Как статистика хитов веб-сайта может быть полезной для улучшения удобства использования?
Вы заметили, что почти каждый связываются в Facebook, имеют ref строка запроса?
Я живо это, с этим ref, Facebook так или иначе отслеживает и изучает их пользовательское поведение. это могло быть их секретным рецептом создания лучшего удобства использования.
Так, я испытываю то же самое, изменение http://a.com/b.aspx на http://a.com/b.aspx?ref=c и регистрирую каждый хиты в таблицу.
======================================================================== userid | page | ref | response_time | dtmTime ======================================================================== 54321 | profile.aspx | birthday | 123 | 2009-12-23 11:05:00 12345 | compose.aspx | search | 456 | 2009-12-23 11:05:02 54321 | payment.aspx | gift | 234 | 2009-12-23 11:05:01 12345 | chat.aspx | search | 567 | 2009-12-23 11:05:03 ..... | ............ | ........ | ... | ...................
Я думаю, что это - хорошее начало. Я просто не знаю, что сделать с этой информацией. Там какая-либо соответствующая методология должна обработать эту информацию?
4 ответа
Вот второй ответ, поскольку первый касался только статистики времени отклика.
Строка запроса ref позволяет идентифицировать источники, особенно людей, входящих в воронку конверсии . Таким образом, вы можете сделать такие утверждения, как «N $ дохода поступает от пользователей, нажимающих ссылку X на странице Y». Теперь вы можете попробовать изменить ссылку X на X 1 и посмотреть, увеличивает ли она доход от этой страницы. Это будет вашим первым шагом в A / B-тестировании и многомерном анализе . Оптимизатор веб-сайтов Google - инструмент именно для этой цели.
Ну, facebook использует их для наблюдения за использованием пользовательского интерфейса (я полагаю), так что они видят, где люди кликают больше (логотип или ссылка на профиль), и они рассматривают возможность изменения пользовательского интерфейса соответствующим образом, чтобы сделать взаимодействие лучше.
Вы также можете использовать его для выявления общих закономерностей в использовании. Например, если люди следуют определенной цепочке профиль -> день рождения -> подарок -> отправить, вы можете подумать о добавлении функции или возможности "отправить подарок" на их профиль, когда у этого человека день рождения. Просто мысль.
Исследования показали , что быстрые ответы - это способ улучшить не только удобство использования веб-сайта. Это также способ улучшить коэффициент конверсии или использование сайта в целом.
- Тесты в Amazon показали, что увеличение времени загрузки Amazon.com на каждые 100 мс снижает продажи на 1%.
- Эксперименты в Microsoft с Live Search показали, что, когда страницы результатов поиска замедлялись на 1 секунду: снизился на 1,0%, и б) количество кликов по рекламе на пользователя снизилось на 1,5%
Люди просто не хотят ждать. Поэтому мы отслеживаем процентили времени отклика для наших сайтов. Кроме того, хорошая визуализация этих данных помогает измерять усилия по оптимизации производительности и контролировать состояние сервера.
Вот пример, созданный с помощью Google Charts:
Выглядит плохо! Время отклика> 4000 мс определенно указывает на проблемы с производительностью, которые существенно влияют на удобство использования. Иногда процентиль 800 мс (который мы считаем хорошим показателем для наших приложений) составлял всего 77%. Обычно мы пытаемся получить процентиль 800 мс на уровне 95%. Похоже, впереди серьезная работа ... но изображение хорошее, не правда ли? ;)
Чтобы наилучшим образом использовать статистику вашего сайта, вам нужно подумать о том, чего пытаются достичь ваши пользователи и чего вы хотите, чтобы они достигли. Это цели вашего сайта
Для сайта электронной коммерции это не так уж и просто. Типичные цели могут быть следующими:
- Поиск продукта и получение информации о нем.
- Купить продукт.
- Обратиться к кому-то за помощью.
Затем вы можете использовать статистику, чтобы узнать, выполняют ли люди цели сайта. Для этого вам нужно собрать информацию о посетителях, чтобы вы могли увидеть все страницы, на которых они побывали.
Как только вы сможете просмотреть все страницы, которые посетил пользователь, и последовательность, в которой он их посещал, вы сможете увидеть, что он делал. Вы можете искать точки отсева, когда пользователь собирался что-то купить, но не купил. Вы можете определить неудачные поиски продукта. Вы можете сделать все это. Затем вы можете попытаться исправить эти проблемы и посмотреть статистику, чтобы понять, помогло ли это.
Статистика, которую вы собираете, - это хорошее начало, но собрать хорошую статистику и сопоставить ее очень сложно. Я бы посоветовал использовать существующий пакет статистики, лично я использую Google Analytics, но есть и другие.