Chapter2 调研分析
2.1 数量对比分析
·通过前期的观察、访谈、问卷等调研方法一般都会收集到各种资料，这就需要通过定性、定量不同的研究分析方法，从中提取有意义的结论。
·数量之间的关系主要包括大小比较关系、趋势变化关系、占比关系、相关性关系。通常情况下，数量的大小比较关系、趋势变化关系和占比关系可以直接通过各种表格、图表来展示，具有良好直观性和可识别性。数量的相关性关系可以通过统计学的相关方法并配以表格、图表来进行分析。
·图表分类：
1.饼图：一般饼图、环状图
2.柱状图：一般柱状图、直方图（直方块之间无间距）、分组长条图、瀑布图（waterfall plot）
3.条形图：横条图、排序长条图（将数据先行排序后再呈现）
4.折线图：一般折线图（处理连续性数据的变化关系）、点折线图、多重折线图
5.其他：（1）散点图（scatter plot）又称XY散点图，目的在于呈现出两个变量之间的关联性，主要探讨两个数值变量之间是否正相关、负相关、或不相关。在设计调研中也常作为知觉信息的分析工具；（2）雷达图；（3）面积图，可看成是将折线下方填充颜色，以增加数值分量的折线图，可分为一般面积图、堆积面积图、百分比堆积面积图；（4）气泡图，散点图的变形，由三个数值变量组成，第三个数值变量以面积不同的圆泡方式呈现，由于对面积的判断不精确，且气泡大小影响对数值位置的预估，所以仅适用于少量且数据较离散的情况；（5）三维坐标图。（（6）热度图）
2.2 知觉图、鱼骨图
知觉图
·知觉图又叫认知图、感觉图谱，俗称“维度图”，起源于市场营销分析领域。可用于分析、比较用户对事物在多个维度上的看法。
·分为二维知觉图和多维知觉图，通常以东南西北4个方位来表示维度区域。
在多维知觉图中，首先确定XY上的两大主要分群依据，然后通过许多带箭头的矢量表示其他分群属性，a.其中越靠近的矢量（夹角越小）表示它们之间越有相关性。b.在知觉图中的位置越靠近表示这两个点代表的品牌越雷同。c.点在各矢量上的投影离原点越远，表示其代表的品牌就带有越强的矢量属性。d.矢量箭头越长，代表这个属性所在的市场越有细分的可能性。e.由两大分群依据划分出来的四个象限中，某个象限的品牌数量越少，说明在这个象限越有市场潜力。
·知觉图的应用：（1）设计定位决策（发现市场空隙；验证概念产品的市场反应和可能喜欢该产品的细分市场）。（2）找出竞争差异
·知觉图的绘制（根据定量数据来绘制）：
·知觉图的局限：毕竟属于市场分析领域的专业用图，还需要系统地学习方法和实践操作后才能熟练掌握。在数据收集不到位的情况下制作知觉图，容易得出错误的、形式化的结论。知觉图仅限于把握产品的大方向，并不意味着它能深入到某个设计决策中去，还需要进一步剖析用户为何这么认知产品的原因。】
鱼骨图
·鱼骨图又叫石川图、特性因素图，在设计调研过程中，收集到的“现象”数据还需要进一步剖析、归纳，从而找到“根本原因”。鱼骨图是一种由浅入深、从整体上梳理导致问题出现因素的定性数据分析工具，同时也是一种很好展示问题之间关系的方式。使用前提时在设计调研产生初步的结论、问题时使用。
·最右侧的鱼头，代表的是待分析的问题、现象；
粗线标记的鱼大骨，代表的是产生问题原因的大方向；
鱼大骨长出的鱼小骨代表的是该大方向下具体原因的罗列；
鱼小骨再往下细分则是导致每个具体原因产生的因素
·研究者在明确的问题大方向上找出导致问题的相关因素，并且继续深究因素背后的原有，直到因素明确地指向到某个可行的设计方案或空白市场时，才能停止继续细分。
·鱼骨图只能深入全面地“找到问题”，尚不能指出“问题的优先级和严重程度”。因此，鱼骨图可以结合行业专家的经验或是明确的优先级、严重程度分级指标来确定。【注意每根大骨上的问题评判标准并不相同，需要根据问题所处的范围来确立。比如“交互操作”中的评判标准就是可用性标准或客户满意度，而“系统性能”的时产品软件开发指标。】
