【การแนะนำ】
การวิเคราะห์เว็บไซต์ยังใหม่อยู่ ดังนั้นความเข้าใจของเราเกี่ยวกับเรื่องนี้อาจมีอคติในรูปแบบต่างๆ บทความนี้สรุปความเข้าใจผิดทั่วไปต่างๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์เว็บไซต์ที่ฉันพบในงานของฉัน นี่คือส่วนที่ 2 และส่วนนี้จะกล่าวถึงขอบเขตที่มีรายละเอียดเพิ่มเติม สำหรับส่วนแรก โปรดดู: ความเข้าใจผิดสิบอันดับแรกและทางเลือกอื่นของการวิเคราะห์เว็บไซต์ (1) สำหรับส่วนที่สอง โปรดดู: ความเข้าใจผิดสิบอันดับแรกและทางเลือกอื่นของการวิเคราะห์เว็บไซต์ (2)
【ข้อความ】
ตอนผมเขียนบทความชุดนี้ล่าสุดยังเป็นวันที่ 1 พฤษภาคม และตอนนี้ก็เป็นวันที่ 1 สิงหาคม เวลาผ่านไปเร็วมากจนสะเทือนอารมณ์
อันที่จริงในสองตอนแรกมีการพูดถึงความเข้าใจผิดสิบอันดับแรกแล้ว และวันนี้เราจะพูดถึงแค่เรื่องอื่นเท่านั้น เหตุผลที่พวกเขาถูกเรียกว่าทางเลือกก็คือพวกเขาล้วนเป็นพื้นที่ที่มีการถกเถียงกันมาก ฉันเป็นสมาชิกครอบครัวเดียวกันและฉันยังกล้าที่จะทำให้คุณหัวเราะเท่านั้น แต่ไม่มีสิ่งใดมาทดแทนความรู้ได้ และฉันหวังว่าจะจุดประกายการอภิปราย แม้กระทั่งการอภิปราย เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและความจริงที่แท้จริง
ความเชื่อผิดๆ ทางเลือกที่ 1: มีเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์
นี่คือสถานที่ที่มีความเข้าใจผิดร่วมกัน เรามักจะพูดคุยเกี่ยวกับอัตราตีกลับและเวลาบนไซต์ เพื่อนหลายคนจึงจะถาม:
อัตราตีกลับเว็บไซต์ของฉันคือ 60% ดีไหม? หรือเวลาเฉลี่ยบนไซต์คือ 5 นาที โอเคไหม?
จริงๆ แล้วนี่เป็นคำถามที่ฉันไม่สามารถตอบได้ เนื่องจากการวิเคราะห์เว็บไซต์ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าเกณฑ์มาตรฐานเพื่ออ้างอิงถึงตัวชี้วัดหลักเหล่านี้ ทั้งหมดที่ฉันสามารถพูดได้ก็คืออัตราตีกลับ 60% ไม่ใช่อัตราที่แย่ที่สุดหรือดีที่สุดเท่าที่ฉันเคยเห็นมา เช่นเดียวกับเวลา 5 นาทีบนไซต์ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้จะดีหรือไม่ก็ตาม ข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่สามารถตอบคำถามของ
เหตุผลที่ไม่มีเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์ก็คือความแตกต่างระหว่างเว็บไซต์มีมากเกินไป ประการแรก ผู้เข้าชม/แหล่งที่มาของการเข้าชมเว็บไซต์แตกต่างกัน ประการที่สอง ฟังก์ชันของเว็บไซต์แตกต่างกัน ประการที่สาม เนื้อหาของการออกแบบเว็บไซต์ก็แตกต่างกัน ในที่สุด ความใหม่ของเว็บไซต์ก็แตกต่าง...
