网站内容分析实践操作案例浅谈网站路径分析.docx

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网站内容分析实践操作案例浅谈网站路径分析

网站内容分析实践操作案例:

浅谈网站路径分析

由coolvpn加速器整理发布:

  在前面的文章中我们曾经介绍过对于网站的分析分为四个主要的部分,分别是访问者分析,流量渠道分析,内容分析和转化分析。

到目前为止,流量渠道和转化是我们关注最多的两部分内容。

在关于网站分析的文章中大部分都是关于如何衡量和优化流量渠道,以及提高转化率的内容。

而对于网站内容分析则提及的较少。

今天的文章我们关注网站内容分析中的路径分析。

  

  一,网站路径分析的目的与问题

  与所有的分析工作开始时一样,在对网站进行路径分析之前,我们需要先确定这次分析的目的。

我们希望从这次分析中收获哪些结果?

发现哪些问题?

或者是验证哪些之前的假设或判断?

  这些明确的分析目的会帮助我们选择分析时所需要的具体指标和维度,以及具体的分析方法。

如果你对于分析结果没有非常明确的目的,那么多数情况下只会看到一个粗略的网站路径统计数据,幸运的话可能会发现一些访问者在网站中流动的规律,但这并不能带来有价值的结论和建议。

更多的时候,这些网站路径统计数据本身可能根本就不准确。

我们后面会介绍具体的原因。

  1,网站路径分析的目的

  那么对于网站路径的分析,我们的目的是什么呢?

作为网站分析中的一环,网站路径分析的目的是在网站商业目标之下帮助特定的访问者在访问的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。

  

  这里有两个目的,我们分别来说一下。

第一个目的是在网站商业目标之下完成访问者的任务。

这个目标首先需要分别明确网站的商业目标和访问者的任务,然后将两者进行统一。

网站的商业目标只有一个,而访问者在网站中可能有很多个不同的任务。

例如,如果销售商品获利是网站的商业目标,那么帮助潜在的购买者在网站中快速找到商品信息的任务就是路径分析的一个目的。

而帮助求职者了解公司或职位信息就不是路径分析的目的。

第二个目是在第一个目的之上的,对与网站商业目标相关的任务进行优化,提高访问者完成任务的效率。

  对于网站路径分析的目的,表述起来比较简单,但在实际的操作中却有很多的问题。

下面我们来看下网站路径分析中常见的几个问题。

  2,网站路径分析中的问题

  网站路径分析的问题主要来自两个方面。

分别是网站分析工具,分析的需求方和管理者。

首先是网站分析工具本身的问题,网站分析工具为了满足不同网站的分析需求,提供了基于页面的最完整的网站路径统计数据。

从访问开始直到访问者离开。

但是这些数据也足以把人搞晕,因为他们太过基础和散乱,并不是我们想要的信息。

这些路径信息只是基础的原材料,需要有目的的进行组织和分类。

其次是分析的需求方,看看能从现有数据中发现什么和提高转化率似乎已经成了标准的分析需求。

这种情况下分析人员要同时兼任多个角色,而最终的分析结果也多半以失败告终。

  再来看下最开始提到的网站路径统计数据中的问题,这些问题为什么会不准确呢?

主要有以下三个方面的原因。

  

  第一个是网站访问者身份的多样性,想象一下会有哪些人来访问你的网站?

首先是你最希望的那部分人,也就是你的潜在客户,除此之外呢?

你的合作伙伴,竞争对手,内部员工出于各种各样的原因和目的都会访问你的网站。

这就导致了在网站路径统计数据中包含了各种身份的访问者。

  第二个是访问者访问目的多样性,你每次访问亚马逊都是为了买东西吗?

