說(shuō)服甲方不用嘴！一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)
發(fā)布者： 華企立方 發(fā)布時(shí)間：2015-10-6 9:06:51
用戶(hù)體驗(yàn)，分析至上
在上一個(gè)客戶(hù)的案例中，小紅利用數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)那些需要進(jìn)行可用性測(cè)試的地方。然而目前為止，小紅只發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)站中值得測(cè)試的單獨(dú)的頁(yè)面和頁(yè)面組。她覺(jué)得她需要知道更多的關(guān)于最常見(jiàn)的用戶(hù)行程（user journey）的信息。她還想更加深入地理解用戶(hù)，看看不同類(lèi)型的用戶(hù)如何訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。為了能進(jìn)行最佳的可用性測(cè)試，小紅真心想要知道人們事實(shí)上是如何使用網(wǎng)站的。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析是一種用來(lái)發(fā)現(xiàn)可用性測(cè)試最佳測(cè)試頁(yè)面的極好的方法。在本系列文章的第一部分，我講解了如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的問(wèn)題所在之處。這么做可以讓我們更好地理解目前的用戶(hù)行為，并且?guī)椭覀兗辛α吭趯⒁獪y(cè)試的任務(wù)上。
在如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)指導(dǎo)可用性測(cè)試的這一系列文章的總結(jié)部分，我將更仔細(xì)地探討如何通過(guò)識(shí)別用戶(hù)行程、將用戶(hù)分類(lèi)來(lái)比較不同的用戶(hù)組的行為。
識(shí)別流失點(diǎn)
知道用戶(hù)是如何在整個(gè)網(wǎng)站建設(shè)中流轉(zhuǎn)的可以增加單個(gè)頁(yè)面狀態(tài)的情境（context）。比如，分析用戶(hù)行程中前一個(gè)頁(yè)面的數(shù)據(jù)可以幫助我們識(shí)別為什么某個(gè)特定頁(yè)面的退出率特別高。另外，找出最常見(jiàn)的用戶(hù)行程對(duì)于謀劃可用性測(cè)試很有好處。可用性測(cè)試可根據(jù)這些常見(jiàn)的用戶(hù)行程來(lái)設(shè)計(jì)，從而確保在測(cè)試中用戶(hù)的行為是和已經(jīng)存在的用戶(hù)行為是相符的。
谷歌分析嘗試通過(guò)用戶(hù)流程圖（user flow）和行為流程圖（behavior flow）報(bào)告來(lái)展示用戶(hù)行程。他們可能比較難閱讀，并且經(jīng)常因?yàn)榘讯鄠€(gè)頁(yè)面組合在了一起而變得很麻煩。這意味著谷歌分析通常只能把最為普遍的幾個(gè)頁(yè)面單獨(dú)展示，而把其他的頁(yè)面組合在一起，顯示為"大于100個(gè)頁(yè)面"——這對(duì)我們一點(diǎn)幫助也沒(méi)有。下面的截圖顯示出這種非常局限的信息是如何讓分析變得困難的：只有幾個(gè)頁(yè)面在每個(gè)用戶(hù)行程的階段中是單獨(dú)被顯示的，剩下的頁(yè)面都被組合在了一起。
盡管頁(yè)面被組合造成了很多問(wèn)題，花些時(shí)間分析這些報(bào)告仍然可以幫我們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題區(qū)域，根據(jù)的是流失率或意想不到的用戶(hù)行程（比如，我們本來(lái)期待的是這樣，但用戶(hù)卻走向了另一個(gè)方向?）。一旦我們發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題區(qū)域，我們就可以謀劃可用性測(cè)試，來(lái)看看用戶(hù)在整個(gè)行程中是如何思考的，了解他們?yōu)槭裁磿?huì)有這些麻煩。
在谷歌分析的用戶(hù)流程和行為流程報(bào)告中，所有的頁(yè)面用了綠色的矩形來(lái)表示，灰色的連接線(xiàn)用來(lái)表示頁(yè)面之間的用戶(hù)行程。每個(gè)矩形還用紅色表示了流失率的百分比（也就是說(shuō)用戶(hù)正離開(kāi)網(wǎng)站）。它們可以說(shuō)明常見(jiàn)的用戶(hù)行程，以及用戶(hù)在哪些地方離開(kāi)了網(wǎng)站——也是另一種問(wèn)題區(qū)域的跡象。
數(shù)據(jù)分段，更多的細(xì)節(jié)
數(shù)據(jù)分段為觀(guān)察不同用戶(hù)的不同行為提供了一個(gè)絕佳的方式。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子就是比較新用戶(hù)和回訪(fǎng)用戶(hù)。下面的圖來(lái)自于一個(gè)在線(xiàn)找工作網(wǎng)站，它顯示出新用戶(hù)的數(shù)量在該月幾乎是持平的，然而回訪(fǎng)用戶(hù)的數(shù)量卻跟隨了一個(gè)不同的模式：在周末的時(shí)候數(shù)量明顯下降。