ดังนั้นจึงไม่มีเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์! ตัวอย่างเช่น เราไม่สามารถพูดได้ว่าอัตราตีกลับที่ต่ำกว่า 60% นั้นดี และอัตราตีกลับที่สูงกว่า 60% นั้นไม่ดี
ตอนนี้คุณควรถามคำถามที่ดีกว่า:
หากพวกเขาอยู่ในกลุ่มอุตสาหกรรมเดียวกันหรือมีเว็บไซต์ที่มีผู้ชมที่ทับซ้อนกันมาก ตัวชี้วัดพื้นฐาน เช่น อัตราตีกลับ เวลาบนไซต์ PV/V ความภักดีของผู้เข้าชม ฯลฯ สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น Sina และ Sohu, Tudou และ Ku6, JD.com และ Newegg พวกเขาสามารถเปรียบเทียบตัวบ่งชี้เหล่านี้ด้วยกันได้หรือไม่?
ฉันคิดว่าพวกเขาสามารถเปรียบเทียบกันได้ อย่างไรก็ตาม อย่าคิดว่ามูลค่าตัวบ่งชี้ของเว็บไซต์ของคุณแย่กว่าที่อื่นเพียงเพราะเว็บไซต์ของคุณไม่ดี หากอัตราตีกลับของ Sina คือ 10% และ Sohu คือ 15% พี่ Yang จะบ้าหรือเปล่า? ไม่จำเป็น นี่ไม่ได้หมายความว่า Sohu แย่กว่า Sina เสมอไป ด้วยเหตุนี้ เพจของ Sina และ Sohu จึงแตกต่างกันมาก แม้ว่าทั้งสองจะเป็นพอร์ทัลและแข่งขันกันอย่างหนัก แต่ก็ยังแตกต่างกันมาก
ในทำนองเดียวกัน เว็บไซต์ของ Nike และ Adidas และเว็บไซต์ของ Intel และ AMD ล้วนอยู่ในระดับเดียวกัน (หมวดหมู่) แต่จริงๆ แล้วแตกต่างกันมาก ขนาดของตัวชี้วัดเหล่านี้ไม่ได้หมายความเพียงแค่ว่าเว็บไซต์หนึ่งดีกว่าหรือแย่กว่าเว็บไซต์อื่น
ดังนั้นฉันจึงยืนกรานเสมอว่า: แม้แต่เว็บไซต์ในหมวดหมู่เดียวกัน ตัวชี้วัดเชิงตัวเลขอย่างง่ายก็ไม่สามารถอธิบายคุณภาพของเว็บไซต์ได้
แล้วคุณจะถามอีกครั้งว่า
เนื่องจากการเปรียบเทียบไม่สามารถบ่งบอกได้ว่าดีหรือไม่ดี การเปรียบเทียบมีไว้เพื่ออะไร? -
แน่นอน! หากคุณรู้สถานการณ์เชิงตัวเลขของคู่แข่ง คุณสามารถวิเคราะห์ได้ คุณรู้ว่าค่าตัวเลขของคุณไม่ดีเท่าที่ควร และคุณสามารถเข้าใจตัวเองได้ ว่ากันว่าคุณสามารถทราบถึงผลกำไรและขาดทุนได้โดยการเรียนรู้จากผู้คน และระหว่างเว็บไซต์ต่างๆ ก็เช่นเดียวกัน
ดีที่สุด โปรดอย่าสร้างความเข้าใจผิดอีก กล่าวคือ เนื่องจากไม่มีเกณฑ์มาตรฐาน ไม่ว่าค่าตัวเลขของฉันจะเป็นอย่างไร ก็ไม่ได้หมายความว่าเว็บไซต์ของฉันดีหรือไม่ดี และฉันสามารถนั่งพักผ่อนได้
เชื่อว่าไม่มีเพื่อนคนไหนคิดแบบนั้น
หากค่านิยมของคุณสูงเกินไปและอยู่นอกช่วงปกติ นั่นก็ยังสามารถบอกได้ ตัวอย่างเช่น หากอัตราตีกลับโดยรวมของเว็บไซต์ของคุณสูงกว่า 80% หรือ 90% คุณก็ควรให้ความสนใจ การวิเคราะห์เว็บไซต์ชอบความผิดปกติเหล่านี้
นี่คือค่าที่สูงมากจากประสบการณ์ของฉัน (โปรดทราบว่าค่าเหล่านี้ใช้ได้สำหรับการวิเคราะห์โดยใช้ Google Analytics เท่านั้น เครื่องมือ WA อื่นๆ อาจมีค่าที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากคำจำกัดความและวิธีการตรวจสอบที่แตกต่างกัน) หากค่าเหล่านี้ เกินอาจบ่งบอกได้ว่าเว็บไซต์มีปัญหาร้ายแรงเกิดขึ้น (แต่ไม่แน่นอน!)
