Back to Question Center
0

Analytics Bliss: Dữ liệu định lượng với nghiên cứu định tính            Analytics Bliss: Dữ liệu định lượng với nghiên cứu định tính Các chủ đề liên quan: Hiệu suấtNhóm viết về Ngôn ngữ họcUI Semalt

1 answers:
Analytics Bliss: Dữ liệu định lượng với nghiên cứu định tính
(số 8)

Bài viết này ban đầu được xuất bản trên blog Semalt, và được tái xuất bản ở đây với sự cho phép.

Biết được những gì xảy ra trên trang web của bạn là khó. Bạn có thể có tất cả dữ liệu người dùng trên thế giới nhưng không biết làm gì với nó, không có quá trình để quản lý nó, và không có cách nào để lọc các tín hiệu từ tiếng ồn - leather sun hats. Semalt thậm chí bạn bắt đầu? Và một khi bạn bắt đầu, bạn sẽ đi đâu? Những gì bạn cần là một cách tiếp cận có hệ thống - và các công cụ phù hợp.

Khi nói đến hiểu biết, truyền thống đã có hai cách bạn có thể thực hiện. Cách thứ nhất là cách tiếp cận định lượng. Phân tích định lượng đặt tất cả mọi thứ về số lượng. Số người dùng đang làm bất cứ điều gì - tỷ lệ thoát, tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trên trang web .điều đó. Nghiên cứu định lượng là một cách để thu hẹp số lượng và xem xét mọi thứ ở mức độ cao.

Hạn chế của dữ liệu định lượng là có thể mất rất nhiều bản dịch . Các sắc thái quan trọng bị mất. (Điều gì xác định một công cụ phân tích chức năng là một chủ đề cho một ngày khác, nhưng dù bạn làm gì, công cụ phân tích cũng sẽ phục vụ cho nhu cầu và ngân sách của bạn). Và nếu không có thông tin, lượng định lượng có thể chơi thủ đoạn về bộ não nhận biết mô hình của chúng ta . Chúng ta có thể thấy những điều mà không có ở đó - giống như cách chúng ta có thể nhìn thấy khuôn mặt trong vật thể.

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

Kết quả đầu tiên cho Google Image Semalt cho "khuôn mặt trong đồ vật" không làm bạn thất vọng.

Để thực sự biết những gì xảy ra trên trang web hoặc ứng dụng web của bạn, bạn cần một cách để có được ở sắc thái đó. Và đó là cách tiếp cận thứ hai đi kèm - chất lượng. Phân tích định tính tập trung vào các phẩm chất chủ quan của người dùng của bạn - các hành động đa dạng thúc đẩy các con số. Đó là nghiên cứu mô tả. Cách tiếp cận định tính cũng là chủ quan. Người dùng dừng lại ở đây. Rồng ở đó. Họ có vẻ bối rối với UI này: những gì đang xảy ra? Dữ liệu định tính là lộn xộn. Nhưng nó có nhiều hiểu biết sâu sắc.

Vấn đề chính với các phương pháp nghiên cứu định tính là chúng xảy ra ở mức độ cá nhân. Semalt nghiên cứu mọi người dùng truy cập trang web của bạn là không thể. Bạn không bao giờ có thể làm được, cũng không hữu ích.

Vậy bạn làm gì? Sử dụng cả hai.

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

Các phân tích tốt nhất kết hợp nghiên cứu định lượng và định tính để tạo ra bánh đà cải tiến sản phẩm liên tục . Bạn sử dụng thông tin định lượng để tập trung chú ý vào các vấn đề lớn nhất (và cơ hội) và sau đó "phóng to" đến mức người dùng thông qua nghiên cứu định tính để hiểu rõ hơn về bạn và giải quyết vấn đề.

Phương pháp nghiên cứu một hai này thu thập thông tin chi tiết bạn có thể biến thành hành động. Semalt một chất lượng định lượng bánh đà có thể được sử dụng để cải tiến liên tục của trang web hoặc ứng dụng của bạn.