即使排除了访问者身份的多样性,你的潜在客户每次访问网站的目的也都不尽相同。

这个很好理解,想象一下自己的日常访问习惯。

查找商品,购买商品,获取帮助,退换货,查看物流等等都是我们日常访问网站的目的。

这就导致了在网站路径统计数据中包含了不同访问目的的访问者。

  第三个是访问者访问路径多样性,再进一步,即使是同一身份同一目的的访问者,完成任务的方式也是不一样的。

对于最常见的查找某个特定商品信息这个任务而言,有些访问者可能会在网站的分类导航中逐级筛选查找,有些访问者可能通过站内搜索商品名称,而有些访问者则直接通过外部搜索引擎直接访问商品页面。

这就导致了在网站路径统计数据中包含了复杂的入口和访问路径。

  由于以上的三个原因,造成了网站路径统计数据中的混乱和不准确。

同时你也不能将不同身份和访问目的的人混在一起进行路径分析。

更不能把他们的汇总数据用来计算网站的转化率和投资回报率。

这种计算方法是有问题的,完全不符合逻辑。

  要避免前面提到的这些问题,我们在进行网站路径分析前要进行细分。

路径分析的细分分为两部分,一部分是对访问者的细分,一部分是对路径中任务的细分。

在进行细分前我们先要做一些准备工作。

  二,网站路径分析前的准备工作

  网站路径分析前的准备工作分为量个步骤,第一步是按访问目的对网站的访问者进行分类。

并从中找出网站的关键访问者。

第二步则是需要分析人员充分理解网站的结构,和各部分功能的逻辑。

  1,访问者分类及关键访问者

  

  第一步的准备工作是对网站的访问者进行分类,这个分类的标准不是按访问者的身份,而是按访问的目的对访问者进行分类。

例如前面提到的查找商品,购买商品,获取帮助,退换货,查看物流等等,这些都是访问者访问网站的目的。

我们将这些访问目的按对网站商业目标的影响程度和访问者发起的频繁程度进行分类和重要性排序。

对于前面例子中的几个访问目的,查找商品和购买商品的与网站商业目标联系紧密,重要程度最强。

因此这类访问目的的访问者属于网站的关键访问者。

  2,理解网站的结构和功能

  第二步准备工作是理解网站的结构和功能中的流程和逻辑。

这是进行网站路径分析前必不可少的一步。

这里我粗略的对需要了解内容和规则进行了简单的分类。

  网站结构方面

  网站内容及页面的结构

  网站不同区域和操作的URL规则

  网站流程/逻辑方面

  网站中哪些功能和路径是封闭的

  网站中哪些功能和路径是开放的

  哪些页面,功能和流程会进行跳转

  不同功能中成功和失败后的步骤

  何时开启新窗口,何时再本窗口加载

  哪些操作触发新URL,哪些不会

  网站流量方面

  主要的流量来源及占比情况

  主要付费流量landingpage

  三,细分网站关键访问者及关键路径

  我们先来回顾下前面做过的工作。

首先我们确定了网站分析的目的是在网站商业目标之下帮助特定的访问者在访问的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。

随后我们按访问目的对访问者进行了分类,并找出了网站的关键访问者。

而网站关键访问者的访问路径也正是我们下面要进行进一步细分和分析的路径。

在整个网站路径中,我们只关注与网站商业目标最相关的那部分访问者的访问路径,如果网站的营销是成功的话,你会发现这部分访问者是流量中占比最大的那一部分,而如果网站的结构和导航的设置也符合商业目标的话,那么他们的访问路径也应该是网站中最重要的一条或几条访问路径。

