基于产出的指标来衡量业务的健康和成功程度。
电子商务网站，转化率或与收入相关的指标。
内容服务的网站，访问的深度
Facebook 访客忠诚度相关的指标。
指标：是指用来统计描述一个网站的事件和趋势的定量衡量标准
KPI ：用来帮助理解目标达成程度的指标。
第三章
3.1.1 访问（visits）和访客(visitors)
访问和独立访问（UV）
1.访问：指明某人来到你的网站，花一定时间浏览了某些内容然后离开。 又称为会话（session）
会话大多是指访问。会话是指某个人在网站上发出的一系列请求的集合。
2.独立访客： 尽可能使其接近真实访客的人数。
每日独立访客： 每天来的人不管之前来过没有，都要＋1.
当查看的时间段超过一天时，每日独立访客数不能代表真实世界的访客。
每周、每月独立访客的意思一样，就是说当超过这个期限的时候，cookie被消除了，算作新的一个访客。
3.1.2 网页停留时间与网站停留时间
停留时间用来衡量一个访客在网站上的某一页或一次访问所停留的时间。
网页停留时间＝请求下一页放生的时间－请求这一页发生的时间
故一般，最后一个页面的停留时间为0. 他都是基于请求的时间戳。
3.2 跳出率
衡量访客的行为：网站上单个页面访问所占的会话比例。（没有一次点击的页面占整体页面的。）
两个层次衡量网站跳出率
1.整个网站总体的跳出率
2.衡量最热门的着陆页的跳出率
提示：
1.衡量方向链接的跳出率
2.衡量搜索关键词的跳出率
3.3 退出率
在某个页面有多少访客离开网站
退出率指的是不管哪个页面进入网站，而在这个页面退出的访问比率
跳出率是说仅从这个页面进入网站，没有做任何事，就在这个页面退出网站的访问比率
3.4 转化率
计算某种产出除以独立访客或访问量。
例如订单的数量， 而分母的选择和业务考虑有关，如电子商务网站，以独立访客为分母稳妥些。
3.5 参与度（Engagement）
参与度的程度：参与度的产生正面作用于负面作用的程度取决于一系列连续变化过程。
参与度的类别：可能正面，可能负面
结论：
1.不可能仅仅使用网站分析就能区分访客的参与度是正面还是负面
2.网站分析讨论参与度，讨论的只是参与度的程度。
3.6 网站分析指标揭秘
3.6.1 优秀指标的四个特性
1。简单
2。相关：是否与业务相关
3.及时。
4.及时有用性：当你很快理解这个指标之后，马上就能发现指标背后反映的问题we。
3.6.2优秀指标事例：跳出率
1.简单：容易理解
2.相关：说明了网站的哪些地方在浪费市场预算和网站收入，以及在网站的哪个页面令人生厌。
3.及时：所有的网站分析系统都有这个指标
4.及时有用性：看到它，马上知道网站的什么地方需要关注。
3.6.3 成功的三个教训
1。不要过分追求完美
90%的信心，可以做决定。要求准确，而不是精确
2.少而精
当公司火烧眉毛，什么是最重要的。
哪几个指标是最重要的？
3.重视网站指标的生命周期
有间隔性：一个季度考察一次。
定义》衡量》分析》行动》改进或弃用》定义
3.7 关键指标的战略性决策
1.确定关键因素，确定问题所在
2.合理利用自定义报表
3.宏观把握网站表现
3.7.1 确定网站指标表现的关键因素——转化
讨论和确定关键因素注意：
1.确定关键因素的过程非常有价值
2.确定关键因素的过程非常困难
3.你在改善某个方面之前，必须要了解他
3.7.2 合理利用自定义报表
只关注关注的部分。
3.7.3 建立团队报表中心
GA等系统允许用户向自定义报表时添加多个标签，分发给不同部门的人。
3.7.4 从宏观上理解网站
1.有多少访客来到网站？
1。了解自己网站的访问和独立访客数量
季度性的比较，查看趋势。
2.访客从哪来？
来看两个报表： 反向链接（Referking URL）与搜索关键词（Search Keyword）报表。
反向链接：1.了解哪些活动将流量引入
2.有些根本没花精力的地方也为网站引入流量。