สุดท้ายนี้ ฉันอยากจะเตือนทุกคนอีกครั้งว่าเนื่องจากแต่ละเว็บไซต์มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและตัวชี้วัดเองก็ไม่สามารถตีความแยกกันได้ จึงไม่มีมาตรฐานมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์
ตำนานทางเลือก 3: การวิเคราะห์พฤติกรรมส่วนบุคคลมีความสำคัญอย่างยิ่ง
ฉันได้เห็นเครื่องมือบางอย่างที่บันทึกวิถีเมาส์ของผู้เข้าชมทุกคนบนหน้าเว็บ เครื่องมือแต่ละอย่างมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง แต่เครื่องมือเหล่านี้ล้วนมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้ว เครื่องมือเหล่านี้มีไว้สำหรับนักออกแบบ UED (UCD) แต่เครื่องมือเหล่านี้มีผลกระทบสำคัญต่อการวิเคราะห์เว็บไซต์หรือไม่
โดยทั่วไปการวิเคราะห์เว็บไซต์จะใช้ข้อมูลทั้งหมด (ซึ่งไม่มีการสุ่มตัวอย่างเลย) หรือข้อมูลขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมบางอย่างที่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์มาบรรจบกัน และเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การเข้าถึงของกลุ่มผู้เยี่ยมชมที่สำคัญที่สุดตามลำดับ การวิเคราะห์เว็บไซต์ไม่ค่อยดำเนินการโดยการศึกษาพฤติกรรมการเข้าชมของแต่ละบุคคล ณ จุดนี้ การวิเคราะห์เว็บไซต์และการวิเคราะห์การใช้งานเว็บไซต์มีความแตกต่างกันค่อนข้างมาก
หากคุณได้อ่าน "อย่าทำให้ฉันคิด" คุณจะรู้ว่าหลังจากเว็บไซต์เสร็จสิ้นแล้ว ให้ขอให้คนทั่วไปที่ไม่เคยใช้เว็บไซต์ของคุณทำงานการเข้าถึงเครือข่ายบางอย่างที่คุณระบุไว้ต่อหน้าคุณให้เสร็จสิ้น และบันทึกพวกเขาไว้ พฤติกรรมการเข้าชมเป็นวิธีการที่สำคัญมากในการทดสอบและปรับปรุงการใช้งานเว็บไซต์ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เว็บไซต์ไม่ค่อยใช้วิธีนี้ ซึ่งก็คือการวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพผ่านข้อมูลที่ผู้เยี่ยมชมทิ้งไว้บนเว็บไซต์
เหตุผลนั้นง่าย เนื่องจากสถานการณ์การเข้าถึงของผู้เยี่ยมชมจำนวนมากสอดคล้องกับการกระจายตัวแบบปกติ เป็นไปได้ว่าข้อมูลการเข้าถึงของผู้เยี่ยมชมบางรายถูกกระจายไปในพื้นที่ที่รุนแรง หากใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการวิเคราะห์ ค่าเบี่ยงเบนจะมีขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ผู้เยี่ยมชม A อยู่ในเว็บไซต์นานถึง 1 ชั่วโมงและเข้าชมได้มากถึง 100 หน้า นี่ไม่ได้หมายความว่าผู้เยี่ยมชมทุกคนจะเป็นเช่นนี้ และการวิเคราะห์ผู้เยี่ยมชมเพียงคนเดียวอาจนำไปสู่อันตรายได้อย่างง่ายดาย บางทีคุณอาจจะบอกว่าฉันสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้เยี่ยมชมได้อีกสองสามคนซึ่งจะเชื่อถือได้มากกว่า อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือเมื่อเปรียบเทียบกับจำนวนผู้เยี่ยมชมหลายล้านคน จำนวนบุคคลที่คุณสามารถวิเคราะห์ได้นั้นจะถูกจำกัดอยู่เสมอ และยิ่งคุณวิเคราะห์บุคคลมากเท่าไร คุณก็จะยิ่งยากขึ้นเท่านั้น