·鱼骨图的绘制：（注意鱼大骨的数量至多5~6根！）
·在绘制鱼骨图时，对数据的归纳和深入分析都需要对产品、业务熟悉的专家参与（才能准确找到直接原因）。
2.3 卡片归纳分类法
开放式的卡片分类法（opened card-sorting）
·完全探索式的操作，需要参与者将所有信息分组，决定每组多少张，并给分类命名。适合在研究的形成假设阶段。
·操作：
·结果分析：最简单的方法是直接观察，反复浏览并讨论体会分类结果，从中感悟用户的心智模型。处理大信息量的数据时，可以使用定量分析的集簇分析法，将卡片分类试验的结果进行综合计算而得到距离矩阵，然后利用不同而算法对距离矩阵进行进一步处理而画出易于分析理解的树状图。常用的卡片法分析工具有IBM Ezsort、CardZort、WebSort、Optimal。
·通过将研究者自己做的分类与用户试验结果对比，可以看到研究者与用户心理模型的不同。
·卡片分类法不仅适合大量数据的分类，也同样可以针对某个局部数据进行，并可以重复进行，直到问题解决。
·模拟Delphi法的方式进行卡片分类，首先由若干个用户各自单独分类，然后用定量分析软件计算出一个综合了个人意见的架构。将第一轮的综合架构再分发给各人，各人基于这个架构修改，再上交，分析，汇总成第二轮的综合架构……如此反复直到各人的架构趋于一致。也可以开始由永和独立分类，然后各人介绍解释自己的分类方式，他人可以提问但不允许批评，各人再回去根据他人的想法调整，再聚集分享。
·线性Delphi法：由一位“种子”用户首先做一个分类架构，包括分类、归类和命名，再由第二名用户在其基础上进行修改，然后第三名再修改……以此类推，直到架构稳定（即最后一名用户不提出或无大的修改意见）。可以大大节省时间、人力成本，参与者的压力也小，不过也存在容易被第一个用户带偏的局限。
·Q-sorting法：最重要的特点是强调了主观性和个别性，是以“发现”为其追求的目标。Q-sorting不需要很多用户参与（40个以下），更注重集合能否尽可能将人们对研究主体所有的看法观点包含其中，这样才能揭示研究问题的实质。具体操作：
1.建立“集合”，集合元素来自数据收集（观察法、访谈法……），必须是研究者针对用户所做的直接和间接的了解中，用户非事实性的、纯粹自身观点的表达。可以是语言类的，也可以是非语言类的
2.从集合中抽取样本，研究者先按尽量客观的标准将集合元素分成几类，然后从每个类别中抽取样本量，编码，打乱备用
3.用户测量，要求用户将样本按照“最同意（+5）”到“最不同意（-5）”或者“最喜欢（+5）”到“最不喜欢（-5）”的顺序分成几个组，然后按从+5到-5的顺序摆放，有时样本量少，可以只按照“最积极”、“中性”、“最消极”分3组。要注意保持各组的数量呈正态分布（中间比两边多），可以把不熟悉或不确定的选项放中间类别
4.数据分析，用卡片上的号码标识分布中陈述句放置的位置，可以计算出一个相关矩阵，反映被调查者观点意象的要素，但这些要素仅是数量值，并不能说明差异的原因。要了解原因需要回头推敲初始的陈述句，或对用户进一步访谈。
有时访谈又组成下一个Q-sorting的集合，将进一步增进研究者对研究对象在此课题中反应的理解。
封闭式的卡片分类法（closed card-sorting）
·事先由研究者确定信息结构的层数，并把各层的名称表示出来，然后让参与者根据自己的期望把各个卡片分别归在不同的分类名下。更适合做分类的有效性测试。
2.4 情景分析法
·应用：（1）用户行为的梳理，利用情景分析法将调研得到的用户行为的碎片现象串联起来，补充完整，为后面的分析打好基础；利用情景分析法还可以去除用户行为中个性的部分，归纳出共性的行为路径。（2）设计前期的头脑风暴，在调研分析末期，当已经有可供设计参考的用户行为故事和问题点，这时可采用故事形式来规划未来产品使用场景或验证现有产品方案是否符合用户习惯。（3）人物角色内容的补充，在Persona的建立中也需要情景故事的支撑。