搜索关键词： 1.分析每个访客使用了哪些关键词，有助于SEO（搜索引擎优化），对PPC（pay per click 点击收费）营销也非常有帮助
2.查看非品牌关键词（nonbrand keyword）,据此分析用户到达网站的预期，并
与品牌关键词进行对比，看两者比例十分合理。
3.你希望访客在网站上做什么？
关掉网站，不看数据，长时间去努力思考你自己及公司的业务。
1.网站的目的是什么？
2.三个最重要的流量策略是什么？（付费广告或网站联盟）
3.你认为访客在网站上应该做什么？
4.访客实际上在网站上做了些什么？
1.流量最大的着陆页：把眼光从首页放到流量前20的页面
2.流量最大的页面： 确定最大页面，可知访问最多的内容，与你想象中访客最应浏览的页面有出入，
思考一下原因。由此可知访客看了哪些页面，从哪些页面退出。
3.页面点击覆盖分析：在流量最大的页面，利用点击覆盖图分析访客点击的行为模式，可了解导航
的作用，访客点击趋势，进一步优化页面
4.抛弃率分析：分析转化漏斗中（如订单的转化漏斗），抛弃率最高的行为在哪一步骤，优化提高
转化率。
了解详细顺序的先后顺序非常重要。很多人都像一开始就直接研究转化率，最后迷失，然后再回头看其他详细
数据，不得要领。好的顺序是先通过比较简单易懂的报表，尽可能多地了解用户的行为，然后做深入
分析。
总的来说，4个问题想让你了解网站总体情况，通过数据，知道网站最重要的地方，从而对项目的优先级有一个大概的了解。再具体深入的分析。
第四章 点击流分析的精彩世界：实践操作
将研究最重要的报表，告诉如何就SEO、网站搜索、Widget分析等内容制作又酷又实用的报表。
4.1 网站分析入门
每天建议归纳为
1.是什么？ 了解报表里包含了哪些内容
2.告诉了你什么？ 领会指标的含义及包含的信息
3.下一步怎么做？
4.最终会怎样？ 懂得如何预期结果及底线。
4.1.1 熟悉元老级指标
1.是什么
2.告诉了什么？
3.下一步怎么做： 深入到详细趋势中去。除去短短的趋势线，看看最近几个月指标走向如何，比较当月与上月的
响应数值。
4.1。2 了解访客来源
搞清访客从何而来非常重要。
1.访客流入方法：他们是什么
直接流量（direct traffic）指那些直接输入URL或者使用收藏夹和标签来到网站的流量。
反向链接网站（referring site 外部来源网站）指将链接指向你的站点的博客、行业联盟网站、论坛等。
搜索引擎（Search Engines）：自然搜索流量、付费搜索流量（PPC SEM）
2.告诉了什么？
直接流量（direct traffic）：如果它比较低，意味者网站在与用户有效互动、吸引用户回访方面存在问题。
反向链接网站（referring site 外部来源网站）：若靠谱，考虑建立推广合作。 越大越好
搜索引擎（Search Engines）：占60%是非常健康的，如果只有10%，太低了。
其他流量只占小部分是好事，毕竟是花钱买来的流量。若其他流量占45%，则在吸引免费流量方面没下大功夫。
3.下一步怎么做：
观察每一栏的长期趋势，随着时间推移，情况改善还是糟糕。
4.1.3 修源节流
修正错误。第一步，为你的页面定一个失败的临界值。
是什么： 流量最大的页面和跳出率
告诉什么： 网站有多糟糕 ，跳出率高说明网站没能满足用户意图。
两方面：1.网站在不合适搜索词中排名高
2.网站需要优化。
怎么做： A／B测试，调整修正。根据测试中用户反馈确定改善页面的方向。
4.1。4 点击密度分析
4.1.5 衡量访问与购买
用户通常不会在首次访问时就下订单。
使用购买前访问数（visits to purchase）
怎么做： 购买前天数（days to Purchase）
大多数人需要访问网站三次后才进行购买，这三次访问前后可能相距15天。
通过这个优化推广和销售计划表，甚至对库存系统的运作也有意义。
4.2 最佳网站分析报表
流量贡献报表： 流量来源和他们的产出
