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要理解访问用户的感受

日期:2012-11-10

      我们都知道,理解用户的在线行为意义重大,我们可以使用网络分析工具了解点击、动作、模式、转换率等。我们发现,基于行为数据,可以改善网站的性能。

  许多组织通过使用研究分析态度数据,帮助理解网站对用户的影响。经常,会出现三种问题:——分析过于经常;——研究是基于普遍网站访问,而不是特定行为或是访问网站的不同频道。

  ——研究分析完全与行为分析分离。

  在Facebook网站,我注意到了理解用户态度的重要作用。理解用户态度,其中包括对在线社区的积极意义或是消极意义。

  我的一个朋友,也是BazaarVoice网站的创始人——Sam Decker是Facebook的一名用户。最近,我登陆该网站发现,他在该网站的社区体验并不很好,他也与Facebook网站的其它朋友分享信息。

  我们采取以下步骤看一下负面的体验。假如这种体验是来自对厂商网站的感受,花时间对厂商网站进行研究,可能表明她对生意感兴趣。然后,她与一个或是两个企业发起对话,填写合同表,等等回信或是电邮什么的。从网络分析的角度看,这都是确保成功的转换率的好办法,效果一定会不错。不幸的是,大部分企业一般不会迅速地反馈用户的信息。在成功的案例中,企业应形成一个成功的商业关系。类似Decker的负面体验会对未来的转换率产生重大影响。

  经常对用户和前景进行检查是十分重要的。不论是在线还是离线,你要从现有的工作经验中吸取教训。下面,我进一步分析早期我们谈到的三个常见到的问题:——分析太经常。当分析数据每周或是每月都进行检查时,态度型数据就不会被发现。ForeSee和iPerceptions在这方面表现出色,可以对用户的态度数据进行更好的分析。

  ——研究是基于普遍网站访问,而不是特定行为或是访问网站的不同频道。了解用户整体的访问态度和满意度是十分重要的,对特定网站行为提出态度分析是非常有效的。比如,为何用户在接入网页后会离开网站?这需要时间从宏观和微观角度对态度型评估进行研究。

  ——研究分析完全与行为分析分离。进行分析的行为和态度数据完全分离是很普遍的一个问题,这两种数据很少相互支撑。这是一个大错误,当态度信息可以改善分析时。如果你们有两个不同的领导负责这些数据的,在他们能理解这两组数据前最后不要让他们出来,要让他们找出一个整合两种数据的办法。

  作者:Jason Burby编译:靳生喜我们都知道,理解用户的在线行为意义重大,我们可以使用网络分析工具了解点击、动作、模式、转换率等。我们发现,基于行为数据,可以改善网站的性能。

  许多组织通过使用研究分析态度数据,帮助理解网站对用户的影响。经常,会出现三种问题:——分析过于经常;——研究是基于普遍网站访问,而不是特定行为或是访问网站的不同频道。

  ——研究分析完全与行为分析分离。

  在Facebook网站,我注意到了理解用户态度的重要作用。理解用户态度,其中包括对在线社区的积极意义或是消极意义。

  我的一个朋友,也是BazaarVoice网站的创始人——Sam Decker是Facebook的一名用户。最近,我登陆该网站发现,他在该网站的社区体验并不很好,他也与Facebook网站的其它朋友分享信息。

  我们采取以下步骤看一下负面的体验。假如这种体验是来自对厂商网站的感受,花时间对厂商网站进行研究,可能表明她对生意感兴趣。然后,她与一个或是两个企业发起对话,填写合同表,等等回信或是电邮什么的。从网络分析的角度看,这都是确保成功的转换率的好办法,效果一定会不错。不幸的是,大部分企业一般不会迅速地反馈用户的信息。在成功的案例中,企业应形成一个成功的商业关系。类似Decker的负面体验会对未来的转换率产生重大影响。

  经常对用户和前景进行检查是十分重要的。不论是在线还是离线,你要从现有的工作经验中吸取教训。下面,我进一步分析早期我们谈到的三个常见到的问题:——分析太经常。当分析数据每周或是每月都进行检查时,态度型数据就不会被发现。ForeSee和iPerceptions在这方面表现出色,可以对用户的态度数据进行更好的分析。

  ——研究是基于普遍网站访问,而不是特定行为或是访问网站的不同频道。了解用户整体的访问态度和满意度是十分重要的,对特定网站行为提出态度分析是非常有效的。比如,为何用户在接入网页后会离开网站?这需要时间从宏观和微观角度对态度型评估进行研究。

  ——研究分析完全与行为分析分离。进行分析的行为和态度数据完全分离是很普遍的一个问题,这两种数据很少相互支撑。这是一个大错误,当态度信息可以改善分析时。如果你们有两个不同的领导负责这些数据的,在他们能理解这两组数据前最后不要让他们出来,要让他们找出一个整合两种数据的办法。