目前人们对于使用网络分析数据来理解网站性能十分关注。你可以使用这些数据理解你网站的访问用户，可以寻找方法改进你的网站性能。有大量的企业正在不断地采用这项技术。今天，可以这样说，任何一个有互联网需求的企业都必须采取措施，加强对网络分析工具的投资。

　　你不但要投资于正确的工具，而且要投资于正确的人和内部资源以确保工具取得成功，使数据产生作用。网络分析是只是理解用户的一种方法，尽管其作用十分明显。我的意思是还有其它重要的方面被人们小看或是忘记，这是因为有许多企业只理解网站发生的一部分情况，看下面两个例子。

　　网络分析有助于确认用户采取呼叫行动，在网站产生转换率。假若在线销售只有2%，你想通过A/B测试来提高在线转换率。你经过测试发现转换率提高到了2.3%.这似乎是一个巨大的进步，人们已转入下一个项目。

　　但如果你采用态度数据研究来理解用户对呼叫行动的不同反映又会如何?你会发现，在线转换率有明显的提升，但你却将用户拒之门外，你所做的事可能会使用户不再与你关交往。你可能提高了转换率0.3%，但却拒绝了97.7%的老用户。依据用户的否定水平，它将对销售情况产生100%的影响。如果你只研究行为型数据，你不可能理解对用户产生的负面影响。

　　第二个例子，假若在过去的三个季节里，你的网站流量增长了10%，而转换率想没有变化。当你对比前五位竞争对手的在线表现时，你发现过去几个月他们的流量增长非常之快，这令你无法继续下去。他们不断从吸引你的用户，现在，你意识到失去了增长了巨大机会。如果你对行为型数据进行了分析，你就可能做出错误的评估，失去大好的机会。

　　那么，网站所有人应该研究什么样的数据?这主要取决于你的业务类型、企业规模、改进网站性能的潜在上升机会以及其它的因素。

　　下面，我们对以下不同类型的数据进行分析：——行为型网络分析数据。我们所指的数据包括Omniture， WebTrends， Coremetrics和Google Analytics涉及的内容。这些数据关注于用户在网站所做的事，关注于用户的点击位置，关注于他们从哪儿进入网站，他们从何处退出网站，他们如何导航等等。

　　——态度型数据。与行为型数据相反，态度型数据有助于你理解“为什么”，有助于你理解用户与网站、产品或是业务的交流感觉如何。