4.2.1 流量来源
根据流量来源，判断用户群的特征。
推荐直接流量。 老用户，高转化率
它可以帮助你衡量各项引流工作是否有效，是否带来了你需要的用户。
4.2.2 流量产出
鉴别流量是否有效，转化率是多少。
4.3 基础分析思路
无论是何种报表，分析为什么选用这个，不选用其他的。
4.3.1 无细分，毋宁死
例如今年销售额的报表，细分每个月销售额的来源，做成报表，直观看到每个来源的贡献，做出调整。
不同的访客来网站是有不同的目的，所以一定要细分到底。
细分的好处：
1.首先必须要对自己的网站业务有透彻的认识，理解对业务而言什么最重要，以及要实现
的目标，在此基础上对流量数据进行细分。
2.可迅速深层次的了解数据，获取许多有价值的潜藏信息。
3.通过细分趋势展示给高层。这是好的方式
举例子：细分： 比如我的今年的销售额，做一个图 平淡无奇。但是如果把销售额的组成
做细分，做出图表，那显而易见就能看到我该继续投入哪方面，该修改哪方面。
比如我的网站能不能吸引别人？ 看页面深度超过三的人，从首页进入的人，取交集，
这就是我网站的印象。
4.3.2 关注用户行为而非总体结果
观察用户的行为相当关键，看访问深度（depth of visit）即单次访问页面的分布
情况。我们可以查看不少于4页的人，她们所偏好和所关注的内容，挖掘高价值的用户，
购买我们的产品，定点投放。或者少于四页的人，她们的来源是从来哪来的，看什么内容
是什么导致它们的流逝？ 首页不够精彩？
4.4 让日常点击流分析更具操作性
站内搜索、SEO（search engine optimization,搜索引擎优化）、付费搜索、直接流量
及邮件营销
4.4.1 站内搜索分析
站外搜索引擎不能反映用户的意图，而站内搜索更能准确把握用户的心理。
1，站内搜索使用度：使用比例、热门关键词
比如可以了解访客对关键词的兴趣趋势和季节的影响。
2.衡量搜索质量
通过搜索跳出率，衡量搜索的质量好坏
统计访问实际浏览过的搜索结果页面数量
通过二次搜索比例的数据。越高，说明搜索算法有缺陷等原因
3.细分搜索效率
4.4.2 SEO分析 （search engine optimization）
我们应该尽力让它在搜索结果中表现得更好。
可以进行改进提高自然搜索结果中的排名。包括改善网站的索引便于爬虫读取、清理url结构、
慎重使用JS链接、选取合适的关键词、提高页面内容相关度。
SEO分析比较特殊，因为它的数据一部分来自网站分析系统，一部分来自外部工具，如Google
提供的管理器工具
1，当前绩效（自然搜索流量）：他和付费流量相比较的区别和趋势。兼顾这两项。
当前绩效指的就是自然搜索流量，指的就是别人输入关键词搜索，进入网站的访问有多少，
通过ref_url 就能够知道它是来自于搜索引擎，而不是其他来源。通过自然流量的多少
就能够看到我们在搜索引擎的表现如何，再想想如何改进。搜索引擎中的表现对任何一个网站
都是非常关键的，我们需要认真的对待它。自然流量和付费流量相比较，付费流量的ref_url是
会带一定特殊的东西用以区分。
要学会查看，为何付费流量暴涨而自然搜索按兵不动？网站内容有何特别之处？是否因为网站内容
不合搜索引擎胃口？为何流量的天平偏向付费搜索？
2.内容覆盖率：被搜索引擎收录的情况
1.收录的内容数量：应该是持续增加的，看趋势
2.获得流量的页面数量
SEO的核心是提高网站的搜索排名，当用户搜索相关词时，使你的网站获取尽可能高的曝光率
3.关键词绩效：搜索引擎的结果
看网站是否出现在了对应优化关键词的搜索结果中。
通过查看搜索引擎的结果，可以看到在搜索引擎中的位置，页次，但是最后可能只有一部分被人点进去了，
那么可以分析对应的页面的哪个部分需要优化，能够吸引用户进入网站。
4.产出：目标、销售额、ROI
我们非常看重排名，却很少推动公司发展的产出投入同样的精力，我们对流量纠结太久。
我们在衡量邮件营销、联盟推广等其他付费广告时，也必须高度重视流量的实际贡献。
