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Analytics是Google的一款免费的网站分析服务金沙娱

来源:http://www.dlksamusic.com 作者:金沙第一娱乐娱城官网 时间:2020-01-25 16:31

在说明Analytics和UX之间关系之前,先了解下什么是Analytics。

Sophia使用了分析法帮助客户确定可用性测试的内容,然而到目前为止,她只是检测了网站的各个页面和组件,她觉得有必要了解更多常见的用户流程,并想要深入了解用户以及不同类型的用户是如何与网站交互的。为了开展最有效的可用性测试,Sophia想要更清楚地了解人们实际上是如何使用网站的。

原文 UX Booth Editorial Team 2016-03-29 看原文点这里
翻译 云梦大泽 2016-10-09 @ 简立方

Google Analytics(分析 Google Analytics,您可以更胸有成竹地撰写定位准确的广告、强化营销计划并提高网站的转化率。

简言之,分析法是个很棒的方法,能够判断一个网站中最适合可用性测试的区域。在上一篇文章中,我介绍了如何使用分析法确认网站中有问题的地方,这么做会帮助我们更好地理解当前的用户行为,并且有助于明确测试任务。

有没有一种神奇的方法,可以创造广受欢迎或者能让用户一见钟情的体验?并没有。创造所有人都喜爱的体验并非我们的目标,相反,我们力求创造一种直接服务于特定人群并让他们满意的体验。同样地,也没有一种特定的衡量我们创作成功与否的方法。在这样的情形下,分析学就有了用武之地。

Google Analytics是Google的一款免费的网站分析服务,自从其诞生以来,即广受好评。Google Analytics功能非常强大,只要在网站的页面上加入一段代码,就可以提供的丰富详尽的图表式报告。

在这个由两部分组成的系列文章的后一部分,我将介绍如何使用分析法指导可用性测试,更详细地介绍如何确定用户操作流程,并细分用户以比较不同使用人群的行为特征。

如果你无法衡量它,那么你如何知道它是否是成功或有效的呢?

OK,回到我们的话题!

明确断点

要想知道用户是如何在网站中穿行,可以增加单个页面统计信息的前后信息。比如说,要想知道为什么某个页面的退出率这么高,可以分析前几页面的用户体验历程。另外,如果通过网站找到常见的用户体验历程将对未来的可用性测试产生很大帮助。可以创建可用性测试任务来反映常见的用户体验历程,确保测试中的用户行为与现有站点的用户行为一致。

Google Analytics尝试使用用户流和行为流报表来展示用户体验历程,这其实很难阅读,并且会遇到很多页面组合一起的情况,因为Google Analytics一般只单独显示最受欢迎的页面,然后把剩下的页面合在一起标记为“>100页”,这完全没有帮助。下面的截图显示了在页面分组之前,每个步骤只显示几个单独页面,由于信息的局限性使得分析变得困难。

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尽管页面分组会引发一些问题,但仍旧可以通过分析这些报告,基于下降率和预期外的用户体验历程(即用户朝着完全不在我们预期中的方向进展)来确认问题区域。一旦确认了这些区域,就可以创建可用性任务,了解用户在体验中的思考方式,并知道他们为什么会遇到问题。

在Google Analytics的用户流和行为流报告中,用带有灰色边框的绿色方块表示页面和用户体验历程,每个方块还用红的标记展示了退出率——也就是用户离开网站的位置。这些标记能够展示用户历程偏好,以及用户离开网站的有可能存在问题区域的地方。

下面的案例是来自于我曾经研究的一个旅行网站,突出了主页上的搜索方块。

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在这个做了标注的简化图片中,我们可以看出一个潜在问题。访客正在使用搜索模块寻找度假目的地,但是接着就从搜索结果页返回了主页(又名pogo sticking),表明搜索结果在某种程度上让人不满意,这可能是源于以下几点原因:搜索没有结果、结果太多或太少,也可能不是因为搜索结果本身的原因,而是其他因素,比如搜索出来的结果显示度假的价格太高。