·撰写情景故事：
1.归纳情景故事主线：从观察或访谈采集到的许多简要、零碎的个体情景故事中归纳出一条简单清晰的主线。故事主线最好能和产品的业务相匹配。
2.收集情景故事要素：注意3个细节，（1）一个特定的环境或状态（目标用户能和产品发生交互关系）；（2）一个或多个角色（描述他们的动机、能力、知识）；（3）和角色互动的工具或物体，在故事中描述物品的时候最好能注明物品当前的状态，比如a.这个场景发生的一系列事件和最后的结果，b.用户为达成目标而制定的计划以及对结果产生的反应。有时会由于无关紧要的细节太多，而遗漏了针对调研目的和产品的细节。
3.整理完善情景故事：即控制篇幅和内容，100~200字的故事适宜。
4.标注情景故事中的要点：对其中的核心要点做批注或枚举数据支撑，可参考的标注：（1）主要行为流程图；（2）标注故事中的物品及其状态（与用户产生交互的物品）；（3）标注机会点，在不尽如人意的结果上标注机会点。
·B端产品在使用情景法上的注意事项：（B端用户具有“机械化操作”产品的特点）
（1）没有产品时，用户在工作中有哪些特殊的、不愿更改的习惯：如果产品不能为他们带来可见的效率提升，最好不要轻易打破这些习惯。由于B端用户已经把这些习惯自然地融入到日常的操作里，所以不容易发现，有时需要用户实际演示一遍工作流程，或通过面对面访谈，刻意提醒他们说出操作细节。
（2）现有工作的哪些环节里，有哪些是他们执行地最顺利的：新产品虽然不一定每个环节都比原来好，但至少要和原来的持平。
（3）结合其他方法来撰写情景故事：必要时需要结合多次访谈和观察来获取信息；还可以以流程图为线索，串联多个角色的情景故事。
2.5 人物角色法
·用户的心智模型往往和设计师、工程师的技术实现模型完全不同。创建人物角色，可以尽可能减少设计师的主观臆测，理解用户到底真正需要什么，从而知道如何更好为不同类型用户服务。
·人物角色法的类型比较：
·人物角色法的步骤：
·人物角色清晰揭示用户目标，帮助研究者把握关键需求、关键人物、关键流程，看到产品必须做的事，也知道产品不该做什么。由于人物角色卡的一个重要意义是用于不同的研究者沟通，所以建立模型后，需要让设计师、工程师、产品经理等不同的合作者都了解它、使用它，修改它、完善它，才能发挥作用。
·人物角色法模型卡：10要素，根据具体的项目内容会有一些增减
1.基本档案：包括统计学档案、地理档案、心理学档案、行为档案、与产品相关的档案等，附上合适的真人照片；
2.人格：可用The Big Five（大五类人格特征）和Myers-Briggs Type Indecator（MBTI）（麦尔斯-布瑞格斯人格类型量表）来完成，在大五类中主要提取与用户体验相关较大的2个变量——开放性和神经质，并以仪表盘的方式呈现；
3.参照对象与其影响：指那些能够影响ta与网络、电脑和其他设备、软件、app关系的对象，可以是人/品牌/产品等；
4.原型和引语：根据不同的产品类型可以有不同的人物原型（8个原型从消极到积极：否定型、不稳定型、犹豫型、懒散型、中立型、积极型、苛求型、狂热型），给人物角色赋予某种原型，选取一些极具代表性的引言来表现这种类型的特点；
5.技能：表述用户某些方面的技术知识和能力，如IT方面、互联网方面、使用软件和app方面、人际社交网的技能，用柱状图来表现；
6.用户体验的目标：大多数产品会有若干个目标，需要对其进行排序，常见的目标有：充满乐趣、不浪费时间、使用户感觉自信、安全感……
7.用户曾使用过的设备和平台；
8.使用习惯和兴趣：可以用饼图来表示各种类型的比例关系；
9.哪些必须做/哪些不可以做：哪些必须做/希望做/最好避免/不可以做；
