更别说没有在线人数实时统计功能( GA 的 API 扩展应用是否有这类功能目前还不知晓）

GA 统计代码段不能随意修改

这次在项目改版过程中发现技术人员在  GA 统计代码段中增加一句和  GA 统计无关的代码，而导致  GA 统计效果和改版前产生天壤之别。虽然之前也有 Owen同学发表的豆瓣GA统计 ，利用GA开放的API，根据项目实际需求修改  GA  统计代码定制统计报告，让人了解 GA 的灵活。但这种在 GA 统计代码中添加无关代码的举措确实值得商榷！后来的事实也证明，去掉无关代码后，GA 统计效果恢复正常，：）

GA 统计的中英文切换问题

由于个人平时习惯在英文环境下面查看  GA  统计效果，但在实际工作过程要和非技术人员沟通（领导、客户、运营人员等角色），因此需要切换到中文环境，GA 在这方面的导航做的不够细致。事实情况是当我从GA中文版首页进去后发现还是GA英文版，虽然链接中hl=cn 。目前我还没有发现一个好的方法切换中英文环境，大家多多指教～(目前的解决方法是先退出，切换到中文 GA ，然后在进去，不知还有没有其他更便捷的方法？）

今天又想到一个方法是输入下面网址：https://www.google.com/analytics/settings/?hl=zh-CN 即可立马切换到GA 中文版，也就是将上文中 hl=cn 改为 hl=zh-CN ，想想这也是 GA 的bug吧，传递参数值出错，而让用户抓不着头脑了，：）
——-2009年9月16日更新

GA 对 flash 点击来源统计的混淆

一般传统企业做广告时会在门户、社区首页发布 flash 格式的广告位，如何对这部分的点击来源做统计，一方面由广告代理商运用监测工具统计；另一方面企业有统计通过flash广告来到点击目标页面（landing page )的访问量.可惜的是 GA 在 流量来源 的报告中，将这部分的流量直接归入到 直接流量 ，对后续统计分析带来干扰。虽然 GA 开放 API ，可以通过调用_trackPageview 函数来实现，但其统计易用性大打折扣。下面是利用 GA 监测 flash 的一些心得体会。

1 ）Google Analytics应该改进针对Flash页面的Tracking机制

2）Trace flash using Google analytics

——-2010年5月18日更新

有兴趣就读阿石日志站内其他GA相关的

• 《Google分析学习笔记2：利用GA建立简单用户模型》
• 《Google分析学习笔记1：基本参数》