在線數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站（在線數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站哪個(gè)好）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于在線數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

• 1、可以在線做問(wèn)卷調(diào)查的有哪些網(wǎng)站

• 2、cda數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)在那個(gè)網(wǎng)站報(bào)名

• 3、B站UP主數(shù)據(jù)分析哪里能看？有人知道嗎

• 4、一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

一、可以在線做問(wèn)卷調(diào)查的有哪些網(wǎng)站

可以在線做問(wèn)卷調(diào)查的網(wǎng)站有很多，推薦選擇問(wèn)卷網(wǎng)。

問(wèn)卷網(wǎng)的免費(fèi)在線問(wèn)卷調(diào)查系統(tǒng)非常好用，因?yàn)樗敲赓M(fèi)問(wèn)卷。可以減少資金的消耗，從設(shè)計(jì)問(wèn)卷，到打印出來(lái)發(fā)放，這就需要不少的財(cái)力，人力，物力。最后搜集起來(lái)再進(jìn)行匯總又是很麻煩的事情。而免費(fèi)在線問(wèn)卷調(diào)查不需要人出去發(fā)放問(wèn)卷，直接在網(wǎng)上利用網(wǎng)絡(luò)資源發(fā)放給網(wǎng)友進(jìn)行調(diào)查。還能夠把得到的數(shù)據(jù)直接變成EXCEL，不需要另外的人工去錄入，然后應(yīng)用分析軟件直接進(jìn)行分析即可，節(jié)省的人力，物力，財(cái)力不少，又能更好的與人溝通，了解人們的看法。

問(wèn)卷網(wǎng)是一個(gè)專業(yè)的在線問(wèn)卷調(diào)查、考試、測(cè)評(píng)、投票平臺(tái)，專注于為用戶提供功能強(qiáng)大、人性化的在線設(shè)計(jì)問(wèn)卷、采集數(shù)據(jù)、自定義報(bào)表、調(diào)查結(jié)果分析等系列服務(wù)。與傳統(tǒng)調(diào)查方式和其他調(diào)查網(wǎng)站或調(diào)查系統(tǒng)相比，問(wèn)卷網(wǎng)具有快捷、易用、低成本的明顯優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)被大量企業(yè)和個(gè)人廣泛使用。

二、cda數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)在那個(gè)網(wǎng)站報(bào)名

1、首先登錄CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)。點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)最上方的：CDA考試中心。

2、其次點(diǎn)擊之后會(huì)進(jìn)入考生的登錄注冊(cè)頁(yè)面，未注冊(cè)的考生需要進(jìn)行賬號(hào)注冊(cè)并登錄。

最后3、按照要求進(jìn)行在線注冊(cè)，注冊(cè)時(shí)需要提供相關(guān)的身份資料，同時(shí)填報(bào)報(bào)考科目和地點(diǎn)并完成繳費(fèi)，等待系統(tǒng)審核，1-2個(gè)工作日之后可登錄報(bào)名網(wǎng)址查詢審核結(jié)果，審核狀態(tài)顯示為通過(guò)的，則為報(bào)名成功。

三、B站UP主數(shù)據(jù)分析哪里能看？有人知道嗎

用第三方數(shù)據(jù)分析工具可以查看，像飛瓜數(shù)據(jù)B站，這是專門做B站數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)站，網(wǎng)站上收錄了700萬(wàn)+的UP主數(shù)據(jù)⌄可以通過(guò)UP主昵稱、UP主UID、個(gè)性簽名、作品標(biāo)簽、視頻標(biāo)題、簡(jiǎn)介關(guān)鍵詞進(jìn)行目標(biāo)UP主篩選，在UP主詳情頁(yè)面中能夠查看UP主基礎(chǔ)信息分析、作品數(shù)據(jù)、直播數(shù)據(jù)、合作品牌、帶貨商品、粉絲分析、輿情分析等數(shù)據(jù)

四、一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

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(jiàn)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(kāi)端。最開(kāi)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(jué)，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(méi)有去訪問(wèn)任何其他頁(yè)面就離開(kāi)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(kāi)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”。】

