在這篇入門(mén)完全指南中，我們將探討分析學(xué)中一些基本的方法，以及用戶(hù)體驗測量與分析中的日常工作和交付物。我們也將列舉一些常用工具、相關(guān)書(shū)籍，幫UX 從業(yè)者更好地學(xué)會(huì )收集和分析數據。
有沒(méi)有一種神奇的方法，可以創(chuàng )造廣受歡迎或者能讓用戶(hù)一見(jiàn)鐘情的體驗？并沒(méi)有。創(chuàng )造所有人都喜愛(ài)的體驗并非我們的目標，相反，我們力求創(chuàng )造一種直接服務(wù)于特定人群并讓他們滿(mǎn)意的體驗。同樣地，也沒(méi)有一種特定的衡量我們創(chuàng )作成功與否的方法。在這樣的情形下，分析學(xué)就有了用武之地。
如果你無(wú)法衡量它，那么你如何知道它是否是成功或有效的呢？
這就是不斷驅動(dòng)UX從業(yè)者收集和分析數據的原因。通過(guò)線(xiàn)上或線(xiàn)下，我們收集了許多數據：如，有多少人點(diǎn)擊了它？他們通過(guò)導航到了哪里？他們什么時(shí)候退出了？以及，他們在尋找什么？我們應用分析學(xué)去衡量我們設計的有效性。這就是說(shuō)，當我們看到人們的行動(dòng)時(shí)，我們就可以通過(guò)分析知道設計是否與用戶(hù)進(jìn)行了良好的交流互動(dòng)，亦或者，設計是否很好地傳達給了用戶(hù)。
在這篇入門(mén)完全指南中，我們將探討分析學(xué)中一些基本的方法，以及用戶(hù)體驗測量與分析中的日常工作和交付物。我們也將列舉一些常用工具、知名會(huì )議和協(xié)會(huì )、相關(guān)書(shū)籍，這些都會(huì )給你很好的幫助。
我們都知道，自互聯(lián)網(wǎng)出現以來(lái)，它已經(jīng)深刻地改變了我們，也改變了相關(guān)用戶(hù)的行為。從一開(kāi)始的用戶(hù)輸入網(wǎng)址到現在的依賴(lài)于搜索引擎進(jìn)行搜索，從將所有的注意力放在一個(gè)界面到打開(kāi)、瀏覽多個(gè)標簽頁(yè)，所有這一切使得網(wǎng)站或應用程序變得更加復雜。要衡量我們的設計，分析師不能僅僅簡(jiǎn)單地測量網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器上的點(diǎn)擊率，他們必須分析用戶(hù)的行為。
在收集信息、數據時(shí)，研究人員會(huì )根據情況采用定性或定量方法，或者二者相結合的方法。定性數據通過(guò)用戶(hù)研究進(jìn)行收集：觀(guān)察人們的行為，了解他們?yōu)槭裁匆瞿承┦虑?；而定量數據則通過(guò)測量、分析來(lái)獲得：了解用戶(hù)進(jìn)入一個(gè)頁(yè)面時(shí)采取了哪些行動(dòng)，以及有多少用戶(hù)采取了這些行動(dòng)。
這種量化的數據能讓我們得出一些基準，這些基準則可以給我們的設計決策提供幫助或啟發(fā)，從而使我們得知設計是有效的還是無(wú)效的，是成功的還是失敗的。世間萬(wàn)物皆可測量，但數據的使用通常僅限這些方式：我們用數據去描述問(wèn)題，診斷問(wèn)題，給出最優(yōu)方案，預測結果。
以上四種類(lèi)型的分析過(guò)程中都會(huì )使用一些度量指標，這些度量指標通?；陉P(guān)鍵績(jì)效指標（KPI），亦或者或者和KPI相關(guān)。關(guān)鍵績(jì)效指標是一個(gè)可測量的行為或者信號，它關(guān)乎商業(yè)的成敗。例如，某公司的 Twitter 轉發(fā)量不會(huì )直接增加用戶(hù)對該公司的喜愛(ài)或者識別度，但是營(yíng)銷(xiāo)團隊可以將Twitter轉發(fā)量關(guān)聯(lián)到品牌認知度，在這種情況下，他們可以使用轉發(fā)量作為他們的KPI之一。理想情況下，針對某一經(jīng)營(yíng)目標應該有多重KPI，從而增加數據的可靠性。
雖然分析學(xué)可能令很多設計師感到復雜難懂，但其實(shí)一些基本方法通常簡(jiǎn)單明了、直接明確。大體上，分析學(xué)領(lǐng)域基于這三點(diǎn)：研究、測量和分析。
