浅谈web分析(2)
作者:佩瑛 来源:Taobao.com UI Team 发布时间:2008-12-02 15:52:00
Avinash 所提出的“三位一体”的web分析理论也正是将定性和定量合二为一的,以使客户需求与公司目标达到双赢为目的,得到可行动的认识和度量。
首先,进行行为分析,也就是我们传统认为的点击数据流分析,分析点击密度、细分用户等等。这一步的目的是收集真实的行为,来试图推测用户的意图。从这些收集统计的数据中,我们并不企图找出真正的意图和问题,而是使其为更高层次的分析面提供参考。
第二点是通过结果分析,来找出“so what”的问题,在网站目标明确的前提下进行实际产出变化的分析,衡量这个web站点在满足它的存在这一目标上做得如何,才能让上一步的数据更加有意义。
第三部分是体验分析,这是分析的关键,打破陈规去让告诉我们这些问题到底是“为什么”,方法多是侧重定性分析的,比如AB测试和多元测试、启发式评估、客户之声等等。这样也可以有效的避免将那些网站给用户带来的“误会”当作有效样本放入统计数据池中。
最后说几个有意思的web分析方法:
1. 数据与可视化结合
“如果你有大量的数据,你应该感受到它们的存在。如果你必须浏览十万行日志文档,当你浏览到一百行时就已经忘了第一行。” —Marty
面对庞大的杂乱无章的日志数据,将其可视化,已经成为一种趋势,我们十分高兴的看到,一些主流的web分析网站都推出了很多可视化的东西,而且并不局限于日志数据。很多时候,换个角度,能得到不一样的收获。
来几个典型的例子:
热力图:可以应用在点击日志、眼动分析、页面展现率等等很多定性、定量的分析上
收集页面上点击的位置,颜色越热,表示点击量越高
在一个很长的页面上,可以使用不同的温度颜色来表示那部分的内容更受人关注
文字可视化统计1:类似流行的tag云图,看看11月4日奥巴马胜利演说稿上出现次数最高的150个词是什么~
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