導語：你是否曾經面對着一(yī)大(dà)堆網站數據毫無頭緒？你是否曾爲選擇哪些頁面進行測試感到舉棋不定？讓Luke來告訴你，如何有效地利用“谷歌分(fēn)析”指導設計和研究吧！
用戶體(tǐ)驗，分(fēn)析至上（一(yī)）
索菲亞【譯者注：爲了更接地氣，以下(xià)稱爲“小(xiǎo)紅”】正在和她的客戶讨論可用性測試的項目，她已經迫不及待地要開(kāi)始了。然而唯一(yī)尚未解決的問題是，他們對于測試什麽内容和着眼于網站的哪個部分(fēn)持有不同的觀點。小(xiǎo)紅的客戶對他們的顧客很了解，但是小(xiǎo)紅擁有多年用戶體(tǐ)驗的研究經驗，沒有任何迹象表明小(xiǎo)紅和她的客戶可以達成一(yī)緻的意見。于是小(xiǎo)紅把注意力轉向了數據分(fēn)析，希望能深層次地洞悉人們到底是如何使用網站的。
可用性測試和數據分(fēn)析是一(yī)對無敵好搭檔，它們讓我(wǒ)們更多地了解用戶，跟蹤我(wǒ)們的目标，解決意外(wài)的問題。說到解決問題，數據分(fēn)析告訴我(wǒ)們哪些頁面或者流程正在給用戶造成麻煩，哪些領域需要我(wǒ)們在可用性測試中(zhōng)重點關注。接下(xià)來，可用性測試會告訴我(wǒ)們爲什麽用戶會表現出某些特定的行爲。在這兩者之上，我(wǒ)們可以爲網站擁有者提供重點明确、針對用戶的建議。
在小(xiǎo)紅（和許許多多與之相似的用戶體(tǐ)驗從業人員(yuán)）的例子中(zhōng)，數據分(fēn)析能揭露用戶到底是怎麽訪問網站的。雖然小(xiǎo)紅和客戶在用戶體(tǐ)驗或顧客方面的經驗可能讓他們對于測試什麽有了不錯的假設，但對于人們是如何訪問網站，數據分(fēn)析展示給他們的是更爲清晰、無偏見的方式。
對于任何希望通過學習一(yī)些簡單的工(gōng)具來讀懂數據的人，數據分(fēn)析可以幫助你：
- 識别網站上出問題的地方
- 顯示網站對于用戶的吸引力
- 測量設計上的改善帶來的結果
在這兩篇系列文章中(zhōng)，我(wǒ)将會解釋如何利用數據分(fēn)析來識别用戶有問題的地方，以及網站的哪些地方會從可用性測試中(zhōng)受益最多。
本篇文章的重點爲——三個識别網站問題的參數：跳出和退出率（bounce and exit rate），頁面平均時間（average time on page）和目标價值（page value）。
在第二部分(fēn)，我(wǒ)們會進一(yī)步利用這些參數來識别drop off points，然後我(wǒ)們會深入到數據分(fēn)段（segmentation）來獲取額外(wài)的細節信息。
辨認問題網頁（組）
作爲一(yī)名自由職業者和用戶體(tǐ)驗咨詢師，我(wǒ)與各種各樣不同領域的網站合作過，其過程非常一(yī)緻，總是以數據分(fēn)析爲開(kāi)端。最開(kāi)始我(wǒ)會去(qù)辨認每天有多少用戶訪問這個網站，哪個頁面最常用。這會給我(wǒ)一(yī)個大(dà)概的感覺，知(zhī)道人們是如何訪問這個網站的。然後我(wǒ)會進行下(xià)一(yī)步：辨認潛在的出問題的領域，繼而知(zhī)道我(wǒ)的用戶體(tǐ)驗建議将會着重在哪一(yī)塊。
總體(tǐ)來說，我(wǒ)會觀察三種類型的參數來辨認問題所在：
- 跳出和退出率（Bounce and exit rate）
- 頁面平均時間（Average time on page）
- 目标價值（Page value）
跳出和退出率（Bounce and Exit Rate）
