【网站分析】访客意向识别
企业部署网站的特点、目的、地区、行业以及产品范围等信息会对网站的目标受众（即访客）做出明确的定义，而从访客角度来说，访客访问该企业网站可能是带有强烈的意向，也可能是恰恰相反仅仅路过而已，那么如何能够在访客到访时就能识别出访客是不是有意向？意向是高还是低？这个问题是企业老板们一直迫切关注但尚未实现的问题。目前市面上有很多网站分析系统，通过在企业网站上部署代码从而实现网站访问信息以及访客基本信息获取和分析的目的，但这部分产品大多停留在数据的搜集和罗列层面，在访客意向或质量的深入挖掘和分析方面还比较空白。
图1是访客意向识别体系组成图，我们从两个大的维度来进行访客意向的识别判断，第一个维度是访客属性，该维度下的所有指标都是访客到达网站的瞬间就可以得到的数据，这些数据是静态的，也就是说在访客本次访问过程中这些数据是保持不变的，因此通过对这些数据的解析我们就能够在访客到访的瞬间判断出其意向高低，下面简单介绍一下这些数据指标：
Ø 来访次数：用于判断访客是新访客还是回头客，新房客和回头客的意向有明显的差别，回头客的意向自然要高于新访客客户以及黑名单信息： 访客如果是回头客那么他的身份价值对于判断其意向是非常有帮助的，如果访客已经被用户加为客户其本次来访的意向会非常高，相反如果访客被加入了用户的黑名单其意向也就无从谈起了。
Ø 是否被火眼金睛识别：火眼金睛是e网打进享有专利的一个用于访客信息识别的技术，通过火眼金睛识别的访客，客户可以非常方便的知道其姓名、单位、电话等相应信息，而这些信息对于判断访客意向显然是非常有价值的。
Ø 访客所在地区以及来访时间：通过对访客所在地区的解析，可以判断其是否为客户所关注的主要地区，是那么可认为其价值高，不是则意味着该访客可能不是客户目标受众
Ø 访客的来源以及关键字信息：我们通过对客户网站所有访客来源和关键字进行解析，同时结合访客站内转化情况<span lang=”EN-US”>,</span>统计出该客户网站当前访客质量最高的来源和关键字作为监测数据，当有从这些来源和关键字来访的访客到访时，我们就可以初步判断这些访客的意向是比较高的
Ø 访客历史访问记录 ：这个数据是最原始、最直接、最有力说明访客意向高低的指标，如果访客访问过该客户所在行业网站，或者访问过其竞争对手网站，那么这个访客的意向自然是非常高的，而如何知道访客是否访问过这些网站呢？为了解决这个难题我们可以通过如下方式巧妙解决：首先我们根据客户所在行业信息选出该行业前十的行业门户作为其判断访客意向的监测网站，我们的目的是通过判断访客访问监测网站历史记录情况判断访客意向高低，访问得越多其意向自然就高，监测网站也可以允许用户修改和自定义的，接下来访客到访时我们会将监测网站传到客户网站页面上布置的探测器上，探测器利用了链接的 a:visited 伪类的属性，首先在页面上生成一个iframe，并在这个iframe中设置 a 和 a:visited 为不同的样式。然后将网站的链接插入到iframe 中。浏览器就会根据用户的访问历史，为访问过的链接设置 a:visited 的样式。最后再获得链接的最终样式，如果是 a:visited，就可以认为用户访问过该网站了。
第二个纬度是访客行为，我们在获得访客属性纬度的意向识别后，随着访客在站内的行为变化，我们可以在此基础上进一步的完善访客意向识别，从而使得意向识别过程是动态的，这个纬度的数据是根据访客的站内行为获得，因此是动态的，下面介绍下数据项：
Ø 是否蹦失：蹦失是指访客到达网站后是否只访问了一个页面就离开了，如果是我们可以认为其意向很低
访问深度：这个是与蹦失相对的概念，访客访问的页面深度越深表示其意向越强烈
Ø 停留时间：正常情况下访客停留时间与其意向是 成正比的，因此对停留时间的统计可最终用于访客意向判断
Ø 聊天行为：访客是否积极主要与后台服务人员联系，联系成功与否，联系交往的深度都能够很好的体现访客意向高低。
我们最终对访客意向的识别是同时考虑以上两个角度下的所有指标，整个分析过程跟踪访客的整个访问生命周期，从而最终达到如下效果：
ü 访客到访即可识别意向匹配度；
ü 从属性到行为全程追踪，质量评估动态化、立体化
ü 智能记忆，如影随形
“火眼金睛是e网打进享有专利的一个用于访客信息识别的技术”没有听说过，有链接吗？
“通过火眼金睛识别的访客，客户可以非常方便的知道其姓名、单位、电话等相应信息”觉得不太可能。
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