使用在线网站数据进行可用性研究

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如果你正在处理一个在线网站(live website),就有可能获得一堆犹如珍宝般的数据资料,这些数据会告诉你的网站访问者在你的网站上都做了些什么:他们访问了哪些页面、点击了哪些链接以及沿着什么样的路径浏览了网站。你所面临的挑战通常并不是如何获取这些原始数据,而是如何解释这些数据。

1. 服务器端的日志

采用何种方法来确定:对某些页面的浏览情况是否显著不同于另一个页面?一般通过配对t检验来分析是否存在显著差异。

2.  点击率

点击率可以用来测量不同链接的有效性。下图是Nielsen尝试不同搜索引擎广告的点击率。

ch9_clicks

在点击率上,更为具体的广告(Jakob Nielsen in Europe)的点击率更高。

不同链接的点击率
点击 未点击 总数
链接一 145 10289 10434
链接二 198 11170 11368
总数 343 21459 21802

通过将每一对应的行列数据相乘再除以总数,就会得到期望值:

链接的期望频率
点击 未点击
链接一 164.2 10269.8
链接二 178.8 11189.2

3. 弃用率

弃用率最适用于观察用户是不是在在操作流程中中途退出或放弃。下表列出了在流程中,开始进入的用户量和完成每一步的用户数量之比:

页面1 89%
页面2 80%
页面3 73%
页面4 52%
页面5 49%

每个页面的弃用率:

页面1 11%
页面2 9%
页面3 7%
页面4 21%
页面5 3%

很显然最大弃用率发生在页面4上,需要在新的设计中解决这个问题。

4.  A/B研究

针对网站的传统A/B测试,通常会为每一个网页提供两种备选设计方案。一部分网站的访问者会看到“A”版本,另一部分网站访问者会看到“B”版本。在很多情况下,这种分配是随机的,因此看到每种版本的访问者人数基本一致。

Usborne(2005年)提到了一个针对某一页面的三个不同版本所做的A/B/C测试,这个页面中包含了一份报告和购买这份报告时需要完成的表单。页面A是现在正在使用的页面,页面B采用了同样的页面布局和设计,但对其中的文本做了修改。页面C是一个新设计(redesign),包括将一栏式的页面布局做成两栏,目的是将更多的关键内容放在显要位置上。针对同一基本页面的三个不同版本进行同时测试。衡量这三个版本好坏的关键指标是每个版本带来的报告销售量。下表列出了最终的结果:

页面A 页面B 页面C
流量百分比 34% 33% 33%
新的销售量 244 282 114
与A相比带来的变化 15.6% 53.3%

严格设计的A/B测试可以帮助深入地了解在设计网站时怎样做是可行的,怎样做是不可行的。实际上很多公司都会持续不断地对它们的在线网站做A/B测试。



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