10.与品牌与产品的关系：如品牌忠诚度，是潜在用户/初试用户/老用户？用户希望寻求哪些价值？
·一个产品通常会设计3~6个角色代表所有的用户群体，因此需要对人物角色模型进行优先级排序：
（1）首要人物角色，代表了产品设计的主要目标，如果设计针对的目标是首要人物角色，所有其他人物角色都能至少被部分满足；
（2）次要人物角色：在满足次要人物角色的其它一些需求的时候，要注意不要因此削弱了对主要人物的设计；
（3）补充人物角色：一个界面的补充人物角色可以有任意多个。其中行政人物角色为被加进来用于代表利益相关者的利益；
（4）顾客人物角色：解决的是顾客的角色，通产被处理成次要人物角色，也有的企业将他们作为首要人物（因为他们有自己的管理界面）；
（5）接受服务的人物角色：他们不是产品的用户，但直接受到产品使用的影响，如接受医疗设备治疗的病人（并不是设备的使用者）；
（6）负面人物角色：不是产品的用户也不是设计的目标，用来和利益相关者以及产品团队沟通。对于消费者产品来说，通常是科技迷并且很早就使用过产品的人物角色
·另外，建议一个合适项目的人物角色模型，需要考虑是单用户还是多用户，如果是多人组合的一个单元体（比如家庭），那么还需要考虑不同人的需求权重，并结合这个足和的背景要素，如家庭结构、经济能力、生活习惯等
2.6 故事板
·故事板在数据采集阶段和调研分析阶段都能起到非常重要的作用：
数据采集阶段（发现问题）：可以辅助头脑风暴法、焦点小组法等多种方法，和未来用户进行交流对话。这个阶段的主要目的是明确故事角色、使用情境、环境气氛、整体感觉等相关因素，其表现形式可以粗糙，图文结合，版面适当空旷，便于添加内容。
调研分析阶段（营造情景）：故事板的表现形式应当始终遵循时间线概念，能根据时间进展，展示相应的故事人物和周围环境的互动，形成有系统有逻辑的排列，表现形式要符合且有助于产品风格和形象，并保持统一。
·情景故事板及其四要素：人（Human），故事中的角色；物（Object），可看作某个实体“功能”，这个功能可能是现实存在的某个物品，也可能是研究者的设计创意；环境（Environment），包括物理环境和社会环境；事件/行为（Action），人的交互行为，将人、物、环境结合起来
·创建故事板：（1）确定故事角色；（2）构建故事场景，包括时间、地点、环境、人物活动空间、范围等；（3）讲一个故事；（4）针对故事场景，进行视觉表达
2.7 可用性测试
·在测试中通常会预先设计一定的任务流程，每个任务流程其实包含的就是需要测试的功能点和完成功能点的行为过程。
·测试时机：开发人员在制作项目进度表的时候，要对何时进行可用性测试、测试后的迭代修改时间做出预留。可用性测试往往在产生了开发原型的时候就开始介入，也可以在开发完成测试版本的时候捷入，这时候发现的问题会在下一版本中排入开发计划。
·主试应鼓励参与者自由探索，而不应在参与者感到困惑时马上告知答案或解决办法。
·可用性测试最主要的元素就是编辑功能点。在测试开展之前，必须有明确的测试功能列表，即整个测试会涉及哪几个功能，用户会使用哪几个功能，每个功能需要几步等。对组成功能的每个步骤，需要分解到一次完整的动作，步骤与步骤之间不要跳跃，要连续。如果在测试时用户没有按顺序一步步来，不仅要注意控制引导，还要深入分析用户没有按照步骤的原因。将一个或几个功能点组合起来让用户完成的就是任务，任务是仿照用户的心理过程或心里目标设计的。用户在测试过程中接触到的是任务大纲，而测试所涉及的功能点则是不展现给用户的。
·拟定大纲：包括测试的任务点、记录、脚本。记录纸是在大纲完成的时候就形成的，根据大纲的规划，要对用户的哪些行为、数据做出记录有目标，一般交给记录员完成。脚本是关于测试时要做的事情、说的话的一个剧本。