跳出率和退出率是兩個可能造成混淆的參數。跳出率是隻訪問了網站的一(yī)個頁面的用戶的比例：在一(yī)個頁面登陸，但是沒有去(qù)訪問任何其他頁面就離(lí)開(kāi)了網站。【譯者注：谷歌官方解釋爲“跳出率指單頁訪問次數（即訪問者從入口頁離(lí)開(kāi)網站而未與網頁互動的訪問次數）所占的百分(fēn)比”。】退出率是從一(yī)個頁面離(lí)開(kāi)了網站的用戶的比例（它包括了那些之前在該網站浏覽了其他頁面的人）。【譯者注：谷歌官方解釋爲“退出百分(fēn)比指從某個或某組特定網頁退出網站的次數所占的百分(fēn)比”。】
編者注：術語可能有所不同，意思相近即可。給譯者的細心點贊！
如果我(wǒ)發現了網站的一(yī)部分(fēn)出現了一(yī)個很高的跳出或者退出率，我(wǒ)會做上筆記，以防某些頁面的什麽東西造成了用戶的離(lí)開(kāi)。一(yī)個有着高跳出率的頁面可能說明這個頁面上的内容不是用戶來到這個頁面所期望看到的東西。一(yī)個高退出率的頁面可能說明這個網頁導緻了用戶在他們想要的流程中(zhōng)半途而廢——從另一(yī)方面看，如果一(yī)個高退出率的頁面是流程的最後一(yī)頁，那麽這個高退出率就不再是個問題了。
用谷歌分(fēn)析（Google Analytics）中(zhōng)的“加權排序（weighted sort）”會讓跳出率更加有用。根據谷歌分(fēn)析，“加權排序把百分(fēn)比數據根據重要程度排列，而不是序号排列”。舉個例子，一(yī)個頁面雖然有着100%的跳出率，但在過去(qù)的一(yī)個月中(zhōng)，隻有一(yī)個用戶訪問，然後離(lí)開(kāi)了該頁面（另外(wài)一(yī)個更大(dà)的問題可能是沒有任何人訪問過這個頁面！）。如果一(yī)個頁面有80%的跳出率，但是是一(yī)個在流程中(zhōng)非常關鍵的起始頁面，那麽這個網站可能因此流失了大(dà)量的生(shēng)意。爲了更好地爲頁面可用性測試做準備，我(wǒ)們必須辨認出問題出現的原因：是因爲沒有人訪問這個頁面，還是每個訪問的人都馬上離(lí)開(kāi)了網站？
頁面平均時間（Average Time on Page）
“頁面平均時間”是指用戶浏覽某個頁面所花費(fèi)的平均時間。如果我(wǒ)發現有一(yī)個頁面的“頁面平均時間”很低，這可能意味着該頁面沒有引起用戶足夠的注意。從另一(yī)反面來看，如果用戶在一(yī)個結賬頁面停留很久，那麽可能是因爲該頁面過于複雜(zá)了。當然，所有的參數都必須放(fàng)在具體(tǐ)的情境下(xià)分(fēn)析；如果一(yī)個博客文章有一(yī)個很高的“頁面平均時間”，那麽總體(tǐ)來說是一(yī)個好的現象，因爲這可能意味着用戶真的在閱讀整篇文章。
另外(wài)一(yī)個衡量頁面表現的非常好的方式是利用“與網站平均數比較”的選項。這個圖會顯示某些頁面在某個參數上是不是在很大(dà)程度上高于或者低于平均值。雖然這些頁面仍然需要一(yī)頁一(yī)頁地分(fēn)析，因爲不同的頁面有用不同的目标，但是低于平均浏覽時間的頁面總體(tǐ)來說可能會有問題，假設目标是爲了讓用戶繼續閱讀的話(huà)。下(xià)面的例子清晰地表現出“聯系（contact）”頁面相對來說有比平均值更低的浏覽時間，然而“博客（blog）”頁面有高于平均值80%的時間。