我们把它们称为关键访问路径。

下面我们开始对网站的关键访问路径进行细分。

  1,按行为模式细分关键访问者

  关键访问路径细分的过程分为两部分。

第一部分是按照关键访问者的行为模型进行细分,我们称为纵向细分。

前面提到过,同样身份同样目的的访问者在完成任务时也会选择不同的方法。

比如同样是寻找某个商品的信息,有些访问者会按分类筛选,有些访问者则会直接搜索关键词。

而这两类不同的行为模式也是我们纵向细分的标准,他们构成了不同的关键访问路径。

  通常我们按照网站中的结构和导航设置,将关键访问者按行为模式分为三类。

  第一类是目的明确型的访问者,这类访问者知道自己想要什么,通常他们会选择通过站内搜索直接寻找信息。

例如,我们在买书的时候直接输入书的名称进行搜索。

这属于目的明确型。

  第二类访问者是目的模糊型访问者,这类访问者大概知道自己想要的东西在哪一类,但不确定具体是什么。

例如,我们想买一件男士衬衫,会从男装,男上装,衬衫的分类下去逐级筛选浏览。

这属于目的模糊型访问者。

  第三类访问者是无目的浏览型访问者,这类访问者没有明确的目标,只是想来看一下。

通常他们会从推荐开始进行浏览。

  三种不同的行为模式构成了同一目的下的三种不同的关键访问路径。

这是从具有相同目的的访问者按不同的行为模型对关键路径进行的细分。

此时我们要分析的关键路径已经比较清晰了,但还有一个问题就是访问者使用路径时的复杂性。

就像我们前面说的,访问者在使用网站时的路径是极其复杂的,这不仅仅体现在访问者身份,目的和行为方式的多样性上,还表现在网站路径入口的多样性上。

对于使用搜索引擎的访问者来说,网站中的每个页面都有可能成为路径的开始页面。

访问者可以从网站路径中的任意一个环节进入并开始完成任务。

对于这种情况,我们要在第一次按访问者行为模式细分的基础上再对每条关键路径进行按任务进行的横向的细分。

  2,按任务细分访问者关键路径

  关键访问路径细分的第二部分是按任务细分。

按任务对路径的细分我们成为横向细分。

访问者需要通过一些列不同的任务完成访问的目的。

例如,访问者在一条购买商品的关键路径中会分别通过注册,搜索商品,添加购物车,支付等四个主要任务完成关键路径的目的。

而对于四个任务中的每一个任务我们还可以细分成更小的任务。

例如搜索商品的任务可以再次细分为更输入关键词,点击搜索按钮,查看搜索列表,选择并点击结果这些更为细小的任务。

  而无论这些任务中的哪一个都会决定访问者在整条关键路径中能否顺利完成目的。

  分解关键路径中的任务

  对于关键路径中的任务,我们可以按以下层级进行细分。

首先从任务出发,将关键路径分解为不同的关键任务,这需要你在之前的准备工作中对网站的结构和提供的功能有详细的了解。

然后将关键任务分解为关键功能或页面,这需要你对网站的页面URL规则和关键功能的内在逻辑和流程有详细的了解。

再将页面分解为不同的元素,最后分解为访问者的不同动作。

  

  以指标度量关键路径及任务

  在完成关键路径的纵向和横向细分后,我们需要使用指标对细分后的任务进行度量。

这里主要使用的指标有三类,他们分别是任务完成率,任务时间和任务负荷。

下面我们分别来介绍下三类指标所衡量的内容。

  任务完成率

  任务完成率是指完成某项特定任务或操作的比率,对于封闭的关键路径来说就是指路径的转化率。

而对于开放的路径,由于访问者可以从路径中的任何一个页面进入,因此需要细分为关键功能/页面的任务完成率。

  

  任务时间

  任务时间是指完成某项特定任务或操作所需的时间,对于封闭的关键路径是指在访问者在整条路径中耗费的时间。

无论是封闭路径还是开放性路径,任务时间都可以分解为完成任务所需的时间,使用某个关键功能所耗费的时间,在某个页面所停留的时间,以及寻找某个特定页面元素所耗费的时间等等。

  

  任务负荷

  任务负荷是指完成某项特定任务或操作时访问者所需付出的努力。

这些努力可能是点击一个链接打开新的网页,从鼠标切换到键盘的动作,切换输入法的时间,也可能是使用键盘输入文字,甚至是寻找关键信息时移动鼠标的次数或眼球移动的次数和距离。

当然,目前并没有这么夸张,我们只需简单的记录鼠标和键盘与网站交互的动作就可以了。

(如果你有兴趣将这部分的监测进行细化,可以使用文章结尾处推荐的工具进行更加深入的追踪和测试)和前面的两个指标一样,如果是一条封闭的关键路径,那么任务负荷就是指访问者在整条路径中为了完成目的所采取的动作次数。

而无论是封闭还是开放性的路径,任务负荷都可以分解为完成任务所需的负荷,使用某个功能所需的负荷,查找特定信息及元素所需的负荷,以及进行判断和决策的负荷。

  