退出率是從一個(gè)頁(yè)面離開(kāi)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(kāi)。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(kāi)了該頁(yè)面（另外一個(gè)更大的問(wèn)題可能是沒(méi)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](méi)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(kāi)了網(wǎng)站？

頁(yè)面平均時(shí)間(Average Time on Page)

“頁(yè)面平均時(shí)間”是指用戶瀏覽某個(gè)頁(yè)面所花費(fèi)的平均時(shí)間。如果我發(fā)現(xiàn)有一個(gè)頁(yè)面的“頁(yè)面平均時(shí)間”很低，這可能意味著該頁(yè)面沒(méi)有引起用戶足夠的注意。從另一反面來(lái)看，如果用戶在一個(gè)結(jié)賬頁(yè)面停留很久，那么可能是因?yàn)樵擁?yè)面過(guò)于復(fù)雜了。當(dāng)然，所有的參數(shù)都必須放在具體的情境下分析；如果一個(gè)博客文章有一個(gè)很高的“頁(yè)面平均時(shí)間”，那么總體來(lái)說(shuō)是一個(gè)好的現(xiàn)象，因?yàn)檫@可能意味著用戶真的在閱讀整篇文章。

另外一個(gè)衡量頁(yè)面表現(xiàn)的非常好的方式是利用“與網(wǎng)站平均數(shù)比較”的選項(xiàng)。這個(gè)圖會(huì)顯示某些頁(yè)面在某個(gè)參數(shù)上是不是在很大程度上高于或者低于平均值。雖然這些頁(yè)面仍然需要一頁(yè)一頁(yè)地分析，因?yàn)椴煌捻?yè)面有用不同的目標(biāo)，但是低于平均瀏覽時(shí)間的頁(yè)面總體來(lái)說(shuō)可能會(huì)有問(wèn)題，假設(shè)目標(biāo)是為了讓用戶繼續(xù)閱讀的話。下面的例子清晰地表現(xiàn)出“聯(lián)系（contact）”頁(yè)面相對(duì)來(lái)說(shuō)有比平均值更低的瀏覽時(shí)間，然而“博客（blog）”頁(yè)面有高于平均值80%的時(shí)間。

再次強(qiáng)調(diào)下，情境是關(guān)鍵。用戶可能來(lái)到聯(lián)系頁(yè)面來(lái)尋找一個(gè)公司的地址，或者聯(lián)系電話。如果他們成功地找到了，那么他們就會(huì)離開(kāi)該網(wǎng)站，因此較低的頁(yè)面瀏覽時(shí)間在這里是一個(gè)好的現(xiàn)象，說(shuō)明頁(yè)面很有用。一個(gè)“博客”頁(yè)面是用來(lái)吸引用戶的注意的，因此一個(gè)高于平均值的時(shí)間可以被看做是一件好事。

頁(yè)面價(jià)值(Page value)

“頁(yè)面價(jià)值”是一個(gè)非常重要，但是很少被用到的參數(shù)，它可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)欠佳的頁(yè)面。目標(biāo)價(jià)值，就如它的名字所示，是一種賦予頁(yè)面直接的貨幣價(jià)值的方式。對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，它納入了各種各樣的交易收入總數(shù)和所有類型的網(wǎng)頁(yè)的目標(biāo)價(jià)值——這些參數(shù)都需要在谷歌分析中人工設(shè)置，才能計(jì)算出頁(yè)面價(jià)值。一個(gè)高價(jià)值的頁(yè)面往往顯示出它是一個(gè)重要的頁(yè)面，意味著該頁(yè)面值得被納入可用性測(cè)試中。

一個(gè)高價(jià)值但是展示出高退出率的頁(yè)面是值得重視和改進(jìn)的。意味著這些頁(yè)面讓用戶在回話流程的關(guān)鍵位置離開(kāi)了。在下面的的例子中（一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站），我突出顯示了三個(gè)有著類似的頁(yè)面價(jià)值的品類?？梢郧宄乜吹?，“個(gè)性化化玩具（personalised-toys）”的產(chǎn)品頁(yè)面有一個(gè)相當(dāng)高的退出率。這說(shuō)明這個(gè)高價(jià)值的頁(yè)面正在讓用戶“流失”，并且應(yīng)該在未來(lái)的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)工作中引起重視。