产出：电子商务类贡献、非商务类贡献。
可能会有一部分流量需要淘汰，虽然流量下降，但是转化率提高。
使用新策略（调整关键词、网页），流量下降但转化率提高。
一定要摒弃表象，抓住“衡量产出”这些最本质的东西。
4.4.3 按点击付费／付费搜索分析
付费搜索和自然搜索就像连体儿，你不可能拥有其一放弃另一个。
确认搜索活动正确标记，并符合你的网站分析系统的规则。
1.绩效：付费搜索流量
我们要看付费流量的长期趋势是怎么样的？为什么是这样？ 对产出到底有没有帮助？
2.完整的付费搜索分析
3.PPC广告排名分析
需要知道在那些关键词上舍得花钱才能保证足够多的访问。
比如是一家内容型网站，那么可以添加与业务相关的指标，可以查看到不同的位置比如停留时间
在每个位置的表现，仔细权衡，选择最合适的位置投放广告。
4.考察付费广告用户行为
先查看促使访客从第一次访问网站到完成转化的时间。
4.4.4 直接流量分析
强烈建议重视这部分流量，提升这部分流量的表现。不仅使忠诚用户更满意，还可以适当节省推广开支。
4.4.5 邮件营销分析
注意：
1.使用该渠道的特殊指标
2.过程难以追踪
3.必须进行完整的分析，不能断章取义。
和付费搜索分析一样，邮件营销分析同样是处理多来源的数据。首先是广告数据，来自于邮件供应商：其次
是站内数据。
一定要把邮件中的广告链接有规律的标记好，有助于事后进行多角度分组比对。站内数据指的是工具提供的数据。在使用邮件供应商提供的JS代码来标记网站效果不佳。广告链接需要按照网站分析系统的追踪参数要求编写，以便识别。
1.邮件响应度分析
从邮件发出到用户给出反馈。此处的关键指标由邮件供应商提供。
1.发送成功率。
2.打开率
3.点击率 （关键点。）
4.订阅保留率。
2.站内行为分析
跳出率
访问时长
站内行为是衡量邮件营销成功与否的关键。
3.业务产出
转化率
平均邮件销售额
平均邮件理论
4.4.6 富媒体内容分析：Flash、Video、widgets
针对使用Ajax、Flash构建或内嵌Video等内容的富媒体网站的分析
这些表现形式对网站分析系统收集数据造成极大挑战。
事件追踪：
事件追踪功能提供了一个含有多个储存仓的层级模型。：分类（category）、动作（Action）、
标签（Label）和价值（value）
4.5 真实性验证：网站分析的挑战性视角
4.5.1 追踪访客cookie
一般根据cookie 追踪独立访客
1.临时cookie与永久cookie
相对应于会话和用户cookie
1.1第一方cookie与第三方cookie
按种类分，可分为第一方和第三方。
第三方cookie是在用户访问网站时，由另一个组织产生的。
第一方cookie：是由分析系统使用目标网站自身域名创建的。
3.选择cookie和数据储存
4.cookie删除率
5.没有cookie 地球照样转
使用cookie 有助于提高独立访客数和访问数的精确度。不过是部分提高。
此外对于衡量一些跨会话的指标，比如购买前访问数、新旧访客数、转化率
you帮助。
但如果不能使用，同样可以得到很好的实现。
4.5.2 数据抽样
我们往往不愿意相信数据量小反而比数据量大会更好。然而，在这个问题上保持开放的
态度非常重要，抽样数据并非一无是处。
需要注意：
1.付费网页分析计费按照页面查看数计费。所以网站越出色，付钱越多。
2.收集到海量网站数据，这使得最简单的报表运行非常缓慢。
为了解决这些问题的根本方法就是数据抽样。可以在数据收集过程或处理过程中
进行数据抽样。
三种基本方法：
1.对部分网页的所有数据进行抽样， 红色代码
2.从所有网页收集数据，但针对每个网页只对部分数据进行抽样，橙色
3.收集所有数据，只有在运行查询或报表时抽样。 绿色
1.收集所有数据，只有在运行查询或报表时抽样
例如定义为抽取每10次访问中的一次数据，以加快处理查询的速度。
如果我的年流量以百万计，就可以按1%的比例抽样。
