數(shù)據(jù)測量與分析：入門完全指南

在這篇入門完全指南中，我們將探討分析學中一些基本的方法，以及用戶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、相關書籍，幫UX 從業(yè)者更好地學會收集和分析數(shù)據(jù)。

有沒有一種神奇的方法，可以創(chuàng)造廣受歡迎或者能讓用戶一見鐘情的體驗？并沒有。創(chuàng)造所有人都喜愛的體驗并非我們的目標，相反，我們力求創(chuàng)造一種直接服務于特定人群并讓他們滿意的體驗。同樣地，也沒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，分析學就有了用武之地。

如果你無法衡量它，那么你如何知道它是否是成功或有效的呢？

這就是不斷驅(qū)動UX從業(yè)者收集和分析數(shù)據(jù)的原因。通過線上或線下，我們收集了許多數(shù)據(jù)：如，有多少人點擊了它？他們通過導航到了哪里？他們什么時候退出了？以及，他們在尋找什么？我們應用分析學去衡量我們設計的有效性。這就是說，當我們看到人們的行動時，我們就可以通過分析知道設計是否與用戶進行了良好的交流互動，亦或者，設計是否很好地傳達給了用戶。

在這篇入門完全指南中，我們將探討分析學中一些基本的方法，以及用戶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、知名會議和協(xié)會、相關書籍，這些都會給你很好的幫助。

目錄

什么是分析學？

通用方法

日常工作和交付物

可以關注的大神

常用工具

相關書籍

什么是分析學？

我們都知道，自互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以來，它已經(jīng)深刻地改變了我們，也改變了相關用戶的行為。從一開始的用戶輸入網(wǎng)址到現(xiàn)在的依賴于搜索引擎進行搜索，從將所有的注意力放在一個界面到打開、瀏覽多個標簽頁，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，分析師不能僅僅簡單地測量網(wǎng)絡服務器上的點擊率，他們必須分析用戶的行為。

在收集信息、數(shù)據(jù)時，研究人員會根據(jù)情況采用定性或定量方法，或者二者相結(jié)合的方法。定性數(shù)據(jù)通過用戶研究進行收集：觀察人們的行為，了解他們?yōu)槭裁匆瞿承┦虑?；而定量?shù)據(jù)則通過測量、分析來獲得：了解用戶進入一個頁面時采取了哪些行動，以及有多少用戶采取了這些行動。

這種量化的數(shù)據(jù)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效的，是成功的還是失敗的。世間萬物皆可測量，但數(shù)據(jù)的使用通常僅限這些方式：我們用數(shù)據(jù)去描述問題，診斷問題，給出最優(yōu)方案，預測結(jié)果。

描述性分析類似于老式的計數(shù)器。描述性分析可以給出這樣的基本數(shù)據(jù)，比如有多少人訪問了一個網(wǎng)頁，多少人點擊了這個按鈕，或有多少人觀看了視頻。

診斷分析可能會使用一些和描述性分析類似的度量指標，但卻基于不同的目的。診斷性分析有助于我們了解發(fā)生了什么，以及為什么。例如，如果一個在線零售商正在賠錢，他們可能會測量用戶在各個使用環(huán)節(jié)中的點擊率和頁面退出率，從而得知用戶在哪些地方流失掉了。

規(guī)則性分析指的是那些幫助用戶得知下一步該做什么的數(shù)據(jù)。例如，假如谷歌地圖收集了上下班高峰期的交通數(shù)據(jù)，它就可以基于這些數(shù)據(jù)給司機規(guī)劃一個更好的線路?；蛘弋斘覀円紤]設計的有效性時，規(guī)則性數(shù)據(jù)也可以幫助我們識別模式，從而給我們未來的設計決策提供啟發(fā)或幫助。

預測性分析是最后一種類型。它告訴我們在某一情境中可能會發(fā)生什么。例如，如果我們使用A / B測試法測試一個網(wǎng)站新版的頂部設計，該測試可以告訴我們哪個設計更容易將客戶留在網(wǎng)站上。如果新版的頂部設計比較受歡迎，我們就可以得到這樣的預測：如果我們使用了新版的頂部設計，網(wǎng)站流量很可能會增長。

以上四種類型的分析過程中都會使用一些度量指標，這些度量指標通?；陉P鍵績效指標（KPI），亦或者或者和KPI相關。關鍵績效指標是一個可測量的行為或者信號，它關乎商業(yè)的成敗。例如，某公司的 Twitter 轉(zhuǎn)發(fā)量不會直接增加用戶對該公司的喜愛或者識別度，但是營銷團隊可以將Twitter轉(zhuǎn)發(fā)量關聯(lián)到品牌認知度，在這種情況下，他們可以使用轉(zhuǎn)發(fā)量作為他們的KPI之一。理想情況下，針對某一經(jīng)營目標應該有多重KPI，從而增加數(shù)據(jù)的可靠性。

通用方法

雖然分析學可能令很多設計師感到復雜難懂，但其實一些基本方法通常簡單明了、直接明確。大體上，分析學領域基于這三點：研究、測量和分析。

研究

盡管基于網(wǎng)絡的分析是一個相當新的領域，但研究領域已經(jīng)有幾百年的歷史了。研究人員橫跨各個領域，從科學到營銷，再到人類學，他們使用的分析技術直接影響分析師的工作方式，以及分析師決定去繼續(xù)追蹤研究的方向。研究人員的工作，特別是當與分析學結(jié)合在一起的時候，與科學方法極其類似：研究人員首先優(yōu)化自己的目標或問題，以便集中他們的注意力。