ดังนั้นในงานจริงของฉัน ฉันจะไม่ค่อยใช้เครื่องมือตรวจสอบวิถีของเมาส์ที่เฉพาะเจาะจงมากนัก แต่ฉันหวังว่าจะมีเครื่องมือบันทึกวิถีของเมาส์ที่บันทึกพฤติกรรมของเมาส์ทั้งหมด และใช้สีที่แตกต่างกันเพื่อแสดงถึงความหนาแน่นของพฤติกรรมของเมาส์ ซึ่งจะเป็น มีประโยชน์มากสำหรับเราและจะมีคุณค่ามากกว่าแผนที่ความร้อนที่เราทำอยู่ในปัจจุบัน แต่ดูเหมือนว่าไม่มีเครื่องมือดังกล่าวอยู่ในปัจจุบัน
ความเชื่อผิดๆ ทางเลือกที่ 4: โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นผลการวิเคราะห์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
การวิเคราะห์เว็บไซต์มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ ใช่ แต่การวิเคราะห์ไม่ใช่การวิเคราะห์เว็บไซต์ทั้งหมด จุดประสงค์หลักของการวิเคราะห์คือการค้นหาปัญหา แต่การวิเคราะห์นั้นไม่เพียงพอที่จะช่วยแก้ปัญหาได้ หรือสามารถแก้ปัญหาได้เพียงบางส่วนเท่านั้น
ตัวอย่างเช่น เมื่อศึกษา Conversion ฉันมักจะพบว่าหน้าเว็บบางหน้าสูญเสียผู้เข้าชมไปจำนวนมาก แต่เหตุใดหน้าเว็บนี้จึงมีประสิทธิภาพต่ำมาก จากประสบการณ์ บางครั้งเราสามารถนึกถึงเหตุผลได้ทันทีและเสนอแนะการปรับปรุงตามนั้น แต่บางครั้งเราก็ไม่รู้จริงๆ ว่าทำไมหน้าเว็บถึงแย่ขนาดนี้ แม้ว่าเราจะนึกถึงสาเหตุจากประสบการณ์ได้ แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นสาเหตุที่แท้จริง (หรือพื้นฐาน)
ดังนั้น บางครั้ง (อันที่จริง เวลาส่วนใหญ่จะแม่นยำกว่า) โซลูชันการปรับให้เหมาะสมที่เชื่อถือได้อย่างแท้จริงไม่สามารถรับได้โดยตรงจากการวิเคราะห์ แต่มาจากการทดสอบหลังจากที่คุณให้คำแนะนำผ่านการวิเคราะห์ คำแนะนำนั้นเป็นเรื่องส่วนตัว แต่ผลลัพธ์หลังการทดสอบนั้นมีวัตถุประสงค์ (ตราบใดที่คุณใช้วิธีการและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์) วงจรของการวิเคราะห์เว็บไซต์ไม่ได้สิ้นสุดด้วยการวิเคราะห์ แต่ด้วยการทดสอบและการทดสอบคือหนทางที่จะไป
ดังนั้น แม้ว่าภาพด้านล่างจะดูโบราณไปนิด แต่ก็ถือเป็นวิธีการที่สำคัญอย่างยิ่ง
ในที่สุดบทความนี้ก็จบลงแล้ว และซีรีส์นี้ก็จบลงแล้ว (อาจมีการแก้ไขและเพิ่มเติมในภายหลัง) ขอขอบคุณเพื่อนๆ ทุกคนที่คอยให้กำลังใจมาโดยตลอด! ฉันหวังว่าทุกคนจะมีความคิดเห็นที่แตกต่างกัน ยินดีพูดคุย และยินดีโต้แย้ง!
แหล่งที่มาของบทความ: http://www.chinawebanalytics.cn/top10-misunderstand-for-web-analytics-part3/
ผู้เขียน: ซ่งซิง