但是如果我在做深层细分，我可以调整为1/10比例抽样进行分析，看自己的需求。
这样大大加快了加载的速度。
4.5.3 历史数据的价值
网页分析中，千万不要陷足于网站分析数据的泥沼。改变想法
1.数据衰减
要记住随着时间推移，数据的价值越来越递减。可能几个月就没用了。
访客变化： 每一个用户都可能有多个浏览器和计算机。
计算方法变化：从日志到追踪代码的切换，使各方面都会改变。
系统变化： 网站后台总是在更新的，任何的更新都会影响数据。
网站变化： 网站内容变化，半年可能页面更改了大半
团队的变化： 人员流动，也影响数据体系的一致性。
2.坦然面对历史数据
珍惜新的数据，充分挖掘价值。
3。保存精华
部分数据如访问数／独立访客的周趋势、月十大来源、月跳出率等，可以保存下来。
另外销售数据可以备份，以衡量成长度。
点击层面数据保存一年。会话层面数据，尽可能久的保存。采用表格形式。
4.5.5 终极数据校正清单：只要误差小于10%，可以接受。
当你使用了多个数据分析系统时，会发现数据具有差异，到底是哪些方面出问题呢？
从以下几个方面。
1.服务器日志和JS加码的统计数据不具可比性
服务器日志常用来处理robots：定义独立访客（cookie\ip）。
富媒体等用JS比较好。
选择哪种，看具体情况。这两块的数据没有可比性，只看选择的一种数据即可。
2.第一方cookie 第三方cookie
3.追踪代码安装疏漏
4.拷问供应商：检查关键指标的定义
5.会话时效
6.时刻检查：站内URL结构
复杂的URL，包含了太多的系统参数，分析系统可能不明白。
7.广告链接设置
按照规范对他们进行标记
8.数据抽样
9.加码顺序
第五章 通过光荣之路：衡量绩效
讨论网站产出的评估方法。例如如何计算网站对业务的贡献价值
必须采取一种能深深打动老板的方式，让其发现其中的影响和价值，而不是拿着
访客数、访问数这样的数据去打动别人，别人对其概念模糊没有概念。
这样的概念即目标价值。
只有把网站的产出标识清楚，才能让老板明白实际成效如何。
5.1 关注少数关键节点
网站为何存在？
我们在做网站的时候，很容易忽略目标，扎入到数据中去。但是网站为何存在
这个问题是相当关键的，我们首先应该明白这个。
存在往往是和业务相关的，所以应该从业务的角度去清晰最重要的是什么？
这里有一个原则是 关注少数关键节点，而不是多数。
我们要和业务人员进行探讨，到底什么对我们来说是最关键的指标。
一般来讲最终是会落到“产出为何”上。这能够清晰我们之后该努力的方向。一般不应该
超过四个。
例如有的公司： 关键指标是 平均每访客毛利，那么公司的每名员工都明白这个目标，
朝着这个目标努力。
其他的公司采用：外部渠道回访率、自助服务销售比例、自由品牌销售比例、流失率、
样品出货转化率等。
5.2 产出kpi实际操作5例
上面提到了关注少数关键的节点，这里提出几个指标，供大家理解一下。
5.2.1任务完成度
指访客访问网站达到他们预期目标的比例。
可能线上无法了解。需要进行线下调研，了解用户是否达到预期目标。
5.2.2 搜索流量比例
指你的流量中来自搜索引擎的比例，以及主要竞争对手的相应数值。
通过和竞争对手对比，查看自己的搜索策略是不是有效果的，假如没有效果，那么
是不是应该进行改进。
5.2.3 访客忠诚度和回访率
忠诚度指每位访客访问网站的次数。
回访率指的是访客两次访问的时间间隔
这很能看出网站发展固定用户群的效果如何。
5.2.4 RSS/Feed 订阅数
指 订阅了网站／博客 的人数。
它反应了网站内容在站外的传播速度。
它反应了网站最忠实、最有价值的用户群体。－－－他们主动从网站获取信息。
5.2.5 正面退出比例
点击对网站有价值的内容而离开网站的访客比例
例如，我是一个黄页网站，上面有很多广告，用户点击广告退出，那么这是一次
积极正面的退出，是我所希望的，可以有效考察网站产出。
5.3 转化率进阶
个人建议使用访客数作为分母。
