В контексте дизайна пользовательского интерфейса красный цвет обычно означает «нет» или «ошибка» в западных культурах. Но почему это не может означать что-то положительное ? Ну, на самом деле, в азиатских культурах красный символизирует долголетие, праздник, счастье и процветание. Невесты надевают красные платья на свадьбу и получают денежные подарки в красных конвертах. Это далеко от «нет» или «ошибка».
Цвет имеет значение. Цвет имеет значение. Цвет помогает пользователям быстрее принимать решения, потому что цвет указывает, каким будет результат взаимодействия.
Рассмотрим зеленую кнопку со словом «Нет». Теперь, в западных культурах, это очень запутанно, потому что зеленый цвет показывает «да», а на самом деле говорит «нет». Если бы мы спешили с этим (как это часто делают пользователи), мы могли бы даже нажать зеленую кнопку, совершенно не понимая, что это значит.
В азиатских культурах красный цвет обычно не обозначает «нет», поэтому использование красного в дизайне пользовательского интерфейса может привести к тому, что пользователь совершит непреднамеренные ошибки. Но, конечно, есть исключения. Например, Pinterest использует красный в своем брендинге, но мы можем быстро расшифровать его, поскольку красный используется на всем сайте (логотип, значки, кнопки и т. Д.). Контекст имеет значение. Кроме того, то, что означает что-то в определенной культуре, не всегда может звучать правдоподобно для дизайна пользовательского интерфейса.
Мы поговорим немного больше о диагностической стороне вещей позже. А пока давайте узнаем, как найти наших пользователей с помощью Google Analytics.
Расположение Демография
На боковой панели Google Analytics, где перечислены пять типов отчетов (в режиме реального времени, аудитория, приобретение, поведение, конверсии ), выберите Аудитория → Гео → Местоположение . Как и в большинстве отчетов, обзор — это первое, что вы увидите. Для Geo → Отчеты о местоположении этот обзор является картой.
Получение реалистичных данных
Прежде чем читать данные, вам нужно определить подходящий диапазон дат. Рассмотрим 30-дневный промежуток времени к концу года, который включает не один, а два западных праздника (День благодарения и Рождество). В праздничные дни трафик веб-сайтов, как известно, низок, и мы хотим проанализировать данные, которые, как мы знаем, являются реалистичными. Анализировать данные всегда проще, когда рассматриваемый веб-сайт также получает большой трафик.
Из выбора диапазона дат в верхнем правом углу выберите диапазон, который вы считаете подходящим (я бы выбрал недавний 3-месячный диапазон).
Ваш первый взгляд на демографию местоположения пользователей
Несмотря на то, что значение цвета немного отличается от региона к региону, основная символика не сильно меняется. По этой причине анализ данных по странам может показаться слишком сложным. По Континент может быть лучше.
Прокрутите вниз до таблицы и выберите «Континент» в качестве основного измерения . Это должно облегчить ваши наблюдения.
В то время как Америка представляет 54% всех пользователей, Европа занимает второе место с 23%. Мы начнем с выяснения, действительно ли у одной демографической группы больше проблем, чем у другой. Океания и Африка составляют меньшинство, составляющее менее 2% каждая, поэтому вначале они не должны быть главной заботой. Азия насчитывает 20%, с показателями, аналогичными европейским . Американцы являются наиболее распространенным демографическим.
Давайте сосредоточимся на двух наших самых больших демографических данных.
Какие демографические проблемы?
Вы можете определить, какие измерения испытывают наибольшие проблемы, сравнив определенные показатели (такие как показатель отказов , число страниц / сессий , средняя продолжительность сеанса и, что наиболее важно, коэффициент конверсии цели ) с другими измерениями, и после того, как вы это сделаете, вы Затем можно начать поиск точного момента, когда эти пользователи выходят из вашего сайта.
Давайте предположим, что Европа — ваша демографическая цифра с самым низким уровнем конверсии. Нам нужно сегментировать это измерение, фильтруя для европейских пользователей.
Прокрутите вверх и нажмите кнопку «+ Добавить сегмент», затем «+ Новый сегмент».
Дайте вашему сегменту имя — например, «Европейские пользователи» — и введите «Европа» в поле ввода, обозначенное как «Местоположение» (оно должно заполняться автоматически как «Европа»). Нажмите «Сохранить», чтобы сохранить изменения.
Где у них проблемы?
Теперь, когда мы знаем, у кого возникли проблемы, мы можем узнать, где. Перейдите к пункту « Поведение» → «Содержимое сайта» → «Страницы выхода» на боковой панели отчетов, где в отчете будет указано, где именно пользователи покидают ваш сайт, или, более конкретно, куда уходит наша демографическая группа с наименьшей конверсией.
Подожди, берегись!
Все пользователи уходят в конце концов, верно? Поэтому мы хотим убедиться, что мы отфильтровываем пользователей, которые конвертировали, потому что, очевидно, мы хотим идентифицировать только тех, кто этого не сделал, и выяснить, почему. Вы можете вернуться к своему сегменту и поэкспериментировать с условиями сегмента. На вкладке « Поведение » в раскрывающемся списке «Настройщик сегмента» определите значение транзакции как «0», отфильтровывая всех преобразованных пользователей (у нас нет проблем с этими пользователями).
Теперь, когда у нас есть кто и где, мы можем начать выяснять, почему.
Что не так с UX?
Если одно измерение (один континент) имеет проблемы с преобразованием больше, чем любое другое измерение, вы можете рассмотреть тот факт, что здесь есть проблема, связанная с конкретным местоположением. Теперь, несмотря на то, что я говорил о цвете ранее, на самом деле есть много проблем, которые могут привести к тому, что определенная демографическая группа выпадет из конверсии. Давайте рассмотрим путь покупателя, в котором пользователь покупает что-то (предположим, что вы определили веб-страницу, которая имеет решающее значение для поездки покупателя с подозрительно высокой скоростью выхода).
Возможные проблемы, которые могут привести к неконверсии:
- вы не используете шифрование HTTPS / SSL
- расходы не отображаются в валюте покупателя
- не ясно, в какие страны вы отправляете
- цвета затрудняют взаимодействие с пользователем
- варианты оплаты ограничены (например, PayPal не существует везде).
Что дальше?
Отсюда вы можете диагностировать определенные недостатки UX просто из наблюдения, где вы можете затем внести необходимые изменения и посмотреть, улучшатся ли показатели. Если проблема все еще не ясна, вы можете попробовать юзабилити-тестирование, чтобы найти ее. Если проблема ясна, а решение — нет, попробуйте A / B-тестирование .
Подход, основанный на аналитике, может гарантировать, что вы выявляете недостатки в UX, прежде чем случайно погрузиться в юзабилити-тестирование и A / B-тестирование правильных вещей. Время ценно и ограничено, поэтому мы не хотим тратить его впустую.
Вы можете проверить все статьи в нашей серии UX Analytics здесь .