一旦他們明確了項目目標，他們就會首先提出一個假設，然后去檢驗這一假設。接下來，數(shù)據(jù)分析師可以去測量研究和測試的結(jié)果。基于這些測量結(jié)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(jié)果。最終，他們得出結(jié)論，甚至基于他們的分析給出一些預測。

測量

仔細說來，很多指標都可以幫助我們了解一個公司或品牌是否愈來愈強。營銷人員、企業(yè)家、商業(yè)顧問都建立了自己的衡量成功的方法。他們可以測量這些數(shù)據(jù)：用戶數(shù)量、網(wǎng)站的速度、用戶在網(wǎng)站上的停留時間，以及一些離線細節(jié)，比如資金款額、新產(chǎn)品關注量、郵件的訂閱量，或購買數(shù)量。

有許多公司只知道測量而不重視先前的研究和后續(xù)的分析，這種處境相當危險。舉個例子，你可以去測量訪問該網(wǎng)站的人數(shù)，但如果你沒有研究之前幾天，幾周，幾月的用戶訪問數(shù)量，如果你沒有兩種數(shù)據(jù)的分析、比較方法，那么你測量到的數(shù)據(jù)其實是毫無意義的。這就是為什么我們經(jīng)常提及數(shù)據(jù)追蹤，而不僅僅是測量。數(shù)據(jù)追蹤意味著基于研究的持續(xù)測量，這整個過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程。分析的概念應用廣泛，它在數(shù)學、哲學、化學、精神病學，以及計算機科學中都有使用。如果沒有分析，所有在研究階段收集到的信息都可以被測量出來，但是毫無意義。分析使我們在信息之間建立關聯(lián)。例如，你可能會研究人們?nèi)绾卧L問一個網(wǎng)站，測量由搜索引擎進入網(wǎng)站的人數(shù)，然后我們可以通過分析得出相關背景，以及回答一些基本問題，如：有多少人訪問過類似的網(wǎng)站？今天有多少人訪問了您的網(wǎng)站，相比于昨天或上周或去年如何？有多少人從谷歌進入你的網(wǎng)站，與從Twitter進入的數(shù)量相比如何？

這里有一個有趣的細節(jié)：“分析”一詞來自古希臘的?ναλ?ω，意思是“我將它解開、拆散”。“分析”這個詞最早發(fā)現(xiàn)使用于亞里士多德的文章標題中，Prior Analytics，這是一篇關于演繹推理和科學方法的文章。作為人類，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(xiàn)分析極其有價值的原因之一。

日常工作和交付物

數(shù)據(jù)分析是許多行業(yè)的必要工作之一，從營銷人員到用戶體驗從業(yè)者，再到數(shù)據(jù)分析師無不如此。在本節(jié)中，我們將回顧一些UX從業(yè)者可能會實施的分析任務、工作，以及相關的交付物。

設定關鍵績效指標

當一個新的舉措即將啟動并實施時，分析師需要確定和設置相關的關鍵績效指標。這些KPI都和該項目要達到的用戶體驗目標密切相關，這也就是為什么UX從業(yè)者和數(shù)據(jù)分析師一起共同協(xié)作進行分析工作是非常有價值的。關鍵績效指標，如我們上面所解釋的，是關聯(lián)到公司或項目目標的可測量的行為或信號。比如說，如果一個公司的目標是成為一個全球性的公司，他們的一個KPI就可能是來自世界各地的用戶訪問量，或者是國外的產(chǎn)品銷售數(shù)量。理想情況下，每個項目目標都應該有一個與之相關的關鍵績效指標，這使得我們可以衡量項目成功與否。

優(yōu)化內(nèi)容

我們之前一直在集中討論分析學有關測量的部分，還沒有觸及到這些是如何影響用戶體驗的。分析學告訴我們哪些內(nèi)容或網(wǎng)站的哪些部分需要改進，這意味著，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，如何處理和改進元數(shù)據(jù)，哪些關鍵字最有可能觸及到我們的目標受眾，以及許多和貿(mào)易相關的方便技巧。在頁面上線或者活動啟動之前，分析團隊（或個人）需要審查一切事物，并優(yōu)化所有的內(nèi)容，這使得事情更容易成功。

設置分析工具

一旦確定了關鍵績效指標，我們就需要添加代碼到相關網(wǎng)頁，以跟蹤網(wǎng)站參與度、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，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。有些時候，追蹤、分析數(shù)據(jù)的任務由開發(fā)團隊承擔，但在更多的情況下，這些工作由分析師來承擔，他們還需要為開發(fā)團隊提供所需的相關代碼片段。

監(jiān)視和測量

維護是分析工作的重要組成部分。根據(jù)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，如果是和社交媒體相關的活動，那么就可能需要每天更新報告。然而，對于一個新產(chǎn)品來說，產(chǎn)品本身的推出就可能需要6個月的時間長度，相應的分析報告也就需要更長的更新周期。不管時間段的長短，分析師通過不斷地監(jiān)測、計量和報告，逐漸深入并進行分析。最后要說的是，僅僅報告KPI是不夠的，分析工作意味著解釋關鍵績效指標的含義，并根據(jù)對這些指標的理解給UX團隊提出建議。