网站分析和用户体验分析：团结就是力量！

网站分析和用户体验分析工具：实现最佳用户体验的完美搭档

转化率下降、跳出率降低、营销活动后会话数量增加……如今，传统网站分析工具很容易找出哪些网页上的这些度量在发生变化。要想找出某个网站或 app 中哪一部分功能有问题，或者哪一部分性能最佳，网站分析工具也是一个不错的选择。

有了 Google Analytics 或 Adobe Analytics，我们可以迅速发现用户是否遇到了困难，比如在网站上填表格的时候。然而，营销人员若想更进一步，理解为什么特定的网站性能的好与坏，这却超出了软件技术能力的极限。分析师手中仿佛有了一块块拼图，却没法拼出完整的图案。轮到用户体验分析工具上场的时候了！

一旦确定了特定页面的优势和劣势，用户体验分析工具可以对用户的互动程度进行分析，以更好地解释用户行为。我们管它叫做“页内分析”：理解用户在页面上的哪一部分遇到了困难、他们是如何滚动屏幕的、哪些功能没有经过点击就被跳过的频次最高，等等。

这样，用户体验分析工具比起传统工具来说，为营销分析师提供了更详细的度量和访客细分功能。谷歌的页内分析功能和 Adobe 的 Activity Map 是当今用户体验分析工具中的两个先驱，但它们的发布和新功能的开发速度却不够快。最先进的网站分析工具更注重开发其核心功能，而在欧洲，它们留下的市场空白使得 ContentSquare, Clicktale, Hotjar 和 Beampulse 得以填补。

在美国，Heap Analytics 也是一个备受欢迎的解决方案。Heap 其中几个最重要的功能包括：追溯性数据收集，AWS Redshift 本地集成，以及从外部来源导入数据（包括 CRM、A/B测试工具、电商平台等等）

用户体验分析：新的数据学科

用户体验分析工具为我们提供传统工具无法获取的直观度量，包括：

•  页面滚动速度
•  在页面特定区域停留时间
•  点击重复次数和首次点击前停留时间

这些指标可以帮助我们快速理解一些问题，比如用户为什么在线上表格中的某几步遇到了困难。如果我们知道，一个页面的重复点击率比其他页面要高，就会理解为什么在表格中的这一步退出率较高。

在用户体验分析工具中，我们很容易进行此类分析，但如果使用网站分析工具则较为复杂。

类似的，在 Content Square 的旭日图（Sunburst）报告可以很容易地将用户路径视觉化，而在谷歌的行为流（Behavior Flow）中就很难做到。

行为流（Behavior Flow）报告，第一眼看上去更为复杂

旭日图 (Sunburst) 报告，帮助分析师理解最常用、最优化和问题最大的用户路径

更进一步，用户体验分析还有助于基于用户行为进行用户细分。例如，我们可以单独把那些将鼠标停留在某个产品列表的快速购买弹出广告上，却不转化的用户分离出来，并且用这个细分来分析这些用户的浏览路径和他们与产品页的交互。

用户行为细分功能非常独特，也是用户体验分析工具与其他网站分析工具相比，最主要的特点。

更灵活地设置

专业的用户体验分析工具，特别是 ContentSquare，是没有分析预设的（称之为标签计划）：与传统网页分析工具不同，设置是需要随着分析的进行而确定和不断更新的。数据收集依赖于页面在某一给定时刻的 HTML 属性，而不是根据预先设定的一系列元素来进行追踪。

较高地灵活性对于营销分析师来说是个很大的优势，他们可以根据每一项分析，不断修改设置，并且能反复操作，根据之前的分析结果来修改用户细分和分析领域。

开展测试的重要一步

除了网页分析工具，用户体验分析工具也可以与测试工具互补，作为设置测试的前提。

因此，最理想的方式是通过用户体验或网页分析工具诊断网页功能异常的原因，随后进行一项测试，确认或否定基于分析结果所作出的假设。

比如说，用户体验分析工具可以证明线上表格的某一特定字段会为用户造成困难（所述字段的点击率较低，点击重复率低于平均值）；测试工具就可以检测表格长度，删除有问题的字段，设置两个不同版本的表格以进行测试（见下方从 ContentSquare 摘录的表格案例）

该字段的点击重复率表示，特定的几个按键会造成混淆，可能会导致用户关闭表格页面。

比如，在这张个人信息表中，“城市”字段会使用户感到犹豫，降低表格的完成率，平均点击率为3.6。

根据测试结果，我们可以决定是否要采用新版本的表格。简单来说，网页分析可以找出网站性能不佳的症状，而用户体验分析则可以找出病因。测试则可以找到治病的药方。这就证明，用户体验并不是关乎直觉，而是关乎数据。