在上一個客戶的案例中，小紅利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)那些需要進行可用性測試的地方。然而目前為止，小紅只發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)站中值得測試的單獨的頁面和頁面組。她覺得她需要知道更多的關于最常見的用戶行程（user journey）的信息。她還想更加深入地理解用戶，看看不同類型的用戶如何訪問網(wǎng)站。為了能進行最佳的可用性測試，小紅真心想要知道人們事實上是如何使用網(wǎng)站的。
簡單來說，數(shù)據(jù)分析是一種用來發(fā)現(xiàn)可用性測試最佳測試頁面的極好的方法。在本系列文章的第一部分，我講解了如何利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的問題所在之處。這么做可以讓我們更好地理解目前的用戶行為，并且?guī)椭覀兗辛α吭趯⒁獪y試的任務上。
在如何利用數(shù)據(jù)分析來指導可用性測試的這一系列文章的總結(jié)部分，我將更仔細地探討如何通過識別用戶行程、將用戶分類來比較不同的用戶組的行為。
識別流失點
知道用戶是如何在整個網(wǎng)站中流轉(zhuǎn)的可以增加單個頁面狀態(tài)的情境（context）。比如，分析用戶行程中前一個頁面的數(shù)據(jù)可以幫助我們識別為什么某個特定頁面的退出率特別高。另外，找出最常見的用戶行程對于謀劃可用性測試很有好處。可用性測試可根據(jù)這些常見的用戶行程來設計，從而確保在測試中用戶的行為是和已經(jīng)存在的用戶行為是相符的。
谷歌分析嘗試通過用戶流程圖（user flow）和行為流程圖（behavior flow）報告來展示用戶行程。他們可能比較難閱讀，并且經(jīng)常因為把多個頁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頁面單獨展示，而把其他的頁面組合在一起，顯示為“大于100個頁面”——這對我們一點幫助也沒有。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：只有幾個頁面在每個用戶行程的階段中是單獨被顯示的，剩下的頁面都被組合在了一起。
盡管頁面被組合造成了很多問題，花些時間分析這些報告仍然可以幫我們發(fā)現(xiàn)問題區(qū)域，根據(jù)的是流失率或意想不到的用戶行程（比如，我們本來期待的是這樣，但用戶卻走向了另一個方向？）。一旦我們發(fā)現(xiàn)了問題區(qū)域，我們就可以謀劃可用性測試，來看看用戶在整個行程中是如何思考的，了解他們?yōu)槭裁磿羞@些麻煩。
在谷歌分析的用戶流程和行為流程報告中，所有的頁面用了綠色的矩形來表示，灰色的連接線用來表示頁面之間的用戶行程。每個矩形還用紅色表示了流失率的百分比（也就是說用戶正離開網(wǎng)站）。它們可以說明常見的用戶行程，以及用戶在哪些地方離開了網(wǎng)站——也是另一種問題區(qū)域的跡象。
下面的例子來自于一個我曾經(jīng)工作過的旅行網(wǎng)站。它在主頁有一個特別明顯的搜索框。
在這個簡化了的并加上了筆記的圖中，我們可以看到一個可能的問題。用戶利用搜索框來找到某個旅行目的地，但之后又從搜索結(jié)果頁面回到了主頁（又名，彈簧跳（pogo sticking）），說明了搜索結(jié)果對用戶來說不夠滿意。這可能歸結(jié)于許多的理由：可能搜索功能經(jīng)常搜不出結(jié)果，搜到太多結(jié)果，或者太少結(jié)果。也可能這個問題和搜索結(jié)果本身無關，而是其他的理由，比如搜索結(jié)果里的酒店的價格太高了。
數(shù)據(jù)顯示最初的搜索是讓用戶不滿意的，這讓我決定針對搜索框來進行一些可用性測試。可用性測試的結(jié)果顯示，問題的原因在于搜索結(jié)果太多太泛了，用戶被大量的結(jié)果淹沒了。根據(jù)這個測試結(jié)果，我建議引入一個多面搜索系統(tǒng)（faceted search system）：在搜索結(jié)果頁面讓用戶可以根據(jù)一些標準來過濾搜索結(jié)果，而不用返回到主頁重新搜索。這個新的搜索系統(tǒng)讓用戶可以根據(jù)酒店提供的服務設施來過濾他們的搜索結(jié)果；比如是否有游泳池、健身房和其他的設施，這意味著用戶可以發(fā)現(xiàn)對他們自身有用的結(jié)果。這個設計方案讓搜索后又回到主頁的用戶數(shù)量大幅度下降，讓更多的用戶進入到他們行程的下一步。