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    当网站的用户达到一定规模后，网站仍未实现盈利，是现有成本的压力还是现有资源未得到合理的转化？来自《互联网周刊》的《个性化推荐：电商B2C的高铁》这篇文章或许能给我们带来些许启示，文中引用的流量转化率数据（亚马逊16.5% VS 国内大多数电商0.5%），是个性化推荐的胜利，是网站内部精准化营销的胜利。

    在我看来，个性化推荐不仅仅是购买此物品的人有XX%也购买了XX物品，浏览此物品的人也喜欢XX物品之类的推荐，他应该涉及访客从到站到离开的全过程，以数据库数据为基础，从精准化的EDM出发（不同广告来源引导），到访客进站登录，再到站内广告的指引，浏览过程中的推荐以及购物车结算前的推荐等一系列的引导推荐过程（此过程对会员和非会员<包括非登录会员>进行分类推荐，对于会员主要是对人的精准，对于非会员则是对物品的精准关联）；同时，个性化推荐也应该是“8020法则”与“长尾理论”的结合。

    如果有一天，我们在网站上看到推荐的页面上全是自己喜欢的物品，连Size和颜色等细节都给推荐好了，最后物流也是按自己心中的理想时间如期送达，我们会不会守不住自己的钱包？

     最近在看《商业竞争分析》这本书，书中各种竞争分析理论讲了很多，看着有点让人瞌睡的感觉，于是想找找相关实例看看，正好发现付亮老师2年前写的《如何从公司财报中挖情报》这篇文章，很受启发，文章所述的一些经验方法不仅仅可以才挖财报信息中使用，在查找其他二手资料的时候也可以使用，所用方法大同小异，你们说呢？

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原文：如何从公司财报中挖情报                                         作者：付亮

   到哪里去找信息，如何低成本获得信息，是困扰许多竞争情报工作者的难题。尤其是一手信息，更是难得。因为几乎所有的公开信息，几乎都经过了“粉饰

　  通常网站分析的技术包括页面标签分析技术（JS技术）和日志文件分析技术两种，两种网站分析技术各有优缺点，譬如下文中介绍的基于回话的统计和点击流分析日志文件分析法就要优于页面标签分析法，通常，两种技术具有一定的互补性，这也是转载下文的目的之一。

----------------------------------------转载正文----------------------------------------------

【原文地址】：网络数据的背后——网络日志的分析指标               

     常用的定量分析是问卷调查，这可以收集到用户对产品的主观反馈，它的结果

    一直以来，我们的转换率都是以点到点的方式计算的，不论从其定义还是其他，这样的转化率计算结果似乎没有任何问题。在没看到通过注册信息提高搜索引擎转化率（英文）和三个有用的网站分析技巧（英文）这两篇文章前，我一直十分坚定的、毫不怀疑的相信我们的转化率的计算方式。为了更熟悉的了解转化率，我们先看看转化率的概念。

【前言】

Sidney在其网站分析在中国的博客中有这样一篇文章——“Sidney网站分析感悟：无细分，毋宁死”。虽然说不细分并不会”死”