淺談Web Analyze

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舉報(bào) 2008-12-26

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來(lái)源：TaoBao User Experience Design

作者：佩瑛

從書(shū)店的購(gòu)買來(lái)看，我們發(fā)現(xiàn)只有購(gòu)買后，書(shū)店才有可能獲取更多信息。然而，對(duì)于網(wǎng)站信息收集而言，不管有沒(méi)有購(gòu)買行為，在你訪問(wèn)站點(diǎn)時(shí)，總會(huì)留下很多記錄，通過(guò)收集這些訪問(wèn)者留下的大量數(shù)據(jù)，我們的網(wǎng)絡(luò)專家就可以得到關(guān)于網(wǎng)站用戶體驗(yàn)的很多結(jié)論。
從站點(diǎn)的記錄中, 可以知道你走過(guò)的每個(gè)通道、點(diǎn)擊的每個(gè)鏈接、拿了哪些商品、收藏了哪些你感興趣的話題等等。甚至知道你曾就搜索了哪些寶貝, 網(wǎng)絡(luò)廣告推廣商就會(huì)根據(jù)這些你感興趣的商品, 定向的給你投放一些“可能喜歡的寶貝”。

這就是最最簡(jiǎn)單的Web分析概念了, 那么我們進(jìn)行Web分析的最終動(dòng)機(jī)又是什么?

你的客戶需要什么? 他并不需要“可用性”和“用戶體驗(yàn)”本身, 他需要的是實(shí)現(xiàn)他的目標(biāo), 達(dá)到他的訪問(wèn)動(dòng)機(jī)。

狹義地看, Web分析是指分析網(wǎng)站訪客的行為; 廣泛一點(diǎn)來(lái)說(shuō), Web分析是指評(píng)估、調(diào)整網(wǎng)站各個(gè)方面的運(yùn)作, 使其符合公司的商業(yè)目標(biāo)。

換句話, Web分析, 最終動(dòng)機(jī)并不是“報(bào)告”, 也不是算計(jì)著如何向決策者們發(fā)送充滿數(shù)據(jù)的垃圾郵件。它的真正目的是獲得可行動(dòng)的認(rèn)識(shí)和度量。

Avinash Kaushik 在《Web Analytics: An Hour a Day》一書(shū)中, 提到了單靠一些傳統(tǒng)的web分析, 有時(shí)會(huì)帶來(lái)的YY般的數(shù)據(jù)報(bào)告, 比如“退出最多的頁(yè)面”、“訪客屏幕分辨率”、“網(wǎng)站交互次數(shù)”等等, 這些度量的一個(gè)共同點(diǎn)是, 它們聲稱會(huì)說(shuō)點(diǎn)什么, 但幾乎什么也沒(méi)說(shuō)明白。

可是反過(guò)來(lái)思考一下, 基于日志數(shù)據(jù)的Web分析真的就一無(wú)是處了么? 答案當(dāng)然是否定的。日志分析, 依舊是Web 分析的基石, 他給我們提供的是最廣泛的現(xiàn)象呈現(xiàn), 我們可以從中“知其然”。后面“知其所以然”的部分, 就需要結(jié)合定性的分析研究來(lái)發(fā)現(xiàn)了。

那么我們能從日志中得到哪些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)呢? 看看下面這個(gè)圖, 縱向的把收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并劃分了幾個(gè)層次, 這個(gè)圖也描述了一個(gè)目前很廣泛使用的基于日志的統(tǒng)計(jì)分析步驟: 日志文件->PV->會(huì)話->使用者->客戶->忠實(shí)客戶, 我們可以明顯地看出, 金字塔越上層的數(shù)據(jù)就越具有商業(yè)價(jià)值。

對(duì)圖中一些術(shù)語(yǔ)的解釋:

命中(Hit)和請(qǐng)求是同一術(shù)語(yǔ)。為了獲得服務(wù)器上的一個(gè)資源(可以是文本、圖像或任何可以被包含在頁(yè)面內(nèi)的元素), 瀏覽器和它連接的服務(wù)器之間進(jìn)行的一次單一連接。日志文件中一條記錄就是一個(gè)請(qǐng)求。

訪問(wèn)數(shù)(Visit)和用戶會(huì)話是同一術(shù)語(yǔ)。從CNNIC對(duì)這個(gè)術(shù)語(yǔ)的定義看, 沒(méi)有詳細(xì)定義什么算是Visit, 什么算是Loss, 目前, 一個(gè)Visit必須至少完整下載一個(gè)頁(yè)面到客戶端, 如果沒(méi)有完全下載就被用戶關(guān)閉窗口即結(jié)束請(qǐng)求, 那么是一個(gè)Loss, 而不是一個(gè)Visit或稱Session。一般的度量方法: 訪問(wèn)者在20分鐘內(nèi)與網(wǎng)站有交互活動(dòng)則被認(rèn)為是同一次進(jìn)入網(wǎng)站, 不記錄新的用戶會(huì)話數(shù); 當(dāng)訪問(wèn)者持續(xù)20分鐘與網(wǎng)站沒(méi)有交互活動(dòng), 當(dāng)他再次訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)訪問(wèn)者被認(rèn)為再一次進(jìn)入了網(wǎng)站, 記錄新的用戶會(huì)話數(shù)。

Avinash 所提出的“三位一體”的Web分析理論也正是將定性和定量合二為一的, 以使客戶需求與公司目標(biāo)達(dá)到雙贏為目的, 得到可行動(dòng)的認(rèn)識(shí)和度量。

