本节书摘来自异步社区《Adobe SiteCatalyst网站分析权威手册》一书中的第1章，第1.3节，作者【美】Adam Greco，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
1.3 SiteCatalyst是怎么工作的
Adobe SiteCatalyst网站分析权威手册
和大多数的网站分析产品一样，SiteCatalyst也使用基于浏览器cookie的方法收集网站访问者的行为数据。使用JavaScript和相关技术，这些网站访问行为数据会源源不断地从访问者的浏览器发送到Adobe的数据服务器，这些原始数据信息将在这里接受加工处理。处理后的数据信息能够在SiteCatalyst用户界面的报表中展示或者导出供其他报表工具使用。在SiteCatalyst用户界面上，用户能够使用报表知晓网站上的某些特定的访问行为发生的频率，然后还可以将这些行为分解为更多的细节，这就使得网站的所有者能够更好地了解网站的状况，了解网站上哪些功能工作正常，哪些还存在问题。SiteCatalyst还提供了一个很棒的机制，它能够让用户了解网站访问者完成网站操作行为的顺序，这对网站的架构设计人员来说是非常有价值的信息。在大多数组织机构中，网站分析数据将和反映该组织其他功能模块状况的数据一起整合到符合组织内部规范的标准报表集和功能板中，然后将这些报表集和功能板一起提交汇报给组织内部的各个部门。这种汇报形式的目的包括：跟历史数据相比较展示网站经营维护工作的进展，为下一步的决策行为（通常是改变网站的外观结构或者是改变访问者完成某一网站功能的流程）提供数据支持。SiteCatalyst有很多方法能够做到收集和汇报访问者的网站访问行为，在本书中，你会跟我一起探索所有的这些方法；SiteCatalyst能够生成各种各样的报表，在本书中，你也会跟我一起讨论这些报表的案例。
如果你后退一步，审视整个营销技术生态系统，你会看到SiteCatalyst笔直的矗立在网站分析领域。如果你在网站分析领域工作，你会听到这些术语：点击流数据（click-stream data）、客户的声音（voice of customer）、客户体验管理（customer experience management）、会话回放（session replay）、网站热图（heat maps）、个性化（personalization）、测试（testing），等等。以上的每一个技术都回答了关于网站访问行为的不同问题。通过Adobe数字营销套件中的其他产品和Genesis生态系统，SiteCatalyst能够同前面提到的那些技术进行集成和数据分享，SiteCatalyst实质上是一个网站数据收集和报表工具。
但是即使我们说SiteCatalyst是一个网站分析工具，也不意味着它的功能就局限在收集和汇报网站行为数据上。SiteCatalyst有很多方法能够收集和汇报发生在线下的客户行为数据。事实上，有时候最有意义的网站分析恰恰是那些综合了线上和线下数据的分析。例如，一家银行可能会使用SiteCatalyst获取访问者在它们网站上的信用卡申请行为，但是几个星期之后，这些信用卡申请是批准了还是拒绝了，这些行为是发生在线下的。如果没有这些线下数据，这家银行就只能够基于信用卡申请行为数据做一些相关的推荐而已。但是如果我们将这些发生在填写完申请表格以后的线下数据导入SiteCatalyst中，这家银行就不仅能够看到线上的营销活动效果怎样，还能够在报表中看到访问者在完成线上信用卡申请后是否有真正成为客户，从而能够看到每一个访问者从线上开始和这家银行的整个互动周期的全部过程。SiteCatalyst能够用于超出网站范围的数据分析，刚才提到的那个例子只是用来介绍SiteCatalyst这方面能力的众多例子中的一个。所以请你在思考SiteCatalyst能做些什么，不能做些什么的时候要小心，不要由人为的条条框框限制你的想法，简单认为什么是SiteCatalyst能够为你的组织做的，什么是SiteCatalyst不能为你的组织做的。本书的一个目的就是拓宽你关于SiteCatalyst能够做些什么的思路，我希望在阅读完这本书以后，你能够推动你的组织去思考，去尝试做那些在过去还没有想到能做的事情。
但是请记住，SiteCatalyst从性质上来讲是一个指向性汇报工具（译者注：作者使用“指向性”这个词的意思是，SiteCatalyst中的数据足够用来指明改善网站的前进方向，但是这些数据不足以精确地还原事实本身）。跟Oracle或者是Saleforce等其他软件产品不同的是SiteCatalyst并不是一个“记录的系统”或者说并不是一个为市场营销部门而设计）。跟Oracle或者是Saleforce等其他软件产品不同的是SiteCatalyst并不是一个“记录的系统”或者说并不是一个为市场营销部门而设计的100%准确可靠的数据库。我有时候会发现一些客户会尝试把SiteCatalyst变成一个营销数据仓库，但是事实上SiteCatalyst并不适合这么做，作为一款网站分析产品，它的发展方向也不是这样的。我猜测，客户之所以会这样做是因为SiteCatalyst比许多其他数据库工具更容易配置，并且这么做和创建一个大型关系型数据仓库相比，通常速度更快。不过请不要这么做。因为，SiteCatalyst是为了改善网站、为了成为网站改善的“催化剂（catalyst）”而生的（产品的名称来源于此）。尽管SiteCatalyst很可能也会收集像收入、订单量、推介提交（lead submission）等关键性的网站数据，但是有很多理由可以解释为什么SiteCatalyst的数据跟客户后台系统的数据不一致的问题。这些理由包括：cookie删除、网络带宽限制、图片请求（image request）标记长度限制，等等，理由还可以不断列举下去。在大多数情况下，SiteCatalyst数据和后台数据库中数据的差异会保持在5%以内，当然你的目标是让这两者更为接近，但是通常做不到完美的完全一致。让数据完全一致的目标通常可能导致你进入“网站分析的深渊”，你也许会很难从这个深渊中恢复过来。如果这样的话你将会浪费大量时间，而原本你可以将这些时间用在改善网站上。所以承认网站分析不是一门精确的科学、SiteCatalyst只是一个指向性的工具，将免去你挣扎在数据不一致中的痛苦。
