新web分析中定量与定性的统一

  谁都不会否认这样一个事实,即我们正在处于一个行业巨变的过程中,当下的web分析与原来的样子已经有了很大的差别。新的web分析不再只是clicks的统计,也不限于IT部门的统计,而是增加了许多创造性的测量方法,范围不仅仅局限于IT及相关部门,连往常不懂IT一些专业术语的领导头头也可能在这场分析中参与进来。

  首先我们先回顾一下我们的互联网环境发生了何种变化,web分析诞生开始,数据来源于日志,主要包括一些技术信息,而不是商业信息。由于这种独特的发展方式,web分析工具和访客意图都来源于clicks的分析,大量的数据、度量、指标由IT部门来梳理,也常常包含以下的范围:页面浏览数、命中数、退出最多的页等,他们提交的这些数据有个共同点,那就是,它们想说明一些情况,但几乎很难明白它说什么,尤其这是个ROI非常流行的时代,这也导致了领导层对于web分析的漠视,因为它既没有能力解决公司的问题,也没有能力解决用户的问题,我们无法采取行动。

  于是,我们想到了扩展,增强我们倾听网站访客想法的能力,通过日志统计与放置JS代码,通过与用户访谈和交流,通过以调查为导向的网站更新等等,我们将采用另一种新的分析,它称之为关键认识分析(key insights analysis,KIA)。

  也许你有疑问,用户访谈交流、调查这些不是用户体验方面的内容么,难道换了一个地方就能把web分析冠以新的web分析么。

  接下来,我们来针对原先已经有的web统计指标来作个说明:

  点击密度分析 点击密度分析使用WEB分析工具中的站点覆盖功能,帮助从用户的角度来看问题。它帮助你认识,真正的访客如何看待自己的网站,点击哪些部分。结合网站流量来源和搜索引擎关键词,我们或许将对用户访问网站的意图做个分析,用户想找某些词,来到网站后(不一定是首页进入的)浏览页后,点击到了想了解的信息(退出)或者点击站内的链接跳出了网站,同时在用户浏览的过程中,用户是否按预定的方式或预先安排的版面来了解信息,这些关键指标将汇集成一系列的可度量的行为,并将对其它(如内容调整、版面设置及推广营销)作为有针对性的测试指标。

  访客的主要目的 在新的Web分析中,我们并不完全依赖于浏览过的页面,而是请求客户帮助我们了解他们访问web的原因,因为使用浏览过的页面是基于这样一个假设,即你的网站里提供了他所需要的内容,而实际上有很多情况并不是这样的。用调研、访问等找出web站点的理由。

  任务完成率 对于以往的页面浏览数来衡量任务完成情况,我们作一个改进,将包括更全面的定性数据,使我们了解用户是否完成了他们的任务,他们有没有找到想要的东西。方式可以通过调研,实验室可用性调试,web站点测试等,然后找出结果来,以便进一步的行动。

  以至于未来更多的测量方法等。但是,无论用何种工具,最终就是这一切数据将帮助了解发生了什么事。“不管如何折磨数据,他也不能说明为什么会发生此事”。

  我们有点击量、页面浏览数量等更多数据,但为什么他们要来,为何在这些页面上结束。这是一个核心的问题,这也是我们的可能性优势所在。

  这就是定性数据为何这么重要的原因。它可以让我们逐渐了解“为什么”,也是90%的Web站点分析做了很多的汇总,但我们还是会选择1%的数据之原因。

  常见的定性数据有:意见满意度、访客互动、品牌效应等,形式有很多种,但重要的是客户与web如何交互。

  在对关键性认识分析的寻求中,第一步应该是尽可能地了解客户在web站点上的交互,了解访客决策与行动的影响因素。如果没有事先对Web站点上的客户满意度和任务完成度量有很好的理解,那么专注于定量的分析将会是一种时间和资源的浪费。

  有很多种方法可以收集客户定性数据,如:

  实验室可用性测试;

  网站访问;

  A/B或多元测试;

  调研等。

  为何要把有些人认为的用户体验方面的方式来引入其中,我们认为这种方式增强了结果导向的因素,因为如果有一种方式能在一定程度上说明你正在做的事情,那么你十有八九会采用,因为这可能会影响你的资金来源及以效果评估等。

  将为什么(意图动机等)与什么(点击、访问数)相结合,将成为任务成功的可实施web分析的重要组成元素。

时间: 2024-08-05 06:04:34

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