更多高阶的转化指标
5.3.1 购物车和结算流程放弃率
通过这个指标，我们可以了解到的是哪个流程出现问题，让用户放弃结算，只需要
通过稍微的修改，就能提高收入。
两个指标：购物车放弃率（进入结算流程访客／有假如购物车行为的访客数）
结算流程放弃率（完成结算／进入结算）
结算流程放弃率能让你知道多少人中途放弃，很容易找到出问题的地方：步骤繁琐？
页面太长？
购物车放弃率衡量的是网站商品策略效果。用户已经体现出购买欲望，是什么让他们
放弃的，观察他们之前的行为找找原因？
5.3.2 购买前访问次数和天数
购买前天数：从第一次访问到购买的平均时间间隔。
购买前访问次数：购买前平均访问次数
举例，根据购买前天数，掌握好时间点向用户推荐商品，促使购买。
若天数很短，很可能是冲动消费，那么调整价格，促使购买。
5.3.3 平均订单价值（average order value）
总销售额／总订单数。
转化率高低并非最重要的，重要的是销售额如何。
转化率高低并不能决定销售的情况如何，必须用一个新的指标去平衡它，这个指标就是
平均订单价值
5.3.4 主要目标（标识可转化人群）
我们要做的是了解一定数量的访问用户的访问目的，计算出真正的潜在客户数。
最简单的通过线下调研获知访客目的。
通过找到真正的潜在客户，可以算出真正的转化率。 订单数／潜在客户数，
而不是订单数／总数，有一部分客户是永远不可能购买的人，通过找到主要目标，
精确定位这部分人，了解真实的想要购买的人有多少，认识到销售的机会在哪里。
5.4 衡量宏观及微观转化
宏观转化和微观转化，会改变你对绩效衡量的一贯感受。
网站的核心目标是宏观转化，其他每一项是微观转化。
例如 宏观：购买产品、下载
微观： 寻求客服帮助、研究、求职
我们需要有宏观目标，也要有微观目标。宏观目标是核心目标，是网站的重中之重。
而且微观目标也很重要，它对宏观目标要有相辅相成的功能。为宏观目标服务，或相关。
5.5 量化经济价值
经济价值：用户的这个动作能否为我的业务创造价值？
两方面，宏观转化和微观转化。
如何衡量你网站的价值，举个例子该怎么算。
假如你是一家电影公司，花费900W向某节目800w观众投放广告，那平均广告费为
1.13美元。而在你的网站上，有50W用户完整播放预告片，那么你的网站价值：
1.13*50W＝562500美元。如此计算。
假如我是拉勾网，接受在线职位申请，可以将在线申请者的价值和线下价值比较。
许多工作为一个合格的候选者付出2500美元。那么在线申请者的价值是2500美元，
那么价值为： 200份表格＊2%通过率＊2500=10000，网站的价值是10000美元
经济价值可以是增加销售，也可以是减少成本。
宏观转化和微观转化，可以正确认识到网站的价值。我们还需要做好两点：
1.借助财务部和销售部，找出用户线下活动的价值。
2.确保清楚地标记好转入线下系统的线上数据，从而计算转化率（如职位申请通过、
广告邮件寄出）
5.6 衡量非电子商务绩效
访客忠诚度、访客回访率、网站停留时间和访问深度
通过这四个指标来衡量一个网站的绩效，例如新闻网站、博客、学术网站
5.6.1 访客忠诚度（visitor loyalty）
表示规定时间段内访客到来的频率。
先规定一个时间段，生成报表，然后和上个时间段比较，看是增加还是降低
5.6.2 访客回访率（注意应该针对旧访客，而不包含新访客访问）(visitor Recency)
反映的是访客最后一次访问网站距今的时间，或访客两次访问之间的时间间隔。
举个例子，一个内容网站更新频繁，访客回访率就代表了用户是否接受到了新内容。
5.6.3 网站停留时间(length of visit)
单词访问的持续时间来描述访问的质量
5.6.4 访问深度（depth of visit）
规定时间段内单词访问浏览页面数的分布情况
例子：
比如Facebook，绩效光看注册用户显然不够。网站真正的价值在于活跃用户，
