Ниже приведен небольшой отрывок из нашей книги « Исследования UX: аналитика» , написанной Люком Хэем. Это идеальное руководство по использованию аналитики для улучшения взаимодействия с пользователем. Члены SitePoint Premium получают доступ к своему членству, или вы можете купить копию в магазинах по всему миру.
Когда вы впервые начинаете анализировать данные, легко ошибиться, особенно если вы новичок в аналитике. Но пусть это вас не пугает! В этом разделе перечислены некоторые основные подводные камни и способы их избежания, чтобы гарантировать, что ваш анализ отображает реальную картину поведения пользователя.
Запутанные посещения и представления
Различные аналитические инструменты будут использовать разные термины для описания одного и того же. Для новичков-аналитиков это может вызвать путаницу и может означать, что сообщаются неверные данные. Даже в рамках одного и того же инструмента терминология может сбивать с толку. Одна из самых распространенных ошибок людей — путать посещения и взгляды.
Посещение (в Google Analytics теперь называется сеансом ) обычно описывает группу взаимодействий, которые один пользователь выполняет в течение определенного периода времени на вашем веб-сайте. Представление (или «просмотр страницы» в некоторых инструментах) описывает представление страницы на вашем сайте, которая отслеживается кодом отслеживания аналитики.
Это две совершенно разные вещи, но посещения и представления иногда взаимозаменяемы, когда люди говорят о своей аналитике. Как вы можете себе представить, это может вызвать проблемы у аналитиков, так как отчеты станут неточными. Убедитесь, что вы понимаете терминологию, чтобы знать, о чем вы сообщаете. (См. Глоссарий Google Analytics в конце этой книги, если вы не уверены.)
Одержимость посещениями и представлениями
Когда дело доходит до анализа ваших данных, вам необходимо убедиться, что вы анализируете наиболее важные области. Очень распространенная ошибка, которую делают люди, заключается в том, чтобы сосредоточиться исключительно на посещениях и взглядах. Поскольку вы UXer, я знаю, что мне не нужно убеждать вас, что веб-сайт — это нечто большее, чем просто множество людей, которые его посещают! Тем не менее, вы можете столкнуться с необходимостью увеличить количество просмотров страниц или даже посещений. Оставьте эту сторону для маркетологов и сосредоточьте свои усилия на цифрах, которые относятся к опыту пользователей.
Быть втянутым в числа
Количественные данные — все о числах. Если ваша учетная запись настроена правильно, цифры не лгут! Несмотря на это, вам нужно убедиться, что вы не забыли, что на самом деле представляют цифры: настоящие пользователи.
Как указывалось ранее, цифры скажут вам, что произошло, а не почему, и поэтому важно не забывать спрашивать, почему. Вам нужно смотреть за пределы чисел и учитывать их контекст. Убедитесь, что вы не попадаете в ловушку, просто сообщая о том, что произошло: не забудьте рассмотреть более широкую картину и подумать, что цифры означают для пользовательского опыта вашего сайта.
Это то место, где вам нужно использовать качественные методы, которые мы затронули ранее. Вы можете часто использовать аналитику, чтобы найти проблему, и методы исследования пользователя, чтобы решить ее.
Мыслящие низкие цифры всегда плохи
Один из побочных эффектов попадания в числа состоит в том, что вы автоматически считаете низкие числа или падение чисел плохими. Хотя сокращение покупок может быть плохим, сокращение времени, которое пользователи проводят, например, на определенных страницах, может быть хорошим или плохим.
Если вы изменили дизайн главной страницы на веб-сайте и время, которое люди тратят на нее, уменьшилось, это может быть связано с повышением эффективности вашего дизайна. Может случиться так, что люди смогут быстрее ориентироваться в интересующих их областях. Еще раз, контекст является ключевым здесь. Подумайте, что на самом деле означают любые капли для сайта в целом, а не предполагая, что они всегда будут негативными.
Запутанная корреляция с причинностью
То, что что-то происходит с вашей аналитикой одновременно с внесением изменений в веб-сайт, не означает, что они связаны. Если вы заметили изменения в своей аналитике после внесения изменений, вы должны быть уверены, что это не совпадение, и что оба они связаны.