再次強調下(xià)，情境是關鍵。用戶可能來到聯系頁面來尋找一(yī)個公司的地址，或者聯系電(diàn)話(huà)。如果他們成功地找到了，那麽他們就會離(lí)開(kāi)該網站，因此較低的頁面浏覽時間在這裏是一(yī)個好的現象，說明頁面很有用。一(yī)個“博客”頁面是用來吸引用戶的注意的，因此一(yī)個高于平均值的時間可以被看做是一(yī)件好事。
頁面價值（Page value）
“頁面價值”是一(yī)個非常重要，但是很少被用到的參數，它可以用來發現表現欠佳的頁面。目标價值，就如它的名字所示，是一(yī)種賦予頁面直接的貨币價值的方式。對于電(diàn)子商(shāng)務網站來說，它納入了各種各樣的交易收入總數和所有類型的網頁的目标價值——這些參數都需要在谷歌分(fēn)析中(zhōng)人工(gōng)設置，才能計算出頁面價值。一(yī)個高價值的頁面往往顯示出它是一(yī)個重要的頁面，意味着該頁面值得被納入可用性測試中(zhōng)。
一(yī)個高價值但是展示出高退出率的頁面是值得重視和改進的。意味着這些頁面讓用戶在回話(huà)流程的關鍵位置離(lí)開(kāi)了。在下(xià)面的的例子中(zhōng)（一(yī)個電(diàn)子商(shāng)務網站），我(wǒ)突出顯示了三個有着類似的頁面價值的品類。可以清楚地看到，“個性化玩具（personalised-toys）”的産品頁面有一(yī)個相當高的退出率。這說明這個高價值的頁面正在讓用戶“流失”，并且應該在未來的用戶體(tǐ)驗設計工(gōng)作中(zhōng)引起重視。
然而，單獨的某個頁面隻能展示部分(fēn)真相。“内容分(fēn)組（content grouping）”這個功能很重要，我(wǒ)們可以利用它來觀察網站的某個部分(fēn)表現如何。内容分(fēn)組可以把數據根據用戶訪問的頁面種類來進行分(fēn)類，因此十分(fēn)必要。我(wǒ)們可以用各種各樣的方式來分(fēn)組。比如對于一(yī)個買衣服的網站來說，可以根據不同種類的服飾來分(fēn)組，看看褲子是不是比襯衫的頁面價值要高。
一(yī)旦發現某個頁面或者某個組的頁面價值很低，下(xià)一(yī)步我(wǒ)們要做的就是：找出背後的原因。在上面的例子中(zhōng)，襯衫相對來說有比較低的價值。我(wǒ)采取的第一(yī)步行動是，根據我(wǒ)的經驗和判斷力，看看在襯衫的頁面上有沒有任何明顯的用戶體(tǐ)驗或者技術方面的問題。做完這個之後，我(wǒ)會和真實的用戶一(yī)起來測試這些個頁面，來看看爲什麽會有這些問題——并且尋找那些暗含了修複方式的線索。
内容分(fēn)組是一(yī)個非常強大(dà)的工(gōng)具，可以讓你看到網站的不同部分(fēn)的真實表現。
在實踐中(zhōng)利用參數
這隻是利用數據分(fēn)析來發現網站問題的第一(yī)步。在本系列的第二部分(fēn)中(zhōng)，我(wǒ)們會着眼于如何發現用戶流程中(zhōng)的流失點，以及如何把用戶分(fēn)類來看到更多的細節信息。
與此同時，你嘗試着利用在本篇文章中(zhōng)學到的方法來發現可能存在的問題：
- 調出跳出率，找出那些用戶訪問并且馬上離(lí)開(kāi)了的頁面。
- 浏覽所有頁面的退出率，找出在流程的哪些地方用戶離(lí)開(kāi)了網站。
- 考慮到用戶在頁面平均停留時間的重要性——一(yī)個擁有着高跳出率的博客頁面，同時擁有着很長的平均頁面時間，這是一(yī)件好事！
- 根據頁面價值排序，觀察頁面。頁面價值越高，那麽就越值得被納入可用性測試，從而最終修複用戶在該頁面遇到的問題。
