网站数据分析

知道用户是如何在整个网站中流转的可以增加单个页面状态的情境（context）。比如，分析用户行程中前一个页面的数据可以帮助我们识别为什么某 个特定页面的退出率特别高。另外，找出最常见的用户行程对于谋划可用性测试很有好处。可用性测试可根据这些常见的用户行程来设计，从而确保在测试中用户的 行为是和已经存在的用户行为是相符的。

谷歌分析尝试通过用户流程图（user flow）和行为流程图（behavior flow）报告来展示用户行程。他们可能比较难阅读，并且经常因为把多个页面组合在了一起而变得很麻烦。这意味着谷歌分析通常只能把最为普遍的几个页面单 独展示，而把其他的页面组合在一起，显示为“大于100个页面”——这对我们一点帮助也没有。下面的截图显示出这种非常局限的信息是如何让分析变得困难 的：只有几个页面在每个用户行程的阶段中是单独被显示的，剩下的页面都被组合在了一起。

尽管页面被组合造成了很多问题，花些时间分析这些报告仍然可以帮我们发现问题区域，根据的是流失率或意想不到的用户行程（比如，我们本来期待的是这 样，但用户却走向了另一个方向？）。一旦我们发现了问题区域，我们就可以谋划可用性测试，来看看用户在整个行程中是如何思考的，了解他们为什么会有这些麻 烦。

在谷歌分析的用户流程和行为流程报告中，所有的页面用了绿色的矩形来表示，灰色的连接线用来表示页面之间的用户行程。每个矩形还用红色表示了流失率 的百分比（也就是说用户正离开网站）。它们可以说明常见的用户行程，以及用户在哪些地方离开了网站——也是另一种问题区域的迹象。

下面的例子来自于一个我曾经工作过的旅行网站。它在主页有一个特别明显的搜索框。

在这个简化了的并加上了笔记的图中，我们可以看到一个可能的问题。用户利用搜索框来找到某个旅行目的地，但之后又从搜索结果页面回到了主页（又名， 弹簧跳（pogo sticking）），说明了搜索结果对用户来说不够满意。这可能归结于许多的理由：可能搜索功能经常搜不出结果，搜到太多结果，或者太少结果。也可能这 个问题和搜索结果本身无关，而是其他的理由，比如搜索结果里的酒店的价格太高了。

数据显示最初的搜索是让用户不满意的，这让我决定针对搜索框来进行一些可用性测试。可用性测试的结果显示，问题的原因在于搜索结果太多太泛了，用户 被大量的结果淹没了。根据这个测试结果，我建议引入一个多面搜索系统（faceted search system）：在搜索结果页面让用户可以根据一些标准来过滤搜索结果，而不用返回到主页重新搜索。这个新的搜索系统让用户可以根据酒店提供的服务设施来 过滤他们的搜索结果；比如是否有游泳池、健身房和其他的设施，这意味着用户可以发现对他们自身有用的结果。这个设计方案让搜索后又回到主页的用户数量大幅 度下降，让更多的用户进入到他们行程的下一步。

上面的结果显示的是多面搜索系统被引进一个月后的分析数据。图中显示出，主页和搜索结果页面之间的“弹簧跳”现象减少了。虽然仍然还有改进的空间，但这个变化产生的积极效应是非常鼓舞人心的。