新web分析中定量与定性的统一

　　谁都不会否认这样一个事实，即我们正在处于一个行业巨变的过程中，当下的web分析与原来的样子已经有了很大的差别。新的web分析不再只是clicks的统计，也不限于IT部门的统计，而是增加了许多创造性的测量方法，范围不仅仅局限于IT及相关部门，连往常不懂IT一些专业术语的领导头头也可能在这场分析中参与进来。

　　首先我们先回顾一下我们的互联网环境发生了何种变化，web分析诞生开始，数据来源于日志，主要包括一些技术信息，而不是商业信息。由于这种独特的发展方式，web分析工具和访客意图都来源于clicks的分析，大量的数据、度量、指标由IT部门来梳理，也常常包含以下的范围：页面浏览数、命中数、退出最多的页等，他们提交的这些数据有个共同点，那就是，它们想说明一些情况，但几乎很难明白它说什么，尤其这是个ROI非常流行的时代，这也导致了领导层对于web分析的漠视，因为它既没有能力解决公司的问题，也没有能力解决用户的问题，我们无法采取行动。

　　于是，我们想到了扩展，增强我们倾听网站访客想法的能力，通过日志统计与放置JS代码，通过与用户访谈和交流，通过以调查为导向的网站更新等等，我们将采用另一种新的分析，它称之为关键认识分析(key insights analysis,KIA)。

　　也许你有疑问，用户访谈交流、调查这些不是用户体验方面的内容么，难道换了一个地方就能把web分析冠以新的web分析么。

　　接下来，我们来针对原先已经有的web统计指标来作个说明：

　　点击密度分析 点击密度分析使用WEB分析工具中的站点覆盖功能，帮助从用户的角度来看问题。它帮助你认识，真正的访客如何看待自己的网站，点击哪些部分。结合网站流量来源和搜索引擎关键词，我们或许将对用户访问网站的意图做个分析，用户想找某些词，来到网站后(不一定是首页进入的)浏览页后，点击到了想了解的信息(退出)或者点击站内的链接跳出了网站，同时在用户浏览的过程中，用户是否按预定的方式或预先安排的版面来了解信息，这些关键指标将汇集成一系列的可度量的行为，并将对其它(如内容调整、版面设置及推广营销)作为有针对性的测试指标。

　　访客的主要目的 在新的Web分析中，我们并不完全依赖于浏览过的页面，而是请求客户帮助我们了解他们访问web的原因，因为使用浏览过的页面是基于这样一个假设，即你的网站里提供了他所需要的内容，而实际上有很多情况并不是这样的。用调研、访问等找出web站点的理由。

　　任务完成率 对于以往的页面浏览数来衡量任务完成情况，我们作一个改进，将包括更全面的定性数据，使我们了解用户是否完成了他们的任务，他们有没有找到想要的东西。方式可以通过调研，实验室可用性调试，web站点测试等，然后找出结果来，以便进一步的行动。

　　以至于未来更多的测量方法等。但是，无论用何种工具，最终就是这一切数据将帮助了解发生了什么事。“不管如何折磨数据，他也不能说明为什么会发生此事”。

　　我们有点击量、页面浏览数量等更多数据，但为什么他们要来，为何在这些页面上结束。这是一个核心的问题，这也是我们的可能性优势所在。

　　这就是定性数据为何这么重要的原因。它可以让我们逐渐了解“为什么”，也是90%的Web站点分析做了很多的汇总，但我们还是会选择1%的数据之原因。

　　常见的定性数据有：意见满意度、访客互动、品牌效应等，形式有很多种，但重要的是客户与web如何交互。

　　在对关键性认识分析的寻求中，第一步应该是尽可能地了解客户在web站点上的交互，了解访客决策与行动的影响因素。如果没有事先对Web站点上的客户满意度和任务完成度量有很好的理解，那么专注于定量的分析将会是一种时间和资源的浪费。

　　有很多种方法可以收集客户定性数据，如：

　　实验室可用性测试;

　　网站访问;

　　A/B或多元测试;

　　调研等。

　　为何要把有些人认为的用户体验方面的方式来引入其中，我们认为这种方式增强了结果导向的因素，因为如果有一种方式能在一定程度上说明你正在做的事情，那么你十有八九会采用，因为这可能会影响你的资金来源及以效果评估等。

　　将为什么(意图动机等)与什么(点击、访问数)相结合，将成为任务成功的可实施web分析的重要组成元素。