只有他们才会创造价值。那么利用访客忠诚度、访客回访率和访问深度等指标合适。
5.7 衡量B2B绩效
第六章 解决“为什么”难题－－利用定性数据
这一章更多讲述的是通过可用性研究、远程测试和调研等技术可以使你直接获得反馈，
并解决为什么的问题。
（也就是说，通过这些测试，用户会告诉你他为什么这么做，你就可以改进不好的地方。
举个例子，比如我想知道我的退货体验好不好，那么我就开始测试了，测试完了以后，分析哪个步骤让用户犹豫不知道该怎么做。是不是流程有问题。
）
人们在线购物时，有着与实体店购物不同的期望值。这里包含了几种有效倾听用户
想法的方法。这样，你能最大化满足用户期望，并了解为什么－－－为什么用户
想要这个、为什么用户做出这样的访问。
这里提供了几种方法——————倾听用户心声
1.调研法
2.可用性测试
3.远程和线上外包
6.1 实验室可用性研究：是什么，为什么，有什么
用户研究是观察和监测人们如何与日常事物进行交互的科学，包括网站、软硬件，然后得出如何改进这些事物的结论。
6.1.1 什么是实验室可用性研究
实验室可用性测试（研究）是用来测试用户完成某项任务的能力。
典型的可用性测试中，用户需要在某个网站中完成一项任务，每项任务有不同的既定
目标，如有效性、效率和用户满意度。
其实，就是找一群人来对网站进行测试，然后给网站打分，描述为什么。
最好用于优化用户界面设计、优化工作流程、真正理解用户的意见及真实行为。
6.1.2 如何进行测试
要保证艺术性和科学性
四步：
准备测试、进行测试、分析结果，日后追踪
6.1.3 实验室可用性研究的最佳实践
6.2 可用性研究的替代方案：远程和线上外包
通过在网站的界面弹出页面，邀请人来参加测试，通过人员筛选确定研究人员，
使用桌面工具邀请测试人员参加测试。
6.3 调研：真正倾听用户心声
调研现在可以使用cookie，与网站分析点击流数据集成，并根据具体情况量身打造。
6.3.1 调研类型
1.页面级别调研
适合评估特定网页及网页内容。它也适用于收集对具体任务的用户反馈（如给某些
功能评分）。
这种调研是被动式的，在于集中完成某项任务，比如报告网站的bug\获得用户评分
2.网站级别调研
在访客结束时询问。
弹出窗口询问问题，主动式的。
网站级别调研特别适合于评估网站的有效性，用户宏观体验，及显著影响公司、品牌
及线下实体。
6.3.2 调研中最容易犯的错误
想要尽可能多的获取信息。
正确的做法是提简洁、有效的问题
6.3.3 永不过时的三个最佳调研问题
1.访问网站的目的
2.你能在网站上完成你想要做的事么？
最重要的网站分析指标是任务完成率，任务完成率说明用户为什么来访，
哪些人物没完成。
3.为什么不能完成你想做的事。
6.3.4选择线上调研供应商的8个忠告
1.数据处理要严谨
2。提供动态数据细分功能
3.提供行业基准和指数
4.对开放式问题进行分类
5.确认调研邀请类型
6，成熟的cookie技术
7。集成点击流数据
8.提供测试
6.4 新的用户研究方法
6.4.1 竞争性标杆研究
解决：与竞争对手相比，你的网站结账流程用户体验是好是坏？
存在这样的公司，只要告诉想要对比的任务和流程，以及竞争对手的网址即可。
网络使你大规模、低成本完成这类比较工作。
6.4.2 快速可用性测试
五秒钟测试： 用户打开链接，有五秒时间 观看网页图像。五秒过后，用户回忆看到什么？
6.4.3 线上卡片－分拣研究
改善网站信息体系结构的最佳方法就是进行卡片－分拣研究。
：将网站的主要项目名称写在索引卡片上，招募用户，将打乱的次序的索引分给它们，
并让用户将内容关联的卡片放在一起。
可以帮助你理解如何有逻辑地组织网站内容
6.4.4 人工智能视觉热点图
帮你了解访客怎样浏览你网页内容的：什么吸引他们，他们如何在网上闲逛，什么
影响他们浏览网页。
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