一次搞懂網站成效分析的難題、 系統化的步驟、案例解析和常用工具

這篇文章在講什麼?

網站成效分析的常見困擾

過往我在學習網站分析的時候,發現絕大多數的書籍、實體或線上課程幾乎都在教 Google Analytics 的實務操作。課程從各種分析角度的認識著手,比如說: 過去一段時間網站的整體流量、那些頁面的瀏覽量最高、訪客平均停留時間、訪客的類型、使用的裝置、流量漏斗、事件追蹤等等。

但即使學會了操作工具,實務上碰到報表上滿滿的數字,依然會是茫茫然,不知道可以從中看出什麼亟需改善的關鍵漏洞。

後來我改變學習策略,開始從國內外網站分析大師的專題研究、案例探討和課程中切入,矯正了以往學習步驟的盲點: 太急著碰到問題就先去學怎麼操作複雜的工具,卻缺乏了一個明確要分析的”目標” 、以及一套系統化的步驟。

同時也把最關鍵的差異,有系統的調整成一套方法:
【1】 先確定分析的目的是什麼? (WHY),接著
【2】 預先想像要從報表上看到什麼? (WHAT),最後
【3】才去學習操作網站分析的工具 (HOW) 當然學習操作工具也是需要投入許多努力

畢竟,會操作工具並不不等於會分析啊 (吶喊)

這幾年的顧問案件中,我發現大概九成的業主(網站經營者),在踏入網站分析時,也犯了我當時的盲點: 一開始就投入大量的時間精力去鑽研學習分析工具,有的甚至已經通過Google Anlaytics 的線上課程的認證,但依然不知道怎麼應用在自己網站上,而感到很挫折。
不知道怎麼找問題 找到的問題太多,無法判斷關鍵問題 不知怎麼針對問題提出改善方法

而我會建議大家先問問自己:
想要變成 “網站分析工具的操作大師”,精通完整的分析功能?
還是
只是想要變成 “有能力找到網站關鍵的問題、找到方法去補強提升成效的經營者?
如果是後者,我會建議在網站分析的過程稍微調整一下。

先想想問題可能的面向

過往的顧問案件中發現,許多業主無法想像網站上可能會遇到哪幾種問題? 反而一味的把問題歸咎給流量不足。 其實網站上會遇到的問題面向很廣泛,跟實體店面可能遇到的問題有許多相似處。

【舉個例子】來說:
架設你今天接到一個任務,是幫一家業績不佳的超市提振業績。
第一個念頭,若是去學習分析軟體,可能緩不濟急。何況學會操作工具不見得就會分析問題。
若是先觀察現狀,接著好奇的不斷的問 “為什麼”,提出各種”造成這樣問題的可能原因”,就更能相對有效率的找到可能的”解法”

觀察超市的現狀

  • 路過客多,卻不進店裡逛逛
  • 路過客太少
  • 客人逛一下子而已就迅速離開
  • 客人逛了很久卻不買
  • 客人已經把商品放到購物車,最後卻又把東西擺回架上
  • 客人通常只逛特定區域,且只買特定商品

轉換成網站的現狀

  • 訪客多停留在首頁,卻沒有點進其他頁面
  • 流量不足
  • 網站訪客停留時間短暫,且並未在網站上互動 (像是點擊連結)
  • 訪客停留時間長,但仍未在網站上互動
  • 電商網站,訪客把產品加入購物車,最後卻未結帳
  • 訪客通常只瀏覽1~2個產品頁,隨即離去,但相關產品網頁卻乏人問津

超市可能的原因

  • 門面不吸引人,風格問題
  • 門面看不出來是在販賣什麼東
  • 整體購物感受的問題
  • 產品不吸引人
  • 風評不好
  • 知名度不足,無法吸引新客人
  • 客單價低

網站可能的問題

  • 網站設計風格問題
  • 網站的資訊呈現問題,容易讓人困惑
  • 網站操作流程卡卡
  • 網站上販賣的產品或服務呈現的方式無法打中訪客
  • 輿論問題
  • 網站SEO問題
  • 相關產品網頁之間缺少互相連結
當我們已經有能力掌握了問題的種類後,接著可參考以下系統化的操作步驟,讓你找出解法

