我曾有幸的参加了在美国旧金山举办的eMetricsSummit会议，会议很多收获。本来，因为过去在犹他州工作的关系，也眼见了Omniture和业界的很多与国内不同之处，但这一次旧金山会议的所见所闻仍颇多震撼。
首先的感受是，美国一定比中国领先十年吗？一言以蔽之，这么说太绝对，在技术上，美国未必真的比我们领先那么多，世界是平的，中国研究技术的开发者和大牛也不少，因此这个领域美国人或许确实领先，但领先十年的代际差距，倒还不至于。
但是，大环境的领先，却可能不是十年那么简单，甚至用时间去衡量都不恰当，因为美国的市场环境和专业环境迥异，所以美国能玩的，中国恐怕永远玩不了，也不会去玩；反之，中国也会创造出一些适应国内环境的玩法。
先不说中国怎样，单说美国有一个环境即与我们这里不同，数字营销分析工具方面，无论什么样的创新，只要能够解决某一领域的问题，满足某些方面的需求，那么一定会有客户愿意掏钱购买。因此，美国人更乐意于不断创新，发现解决问题的办法，不断改善现有技术，然后在市场上贩卖，获得收益。新东西不怕被人抄袭？美国也有抄袭别人的，就算是别人的专利，其实还是可以绕道实现同样的效果，但程度就要小多了，原因很简单，文化不容，被人瞧不起。这就好像在美国道路上开车，你要是真的不让行人先行，可能也不能把你怎么样，但路上一定有人对你竖中指，你不愿受这个鄙视，所以乖乖停着让人。但在中国，停止线前停一下等一下斑马线上的行人，后面的车就一定要猛按喇叭催了，文化不同。这种文化的不同，使美国市场上的数字营销分析工具远远多于中国，而且创新性强，远甚中国。
这篇文章，我想写写他们在工具方面的进展，名字叫明天的工具，我想，这方面美国的今天，是中国的明天。
明天的工具关注什么
现在讨论最多的新问题新现象，肯定会成为工具的趋势，美国人在会上关注些什么呢？
1.以用户（客户）为中心的监测和分析
这是一个大家都已经看到的趋势，GoogleAnalytics更新成UniversalAnalytics之后的一个最显着的点，就是把过去以visit为核心的监测，进化为以visitor为核心的监测。所以，如同我在上一篇我在上一篇文章（2014年值得关注的数字分析新趋势）所说的，我们已经不可能满足于只是知道一个访问session过程中发生了什么，我们想要知道在访问者（用户）的生命周期内发生了什么，并且用更大的尺度观察、分析以及优化。这拓宽了我们的视野，我们可以做微观的调整（利用既有的visit的方法论），也可以进一步知道做宏观的分析（利用新的以用户为中心的方法论）。这对优化我们的策略具有决定性的意义。
当然，以用户为中心的监测和分析不是仅仅从visit进化到了visitor这么简单，它还包括其他的要素，这些要素是：唯一访问者（唯一用户）的识别，多样化的数据源，统一平台基础上的数据整合。我们接着看这些。
2.唯一访问者的识别
老美对这一块的关注主要在于跨设备的追踪上，我在上一篇文章中也有专门讲到。所以讲到跨设备追踪的分会场演讲中，人满为患。不过令我相当失望的是，在这个演讲中使用的跨设备追踪方法不是我期望的高大上的大数据方法，或者是fingerprint方法，而是老老实实用了UID的方法。但它至少说明了一个问题，在美国，UID方法解决跨设备追踪是完全可以使用的，一方面用户确实在几乎所有自己的设备中都登录了自己的Google账号，另外一方面，大多数的网络或者服务，也都要求用户注册登录之后才能享用。这样UID方法反而成了广覆盖。我们现在在中国也很关心这个领域，只是没看到真正经得起检验的解决方案。
3.多样化的数据源
GoogleAnalytics更新成UniversalAnalytics的另外一个原因，是它开始兼容各种数据来源的数据，因此，分析不一定只是onsite（自己的网站），也不只是online（互联网），它也可以包容其他系统的数据，例如CRM，ERP；甚至可以包容offline的数据，它希望做到如它名字所说的“统一”（universal的一个意思即是统一）。
既然我们要真正了解用户，以用户为中心，那么我们当然要尽可能获取与用户相关的所有数据。
线上数据，各种IT系统的数据就不说了，有趣的是，老美们想尽办法想把offline（传统世界）的东西也数据化，然后搬进UniversalAnalytics或者相类似的工具中。就像下面这张图所示，各种传感器的数据（哈哈，有没有朋友知道RaspberryPi或者Arduino？现在老火了）都可以输入到UniversalAnalytics中。还有人把商店里面布满传感器，捕捉客户的行为，这些传感器的数据，又全部传送给了线上工具，例如传给了UniversalAnalytics。再考虑到优惠券，二维码什么的，统统都可以输入到这个平台中，想象空间一下子大起来，O2O实际上很容易就打通了。不少老美们天天都在琢磨这个，有意思。
多样化的数据源，对用户的理解当然会深透很多，不过组织数据然后加以分析就成为一个问题了，所以自然而然，新的需求又提出来，即一个能够整合各种数据的统一的监测和分析平台。其实UniversalAnalytics就是这样的平台，但它不是唯一的，而且也不是走得最远的。
