网站数据分析

作为一名自由职业者和用户体验咨询师，我与各种各样不同领域的网站合作过，其过程非常一致，总是以数据分析为开端。最开始我会去辨认每天有多少用户 访问这个网站，哪个页面最常用。这会给我一个大概的感觉，知道人们是如何访问这个网站的。然后我会进行下一步：辨认潜在的出问题的领域，继而知道我的用户 体验建议将会着重在哪一块。

总体来说，我会观察三种类型的参数来辨认问题所在：

• 跳出和退出率(Bounce and exit rate)
• 页面平均时间(Average time on page)
• 目标价值(Page value)

跳出和退出率(Bounce and Exit Rate)

跳出率和退出率是两个可能造成混淆的参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例：在一个页面登陆，但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。

【译者注：谷歌官方解释为“跳出率指单页访问次数（即访问者从入口页离开网站而未与网页互动的访问次数）所占的百分比”。】

退出率是从一个页面离开了网站的用户的比例（它包括了那些之前在该网站浏览了其他页面的人）。

【译者注：谷歌官方解释为“退出百分比指从某个或某组特定网页退出网站的次数所占的百分比”。】

如果我发现了网站的一部分出现了一个很高的跳出或者退出率，我会做上笔记，以防某些页面的什么东西造成了用户的离开。一个有着高跳出率的页面可能说 明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的流程中半途而废——从另一方面看， 如果一个高退出率的页面是流程的最后一页，那么这个高退出率就不再是个问题了。

用谷歌分析（Google Analytics）中的“加权排序（weighted sort）”会让跳出率更加有用。根据谷歌分析，“加权排序把百分比数据根据重要程度排列，而不是序号排列”。举个例子，一个页面虽然有着100%的跳出 率，但在过去的一个月中，只有一个用户访问，然后离开了该页面（另外一个更大的问题可能是没有任何人访问过这个页面！）。如果一个页面有80%的跳出率， 但是是一个在流程中非常关键的起始页面，那么这个网站可能因此流失了大量的生意。为了更好地为页面可用性测试做准备，我们必须辨认出问题出现的原因：是因 为没有人访问这个页面，还是每个访问的人都马上离开了网站？

页面平均时间(Average Time on Page)

“页面平均时间”是指用户浏览某个页面所花费的平均时间。如果我发现有一个页面的“页面平均时间”很低，这可能意味着该页面没有引起用户足够的注 意。从另一反面来看，如果用户在一个结账页面停留很久，那么可能是因为该页面过于复杂了。当然，所有的参数都必须放在具体的情境下分析；如果一个博客文章 有一个很高的“页面平均时间”，那么总体来说是一个好的现象，因为这可能意味着用户真的在阅读整篇文章。

另外一个衡量页面表现的非常好的方式是利用“与网站平均数比较”的选项。这个图会显示某些页面在某个参数上是不是在很大程度上高于或者低于平均值。 虽然这些页面仍然需要一页一页地分析，因为不同的页面有用不同的目标，但是低于平均浏览时间的页面总体来说可能会有问题，假设目标是为了让用户继续阅读的 话。下面的例子清晰地表现出“联系（contact）”页面相对来说有比平均值更低的浏览时间，然而“博客（blog）”页面有高于平均值80%的时间。

再次强调下，情境是关键。用户可能来到联系页面来寻找一个公司的地址，或者联系电话。如果他们成功地找到了，那么他们就会离开该网站，因此较低的页 面浏览时间在这里是一个好的现象，说明页面很有用。一个“博客”页面是用来吸引用户的注意的，因此一个高于平均值的时间可以被看做是一件好事。

页面价值(Page value)

“页面价值”是一个非常重要，但是很少被用到的参数，它可以用来发现表现欠佳的页面。目标价值，就如它的名字所示，是一种赋予页面直接的货币价值的 方式。对于电子商务网站来说，它纳入了各种各样的交易收入总数和所有类型的网页的目标价值——这些参数都需要在谷歌分析中人工设置，才能计算出页面价值。 一个高价值的页面往往显示出它是一个重要的页面，意味着该页面值得被纳入可用性测试中。

一个高价值但是展示出高退出率的页面是值得重视和改进的。意味着这些页面让用户在回话流程的关键位置离开了。在下面的的例子中（一个电子商务网 站），我突出显示了三个有着类似的页面价值的品类。可以清楚地看到，“个性化化玩具（personalised-toys）”的产品页面有一个相当高的退 出率。这说明这个高价值的页面正在让用户“流失”，并且应该在未来的用户体验设计工作中引起重视。

然而，单独的某个页面只能展示部分真相。“内容分组(content grouping)”这个功能很重要，我们可以利用它来观察网站的某个部分表现如何。内容分组可以把数据根据用户访问的页面种类来进行分类，因此十分必 要。我们可以用各种各样的方式来分组。比如对于一个买衣服的网站来说，可以根据不同种类的服饰来分组，看看裤子是不是比衬衫的页面价值要高。

一旦发现某个页面或者某个组的页面价值很低，下一步我们要做的就是：找出背后的原因。在上面的例子中，衬衫相对来说有比较低的价值。我采取的第一步 行动是，根据我的经验和判断力，看看在衬衫的页面上有没有任何明显的用户体验或者技术方面的问题。做完这个之后，我会和真实的用户一起来测试这些个页面， 来看看为什么会有这些问题——并且寻找那些暗含了修复方式的线索。

内容分组是一个非常强大的工具，可以让你看到网站的不同部分的真实表现。

在实践中利用参数

这只是利用数据分析来发现网站问题的第一步。在本系列的第二部分中，我们会着眼于如何发现用户流程中的流失点，以及如何把用户分类来看到更多的细节信息。

与此同时，你尝试着利用在本篇文章中学到的方法来发现可能存在的问题：

• 调出跳出率，找出那些用户访问并且马上离开了的页面。
• 浏览所有页面的退出率，找出在流程的哪些地方用户离开了网站。
• 考虑到用户在页面平均停留时间的重要性——一个拥有着高跳出率的博客页面，同时拥有着很长的平均页面时间，这是一件好事！
• 根据页面价值排序，观察页面。页面价值越高，那么就越值得被纳入可用性测试，从而最终修复用户在该页面遇到的问题。

在上一个客户的案例中，小红利用数据分析来发现那些需要进行可用性测试的地方。然而目前为止，小红只发现了网站中值得测试的单独的页面和页 面组。她觉得她需要知道更多的关于最常见的用户行程（user journey）的信息。她还想更加深入地理解用户，看看不同类型的用户如何访问网站。为了能进行最佳的可用性测试，小红真心想要知道人们事实上是如何使 用网站的。

简单来说，数据分析是一种用来发现可用性测试最佳测试页面的极好的方法。在本系列文章的第一部分，我讲解了如何利用数据分析来发现网站的问题所在之处。这么做可以让我们更好地理解目前的用户行为，并且帮助我们集中力量在将要测试的任务上。

在如何利用数据分析来指导可用性测试的这一系列文章的总结部分，我将更仔细地探讨如何通过识别用户行程、将用户分类来比较不同的用户组的行为。