首先, 進(jìn)行行為分析, 也就是我們傳統(tǒng)認(rèn)為的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)流分析, 分析點(diǎn)擊密度、細(xì)分用戶等等。這一步的目的是收集真實(shí)的行為, 來(lái)試圖推測(cè)用戶的意圖。從這些收集統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)中, 我們并不企圖找出真正的意圖和問(wèn)題, 而是使其為更高層次的分析面提供參考。

第二點(diǎn)是通過(guò)結(jié)果分析, 來(lái)找出“so what”的問(wèn)題, 在網(wǎng)站目標(biāo)明確的前提下進(jìn)行實(shí)際產(chǎn)出變化的分析, 衡量這個(gè)web站點(diǎn)在滿足它的存在這一目標(biāo)上做得如何, 才能讓上一步的數(shù)據(jù)更加有意義。

第三部分是體驗(yàn)分析, 這是分析的關(guān)鍵, 打破陳規(guī)去讓用戶告訴我們這些問(wèn)題到底是“為什么”, 方法多是側(cè)重定性分析的, 比如AB測(cè)試和多元測(cè)試、啟發(fā)式評(píng)估、客戶之聲等等。這樣也可以有效的避免將那些網(wǎng)站給用戶帶來(lái)的“誤會(huì)”當(dāng)作有效樣本放入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)池中。

最后說(shuō)幾個(gè)有意思的Web分析方法:

1. 數(shù)據(jù)與可視化結(jié)合

“如果你有大量的數(shù)據(jù), 你應(yīng)該感受到它們的存在。如果你必須瀏覽十萬(wàn)行日志文檔, 當(dāng)你瀏覽到一百行時(shí)就已經(jīng)忘了第一行。” —Marty

面對(duì)龐大的雜亂無(wú)章的日志數(shù)據(jù), 將其可視化, 已經(jīng)成為一種趨勢(shì), 我們十分高興的看到, 一些主流的web分析網(wǎng)站都推出了很多可視化的東西, 而且并不局限于日志數(shù)據(jù)。很多時(shí)候, 換個(gè)角度, 能得到不一樣的收獲。

來(lái)幾個(gè)典型的例子:

熱力圖：可以應(yīng)用在點(diǎn)擊日志、眼動(dòng)分析、頁(yè)面展現(xiàn)率等等很多定性、定量的分析上。

收集頁(yè)面上點(diǎn)擊的位置, 顏色越熱, 表示點(diǎn)擊量越高。

在一個(gè)很長(zhǎng)的頁(yè)面上, 可以使用不同的溫度顏色來(lái)表示那部分的內(nèi)容更受人關(guān)注。

文字可視化統(tǒng)計(jì)1: 類似流行的tag云圖, 看看11月4日奧巴馬勝利演說(shuō)稿上出現(xiàn)次數(shù)最高的150個(gè)詞是什么。

文字可視化統(tǒng)計(jì)2: 還是奧巴馬的演講稿, 跟在“I”后面的單詞出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計(jì)。

2005年中國(guó)范圍內(nèi)各種空氣污染物污染程度統(tǒng)計(jì), 顏色越深表示污染越嚴(yán)重。

2. 4Q

我們能拿到的所有數(shù)據(jù)都只能說(shuō)明What Happened。但是無(wú)論你如何嚴(yán)刑拷打你的數(shù)據(jù), 都很難得到Why Something Happened。那…去問(wèn)用戶吧。這就是4Q主張的: 好的衡量方法是聽(tīng)問(wèn)卷的聲音, 世界上最好的問(wèn)卷就只含有三個(gè)問(wèn)題!

Why are you here? (用來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶真正的訪問(wèn)意圖,4Q認(rèn)為, 用戶真正的訪問(wèn)意圖只有用戶自己知道, 這個(gè)問(wèn)題的結(jié)果統(tǒng)計(jì)會(huì)讓你大開(kāi)眼界, 它可以幫助你解釋很多那些在點(diǎn)擊數(shù)據(jù)分析報(bào)告中看起來(lái)非常古怪的現(xiàn)象)

Was the visit successful? (任務(wù)完成率, 這是最關(guān)鍵的一個(gè)問(wèn)題。我們可以很容易的統(tǒng)計(jì)出有多少用戶真正通過(guò)我們的網(wǎng)站解決了他們的問(wèn)題。)

No? Why Not? (這個(gè)問(wèn)題的回答, 將會(huì)是開(kāi)放性的VOC (Voice of Customer), 最好避免使用類似下拉框似的的原因選擇, 在這里應(yīng)該給用戶用自己的話來(lái)表述意見(jiàn)和建議的機(jī)會(huì), 這將會(huì)達(dá)到更好的效果)

實(shí)際上, 4Q的含義是Four Questions, 那么在上面三個(gè)問(wèn)題的基礎(chǔ)上, 還有好的添加了一個(gè)幫助綜合評(píng)估客戶滿意度的問(wèn)題: Good site experience?

4Q, 是當(dāng)用戶離開(kāi)你的網(wǎng)站時(shí), 所能看到的一個(gè)調(diào)研問(wèn)卷, 它包含且僅包含上面四個(gè)問(wèn)題, 用戶可以在一分鐘內(nèi)就答完, 但這四個(gè)問(wèn)題被認(rèn)為是最簡(jiǎn)單有效的用戶意圖研究方法。

那些與點(diǎn)擊流相關(guān)的數(shù)據(jù), 對(duì)我們來(lái)說(shuō)是缺少上下文環(huán)境的。由于這種信息的缺乏, 我們不得不摻入一些自己的理解、經(jīng)驗(yàn)、看問(wèn)題的角度, 來(lái)企圖將數(shù)據(jù)分析得更有意義。而通過(guò)4Q那四個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題, 我們可以得到的是所謂的“上下文”, 這也就讓我們的數(shù)據(jù)分析更加有理有據(jù), 分析出更加客觀的“所以然”。