事半功倍的6步驟分析

步驟0: 先定義,和商業目標相符的網站目標

【舉例來說】

  • 比如商業目標是: 第一季線上+線下的總體營收提升5%
  • 網站目標是第一季成長 3%

步驟1: 先問自己想要透過 整個網站/特定網頁達到哪3個小目標? 盡可能詳細

【舉例來說】

  • 一個月透過網站取得100筆潛在客戶名單
  • 一周達到N筆預約服務
  • 一周得到N筆諮詢報價
  • 一周達到50筆線上研討會的報名

步驟2: 分析和拆解目標

【舉例來說】以第一個例子來舉例: 目標是一個月透過網站取得100筆潛在客戶名單,把它拆解成:

  • 訪客要怎麼從網站首頁,走到名單蒐集頁?
  • 流量來源? 裝置? 訪客類型?
  • 希望潛在客戶留下那些資訊? (ex.產業別、公司、信箱、電話等等)
  • 100筆大約佔網站總瀏覽量的幾%? 這個期待是否合理?

步驟3: 分析和拆解目標

透過數據分析的工具,只找出和目標相關的量化數據 (Google Anlaytics),找出 發生了什問題? 觀察目前的各指標數值
因為數據分析工具的報表內容非常龐雜,所以常常容易迷失在各種華麗的數字中。因此建議只專注在”目標”相關的分析。

【舉例來說】

  • 過去一周有整個網站總流量有多少?
  • 從進入網站首頁開始,一直到表單頁面的過程中,有多少訪客流失了?
  • 在哪個環節流失最多?
  • 表單頁面的瀏覽量有多少?
  • 多少人曾和試圖填寫表單?
  • 多少人成功填完表單送出?
  • 表單中的那些欄位訪客不喜歡填寫? 甚至填到這個欄位就放棄了?
  • 有多少訪客是透過電腦操作,有多少比例來自手機操作? 這和一開始預期的比例相近嗎?
  • 訪客在不同裝置操作的時候,各有多少比例放棄填單?

步驟4: 以熱點圖、網站側錄、問卷來輔助理解,用戶的操作行為背後的為動機

除了上一步驟的量化數據,再透過網站熱點圖、影像側錄、或是問卷的方式,仔細挖掘操作問題背後的原因。

【舉例來說】

  • 頁面內容落落長,到底有哪些部分最能吸引訪客注意力? 有哪些內容雖然寫的精采,卻乏人問津?
  • 訪客把東西放到購物車裡,卻不結帳的原因?
  • 為什麼訪客在特定裝置上停留時間特別短? 然後離去?
  • 操作流程上發生什麼問題?

 

我自己喜歡用的工具像是:

步驟5: 提出假設的解決方法

【舉例來說】

  • 會不會是表單欄位太多,所以導致客戶不想填寫?
  • 會不會是表單上的文案,讓客戶有戒心?
  • 會不會是這個網頁在手機上很難瀏覽,所以留不住訪客?

步驟6: 測試看看你的假設,來驗證是否正確

通常是因為我們提出的解法,有可能有效,也有可能無效 (這也太廢話了XD)
當你有兩個以上的提案充滿不確定性,而內部團隊又意見分歧的時候,我通常會建議使用線上A/B測試的工具,讓2~3個版本同時上線,透過網站真實訪客的反應,來客觀判定哪種解法比較有效、用公正的數據說話。

【舉例來說】

  • 將表單的欄位由原本的10個,減少為6個必要欄位,兩個版本同時上線測試看看哪種效果好
  • 提議寫2~3種不同的網頁文案,同時上線測試哪一種的轉換率比較高

 

A/B測試的面向可包含: 排版、設計風格、文案、圖片、字體、文字大小等等來嘗試。而A/B 測試的工具有十幾種,我也常透過以下幾個案例來找尋靈感。(不過詳細的A/B測試細節,我們會在另一篇文章介紹囉)

結論: 找回那些因為網站體驗不佳而造成的損失

88% 的訪客表示,若網站的體驗不佳,後續就不大會考慮再回訪了!

訊息量多到像是每天的落塵一般,平均來說,
你大約只有1秒不到的時間,能抓住一個陌生訪客的注意力,而這也決定了他是否會繼續留在你的網站上。
而即使訪客在第一眼決定留下來,一旦接下來的體驗不佳( 像是資訊模糊、操作困難等等),他就會頭也不回的離去了,畢竟Google上還有那麼多選擇。

現在就開始以你的網站實際數據為基底,分析訪客每一個操作步驟的心理狀態、疑惑、或是決定放棄購買的癥結點吧!

絕佳數位體驗,才是讓訪客離不開你的關鍵!

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