研究
盡管基于網(wǎng)絡(luò )的分析是一個(gè)相當新的領(lǐng)域，但研究領(lǐng)域已經(jīng)有幾百年的歷史了。研究人員橫跨各個(gè)領(lǐng)域，從科學(xué)到營(yíng)銷(xiāo)，再到人類(lèi)學(xué)，他們使用的分析技術(shù)直接影響分析師的工作方式，以及分析師決定去繼續追蹤研究的方向。研究人員的工作，特別是當與分析學(xué)結合在一起的時(shí)候，與科學(xué)方法極其類(lèi)似：
研究人員首先優(yōu)化自己的目標或問(wèn)題，以便集中他們的注意力。一旦他們明確了項目目標，他們就會(huì )首先提出一個(gè)假設，然后去檢驗這一假設。接下來(lái)，數據分析師可以去測量研究和測試的結果?；谶@些測量結果，研究人員和分析師可以識別、去除出一些離群值，或不能反映整體以及模式的結果。最終，他們得出結論，甚至基于他們的分析給出一些預測。
測量
仔細說(shuō)來(lái)，很多指標都可以幫助我們了解一個(gè)公司或品牌是否愈來(lái)愈強。營(yíng)銷(xiāo)人員、企業(yè)家、商業(yè)顧問(wèn)都建立了自己的衡量成功的方法。他們可以測量這些數據：用戶(hù)數量、網(wǎng)站的速度、用戶(hù)在網(wǎng)站上的停留時(shí)間，以及一些離線(xiàn)細節，比如資金款額、新產(chǎn)品關(guān)注量、郵件的訂閱量，或購買(mǎi)數量。
有許多公司只知道測量而不重視先前的研究和后續的分析，這種處境相當危險。舉個(gè)例子，你可以去測量訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站的人數，但如果你沒(méi)有研究之前幾天，幾周，幾月的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數量，如果你沒(méi)有兩種數據的分析、比較方法，那么你測量到的數據其實(shí)是毫無(wú)意義的。這就是為什么我們經(jīng)常提及數據追蹤，而不僅僅是測量。數據追蹤意味著(zhù)基于研究的持續測量，這整個(gè)過(guò)程都包含有分析的意圖。
分析
分析是將整塊信息打碎成片段，并檢查每塊片段代表含義的過(guò)程。分析的概念應用廣泛，它在數學(xué)、哲學(xué)、化學(xué)、精神病學(xué)，以及計算機科學(xué)中都有使用。如果沒(méi)有分析，所有在研究階段收集到的信息都可以被測量出來(lái)，但是毫無(wú)意義。分析使我們在信息之間建立關(guān)聯(lián)。例如，你可能會(huì )研究人們如何訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站，測量由搜索引擎進(jìn)入網(wǎng)站的人數，然后我們可以通過(guò)分析得出相關(guān)背景，以及回答一些基本問(wèn)題，如：有多少人訪(fǎng)問(wèn)過(guò)類(lèi)似的網(wǎng)站？今天有多少人訪(fǎng)問(wèn)了您的網(wǎng)站，相比于昨天或上周或去年如何？有多少人從谷歌進(jìn)入你的網(wǎng)站，與從Twitter進(jìn)入的數量相比如何？
這里有一個(gè)有趣的細節：“分析”一詞來(lái)自古希臘的?ναλ?ω，意思是“我將它解開(kāi)、拆散”?！胺治觥边@個(gè)詞最早發(fā)現使用于亞里士多德的文章標題中，Prior Analytics，這是一篇關(guān)于演繹推理和科學(xué)方法的文章。作為人類(lèi)，我們都自然地對分解信息并在邏輯上理解他倍感興趣，這也許就是我們發(fā)現分析極其有價(jià)值的原因之一。
數據分析是許多行業(yè)的必要工作之一，從營(yíng)銷(xiāo)人員到用戶(hù)體驗從業(yè)者，再到數據分析師無(wú)不如此。在本節中，我們將回顧一些UX從業(yè)者可能會(huì )實(shí)施的分析任務(wù)、工作，以及相關(guān)的交付物。