  四,基于访问者和任务的路径分析

  前面我们对访问者的关键路径和任务进行了横向和纵向的细分,并建立了衡量路径和任务的指标体系,下面我们开始对关键路径和任务在访问中的表现进行分析。

在整个分析中我们基于这样一个假设,网站的关键路径是可以帮助网站完成商业目标的,而设计良好的关键路径则可以在访问者访问时高效的完成任务。

  1,建立基准指标及衡量标准

  在分析前我们需要先建立一套基准指标用来对比和衡量关键路径及任务的表现。

建立基准指标的方法很简单,就是记录下正常范围中关键路径和任务的任务时间和任务负荷。

这里需要说明一下的是,这个基准指标应该是一个区间而不是一个单一的数值。

下面我们详细介绍建立基准指标区间的过程。

  建立基准指标区间

  第一步

  无论是一个关键路径,还是一个任务或者是一个功能或页面,首先我们按照最理想的情况来记录流程中每个细分任务所需的时间以及负荷。

例如对于站内搜索,我们会按照访问者第一次搜索就可以在搜索结果的第一条发现所需信息,并点击进行浏览这种理想情况来记录在整个功能所需的操作次数以及每一步行动所需的时间。

而对于列表筛选的功能我们则可按只选择任意一个筛选条件就在结果页的第一条发现所需信息的情况来记录操作次数以及所需时间。

这种理想情况下记录到的数据作为基准指标区间的上线。

  

  第二步

  在获得了基准指标区间的上线后,我们按现实情况来记录流程中每个细分任务所需的时间及负荷。

例如,对于站内搜索,我们按照访问者第一次搜索并在搜索结果的第二页发现所需信息,并点击进行浏览的情况记录整个功能所需的操作次数以及每一步行动所需的时间。

而对于列表筛选功能我们按照访问者选择了所有筛选项后发现所需信息的情况记录操作次数及所需时间。

这种现实情况下记录到的数据作为基准指标区间的下线。

  

  第三步

  在建立了路径或任务的基准指标区间后,我们还需要考虑一下访问者的使用水平。

首先,由于我们的工作背景和对技术的理解,测试时操作的速度会高于真实的用户。

尤其是当网站的目标用户群为传统行业或中老年用户时。

其次,由于我们对于网站和功能本身的熟悉程度,即使是基准指标的下线可能要优于真实访问者使用时的情况。

尤其是在任务时间上,因为我们了解自己是在测试的环节中,并且对功能非常熟悉,所以通常我们是不需要决策时间的。

而这与真实访问者的实际情况会相差很多。

这个因素在创建基准指标区间时需要进行充分的考虑。

  第四步

  除了前三步外,我们还需要记录下关键路径或任务中的每一步操作,及这些操作的顺序以及产生的结果。

这一点非常重要。

例如:

对于站内搜索来说,这些步骤和顺序可能是点击搜索框,输入关键词,点击搜索按钮,点击搜索结果。

  衡量标准

  在创建完基准指标区间后,我们来说下衡量的标准。

如本部分开头所说,设计良好的关键路径则可以在访问者访问时高效的完成任务。

因此,在完成任务的情况下,较短的任务时间和任务负荷可以说明路径及功能的设计是合理的。

而任何与任务无关的多余操作都会导致任务时间和负载的增加,也就说明路径及功能的设计中可能存在的问题。

下面我们按照这个标准结合基准指标开始对关键路径进行分析。

  2,成功路径效率分析

  我们对访问者在关键路径中的访问分为了两种情况,第一种情况时访问者通过关键路径最终完成了目的。

第二种情况则是访问者没有完成目的。

对这两种情况我们也分别采取了不一样的分析方法。

第一种完成目的的情况,我们主要通过与前面介绍的指标进行对比来发现路径或任务中可以优化的地方。

  

  完成任务所需时间

  思考大于基准指标任务时间的情况

  当访问者在整条关键路径中所消耗的时间大于基准任务时间的下线时,我们从时间维度对路径按任务,页面/功能进行细分,并与基准时间进行对比,消耗较多时间可能表现访问者在决策中遇到了问题,也可能是在操作中出了问题,导致浏览了更多的页面或进行了不必要的操作从而花费了更多的时间。

