PHÂN TÍCH WEB Mã môn h ọc: MAR
5.3 Kinh nghiệm dữ liệu
Như phân tích web đề cập trước đó sẽ cho bạn biết những gì mọi người đã làm nhưng nó sẽ không bao giờ nói cho bạn biết lý do tại sao họ đã làm điều đó. Một trong những điểm khác biệt chính giữa một nhà phân tích rất tốt và một nhà phân tích trung bình là khả năng để tìm hiểu lý do tại sao. Khi gặp phải với dữ liệu đó đã đi xa với mức bình thường một nhà phân tích lớn sẽ điều tra sâu hơn để thử và tìm ra nguyên nhân gốc rễ của sự sai lệch. Trong nhiều
83 | P a g e
trường hợp, một nhà phân tích tuyệt vời có thể có những hành động dựa trên chỉ định lượng phân tích web dữ liệu và một loại kinh nghiệm dữ liệu - thử nghiệm heuristic (là các kỹ thuật dựa trên kinh nghiệm để giải quyết vấn đề, học hỏi hay khám phá nhằm đưa ra một giải pháp mà không được đảm bảo là tối ưu).
Thử nghiệm Heuristic
Thử nghiệm Heuristic yêu cầu bạn đặt mình vào tâm trí của khách truy cập là người trên trang web của bạn và có một cái nhìn khách quan khó khăn như thế nào để hoàn thành một nhiệm vụ nhất định. Có một vài ví dụ về các thử nghiệm dựa trên kinh nghiệm đã có trong Phần 4. Xem thêm Phần 6 xác định một cá tính để biết thêm thông tin về việc nhập vai. ằng cách nhìn vào số liệu phân tích web, bạn sẽ có thể nhìn thấy nơi mọi người đang rời khỏi trang web ví dụ các điểm xuất cảnh hàng đầu ở phễu quá trình, tỷ lệ thoát trang đầu trên các trang hoặc tỷ lệ thoát cao.
Sau đó, bằng cách đặt mình vào suy nghĩ của các khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng
sau thúc đẩythông qua quá trình trực tuyến (đặc biệt là tại các điểm xuất phát), bạn có thể có được một số cái nhìn sâu sắc. Heuristic có thể cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc tuyệt vời đặc biệt là nếu bạn có khả năng sử dụng kiến thức thực hành tốt nhất và có thể kết hợp với những gì bạn đã thấy trong công cụ phân tích web của bạn.
Ví dụ như một thử nghiệm heuristic, điển hình có thể được chạy trên một giỏ mua hàng mà có tỷ lệ bỏ qua cao tại một điểm nhất định. ạn đi đến điểm mà xu hướng khách truy cập cho thấy họ đã có vấn đề và làm một bài kiểm tra dựa trên kinh nghiệm về động cơ của một khách điển hình. Làm như thế bạn găp một khó khăn với các trang web mà bạn trước đây đã không biết, chẳng hạn như vấn đề về thủ tục thanh toán cho khách sử dụng Firefox.
Số liệu điều tra
Một hình thức rất có giá trị của dữ liệu là số liệu điều tra. Có ba hình thức dữ liệu khảo sát trên web bạn có thể tận dụng:
Khảo sát khách hàng (khảo sát sau thúc đẩy) - Thông thường, một cuộc khảo sát khách hàng được thực hiện từ những khách hàng đã mua một trong những sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Khảo sát của loại hình này thường tập trung xung quanh các sản phẩm hoặc dịch vụ, mức độ hài lòng và chất lượng kinh nghiệm của khách hàng. Các thông tin từ dữ liệu này có thể được sử dụng trong chiến lược sản phẩm và thiết kế website.
Khảo sát khách (khảo sát trước khi thúc đẩy) - Thông thường, một cuộc khảo sát được đặt tại các điểm chiến lược trên các trang web với một sự khuyến khích cho người truy cập để hoàn thành một bảng câu hỏi ngắn. Khảo sát của loại hình này thường tập trung vào việc tìm hiểu làm thế nào người truy cập tìm thấy trang web, cách dễ dàng là để hoàn thành nhiệm vụ và những gì khác các trang web có thể làm để phục vụ hiệu quả hơn cho khách truy cập. Các công ty cũng sử dụng các cuộc điều tra của loại hình này để phân ra khách truy cập đã trả lời tích cực và tiêu cực bằng cách sử dụng số promoter net vậy gọi là. Nó rất hữu ích để có thể so sánh những gì du khách trung thành đang nhìn so với du khách hài lòng.
Khảo sát Exit (điểm khảo sát buông tha) - Tương tự như các cuộc khảo sát khách ngoại trừ việc thường điều tra được tung ra khi khách truy cập rời khỏi trang web. khảo sát thoát là đặc biệt hữu ích để khắc phục các điểm bỏ qua cao trên trang web.
84 | P a g e
ạn đang tìm kiếm xu hướng xảy ra trong số khách người trả lời các câu hỏi để thử và xác định nguyên nhân dời bỏ.
Một công cụ miễn phí tuyệt vời cho các cuộc điều tra khách truy cập là 4Q từ iPerceptions (http://4q.iperceptions.com). Một trong những công cụ thanh toán tốt nhất mà tôi đã nhìn thấy
là Survey Monkey.
Dữ liệu khả năng sử dụng trong phòng thí nghiệm
Thường được gọi là nghiên cứu khả năng sử dụng này là nơi mà bạn đã thúc đẩycác điều kiện để quan sát những gì mọi người làm khi họ truy cập vào trang web của bạn. Ví dụ bạn có
thể cung cấp cho người tham gia một nhiệm vụ để hoàn thành và yêu cầu họ đi đến một máy tính theo dõi đặc biệt mà họ cố gắng để hoàn thành nhiệm vụ trong tầm tay. Họ cử động mắt, động tác tay, di chuyển chuột, tổ hợp phím và nhấp chuột đều được ghi lại
để được phân tích sau. Phương pháp này có thể cung cấp cho bạn những hiểu biết vô cùng quý giá về cách mọi người làm những việc trên trang web của bạn. Một lần nữa bạn đang tìm kiếm các xu hướng chung của các đại biểu khác nhau để bạn có thể nhận một cách phổ biến mà mọi người thường tìm kiếm những thứ trên trang web mà bạn đang học. Về bản chất kinh nghiệm dữ liệu là bất kỳ dữ liệu bạn thu thập cung cấp cho bạn những ý tưởng về việc tại sao du khách hoặc khách hàng làm việc. Khảo sát, khả năng sử dụng thử nghiệm, kiểm tra theo dõi ánh mắt, phân tích heuristic và các cuộc phỏng vấn là tất cả các loại dữ liệu kinh nghiệm.