設定關(guān)鍵績(jì)效指標
當一個(gè)新的舉措即將啟動(dòng)并實(shí)施時(shí)，分析師需要確定和設置相關(guān)的關(guān)鍵績(jì)效指標。這些KPI都和該項目要達到的用戶(hù)體驗目標密切相關(guān)，這也就是為什么UX從業(yè)者和數據分析師一起共同協(xié)作進(jìn)行分析工作是非常有價(jià)值的。關(guān)鍵績(jì)效指標，如我們上面所解釋的，是關(guān)聯(lián)到公司或項目目標的可測量的行為或信號。比如說(shuō)，如果一個(gè)公司的目標是成為一個(gè)全球性的公司，他們的一個(gè)KPI就可能是來(lái)自世界各地的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)量，或者是國外的產(chǎn)品銷(xiāo)售數量。理想情況下，每個(gè)項目目標都應該有一個(gè)與之相關(guān)的關(guān)鍵績(jì)效指標，這使得我們可以衡量項目成功與否。
優(yōu)化內容
我們之前一直在集中討論分析學(xué)有關(guān)測量的部分，還沒(méi)有觸及到這些是如何影響用戶(hù)體驗的。分析學(xué)告訴我們哪些內容或網(wǎng)站的哪些部分需要改進(jìn)，這意味著(zhù)，分析師往往可以給UX人員提出可最優(yōu)化的建議和方向。這可能包括理解谷歌的搜索算法是如何工作的，如何處理和改進(jìn)元數據，哪些關(guān)鍵字最有可能觸及到我們的目標受眾，以及許多和貿易相關(guān)的方便技巧。在頁(yè)面上線(xiàn)或者活動(dòng)啟動(dòng)之前，分析團隊（或個(gè)人）需要審查一切事物，并優(yōu)化所有的內容，這使得事情更容易成功。
設置分析工具
一旦確定了關(guān)鍵績(jì)效指標，我們就需要添加代碼到相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，以跟蹤網(wǎng)站參與度、轉換數據，以及其他一些指標。Google Analytics 是最流行的分析工具之一，它的流行在很大程度上是因為谷歌讓它極易在網(wǎng)站上添加跟蹤代碼。有些時(shí)候，追蹤、分析數據的任務(wù)由開(kāi)發(fā)團隊承擔，但在更多的情況下，這些工作由分析師來(lái)承擔，他們還需要為開(kāi)發(fā)團隊提供所需的相關(guān)代碼片段。
監視和測量
維護是分析工作的重要組成部分。根據項目的不同，分析師可以創(chuàng )建每日，每周，每月，或雙年度的分析報告。比如說(shuō)，如果是和社交媒體相關(guān)的活動(dòng)，那么就可能需要每天更新報告。然而，對于一個(gè)新產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，產(chǎn)品本身的推出就可能需要6個(gè)月的時(shí)間長(cháng)度，相應的分析報告也就需要更長(cháng)的更新周期。不管時(shí)間段的長(cháng)短，分析師通過(guò)不斷地監測、計量和報告，逐漸深入并進(jìn)行分析。最后要說(shuō)的是，僅僅報告KPI是不夠的，分析工作意味著(zhù)解釋關(guān)鍵績(jì)效指標的含義，并根據對這些指標的理解給UX團隊提出建議。
分析學(xué)常常讓UX領(lǐng)域中的人們望而卻步，但下面這些人讓分析不再神秘，平易近人且有章可循。他們的文章，講座和播客可以很好地幫助我們提升在網(wǎng)絡(luò )世界分析和使用數據的能力。
Annie Cushing
Annie Cushing 做過(guò)許多與內容有關(guān)的工作：撰寫(xiě)，編輯，推銷(xiāo)，優(yōu)化，測量。她在自己的博客Annielytics、Search Engine Land 、YouTube頻道 上提供了許多實(shí)用方法或策略，幫助人們使用工具來(lái)分析社交媒體的成功和競爭性信息。
Avinash Kaushik