这两个问题需要我们与基准时间和操作顺序进行对比。

如果是在必要的操作步骤中耗费较长时间可能是我们的页面及信息的表达不够清晰,而如果是因为更多的操作导致耗费时间增加则可能是流程本身存在问题。

  思考小于基准指标任务时间的情况

  同样,当我们发现访问者所消耗的时间小于基准任务时间的上线时,也需要我们进行关注。

方法与前面类似,将访问者的步骤与基准时间的操作顺序进行对比,检查是访问者缩短了在某个步骤的时间还是省略了操作。

如果是省略的操作可能说明这个操作的使用率不高或者访问者根本不需要进行这个步骤。

  完成任务所需操作

  思考大于基准指标任务操作次数的情况

  当访问者在关键路径中的操作次数大于基准任务负荷下线时,我们从任务负荷维度对路径按任务,页面/功能进行细分,并与基准任务负荷的操作流程进行对比,查看增加的操作是基准负荷流程内的操作还是流程外的操作。

如果是流程内的操作表明关键路径或功能的流程存在问题。

而如果是流程外的操作则表明访问者可能需要更多的信息。

这里我猜想,如果你发现访问者在购物车流程中总是多了浏览其他商品详情页的操作,会不会说明他们需要另一个将商品放入购物车,而继续浏览其他商品,而不是马上为这件商品付款的需求呢?

这只是我的一个猜测而已。

  思考小于基准指标任务操作次数的情况

  同样,当访问者在关键路径中的操作次数小于基准任务负荷上线时,也需要我们进行细分和对比,对于减少操作的页面和功能进行优化。

当然,如果我们在建立基准指标上线时设置的情况足够理想化,应该不会出现这种情况。

  3,失败路径错误分析

  第二种失败的情况,我们主要分析导致访问者离开,并未能完成目的的原因。

对于第二种情况,我们主要针对导致访问者离开的关键点进行分析。

通常来说,访问者在关键路径中未能完成目的的情况主要有三种。

第一种是访问者在关键路径入口直接离开,也就是我们常说的跳出。

第二种是访问者在关键流程中的页面退出网站,也就是我们说的退出。

第三种是访问者在关键流程中离开,但并未退出网站,也就是我们说的流失。

下面我们逐一进行说明。

  跳出的关键页面分析

  第一种情况访问者在关键路径入口的跳出有两个原因,第一个原因是访问者自身的原因,第二个是路径入口页面的原因。

区分这两类原因最好的方法是进行对比,将不同的访问者在同一路径入口的表现进行对比,如果大部分访问者没有跳出则说明是访问者的原因。

而如何大部分访问者都跳出了就可能是路径入口页面的原因了。

  退出的关键页面分析

  第二种情况访问者在关键路径中离开网站需要我们对离开的情况和页面进行细分。

如果访问者在任务的过程页面离开说明任务过程或功能中存在问题,如果访问者在一个任务结束后离开网站,并未进入下一个任务则可能是访问者自身的问题,例如任务中途被打断或改变任务。

也可能是两个任务之间的步骤出现问题。

例如:

对于站内搜索来说,如果访问者在搜索完关键词未点击搜索结果离开,则可能是搜索本身的功能问题,未提供满意的结果。

如果是访问者点击的搜索结果,到达信息详情页离开,则可能本次访问者的目的是查看信息,也可能是信息详情页本身存在问题。

需要进行对比和测试进一步分析。

  流失的关键页面分析

  第三种情况访问者在关键路径中离开,但并未退出网站。

这时我们需要对造成访问者离开路径的关键页面进行分析,寻找引导访问者离开关键路径的链接。

这里分为两种情况,第一种是访问者通过全局导航离开,第二种情况是访问者通过非全局导航的其他链接离开,例如推荐信息或广告。

对于第一种情况通过全局导航离开,应属于访问者的主动行为。

可能是访问者临时改变目的。

而对于第二种情况,则可能由于不必要及错误的引导导致访问者离开,应尽量避免。

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