·可用性测试不是为了测试用户如何，获得的用户数据也不是为了给用户排名次，而是看这个产品对不同用户来说的表现如何，是否符合开发人员的预想。和访谈一样，可用性测试的主持人需要具备：（1）善于倾听；（2）保持客观；（3）恰当深入；（4）掌握全局（不少于30分钟）；（5）亲和阳光。可用性测试的观察员不仅要记录被访谈人的语言内容，还要记录关键问题和操作时候的表情、语气词、手势等。
·数据整理：（1）收集结果：收集记录纸上的描述性数据和数字性数据；（2）建立问题卡片：为了给问题做分类和描述；（3）给问题评级，每个公司和产品的问题评级是不一样的，可以参考的因素：a.对用户的继续使用的影响程度是大还是小；b.对用户的感受情绪是重还是轻；c.问题在整个产品中是主要问题还是次要问题；d.问题影响的时间是久还是短
·可用性测试是一种定型的测试活动，提供的是对问题的理解、种类的挖掘。国外的研究团队计算，在8名用户反映的可用性测试结果已经能达到70%左右的问题，而10名用户则可以达到85%以上的问题。
·可用性测试团队在反馈结果的时候，要拿问题的描述和用户的感受作为主要的依据，结合问题的严重程度高速开发设计人员，建议按照怎样的优先顺序处理。
·专家走查：又叫启发式评估，是一种廉价的可用性工程学的研究方法，专家评审人员根据一些通用的可用性原则和自己的经验来发现系统内潜在的可用性问题。通常每一个评审人员可以发现35%的可用性问题，而5个评审人员能找到大约75%的可用性问题
2.8 A/B测试
·A/B测试（也叫分离测试）是一种测试不同设计版本如何影响页面的简单方法，A代表现在的设计，B代表新的设计。
·不同的用户在一次浏览过程中，看到的应该一直是同一个版本，如果开始看到的是A版本，则在整个浏览过程中应该一直看到A版本，不能出现AB版本切换展示的情况。
·通常起码需要1000以上的访问量和确保测试超过一个星期以避免日常误差。对不同的测试版本要尽可能平均分配可用的流量
步骤：
1.问一个问题；
2.做背景研究，使用Google analytics或其他分析工具去了解访问者的行为；
3.构建假说；
4.计算需要运行测试的每日访问者数量；
5.测试这个假说，创建一个B版；
6.分析数据并且得出结论，如果发生了变化则可得出结论，如果没有发生变化，就需要回到第（3）步重新构建假说；
7.向关心结果的人报告这个数据
·测试什么内容：在测试中具体采用哪种变量取决于转化目标
（1）主标题
（2）图片
（3）视频
（4）段落文本
（5）表格
（6）行动召唤按钮（代表转化率）：好的行动召唤按钮能够顺着标题、内容、图像的思路下来，让访问者清楚地知道这个页面应该结束了，并且知道接下来该做什么
（7）颜色：要更关注按钮和页面色彩之间的对比，而不是使用什么颜色本身
（8）社会认同和信任：表扬或赞赏、知名用户的认可、较高的社会影响力（比如粉丝数量）等显示，可以帮助提高转化率
（9）确认页面：确认页面是访问者在完成转化之后看到的第一个页面，这意味着访问者已经在页面上付出了信任、时间、个人数据或金钱，因此必须利用这个短暂的机会从访问者那里试着再获取一些东西，比如社交分享按钮、订阅按钮（解释订阅的好处）、其他产品推荐（比如亚马逊的“如果你喜欢xx，你可能也会喜欢yy”）、额外的奖励（利用用户去传播自己产品的口碑）
·A/B测试的结果通常是短期的、即刻的用户行为，很少有监测长期的A/B测试影响，因此A/B测试比较看重短期的绩效指标（如浏览量），而失去长期的优势，比如采用某些夸张的设计风格可能会让网站短期内浏览量上升，但长期可能会使用户的忠诚度下降
·工具：（1）Google Website Optimizer；（2）A/Bingo and Vanity（需要编程和集成代码）；（3）Visual Website Optimizer；（4）Unbounce and Performable；（5）Vertster, SiteSpect, Webtrends Optimizer and Omniture's Test&Target（企业级测试工具）