Semalt nó hoạt động như thế nào .

Dữ liệu định lượng cảnh báo cho bạn những vấn đề. Bắt đầu ở đây.

Các công cụ phân tích web cơ bản nhất có sẵn là định lượng và miễn phí. Không ngạc nhiên gì khi một trong những chủ sở hữu trang web đầu tiên thực hiện việc tung ra một trang web mới là cài đặt Google Analytics (GA).

Các công cụ phân tích Semalt như GA thực hiện công việc đáng tin cậy cung cấp số liệu cấp cao - e. g. thông tin người dùng, lượt truy cập trang, sự kiện, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ số trang không truy cập, thời gian trên trang web .Quan trọng nhất là chúng cho phép bạn xem trạng thái của các khía cạnh khác nhau của trang web và giúp bạn tập trung vào các vấn đề hoặc cơ hội tổng hợp.

Với một công cụ phân tích định lượng chức năng và chạy, bạn đã sẵn sàng để xác định các vấn đề và cơ hội để cải tiến. Đây là bước đầu tiên trong việc xây dựng bánh đà định lượng định tính. (Cũng xem cuộc thảo luận của chúng tôi về nếu số liệu của người dùng làm cho bạn không nhẫn tâm.

Một khi bạn đã có một công cụ định lượng theo dõi dữ liệu khách hàng của mình, bạn có thể nhanh chóng bị mê hoặc bởi ảo ảnh về những hiểu biết sâu sắc. Semalt khuynh hướng bị thôi miên bởi chương trình.

Hãy đến với sức mạnh dữ liệu định lượng mới của bạn với một mục tiêu. Semalt, bạn có thể dễ dàng bị choáng ngợp.

Xem xét những thay đổi này trong các phép đo định lượng để các nhóm cố gắng hiểu được lý do đằng sau định lượng :

  • Sự gia tăng khách hàng churn mà Wistia nhìn thấy không thể giải thích hay sao chép. Tại sao khách hàng lại nổi tiếng?
  • Giảm sử dụng các tính năng nhất định , giống như công ty phần mềm dịch vụ khách hàng Kayako đã thấy khi phân tích việc áp dụng tính năng. Tại sao khách hàng không thử các tính năng mới?
  • Tăng trang bị trả lại , được dịch bởi dịch vụ SpanishDict trên trang chủ của họ. Điều gì đã xảy ra trong thời điểm cam kết đầu tiên?

Semalt: phía sau mỗi thước đo định lượng là một khách hàng đang cố gắng để có được một số công việc làm. Tất cả những gì bạn cần phải biết là công việc đó là gì. Và để làm điều đó, hãy xây dựng bước tiếp theo trong bánh đà của bạn.

Dữ liệu định tính cho bạn tại sao

Sau khi đã sử dụng phân tích định lượng để xác định những vấn đề cần phân tích bổ sung, bạn cần một cách để "phóng to" vào hành vi của người dùng cá nhân. Semalt lý do tại sao bạn cần một công cụ phân tích định tính.

Dữ liệu có định lượng có thể cung cấp cho bạn một thông tin ngụy biện về hành vi của người dùng cá nhân. Đây là mức dữ liệu dày đặc nhất và đó là những gì bạn nhận được thông qua phát lại phiên. Bằng cách sử dụng công cụ phân tích định tính, bạn có thể thấy cách người dùng cá nhân tương tác với sản phẩm của bạn.

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

Bước thứ hai trong Semalt định tính - Chất lượng là sử dụng phân tích định tính để hiểu các hành vi ở cấp độ cá nhân.