然而，單獨(dú)的某個(gè)頁(yè)面只能展示部分真相?！皟?nèi)容分組(content grouping)”這個(gè)功能很重要，我們可以利用它來(lái)觀察網(wǎng)站的某個(gè)部分表現(xiàn)如何。內(nèi)容分組可以把數(shù)據(jù)根據(jù)用戶訪問(wèn)的頁(yè)面種類來(lái)進(jìn)行分類，因此十分必要。我們可以用各種各樣的方式來(lái)分組。比如對(duì)于一個(gè)買衣服的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)不同種類的服飾來(lái)分組，看看褲子是不是比襯衫的頁(yè)面價(jià)值要高。

一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)頁(yè)面或者某個(gè)組的頁(yè)面價(jià)值很低，下一步我們要做的就是：找出背后的原因。在上面的例子中，襯衫相對(duì)來(lái)說(shuō)有比較低的價(jià)值。我采取的第一步行動(dòng)是，根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)和判斷力，看看在襯衫的頁(yè)面上有沒(méi)有任何明顯的用戶體驗(yàn)或者技術(shù)方面的問(wèn)題。做完這個(gè)之后，我會(huì)和真實(shí)的用戶一起來(lái)測(cè)試這些個(gè)頁(yè)面，來(lái)看看為什么會(huì)有這些問(wèn)題——并且尋找那些暗含了修復(fù)方式的線索。

內(nèi)容分組是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具，可以讓你看到網(wǎng)站的不同部分的真實(shí)表現(xiàn)。

在實(shí)踐中利用參數(shù)

這只是利用數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站問(wèn)題的第一步。在本系列的第二部分中，我們會(huì)著眼于如何發(fā)現(xiàn)用戶流程中的流失點(diǎn)，以及如何把用戶分類來(lái)看到更多的細(xì)節(jié)信息。

與此同時(shí)，你嘗試著利用在本篇文章中學(xué)到的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)可能存在的問(wèn)題：

調(diào)出跳出率，找出那些用戶訪問(wèn)并且馬上離開(kāi)了的頁(yè)面。瀏覽所有頁(yè)面的退出率，找出在流程的哪些地方用戶離開(kāi)了網(wǎng)站?？紤]到用戶在頁(yè)面平均停留時(shí)間的重要性——一個(gè)擁有著高跳出率的博客頁(yè)面，同時(shí)擁有著很長(zhǎng)的平均頁(yè)面時(shí)間，這是一件好事！根據(jù)頁(yè)面價(jià)值排序，觀察頁(yè)面。頁(yè)面價(jià)值越高，那么就越值得被納入可用性測(cè)試，從而最終修復(fù)用戶在該頁(yè)面遇到的問(wèn)題。

在上一個(gè)客戶的案例中，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(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)別用戶行程、將用戶分類來(lái)比較不同的用戶組的行為。

識(shí)別流失點(diǎn)

知道用戶是如何在整個(gè)網(wǎng)站中流轉(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)的用戶行程對(duì)于謀劃可用性測(cè)試很有好處?？捎眯詼y(cè)試可根據(jù)這些常見(jiàn)的用戶行程來(lái)設(shè)計(jì)，從而確保在測(cè)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(guò)用戶流程圖（user flow）和行為流程圖（behavior flow）報(bào)告來(lái)展示用戶行程。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行程（比如，我們本來(lái)期待的是這樣，但用戶卻走向了另一個(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，灰色的連接線用來(lái)表示頁(yè)面之間的用戶行程。每個(gè)矩形還用紅色表示了流失率的百分比（也就是說(shuō)用戶正離開(kāi)網(wǎng)站）。它們可以說(shuō)明常見(jiàn)的用戶行程，以及用戶在哪些地方離開(kāi)了網(wǎng)站——也是另一種問(wèn)題區(qū)域的跡象。

