我們都知道，懂得用戶的在線行動意義重大，我們可以應用網(wǎng)絡分析工具懂得點擊、動作、模式、轉換率等。我們發(fā)明，基于行動數(shù)據(jù)，可以改良網(wǎng)站的性能。
很多組織通過應用研究分析態(tài)度數(shù)據(jù)，幫助懂得網(wǎng)站對用戶的影響。經(jīng)常，會呈現(xiàn)三種標題：——分析過于經(jīng)常；——研究是基于廣泛網(wǎng)站拜訪，而不是特定行動或是拜訪網(wǎng)站的不同頻道。
——研究分析完整與行動分析分別。
在Facebook網(wǎng)站，我注意到了懂得用戶態(tài)度的重要作用。懂得用戶態(tài)度，其中包含對在線社區(qū)的積極意義或是消極意義。
我的一個朋友，也是BazaarVoice網(wǎng)站的開創(chuàng)人——Sam Decker是Facebook的一名用戶。最近，我登陸該網(wǎng)站發(fā)明，他在該網(wǎng)站的社區(qū)體驗并不很好，他也與Facebook網(wǎng)站的其它朋友分享信息。
我們采用以下步驟看一下負面的體驗。假如這種體驗是來自對廠商網(wǎng)站的感受，花時間對廠商網(wǎng)站進行研究，可能表明她對生意感愛好。然后，她與一個或是兩個企業(yè)發(fā)起對話，填寫合同表，等等回信或是電郵什么的。從網(wǎng)絡分析的角度看，這都是確保成功的轉換率的好措施，后果必定會不錯。不幸的是，大部分企業(yè)一般不會敏捷地反饋用戶的信息。在成功的案例中，企業(yè)應形成一個成功的貿(mào)易關系。類似Decker的負面體驗會對未來的轉換率產(chǎn)生重大影響。
經(jīng)常對用戶和前景進行檢查是十分重要的。不論是在線還是離線，你要從現(xiàn)有的工作經(jīng)驗中汲取教訓。下面，我進一步分析早期我們談到的三個常見到的標題：——分析太經(jīng)常。當分析數(shù)據(jù)每周或是每月都進行檢查時，態(tài)度型數(shù)據(jù)就不會被發(fā)明。ForeSee和iPerceptions在這方面表現(xiàn)出色，可以對用戶的態(tài)度數(shù)據(jù)進行更好的分析。
——研究是基于廣泛網(wǎng)站拜訪，而不是特定行動或是拜訪網(wǎng)站的不同頻道。懂得用戶整體的拜訪態(tài)度和滿足度是十分重要的，對特定網(wǎng)站行動提出態(tài)度分析是非常有效的。比如，為何用戶在接進網(wǎng)頁后會離開網(wǎng)站？這需要時間從宏觀和微觀角度對態(tài)度型評估進行研究。
——研究分析完整與行動分析分別。進行分析的行動和態(tài)度數(shù)據(jù)完整分別是很廣泛的一個標題，這兩種數(shù)據(jù)很少相互支撐。這是一個大錯誤，當態(tài)度信息可以改良分析時。假如你們有兩個不同的領導負責這些數(shù)據(jù)的，在他們能懂得這兩組數(shù)據(jù)前最后不要讓他們出來，要讓他們找出一個整合兩種數(shù)據(jù)的措施。
作者：Jason Burby編譯：靳生喜我們都知道，懂得用戶的在線行動意義重大，我們可以應用網(wǎng)絡分析工具懂得點擊、動作、模式、轉換率等。我們發(fā)明，基于行動數(shù)據(jù)，可以改良網(wǎng)站的性能。
很多組織通過應用研究分析態(tài)度數(shù)據(jù)，幫助懂得網(wǎng)站對用戶的影響。經(jīng)常，會呈現(xiàn)三種標題：——分析過于經(jīng)常；——研究是基于廣泛網(wǎng)站拜訪，而不是特定行動或是拜訪網(wǎng)站的不同頻道。
——研究分析完整與行動分析分別。
在Facebook網(wǎng)站，我注意到了懂得用戶態(tài)度的重要作用。懂得用戶態(tài)度，其中包含對在線社區(qū)的積極意義或是消極意義。
我的一個朋友，也是BazaarVoice網(wǎng)站的開創(chuàng)人——Sam Decker是Facebook的一名用戶。最近，我登陸該網(wǎng)站發(fā)明，他在該網(wǎng)站的社區(qū)體驗并不很好，他也與Facebook網(wǎng)站的其它朋友分享信息。
我們采用以下步驟看一下負面的體驗。假如這種體驗是來自對廠商網(wǎng)站的感受，花時間對廠商網(wǎng)站進行研究，可能表明她對生意感愛好。然后，她與一個或是兩個企業(yè)發(fā)起對話，填寫合同表，等等回信或是電郵什么的。從網(wǎng)絡分析的角度看，這都是確保成功的轉換率的好措施，后果必定會不錯。不幸的是，大部分企業(yè)一般不會敏捷地反饋用戶的信息。在成功的案例中，企業(yè)應形成一個成功的貿(mào)易關系。類似Decker的負面體驗會對未來的轉換率產(chǎn)生重大影響。
經(jīng)常對用戶和前景進行檢查是十分重要的。不論是在線還是離線，你要從現(xiàn)有的工作經(jīng)驗中汲取教訓。下面，我進一步分析早期我們談到的三個常見到的標題：——分析太經(jīng)常。當分析數(shù)據(jù)每周或是每月都進行檢查時，態(tài)度型數(shù)據(jù)就不會被發(fā)明。ForeSee和iPerceptions在這方面表現(xiàn)出色，可以對用戶的態(tài)度數(shù)據(jù)進行更好的分析。
——研究是基于廣泛網(wǎng)站拜訪，而不是特定行動或是拜訪網(wǎng)站的不同頻道。懂得用戶整體的拜訪態(tài)度和滿足度是十分重要的，對特定網(wǎng)站行動提出態(tài)度分析是非常有效的。比如，為何用戶在接進網(wǎng)頁后會離開網(wǎng)站？這需要時間從宏觀和微觀角度對態(tài)度型評估進行研究。
——研究分析完整與行動分析分別。進行分析的行動和態(tài)度數(shù)據(jù)完整分別是很廣泛的一個標題，這兩種數(shù)據(jù)很少相互支撐。這是一個大錯誤，當態(tài)度信息可以改良分析時。假如你們有兩個不同的領導負責這些數(shù)據(jù)的，在他們能懂得這兩組數(shù)據(jù)前最后不要讓他們出來，要讓他們找出一個整合兩種數(shù)據(jù)的措施。
（原文首發(fā)于：2010年2月24日；編譯：靳生喜）