2.9 用户点击行为分析
·相对于另一种宏观分析用户浏览行为的分析方法（即分析网页后台所记录的用户在各页面之间的浏览日志来分析用户的浏览行为），统计分析用户的点击行为则是针对某一界面上点击行为的一种更为微观的分析方法
·点击数据通常有两种类型，一种是本身是一个页面之间的跳转链接，点击它会产生页面跳转，这类点击本身是不需要另外去监控和统计的。另一种是页面上的按钮，点击它不会产生页面跳转，这类点击行为可能对分析页面结构和设计有重要意义，需要进行特别统计。统计的方法一种是通过网页前端代码，如JavaScript将用户在页面上的点击的像素坐标，即信标传送给数据统计服务器进行统计；一种是借用第三方的点击统计工具，如Google Analytics
·点击行为分类：（1）有效点击，用户在浏览网页时正常地点击他们关注或感兴趣的内容，都是有效点击；（2）无效点击，由于用户浏览的习惯而带来的附加的点击行为，如习惯性在空白的地方多点几次，或点击某内容时习惯性连点两次，都被认为是多余的无效点击；（3）恶意点击，由于竞争或其他原因，恶意推高某个产品相关内容的点击量，对设计分析没有实际用处，则视为恶意点击
·敏捷迭代：是指网络产品在正式上线运营前，不会经过完全详尽的设计开发，而是以最快的速度和手段实现核心功能预先推行上线，而后通过所收集到的反馈方式以不断调整优化每一次发布的版本，从而达到改良产品的目的
·灰度验证：逐步扩大真实用户群体范围来体验产品新版本的发布方法
·统计点击数，并换算成点击率：
2.10 流量、转化率和跳出率
·网站分析就是根据网站运作的各项定量指标，分析网站存在的问题和机会，分析人员根据所需的指标在网站上预先设置监控（即“埋点”），让网站在埋点监控下运作一段时间以获取指标数据（通常以一个月为佳）
流量
·网站流量是指一段时间内（通常一个自然日）网站的访问量，是衡量网站价值至关重要的指标，流量意味着一个网站的价值大小。有PV和UV两种衡量方法
·PV是指在某个周期内（1天、1周、1月、1年）对某个页面被请求的次数，不考虑多次访问是否同一人所为。
UV是指在某个周期内（1天、1周、1月、1年）访问某个对象（网站或页面）的不同访客的数量。
某个周期通常设为一个自然日，成为日均流量或日均访问量
·流量的种类：（1）直接流量，是指用户不通过搜索引擎，而是直接通过网站域名进入到网站的流量。直接流量不依赖于任何外界渠道，是每个网站都希望提升的流量来源；（2）推介流量，是指用户通过其他网站间接来到目标网站所产生的流量。通常是目标网站和其他网站有合作，在其他网站上放置了通往自己网站的入口（外部链接）；（3）搜索引擎流量，是指访问者通过点击搜索结果访问网站产生的流量。一般来说，搜索引擎为网站带来的流量往往是最多的
·流量的价值在于变现，为网站带来收益
转化率
·网站转化率（conversion rate）是指用户进行了相应的目标行动（通过各种手段引导新用户在网站上进行操作或者新用户转化为常驻用户）的访问次数与总访问次数的比率。
·网站转化率越高，说明网站的赢利能力越强。流量指标意味着一个网站一下子来了多少用户，而转化率指标则意味着这么多用户里活跃用户有多少。提高网站转化率能在无法增加流量的情况下增加网站的赢利
·分析网站转化率的工具：（1）网站流量统计，Google Analytics、OMNITURE等网站提供免费的流量统计服务，网站运营者仅需将统计代码安放在网页之中就可以进行统计，主要是统计并分析访客用户的流量信息。（2）网站日志文件，记录的是用户终端为了满足用户的访问需要，对服务器发起的所有的资源请求。
·提高转化率的途径：
