很多人把工具生成的代碼放在網站頁面，以為網站的跟蹤代碼配置基本完成了。但事情沒那麽簡單。分析系統中生成的跟蹤代碼只能簡單的跟蹤頁面流量的數據，比如訪問量、瀏覽量、流量來源等。，而用戶與網站的交互，如表單提交、訂單履行等都無法跟蹤。
網站的跟蹤代碼應根據網站的具體業務需求進行配置。在添加跟蹤碼之前，需要相關業務人員聚在壹起討論整理數據跟蹤需求，根據需求形成完整的跟蹤方案，從而生成相應的跟蹤碼並添加到網站中。
很多網站甚至壹些電商網站也只是做到了這壹步，但實際上這遠遠沒有發揮網站跟蹤系統的功能。
由於對配置內容的跟蹤有限，系統只能收集頁面流量的數據，所以用戶只能簡單查看網站訪問量、頁面瀏覽量、流量來源等相關數據，而無法知道用戶來到網站時是否有壹些非頁面瀏覽量的交互，是否已經產生訂單，或者產生了哪些產品。所以沒有明確的指標來指導網站優化和對外推廣(只有跳出率是不夠的)。
2.工具用途其次:配置目標或電商追蹤。
有些用戶會在頁面流量數據跟蹤的基礎上增加目標和電商數據的跟蹤配置，這就進入了我們所說的？網絡分析第二？。
目標和電商數據是衡量網站績效的重要指標。對於會員制的電商網站來說，壹個很重要的目標就是增加會員數據，電商銷售是網站的終極目標。通過跟蹤這兩條數據，可以很好的衡量網站和流量來源的轉化情況。
在追蹤到目標和電商的數據後，就可以將轉化後的數據與流量來源和頁面瀏覽行為關聯起來，就可以很好的分析網站流量來源和頁面瀏覽行為的轉化。這樣我們就可以知道哪些流量源的流量質量最高，哪些產品或頁面更有說服力吸引用戶完成訂單轉化，這樣我們就可以提高那些轉化率高的流量源的流量，優化壹些轉化率低的產品或頁面。
3.三、工具的使用:對訪問行為細節的跟蹤和分析有所改進。
在這種分類下，妳會更加關註用戶行為細節的追蹤，從而配置相應的自定義事件追蹤。我們可以系統地跟蹤用戶在網站上的壹些行為，如站點搜索、視頻播放、文件下載、表單提交、404錯誤頁面、導出鏈接點擊、評論提交等，從而更好地了解訪問者的訪問行為，提高網站的訪問體驗和轉化率。
如第二部分所述，妳可以把註冊成功作為網站的目標。除了跟蹤註冊提交成功的事件，還可以跟蹤註冊方式(是否通過第三方工具賬號註冊)、註冊提交失敗的次數和原因等等。
除了訂單數量，購買過程中每壹步的微轉化也值得關註。找出轉化過程中的弱點和問題，並努力修復，對於銷售的促進作用會非常明顯。
對於電商網站來說，用戶是否點擊站點內的廣告，購買廣告推薦的商品，我們的商品推薦系統如何完善，都需要數據作為支撐。
我們也強烈建議可以跟蹤站點搜索中零結果(搜索結果中的條目數)的情況，以此來衡量網站的產品或內容是否符合用戶的搜索需求，從而增加相應的產品或內容來促進網站的銷售。對於壹個客服系統來說，優化這壹步可能會大大減少客服人員的工作量。
4、第四個工具用途:基於數據的網站優化？數據驅動營銷
前三個部分，網站優化也應該包括在內，但是對於大多數公司來說，網站優化大多做得不好，或者做得不系統。而網站優化是網站運營過程中不可或缺的重要環節。
很多人做的web分析報告僅僅停留在報告層面，沒有形成優化行動，失去了web分析的意義。根據報告中提出的有效建議，可以考慮安排營銷活動或者優化頁面內容。
通過數據分析找到更好的推廣渠道；同時對內容尤其是登陸頁面進行A/B/N測試，找出最佳頁面版本，將有效提高網站的轉化率，從而促進網站的銷售！這是web analytics對網站性能提升最直觀的體現。