Avinash Kaushik 是 Market Motive Inc 的聯(lián)合創(chuàng )始人之一，也是 Google Analytics 的積極推廣者。通過(guò)他的博客 Occam’s Razor，他最暢銷(xiāo)的書(shū)籍《Web Analytics 2.0》，以及《Web Analytics: An Hour A Day》（這兩本書(shū)的收益全部捐贈給了 The Smile Train，Doctors Without Borders 和 Ekal Vidyalaya），Avinash 已成為公認的權威人士，他幫助營(yíng)銷(xiāo)人員、管理團隊和行業(yè)領(lǐng)導者利用數據從根本上重塑自己在數字行業(yè)的影響力。
Gary Angel
Gary Angel 被認為是數字測量方面的專(zhuān)家，他目前是 Ernest & Young (EY) 數字分析中心的負責人。Gary定期撰寫(xiě)博客，他已出版了許多與數據分析相關(guān)的優(yōu)秀書(shū)籍，也經(jīng)常在行業(yè)活動(dòng)中發(fā)表演講。他也是書(shū)籍《Measuring the Digital World》的作者。
Joost de Valk
Joost de Valk 是一名 SEO 顧問(wèn)以及 Web 開(kāi)發(fā)人員。他的分析工作常常和開(kāi)發(fā)有關(guān)。因此，他負責著(zhù)谷歌 WordPress 的分析插件，并且運營(yíng)著(zhù) Yoast ，這家公司專(zhuān)注于研究 WordPress 博客的 SEO 性能問(wèn)題。
Luke Hay
Luke Hay 是一名用戶(hù)體驗顧問(wèn)和 Google Analytics 培訓師。他有著(zhù)15年各類(lèi)網(wǎng)站的管理經(jīng)驗。Luke 持有Google Analytics 個(gè)人資格認證，并且有5年各類(lèi)客戶(hù)的用戶(hù)研究和測試經(jīng)驗。他通過(guò)結合定性和定量研究方法來(lái)獲得有關(guān)用戶(hù)體驗的全面信息。Luke 在他的網(wǎng)站上提供用戶(hù)體驗服務(wù)以及針對個(gè)人或團體的 Google Analytics 培訓課程，他也偶爾在這個(gè)博客中更新和測量和度量有關(guān)的內容。
Pamela Pavliscak
Pamela 收集有關(guān)人們與技術(shù)和諧相處的故事。她的工作包含一部分人種學(xué)，一部分數據科學(xué)，還有部分行為心理學(xué)。她是 Change Sciences 的創(chuàng )始人之一，這是一家面向財富500強公司、初創(chuàng )公司、小型公司的設計研究機構，主要提供測量有關(guān)情感化的服務(wù)。她也在 Medium 上發(fā)表文章，并經(jīng)常在會(huì )議上發(fā)表有關(guān)如何使用各類(lèi)數據創(chuàng )造更佳體驗的演講。
分析師可以使用許多不同的工具來(lái)完成他們的工作。以下是一些最流行的工具：
Google Analytics
Google Analytics 如其所說(shuō)，是一套企業(yè)級的網(wǎng)站分析解決方案。這意味著(zhù)什么呢？Google Analytics 為您提供的服務(wù)使你能對自己網(wǎng)站的流量和營(yíng)銷(xiāo)效果有更深入的洞察，比如它會(huì )測量用戶(hù)會(huì )話(huà)指標，包括跳出率、關(guān)鍵字的頻率等。這些服務(wù)都是免費的，且易于設置和自定義，它同時(shí)適用于小型和大型企業(yè)。
Moz Pro
Moz 一開(kāi)始是一家 SEO 咨詢(xún)公司，目前它已成長(cháng)為一家擁有四種工具軟件的公司，這些工具可以幫助你優(yōu)化內容，收集并分析數據。Moz Pro 是他們主要的搜索營(yíng)銷(xiāo)工具，它使用了“一套集所有功能于一身的搜索引擎優(yōu)化（SEO）研究和分析工具”來(lái)幫助你拆解數據。這個(gè)工具有多種價(jià)格可供你選擇：79$ /月 至 599$ /月 不等。