下面的例子來(lái)自于一個(gè)我曾經(jīng)工作過(guò)的旅行網(wǎng)站。它在主頁(yè)有一個(gè)特別明顯的搜索框。

在這個(gè)簡(jiǎn)化了的并加上了筆記的圖中，我們可以看到一個(gè)可能的問(wèn)題。用戶利用搜索框來(lái)找到某個(gè)旅行目的地，但之后又從搜索結(jié)果頁(yè)面回到了主頁(yè)（又名，彈簧跳（pogo sticking）），說(shuō)明了搜索結(jié)果對(duì)用戶來(lái)說(shuō)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(gè)問(wèn)題和搜索結(jié)果本身無(wú)關(guān)，而是其他的理由，比如搜索結(jié)果里的酒店的價(jià)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(duì)搜索框來(lái)進(jìn)行一些可用性測(cè)試。可用性測(cè)試的結(jié)果顯示，問(wèn)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(méi)了。根據(jù)這個(gè)測(cè)試結(jié)果，我建議引入一個(gè)多面搜索系統(tǒng)（faceted search system）：在搜索結(jié)果頁(yè)面讓用戶可以根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)來(lái)過(guò)濾搜索結(jié)果，而不用返回到主頁(yè)重新搜索。這個(gè)新的搜索系統(tǒng)讓用戶可以根據(jù)酒店提供的服務(wù)設(shè)施來(lái)過(guò)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(shè)施，這意味著用戶可以發(fā)現(xiàn)對(duì)他們自身有用的結(jié)果。這個(gè)設(shè)計(jì)方案讓搜索后又回到主頁(yè)的用戶數(shù)量大幅度下降，讓更多的用戶進(jìn)入到他們行程的下一步。

上面的結(jié)果顯示的是多面搜索系統(tǒng)被引進(jìn)一個(gè)月后的分析數(shù)據(jù)。圖中顯示出，主頁(yè)和搜索結(jié)果頁(yè)面之間的“彈簧跳”現(xiàn)象減少了。雖然仍然還有改進(jìn)的空間，但這個(gè)變化產(chǎn)生的積極效應(yīng)是非常鼓舞人心的。

數(shù)據(jù)分段，更多的細(xì)節(jié)

數(shù)據(jù)分段為觀察不同用戶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和回訪用戶。下面的圖來(lái)自于一個(gè)在線找工作網(wǎng)站，它顯示出新用戶的數(shù)量在該月幾乎是持平的，然而回訪用戶的數(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)于新用戶和回訪用戶的不同點(diǎn)。其他關(guān)于這兩種不同用戶的數(shù)據(jù)顯示出，回訪用戶傾向于在網(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)：回訪用戶更可能是真正找工作的人，但新用戶訪問(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，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)待回訪用戶，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。

新用戶和回訪用戶不同的行為可以透露許多事情，取決于網(wǎng)站的類型。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，那么我們可以把重點(diǎn)放到幫助第一次訪問(wèn)網(wǎng)站的用戶下單。

這種數(shù)據(jù)分段分析還可以幫助可用性測(cè)試的招募。如果在新用戶和回訪用戶之間有明顯的行為區(qū)別，那么可能最好同時(shí)招募已有用戶和尚未訪問(wèn)過(guò)該網(wǎng)站的用戶來(lái)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試不同的用戶類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)例子中的新用戶和回訪用戶，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)站的用戶的區(qū)別。使用不同設(shè)備類型的用戶——可以用來(lái)比較使用手機(jī)、平板和桌面電腦用戶的參數(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群所采取的不同的用戶行程，例如，比較已有用戶和第一次購(gòu)買的用戶的行程。

數(shù)據(jù)分段可以被用來(lái)觀察使用不同設(shè)備的用戶的行程。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)備的用戶可能存在的問(wèn)題特別有幫助。手機(jī)用戶的行為流程圖可能會(huì)在用戶流程中顯示出一個(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。作為用戶體驗(yàn)的職業(yè)人，我們自然而然地想要和我們的用戶在一起，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。、

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