Скорее всего, вам придется углубиться в свои отчеты, чтобы доказать, что рост коэффициента конверсии произошел благодаря вашему великолепному новому дизайну. Это более подробно описано в Главе 6, но об этом вам следует знать, прежде чем брать на себя ответственность (или обвинять!) За значительные изменения в ваших отчетных данных.
На приведенном ниже графике, взятом с tylervigen.com , показана близкая к 95% корреляция потребления сыра и числа людей, которые погибли, запутавшись в простынях:
Существует также сильная корреляция между продажами мороженого и утоплениями в море, так как летом они растут. Только аналитик, испытывающий недостаток здравого смысла, скажет, что мороженое вызывает утопление!
Проблема корреляции и причинно-следственной связи, вероятно, является самой распространенной ошибкой, которую я вижу, когда люди делают, анализируя данные. Когда дело доходит до аналитики веб-сайтов, одним из примеров этого может служить случай, когда данные показывают, что люди, использующие поиск по сайту, скрывают на 50% больше, чем те, кто этого не делает. Это может убедить UXers поощрять больше людей использовать поиск по сайту. Однако более вероятная корреляция заключается в том, что люди, которые используют поиск по сайту, являются более заинтересованной аудиторией, чем средние пользователи, и также имеют лучшее представление о том, что они ищут, что означает, что они, естественно, имеют более высокие показатели конверсии.
Сочетание количественного и качественного (а иногда и вашего собственного здравого смысла) поможет вам не попасть в ловушку запутанной взаимосвязи и причинности. Сплит-тестирование также является отличным способом определения истинной причины и поможет защитить вас от неверных выводов из ваших данных. Мы рассмотрим разделенное тестирование подробнее в главе 6.
Группировка всех посещений вместе
Как UXers, мы знаем, что разные люди используют сайты по-разному. Мы также знаем, что один и тот же человек может использовать веб-сайт по-разному при использовании разных устройств или даже при использовании одного и того же веб-сайта в разное время дня. Мы должны включить эти соображения о поведении пользователей в наш количественный анализ.
Если у сайта коэффициент конверсии 5%, это говорит нам об одном. Однако если мы снизим эту цифру и увидим, что коэффициент конверсии составляет 10% для пользователей настольных компьютеров и только 1% для пользователей мобильных устройств, это говорит о другом, и дает хорошее представление о том, на чем мы должны сосредоточить свои усилия в области UX!
Сегментация пользователей является ключом к пониманию работы веб-сайта. Мы рассмотрим сегментацию более подробно позже в главе 3.
Слишком широко анализировать
Имея множество доступных данных, знать, с чего начать, все это может быть сложно. При запуске нового проекта вам может потребоваться быстрая, на высоком уровне оценка доступных данных. Но полезное понимание приходит от копания глубже.
Изучение «заголовочных» цифр может дать общее представление о текущей эффективности веб-сайта, но вряд ли даст информацию, необходимую для улучшения UX. Там, где это возможно, лучше всего подходить к аналитике с определенной целью. Это поможет сконцентрировать ваши усилия и поможет вам не чувствовать себя перегруженным огромным количеством доступных данных. Главы этой книги относятся к текущим целям UX и призваны помочь вам правильно подойти к анализу данных.
Количество посещений (или «сессий»), которые получает веб-сайт, часто является цифрой, на которой сосредоточены люди. Этот показатель мало говорит нам о производительности веб-сайта, так как целью большинства веб-сайтов является не просто назначение пользователей. Гораздо важнее знать, как пользователи взаимодействуют с отдельными страницами, и сколько этих страниц конвертируется. Я бы предпочел иметь сайт с 1000 посетителей в месяц и коэффициент конверсии 10%, чем сайт с 5000 посетителей в месяц и коэффициент конверсии 1%, не так ли?