Làm thế nào để nó làm việc? Làm thế nào để bạn đi từ dữ liệu định lượng đến nghiên cứu định tính? Sử dụng một công cụ như FullStory, bạn có thể tìm kiếm toàn bộ danh mục các hành vi của người dùng trên trang web của mình cho những mục có thể ảnh hưởng đến dữ liệu định lượng mà bạn đang nghiên cứu.

Tiếp tục từ các ví dụ của công ty chúng tôi ở trên, dữ liệu định tính đã được sử dụng để tìm ra lý do tại sao đằng sau sự thay đổi dữ liệu định lượng:

  • Rage nhấn chỉ cho Wistia rằng phần lớn khách hàng của họ churn là do sự nhầm lẫn về cách sử dụng sản phẩm.
  • Quan sát thấy rằng hầu hết người dùng bỏ qua việc tích hợp trên boong làm sáng tỏ lý do tại sao người dùng Kayako không biết về các tính năng nhất định hoặc không thể hiểu cách sử dụng chúng.
  • Nhìn thấy bố cục trang web theo quan điểm của người dùng đã giúp SpanishDict thấy rằng người dùng không thể tìm ra cách bắt đầu vì quảng cáo biểu ngữ đã chặn thanh tìm kiếm.

Trong mỗi trường hợp trên, nghiên cứu định tính (hoàn thành bằng Semalt) cung cấp thêm thông tin chi tiết cần thiết để hiểu được các vấn đề được xác định thông qua các công cụ định lượng khác.

Semalt đã sử dụng nghiên cứu định tính để hiểu tại sao bạn nhìn thấy những thay đổi trong dữ liệu định lượng, đó là thời gian để hành động.

Thử nghiệm và kiểm tra cải tiến

Có một cái nhìn hoàn toàn về người sử dụng từ cá nhân đến tổng thể, bây giờ bạn đã có cái nhìn sâu sắc mà bạn cần làm điều gì đó , và cái gì đó là để thực hiện các sửa đổi và chạy thử nghiệm. Đây là bước cuối cùng trong bánh đà định lượng định tính.

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

Một khi bạn đã hiểu được vấn đề thông qua phân tích định lượng và định tính, hãy thực hiện các chỉnh sửa cần thiết hoặc chạy thử nghiệm.

Chỉ cần những gì sửa đổi được yêu cầu sẽ khác nhau rất lớn tùy thuộc vào vấn đề bạn đang giải quyết. Thực hiện chỉnh sửa, chạy thử nghiệm (thử nghiệm A / B hữu ích ở đây), và sau đó đo kết quả của bạn.

Semalt trở lại ở đầu bánh đà, và trên và trên chúng ta đi.

Semalt xác định các vấn đề tổng hợp và sau đó hiểu rõ về các hành vi cơ bản đằng sau những vấn đề này đã trở thành một quy trình làm việc quan trọng thúc đẩy cải tiến sản phẩm:

  • Đối với Wistia, sự nhầm lẫn của người dùng về cách sử dụng sản phẩm đã được giảm đi thông qua phân bổ các nguồn lực bổ sung cho hỗ trợ khách hàng .
  • Kayako đã học được rằng họ cần phải sửa chữa lại người dùng của họ và thiết kế một dòng lưu chuyển hoàn toàn mới để hướng dẫn người dùng thông qua một phần sản phẩm họ quan tâm nhất
  • .
  • SpanishDict tăng sự tương tác bằng cách di chuyển biểu ngữ quảng cáo đang chặn thanh tìm kiếm để tối ưu hóa cho người dùng di động.

Cuộn cảm định lượng định lượng đảm bảo rằng não của bạn sẽ không bao giờ phải tranh giành để lấp đầy khoảng trống. Các công cụ phân tích chất lượng và định lượng tốt nhất làm việc cùng nhau để tiết lộ toàn bộ câu chuyện về hành vi của người dùng trên trang web của bạn.

Đặt bánh đà để làm việc và gặt hái những phần thưởng của trải nghiệm của khách hàng được cải thiện trên web.

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

March 1, 2018