数据显示,最初的搜索结果并不令人满意,于是我在搜索框上进行了一些可用性测试。可用性测试发现了问题的实质——搜索结果过于宽泛,用户因结果太多而不知所措。基于可用性测试的结果,我建议在搜索结果页引入分面检索系统,用户可以根据一系列标准过滤搜索结果,而无需从主页重新开始搜索。在新的搜索系统中用户可以筛选有关设施的结果,比如宾馆是否带有泳池、健身房或其他设施,这就意味着他们就能够找到有用的结果。这个设计方案使用户在首次搜索后又返回首页的数量大幅减少,并且看到更多的用户进入了下一步操作中。

上面的截屏显示了引入分面检索系统一个月之后的分析结果,可以看出已经有效降低主页与搜索结果页之间的反复跳转。虽然还有可以提升的空间,但从变化中看到积极的结果还是很振奋人心的。

这就是不断驱动UX从业者收集和分析数据的原因。通过线上或线下,我们收集了许多数据:如,有多少人点击了它?他们通过导航到了哪里?他们什么时候退出了?以及,他们在寻找什么?我们应用分析学去衡量我们设计的有效性。这就是说,当我们看到人们的行动时,我们就可以通过分析知道设计是否与用户进行了良好的交流互动,亦或者,设计是否很好地传达给了用户。
在这篇入门完全指南中,我们将探讨分析学中一些基本的方法,以及用户体验测量与分析中的日常工作和交付物。我们也将列举一些常用工具、知名会议和协会、相关书籍,这些都会给你很好的帮助。

UX和Analytics使一支强大的团队成为可能。您的网站Analytics可以为您提供见解,使您能够了解用户,跟踪他们的旅程并查找潜在的问题区域。您可以使用定量数据来告知您的定性UX方法。请记住,您的分析可以告诉您网站上正在发生的事情,而可用性测试等UX技术将帮助您了解发生事情的原因。

细分数据,了解更多细节

细分是一种观察不同类型用户行为差别的有效办法。一个简单的例子就是比较新用户与老用户。下面的图表是一个来自线上申请工作的案例:新用户的访问数量在一个月之内基本保持不变,而老用户访问则遵循了不同的模式,周末的流量明显减少。

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这引起我寻找关于新用户和老用户在更多细节上的不同。通过查看两类人群其他页面指标数据,发现老用户在网站停留时间更长,查看更多信息页面,并且更可能申请工作。

从数据中可以推断出,老用户更可能是认真的求职者,而新用户态度更加随意。由此我建议网站做些个性化设置,对于新用户要让他们放心,招聘网是一个合法的、值得信赖的地方,可以迅速或简单地做出响应,比如在注册时发出提示;我也建议针对老用户,展示更多精挑细选的、更详细的工作搜索选项,并鼓励他们申请。

新老用户表现出不同的行为方式可以证明很多事情,具体取决于网站的类型。比如说,数据显示老用户在电商网站更可能产生转化,如果是这样的话,那么如何尽可能帮助网站在新用户在第一次访问时就发生转化,就很值得重点关注。

这种分类分析的方式也可以应用在招募被测者中,如果新访问者和回访者的行为有明显差异,那么最好对现有的用户和以前没有使用过该网站的用户均进行测试。通过测试不同类型的用户可能有助于解释为什么他们会表现不同。

Google Analytics中有几个预备好的类别来帮助细分数据,除了上面介绍的新老用户的例子,还包括:

· 不同的流量来源——有助于判断主动搜索网站而来的访问者与通过其他网站链接而来的访问者有何不同。

· 不同设备类型——有助于比较手机、平板和电脑用户的指标。

创建自定义细分也是一个好方式,这样的细分可以将网站中的关键受众人群与人物角色类型有效匹配。由此我们可以分析这些群体在使用网站时的不同体验历程,比如比较已有顾客与第一次购买的顾客有什么不同。

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用户使用不同类型的设备时也会产生不同的体验历程,通过细分手机、电脑、平板,对三种行为流进行调查,当涉及到为这些不同类型设备的使用者识别潜在问题区域时,可能会很有帮助。如果行为流程图表中显示,手机用户在用户体验历程中出现了很大的退出率,而这种情况并没有出现在电脑或平板用户中,这就可能会引发移动端的可用性测试,将关注点集中在问题区域,找到为什么用户在这个地方突然离开。