Сосредоточение внимания на числах, а не на тенденциях
Может быть заманчиво смотреть на цифры и судить о том, являются ли они «хорошими» или «плохими». Один вопрос, который мне часто задают во время моих тренировок: «Какова средняя средняя продолжительность визита?» На этот вопрос нет простого ответа. Это будет зависеть от вашего сайта и того, что вы пытаетесь достичь. То, что считается хорошим для одного сайта, может показаться ужасным для другого.
Важно посмотреть, увеличиваются или уменьшаются ваши ключевые показатели с течением времени. Вы также можете установить цели, чтобы дать себе цель. Просто глядя на последние цифры в отдельности говорит вам очень мало. Короче говоря, не беспокойтесь о цифрах; больше волнуйтесь о том, идут ли они вверх или вниз, и как это связано с поставленными вами целями UX.
Помните, однако: это все о контексте. Значительное увеличение или снижение показателей, или особенно высокие или низкие показатели, необходимо учитывать в связи с тем, что происходит в других местах на веб-сайте или в приложении. Например, если просмотры страниц продукта упали на 2% за три месяца, вы можете об этом не задумываться, но если на всех других страницах количество просмотров за тот же период увеличилось на 30%, внезапно это падение на 2% выглядит как-то стоит расследовать.
Включая бот или спам трафик
Некоторые типы трафика могут искажать ваши аналитические данные, если вы не будете осторожны. Вы хотите записывать посещения только реальных пользователей, а не искусственный «бот» трафик.
Поисковые системы используют ботов для сканирования веб-сайтов и индексации Интернета, чтобы они могли возвращать релевантные результаты поиска пользователям. Боты, используемые всеми основными поисковыми системами, не отображаются в большинстве аналитических инструментов, и вы не захотите блокировать эти боты при сканировании вашего сайта. Однако вы хотите заблокировать ботов, которые искусственно завышают ваши аналитические показатели.
Количество ботов, исполняющих JavaScript, неуклонно растет. Теперь боты часто просматривают более одной страницы на вашем веб-сайте, а некоторые из них даже конвертируются в ваши аналитические цели. По мере того как боты становятся умнее, вам также нужно становиться умнее, чтобы этот трафик не затуманивал ваших суждений при принятии важных бизнес-решений на основе данных в вашей аналитической платформе.
Блог Fresh Egg содержит полезное руководство о том, как обнаружить и заблокировать спам-трафик с помощью вашего аналитического инструмента в своей статье « Как бороться с бот-трафиком в вашей Google Analytics ».
Не настраивать ваши настройки
Стандартные отчеты в некоторых аналитических инструментах могут быть очень подробными и предоставят вам много полезной информации. Но, как упоминалось ранее, стандартная настройка отчетов покажет вам только успех. Каждый веб-сайт работает по-своему, поэтому не применяйте универсальный подход к аналитике. Вместо этого настройте параметры, чтобы убедиться, что вы получаете нужные данные.
Не генерирует действенные выносы
Вы можете получить много информации из своего пакета аналитики, и вы можете представить ее в виде важных отчетов и действительно произвести впечатление на людей. Более важно, однако, отойти от вашего анализа и предпринять следующие шаги, основанные на данных.
Обнаружение тенденций и выявление потенциальных проблем — это только половина работы! Если вы заметили, что пользователи планшетов просматривают значительно меньше страниц, чем их коллеги на рабочем столе, что это значит? Что вы предлагаете с этим делать? Хотя вы не получите ответ о том, как решить проблему с помощью своей аналитики, вы должны быть в состоянии предложить свой следующий шаг. Возможно, тот факт, что пользователи планшетов кажутся менее заинтересованными, чем пользователи настольных компьютеров, приведет вас к тестированию юзабилити на планшетах? Или, может быть, вы думаете, что вам следует провести дополнительное исследование пользователей, чтобы выяснить контекст, в котором пользователи вашего планшета посещают ваш сайт? Что бы вы ни решили, важно, чтобы вы решили что-то сделать. Анализ чисел — это только начало; убедитесь, что вы следите за этим с действием!
Ваши аналитические данные также могут помочь вам расставить приоритеты для следующих шагов, так как они могут помочь количественно оценить количество потерянных посетителей, или продаж, или что-то еще, вызванное каждой обнаруженной вами проблемой.