用戶體驗(yàn)，分析至上
索菲亞【譯者注：為了更接地氣，以下稱為“小紅”】正在和她的客戶討論可用性測(cè)試的項(xiàng)目，她已經(jīng)迫不及待地要開始了。然而唯一尚未解決的問(wèn)題是，他們對(duì)于測(cè)試什么內(nèi)容和著眼于網(wǎng)站的哪個(gè)部分持有不同的觀點(diǎn)。小紅的客戶對(duì)他們的顧客很了解，但是小紅擁有多年用戶體驗(yàn)的研究經(jīng)驗(yàn)，沒有任何跡象表明小紅和她的客戶可以達(dá)成一致的意見。于是小紅把注意力轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)分析，希望能深層次地洞悉人們到底是如何使用網(wǎng)站的。
可用性測(cè)試和數(shù)據(jù)分析是一對(duì)無(wú)敵好搭檔，它們讓我們更多地了解用戶，跟蹤我們的目標(biāo)，解決意外的問(wèn)題。說(shuō)到解決問(wèn)題，數(shù)據(jù)分析告訴我們哪些頁(yè)面或者流程正在給用戶造成麻煩，哪些領(lǐng)域需要我們?cè)诳捎眯詼y(cè)試中重點(diǎn)關(guān)注。接下來(lái)，可用性測(cè)試會(huì)告訴我們?yōu)槭裁从脩魰?huì)表現(xiàn)出某些特定的行為。在這兩者之上，我們可以為網(wǎng)站擁有者提供重點(diǎn)明確、針對(duì)用戶的建議。
在小紅（和許許多多與之相似的用戶體驗(yàn)從業(yè)人員）的例子中，數(shù)據(jù)分析能揭露用戶到底是怎么訪問(wèn)網(wǎng)站的。雖然小紅和客戶在用戶體驗(yàn)或顧客方面的經(jīng)驗(yàn)可能讓他們對(duì)于測(cè)試什么有了不錯(cuò)的假設(shè)，但對(duì)于人們是如何訪問(wèn)網(wǎng)站，數(shù)據(jù)分析展示給他們的是更為清晰、無(wú)偏見的方式。
對(duì)于任何希望通過(guò)學(xué)習(xí)一些簡(jiǎn)單的工具來(lái)讀懂?dāng)?shù)據(jù)的人，數(shù)據(jù)分析可以幫助你：
- 識(shí)別網(wǎng)站上出問(wèn)題的地方
- 顯露網(wǎng)站對(duì)于用戶的吸引力
- 測(cè)量設(shè)計(jì)上的改善帶來(lái)的結(jié)果
在這兩篇系列文章中，我將會(huì)解釋如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別用戶有問(wèn)題的地方，以及網(wǎng)站的哪些地方會(huì)從可用性測(cè)試中受益最多。本篇文章的重點(diǎn)為——三個(gè)識(shí)別網(wǎng)站問(wèn)題的參數(shù)：跳出和退出率(bounce and exit rate)，頁(yè)面平均時(shí)間(average time on page)和目標(biāo)價(jià)值(page value)。在第二部分，我們會(huì)進(jìn)一步利用這些參數(shù)來(lái)識(shí)別drop off points，然后我們會(huì)深入到數(shù)據(jù)分段(segmentation)來(lái)獲取額外的細(xì)節(jié)信息。
辨認(rèn)問(wèn)題網(wǎng)頁(yè)（組）
作為一名自由職業(yè)者和用戶體驗(yàn)咨詢師，我與各種各樣不同領(lǐng)域的網(wǎng)站合作過(guò)，其過(guò)程非常一致，總是以數(shù)據(jù)分析為開端。最開始我會(huì)去辨認(rèn)每天有多少用戶訪問(wèn)這個(gè)網(wǎng)站，哪個(gè)頁(yè)面最常用。這會(huì)給我一個(gè)大概的感覺，知道人們是如何訪問(wèn)這個(gè)網(wǎng)站的。然后我會(huì)進(jìn)行下一步：辨認(rèn)潛在的出問(wèn)題的領(lǐng)域，繼而知道我的用戶體驗(yàn)建議將會(huì)著重在哪一塊。
總體來(lái)說(shuō)，我會(huì)觀察三種類型的參數(shù)來(lái)辨認(rèn)問(wèn)題所在：
- 跳出和退出率(Bounce and exit rate)
- 頁(yè)面平均時(shí)間(Average time on page)
- 目標(biāo)價(jià)值(Page value)
跳出和退出率(Bounce and Exit Rate)
跳出率和退出率是兩個(gè)可能造成混淆的參數(shù)。跳出率是只訪問(wèn)了網(wǎng)站的一個(gè)頁(yè)面的用戶的比例：在一個(gè)頁(yè)面登陸，但是沒有去訪問(wèn)任何其他頁(yè)面就離開了網(wǎng)站。
【譯者注：谷歌官方解釋為“跳出率指單頁(yè)訪問(wèn)次數(shù)（即訪問(wèn)者從入口頁(yè)離開網(wǎng)站而未與網(wǎng)頁(yè)互動(dòng)的訪問(wèn)次數(shù)）所占的百分比”?！?/p>
退出率是從一個(gè)頁(yè)面離開了網(wǎng)站的用戶的比例（它包括了那些之前在該網(wǎng)站瀏覽了其他頁(yè)面的人）。
【譯者注：谷歌官方解釋為“退出百分比指從某個(gè)或某組特定網(wǎng)頁(yè)退出網(wǎng)站的次數(shù)所占的百分比”?！?/p>
如果我發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)站的一部分出現(xiàn)了一個(gè)很高的跳出或者退出率，我會(huì)做上筆記，以防某些頁(yè)面的什么東西造成了用戶的離開。一個(gè)有著高跳出率的頁(yè)面可能說(shuō)明這個(gè)頁(yè)面上的內(nèi)容不是用戶來(lái)到這個(gè)頁(yè)面所期望看到的東西。一個(gè)高退出率的頁(yè)面可能說(shuō)明這個(gè)網(wǎng)頁(yè)導(dǎo)致了用戶在他們想要的流程中半途而廢——從另一方面看，如果一個(gè)高退出率的頁(yè)面是流程的最后一頁(yè)，那么這個(gè)高退出率就不再是個(gè)問(wèn)題了。
用谷歌分析（Google Analytics）中的“加權(quán)排序（weighted sort）”會(huì)讓跳出率更加有用。根據(jù)谷歌分析，“加權(quán)排序把百分比數(shù)據(jù)根據(jù)重要程度排列，而不是序號(hào)排列”。舉個(gè)例子，一個(gè)頁(yè)面雖然有著100%的跳出率，但在過(guò)去的一個(gè)月中，只有一個(gè)用戶訪問(wèn)，然后離開了該頁(yè)面（另外一個(gè)更大的問(wèn)題可能是沒有任何人訪問(wèn)過(guò)這個(gè)頁(yè)面！）。如果一個(gè)頁(yè)面有80%的跳出率，但是是一個(gè)在流程中非常關(guān)鍵的起始頁(yè)面，那么這個(gè)網(wǎng)站可能因此流失了大量的生意。為了更好地為頁(yè)面可用性測(cè)試做準(zhǔn)備，我們必須辨認(rèn)出問(wèn)題出現(xiàn)的原因：是因?yàn)闆]有人訪問(wèn)這個(gè)頁(yè)面，還是每個(gè)訪問(wèn)的人都馬上離開了網(wǎng)站？