（1）优化网站架构和导航，让用户能方便地找到想要的内容。导航包括全局导航、局部导航和辅助导航，需要满足对网站内容进行索引和理解，定位用户在网站中的位置（面包屑导航）或者展现整个网站的目录信息（网站地图）；
（2）内容丰富、专业，让用户停留更长的时间，同时增加信任感。
（3）操作流程简单，让用户尽快达成浏览网站的目的。
（4）合理定价和各种推广、营销手段，促使用户快速转换（达成交易）。
跳出率
·跳出率（Bounce Rate）是指用户通过搜索关键词来到你的网站，只浏览了一个页面就离开与全部浏览数量的百分比，与转化率相反，反映的是流量中对网站不感兴趣的用户所占的比例。
·降低跳出率的途径：
（1）导航方面尽量合理，建议使用面包屑导航，在每个分类上加上链接，方便访客访问
（2）链接正确和友好，不做有欺骗的跳转，保证用户点击的每一个页面都符合他的预期。内部链接结构做的好，会带动其他页面的PR值（Page Rank网页级别，用来表现网页等级的一个标准）
（3）提高网站访问速度是最关键的因素，通常用户只有5秒钟的耐心等待网页打开
（4）网页整体内容要符合用户的需要，有自己鲜明的个性，原创性好
（5）做好关联推荐，方便访客了解更好的信息
2.11 网站数据分析
·网站数据分析的宗旨：不能度量，就无法改进（开尔文）。研究者只有把用户在各个环节的数据有效关联起来，才能在第一时间内找到业务优化的正确方向
·网站数据分析的内容：
金字塔模型（ROI，Return On Investment，投资回报率）
（1）网站流量质量分析，即流量是否有价值变现。从质和量两个维度来划分，有质高量高、质高量低、质低量高、质低量低四种流量。质高量高的流量是网站的核心流量，建议保留这部分流量并降低获取流量的成本；质高量低的流量是网站忠诚用户贡献的，建议提高这部分流量；质低量低的流量获取成本较高，但不建议网站放弃这部分流量；质低量高的流量，要提高它的质，需要用细分的方法
（2）网站流量多维度细分，对流量指标进行不同维度的分割，查看同一指标在不同维度下的表现，找出有问题的指标并进行针对性优化
（3）网站流量重合度分析，当遇到量高质低的流量时，需要分析它渠道间的访问者重合度，以及每个渠道在整个转化过程中的角色，砍掉其中任意一个渠道都有可能影响另外几个渠道的表现
（4）网站内容及导航分析，所有网站的页面都可以划分成三种类别：导航页（帮助访客找到信息）、功能页（帮助访客完成特定任务）和内容页（向访客展示信息并帮助进行决策）。检查访客从这个页面到下个页面的分流情况，分析流量的去向是否符合最初的设计思路和逻辑
（5）网站转化及漏斗分析，对于转化渠道要进行两方面分析，分别是访客的流失（因访问阻力造成）和迷失（转化流量设计不合理而得不到需要的信息）。
·重要数据指标：（1）IP地址，获取访问者的地理位置信息；（2）浏览量（PV，PageView）和唯一身份浏览量（UPV，Unique PageView），两个指标的计算取决于是否属于同一个Session；（3）访问次数（Visits）和绝对唯一访问者（Visitor）；（4）网站停留时间（Time on Site）和页面停留时间（Time on Page）；（5）跳出率和退出率（Exit Rate），跳出率是单页访问或访问者的次数，即一次访问中只访问了第一个页面就离开的数量，退出率是离开网站的次数，在所有页面上都可以退出；（6）访问时长和访问深度，时长是指在选定的时间范围内，不同时长的访问次数在网站所有访问次数中的占比。深度是指在选定的时间范围内，不同浏览量的访问次数在网站所有次数中的占比
·技术手段：1.网站日志分析；2.网页标记法
·分析方法：1.明确分析对象和目标；2.对分析对象确立合理的KPI（包括关键指标的设定和对该指标的合理”预期“值）；3.细分、对比和转化（结果型的指标通常涉及多个步骤，可以将指标转化分解为多个步骤，如销售额=访客数×转化率×客单价）