目录

  • 什么是分析学?
  • 通用方法
  • 日常工作和交付物
  • 可以关注的大神
  • 常用工具
  • 知名会议和协会
  • 相关书籍

可以使用多种方法来使用Google Analytics来揭示用户如何浏览您的网站。在“页面”报告中,您可以向下钻取以查看用户如何导航到网站中的选定页面以及从中导航。但是,“用户流”和“行为流”报告可提供从最受欢迎的登录页面开始的多步旅程的更多信息。

如何去做

在使用分析法确认问题后,接下来就要找到出现这些问题的原因了。使用分析法得到的一些关键区域,并集中进行可用性测试或A/B测试。作为专业的用户体验设计师,我们很愿意花时间与我们的用户在一起,通过可用性测试从他们身上获取知识。分析法只是引导我们更好地进行测试。

亲身实践——在这里只是了解一些技术概要,可以将其应用在具体的项目中,通过这些分析你会很惊讶,竟然可以发现这么多!

对于仍然迷惑的读者,这里还有办法:持续关注Google Analytics的最新进展,我推荐Google Analytics官方博客、Occam's Razor、分析大师Avinash Kaushik的博客。另外一个提高分析技能的实用方法就是查看Google Analytics培训中心,通过里面的教程也是获得Google Analytics个人资格的有效前提。

原文地址:

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什么是分析学?

我们都知道,自互联网出现以来,它已经深刻地改变了我们,也改变了相关用户的行为。从一开始的用户输入网址到现在的依赖于搜索引擎进行搜索,从将所有的注意力放在一个界面到打开、浏览多个标签页,所有这一切使得网站或应用程序变得更加复杂。要衡量我们的设计,分析师不能仅仅简单地测量网络服务器上的点击率,他们必须分析用户的行为。

在收集信息、数据时,研究人员会根据情况采用定性或定量方法,或者二者相结合的方法。定性数据通过用户研究进行收集:观察人们的行为,了解他们为什么要做某些事情;而定量数据则通过测量、分析来获得:了解用户进入一个页面时采取了哪些行动,以及有多少用户采取了这些行动。

这种量化的数据能让我们得出一些基准,这些基准则可以给我们的设计决策提供帮助或启发,从而使我们得知设计是有效的还是无效的,是成功的还是失败的。世间万物皆可测量,但数据的使用通常仅限这些方式:我们用数据去描述问题,诊断问题,给出最优方案,预测结果。

  • 描述性分析类似于老式的计数器。描述性分析可以给出这样的基本数据,比如有多少人访问了一个网页,多少人点击了这个按钮,或有多少人观看了视频。
  • 诊断分析可能会使用一些和描述性分析类似的度量指标,但却基于不同的目的。诊断性分析有助于我们了解发生了什么,以及为什么。例如,如果一个在线零售商正在赔钱,他们可能会测量用户在各个使用环节中的点击率和页面退出率,从而得知用户在哪些地方流失掉了。
  • 规则性分析指的是那些帮助用户得知下一步该做什么的数据。例如,假如谷歌地图收集了上下班高峰期的交通数据,它就可以基于这些数据给司机规划一个更好的线路。或者当我们要考虑设计的有效性时,规则性数据也可以帮助我们识别模式,从而给我们未来的设计决策提供启发或帮助。
  • 预测性分析是最后一种类型。它告诉我们在某一情境中可能会发生什么。例如,如果我们使用A / B测试法测试一个网站新版的顶部设计,该测试可以告诉我们哪个设计更容易将客户留在网站上。如果新版的顶部设计比较受欢迎,我们就可以得到这样的预测:如果我们使用了新版的顶部设计,网站流量很可能会增长。

以上四种类型的分析过程中都会使用一些度量指标,这些度量指标通常基于关键绩效指标(KPI),亦或者或者和KPI相关。关键绩效指标是一个可测量的行为或者信号,它关乎商业的成败。例如,某公司的 Twitter 转发量不会直接增加用户对该公司的喜爱或者识别度,但是营销团队可以将Twitter转发量关联到品牌认知度,在这种情况下,他们可以使用转发量作为他们的KPI之一。理想情况下,针对某一经营目标应该有多重KPI,从而增加数据的可靠性。