Clicktale
ClickTale 幫助你捕獲并記錄訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)頁(yè)里面的每一次鼠標移動(dòng)、點(diǎn)擊、滾動(dòng)和按鍵，然后將此信息發(fā)送回 ClickTale 的服務(wù)器。這使得分析師可以重新回顧用戶(hù)瀏覽網(wǎng)頁(yè)的整個(gè)流程，了解他們如何在網(wǎng)頁(yè)上互動(dòng)。
該工具軟件相當復雜，它為你的系統提供了很多可優(yōu)化機會(huì )，并且還提供了定性或定量的數據追蹤功能。個(gè)人版最低 9$ 起，企業(yè)版最低 99$ 起，并根據購買(mǎi)數目最終定價(jià)。
KISSmetrics
KISSmetrics 是一款幫助用戶(hù)體驗從業(yè)者識別、理解，并提高他們業(yè)務(wù)指標的工具。KISSmetrics 的軟件代碼可以被添加到任何網(wǎng)站，使得數據分析師可以追蹤用戶(hù)的行為，例如有多少人訪(fǎng)問(wèn)了這個(gè)頁(yè)面，他們來(lái)自哪里，有多少人離開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，以及從人口統計學(xué)的角度來(lái)看，網(wǎng)站用戶(hù)有哪些共同點(diǎn)。這款軟件相對昂貴：起始版 200$ /月，基礎版 700$ /月，專(zhuān)業(yè)版 2000$ /月，雖然價(jià)格昂貴，但物有所值。
Crazy Egg
Crazy Egg 的優(yōu)勢在于它的繪制熱圖功能?！白屛铱纯次业臒釄D”，是他們的主要業(yè)務(wù)功能。通過(guò)熱圖，Crazy Egg 可以展示出點(diǎn)擊人數，用戶(hù)何時(shí)進(jìn)行了滾動(dòng)操作，以及用戶(hù)在某一處的停留時(shí)間。Crazy Egg 價(jià)格相對便宜，起價(jià)為 9$ /月，最高 99 $ /月。
下面這些書(shū)籍可以給你提供很好的指引。此外，你也可以從很多團體或個(gè)人的博客中學(xué)習，如Google Analytics ，Occam’s Razor （Avinash Kaushik），以及 Moz 。
《Web Analytics 2.0》
本書(shū)作者為Web分析界的思想領(lǐng)袖 Avinash Kaushik?！禬eb分析2.0：用戶(hù)中心科學(xué)與在線(xiàn)統計藝術(shù)》一書(shū)提供了很多建議，例如，如何創(chuàng )建一個(gè)可操作、可實(shí)施的策略，如何正確運用分析技術(shù)，如何應對諸如社會(huì )媒體和多渠道營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)帶來(lái)的分析挑戰，如何利用實(shí)驗得出最佳結果，以及如何使用方法、策略真正地聆聽(tīng)客戶(hù)。
《Advanced Web Metrics with Google Analytics》
這本書(shū)教會(huì )讀者如何使用 Google Analytics 的諸多功能以達到最佳效果。該書(shū)的許多細節和建議，旨在幫助讀者實(shí)施新的方法和理念，包括追蹤處在社交生活和移動(dòng)生活中的用戶(hù)，使用多種途徑或方法報告分析結論，了解過(guò)濾器的使用，等等。
《Lean Analytics （精益數據分析）》
這本書(shū)專(zhuān)為創(chuàng )業(yè)者和企業(yè)家，以及所謂的“內部創(chuàng )業(yè)者”（試圖從內部挑起變化、作出改變）而創(chuàng )作，并向讀者們展示了如何驗證思路、找到合適客戶(hù)的方法，以及討論了如何構建事物，并讓它廣泛傳播的策略。這本書(shū)囊括了三十多個(gè)案例研究以及數百名專(zhuān)家的經(jīng)驗見(jiàn)解。
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