這使我想知道更多的細(xì)節(jié)，關(guān)于新用戶(hù)和回訪(fǎng)用戶(hù)的不同點(diǎn)。其他關(guān)于這兩種不同用戶(hù)的數(shù)據(jù)顯示出，回訪(fǎng)用戶(hù)傾向于在網(wǎng)站上花費(fèi)更多的時(shí)間，每段時(shí)間會(huì)瀏覽更多的頁(yè)面，并且更傾向于申請(qǐng)工作。
根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)我可以做出假設(shè)：回訪(fǎng)用戶(hù)更可能是真正找工作的人，但新用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的時(shí)候更隨意。因此我推薦網(wǎng)站做一些個(gè)性化的設(shè)計(jì)——對(duì)待新用戶(hù)，展示更多的保證信息，說(shuō)明該找工作的網(wǎng)站是合法的、值得信賴(lài)的，并且引導(dǎo)他們簡(jiǎn)單快速地做出行動(dòng)，比如注冊(cè)工作提醒。對(duì)待回訪(fǎng)用戶(hù)，展示更精確、細(xì)節(jié)的搜索工作的選項(xiàng)，并且提供信息鼓勵(lì)他們申請(qǐng)工作。
新用戶(hù)和回訪(fǎng)用戶(hù)不同的行為可以透露許多事情，取決于網(wǎng)站的類(lèi)型。比如，對(duì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，它顯示回到這個(gè)網(wǎng)站的人更傾向于下單。如果這是真的話(huà)，那么我們可以把重點(diǎn)放到幫助第一次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的用戶(hù)下單。
這種數(shù)據(jù)分段分析還可以幫助可用性測(cè)試的招募。如果在新用戶(hù)和回訪(fǎng)用戶(hù)之間有明顯的行為區(qū)別，那么可能最好同時(shí)招募已有用戶(hù)和尚未訪(fǎng)問(wèn)過(guò)該網(wǎng)站的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試不同的用戶(hù)類(lèi)型可以幫助解釋為什么他們?cè)诰W(wǎng)站上有迥然不同的行為。
除了上說(shuō)例子中的新用戶(hù)和回訪(fǎng)用戶(hù)，在谷歌分析上還有一些現(xiàn)成的數(shù)據(jù)分段方式來(lái)幫助我們分隔數(shù)據(jù)，包括：
不同的流量來(lái)源——可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)那些通過(guò)搜索和鏈接來(lái)到網(wǎng)站的用戶(hù)的區(qū)別。
使用不同設(shè)備類(lèi)型的用戶(hù)——可以用來(lái)比較使用手機(jī)、平板和桌面電腦用戶(hù)的參數(shù)。
根據(jù)自己的需求來(lái)改造分段方式也是很好的方法，這可以使分段方式可以和整個(gè)網(wǎng)站重要的用戶(hù)及角色更好地相符合。通過(guò)這種方法，我們可以分析這些不同的用戶(hù)群所采取的不同的用戶(hù)行程，例如，比較已有用戶(hù)和第一次購(gòu)買(mǎi)的用戶(hù)的行程。
數(shù)據(jù)分段可以被用來(lái)觀(guān)察使用不同設(shè)備的用戶(hù)的行程。根據(jù)手平板和桌面電腦來(lái)分段可以提供三個(gè)不同的行為流程供研究。這種方法對(duì)于發(fā)現(xiàn)使用不同設(shè)備的用戶(hù)可能存在的問(wèn)題特別有幫助。手機(jī)用戶(hù)的行為流程圖可能會(huì)在用戶(hù)流程中顯示出一個(gè)重大的流失點(diǎn)，但在平板和桌面電腦中卻不是問(wèn)題。這應(yīng)當(dāng)引出相應(yīng)的手機(jī)端的可用性測(cè)試，重點(diǎn)放在找出手機(jī)用戶(hù)在流程中的該點(diǎn)流失的原因。
現(xiàn)在該怎么辦?
在利用數(shù)據(jù)分析識(shí)別問(wèn)題區(qū)域后，下一步就是找到為什么用戶(hù)會(huì)有這些問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析能夠提供一些關(guān)鍵的地方，需要我們?cè)诳捎眯詼y(cè)試中特別關(guān)注，或者拆分出特別的測(cè)試。作為用戶(hù)體驗(yàn)的職業(yè)人，我們自然而然地想要和我們的用戶(hù)在一起，在可用性測(cè)試中從他們身上學(xué)到東西。數(shù)據(jù)分析只是幫助我們更好地進(jìn)行測(cè)試。
嘗試一下——提取一些這里提到的方法，把它們應(yīng)用到某個(gè)項(xiàng)目中。你會(huì)驚奇地發(fā)現(xiàn)，我們竟然可以從數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)這么多東西。
對(duì)于那些仍然覺(jué)得不確定的讀者，這里有非常多的幫助資料。如果你想和谷歌分析最新的發(fā)展保持同步，我推薦谷歌分析官方博客，和Occam's Razor——數(shù)據(jù)分析大師Avinash Kaushik的博客。如果你想在實(shí)踐中學(xué)習(xí)提高數(shù)據(jù)分析的技能，可以參考谷歌分析培訓(xùn)中心。這些教程都能幫助你更好地準(zhǔn)備獲得一個(gè)谷歌分析個(gè)人資格證書(shū)。
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