这些报告可能很难分析,尤其是对于大型网站,因为您的网站不太可能存在一系列明确的途径。您会发现,不同的用户可以采用大量的路径,这使得从这些报告中寻找见解颇具挑战性。但是,它们对于获得良好的顶级概述和显示站点中最主要的途径很有用。当他们将多个页面分组时,您通常可以很好地了解用户所经历的最常见的旅程。

通用方法

虽然分析学可能令很多设计师感到复杂难懂,但其实一些基本方法通常简单明了、直接明确。大体上,分析学领域基于这三点:研究、测量和分析。

过去我如何使用这些报告来通知我的UX工作的一个例子就是警惕积木。

研究####

尽管基于网络的分析是一个相当新的领域,但研究领域已经有几百年的历史了。研究人员横跨各个领域,从科学到营销,再到人类学,他们使用的分析技术直接影响分析师的工作方式,以及分析师决定去继续追踪研究的方向。研究人员的工作,特别是当与分析学结合在一起的时候,与科学方法极其类似:

研究人员首先优化自己的目标或问题,以便集中他们的注意力。一旦他们明确了项目目标,他们就会首先提出一个假设,然后去检验这一假设。接下来,数据分析师可以去测量研究和测试的结果。基于这些测量结果,研究人员和分析师可以识别、去除出一些离群值,或不能反映整体以及模式的结果。最终,他们得出结论,甚至基于他们的分析给出一些预测。

Pogo sticking

测量####

仔细说来,很多指标都可以帮助我们了解一个公司或品牌是否愈来愈强。营销人员、企业家、商业顾问都建立了自己的衡量成功的方法。他们可以测量这些数据:用户数量、网站的速度、用户在网站上的停留时间,以及一些离线细节,比如资金款额、新产品关注量、邮件的订阅量,或购买数量。

有许多公司只知道测量而不重视先前的研究和后续的分析,这种处境相当危险。举个例子,你可以去测量访问该网站的人数,但如果你没有研究之前几天,几周,几月的用户访问数量,如果你没有两种数据的分析、比较方法,那么你测量到的数据其实是毫无意义的。这就是为什么我们经常提及数据追踪,而不仅仅是测量。数据追踪意味着基于研究的持续测量,这整个过程都包含有分析的意图。

Pogo sticking描述用户在网站上两个页面之间跳动的位置,而不是逐步浏览网站。这可能表示用户感到困惑,并且不太可能帮助您转换这些用户。

分析####

分析是将整块信息打碎成片段,并检查每块片段代表含义的过程。分析的概念应用广泛,它在数学、哲学、化学、精神病学,以及计算机科学中都有使用。如果没有分析,所有在研究阶段收集到的信息都可以被测量出来,但是毫无意义。分析使我们在信息之间建立关联。例如,你可能会研究人们如何访问一个网站,测量由搜索引擎进入网站的人数,然后我们可以通过分析得出相关背景,以及回答一些基本问题,如:有多少人访问过类似的网站?今天有多少人访问了您的网站,相比于昨天或上周或去年如何?有多少人从谷歌进入你的网站,与从Twitter进入的数量相比如何?

这里有一个有趣的细节:“分析”一词来自古希腊的ἀναλύω,意思是“我将它解开、拆散”。“分析”这个词最早发现使用于亚里士多德的文章标题中,Prior Analytics,这是一篇关于演绎推理和科学方法的文章。作为人类,我们都自然地对分解信息并在逻辑上理解他倍感兴趣,这也许就是我们发现分析极其有价值的原因之一。

Nielson / Norman小组撰写了这份有关pogo sticking的指南,其中对此进行了更详细的说明。它涵盖了Pogo粘滞行为背后的一些可能原因,并为这些问题提供了一些潜在的解决方案。

日常工作和交付物##

数据分析是许多行业的必要工作之一,从营销人员到用户体验从业者,再到数据分析师无不如此。在本节中,我们将回顾一些UX从业者可能会实施的分析任务、工作,以及相关的交付物。

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