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用户行为研究方法:session分析

 产品经理是条狗 2017-09-21

说在前面的话:

当一个人从一个领域跨到另一个领域的时候会面临很大的改变,理论不同了,方法变换了,遇到这样挑战的时候,很多人都需要长时间去适应和习惯;

这种领域的转换其实有三种,一种是理论的改变,一种是方法论的改变,另一种,则是理论和方法论都发生了改变

方法论的变化,重要的应对在于做,多做,多总结,从熟悉到习惯,从习惯到精通;

理论的变化,重要的应对在于悟,多想,多问自己为什么,尝试内心的突破,打破自己既有的思维桎梏。

有时候觉得方法论更重要,那是因为自己对工具的使用还不熟练,当对工具使用熟练后,会觉得理论更重要,但是在接触到更深的理论后发现,还有更多的工具需要掌握,于是方法论又变得重要,总之,人生就是在知和行中间不断的震荡上行~~~。

扯远了,收回来,说说session分析

Session分析到底分析个啥?

说到底,session也是用户行为的一种,所谓的session分析,和市场研究里陪着一个消费者逛市场的“陪同购物”没有太大的本质不同,都是一种定性分析或者叫探索性分析,用于了解用户在访问网站(超市)的行为当中遇到了哪些问题,哪些环节的问题影响了用户的最终决策,为什么会产生这样的影响,最终要达到的就是去勾勒并解释用户的行为,帮助我们找到能够影响用户行为的关键点。

如果更近一步,采集足够的样本进行量化分析,还要区分不同用户的访问行为和考虑因素有何不同,借以将用户分成若干类群体,然后针对性的推出个性化服务……

扯了点淡,抛点干货:

目的清楚了,那么做一个session分析,要怎么做呢?

其实呢,和打一场球赛也差不多~~

热身活动——业务逻辑梳理,画出业务逻辑图

首先要梳理这个业务的业务逻辑,根据正常的业务逻辑画出用户最有可能的访问轨迹,明确每一个环节和页面涉及的url,尽量重现出各种状态的页面并且截图,将用户的访问从p0开始记录,本着一条道走到黑的宗旨,把p0->p1->p2->……p0->p1’->p2’->……都重现出来,格式可以不限,但是从规范起见,还是推荐excel的形式,清晰,简单。

注意:这个阶段的目的是尽可能的全面,但是也要考虑到工作量,一般遇到分支时,取top5左右的下游步骤基本上就可以涵盖主要的流转轨迹。

观察场上形势——根据流量/转化率/访问黏度梳理关键页面

根据之前画出的这个访问轨迹去梳理业务逻辑中每个页面的流量转移情况,找到影响产品转化的重要页面或者环节,需要具体到页面,注意这个环节将页面的埋点情况也加入上述流转轨迹中,这样就可以明确到底是页面的哪个环节出现了问题,而去了解这些关键环节到底有什么问题,就是我们需要从session分析中获得的答案——ok,需要拿到的结果可能是“用户因为XXX这个页面的文案引导不清楚,所以错误的认为无法继续,因此从此页流失……”

基于对关键页面的判断和选择,我们要开始session分析的第一步,提取数据,而提取数据的标准,则是要经过我们所定义的关键页面,如果不需要大规模的量化结果,经过每个页面100个左右的提取数据量应该就是绰绰有余的了。

提取session的时候要注意,因为我们需要电话回访对session进行解释,所以尽量提取一周内的session,以保证电访的成功率。

上半场——分析session,去粗取精

每一条Session都是一个活生生的生命……的轨迹,我们在窥视他人生命轨迹的时候,需要非常慎重的面对,针对每一个session,对应我们之前做好的页面excel表和行为路径图表,结合用户的上下文语境,描述出用户的行为轨迹,与此同时,还要针对该用户可能遇到的问题或者障碍点提出疑问,为什么他在这里离开了,为什么他回到了上级页面,为什么从这里他到了帮助页面……而这些疑问,在我们的下半场都需要得到答案。

这部分的分析,需要注意的是session的排序方式有两种,一种是按照时间的先后顺序排序,另一种是按照页面和页面的上一步铰链的顺序,由于现在的浏览器普遍存在双开甚至多开的情况,这两种排序的数据之间会有差异,简单来讲,可以理解为一种是用户轨迹,另一种是机器轨迹,搞懂了这个规律,就不难看出每一条session的来龙去脉。

这一部分的session中,我们会发现很多我们意想不到的情况,比如用户在某个环节反复的前进退回,比如用户进入了表单页,但是很快又退出来,这部分需要观察的数据包括用户的流转轨迹情况,用户是否出现了页面访问的反复,用户到达目标页面的步骤和时间,用户在关键页面的停留时间等等……通过这些数据来重现用户访问的真实场景。

Session分析结束后,需要对全部的session进行筛选,挑选具有典型特点的session进行电话回访,对于挑选的数量,一般以目标样本的三倍以上为宜,因为一般电访至少会出现三种情况:1)无人接听/停机/不配合,2)不记得自己的操作/不是本人操作的,3)成功样本。

下半场——电话回访,找到为什么?

对于优选的Session,需要进行电话访问以获得真实的用户动机和心理反应,电访首先:要注意的是:“千万不能让用户觉得你在窥视他”

被人监视总不是一件舒服的事情,被突然陌生访问的用户更是这样,因此我们的电访开头,一定要有一个舒缓的过渡过程,比如和用户强调,我们是在做一项用户体验的提升研究,计划对我们的产品进行优化,希望您能配合,最近一周您使用过以下哪种业务?实名认证……(重点在于让用户自己说出一周内使用过某项业务)然后针对用户的访问行为和问题详细追问,当用户想不起来的时候,适当进行提示“我之前听别的用户说他们会遇到这样的问题……”

电访受限于时间,不能太过刨根问底,因此很多问题都是带着我们主观的猜测,一旦印证猜测,就不需要一定从用户的口中说出1+1=2的话来。

电访的问题和重点也应该随时进行调整,如果对于某个问题的答案已经非常清晰了,那么就不需要为了满足样本量进行无效的劳作。

电访时常用的一些技巧:

装小白~

有些用户不一定喜欢和陌生人侃侃而谈,主要是担心自己说错话,如果你能够给他非常直接的肯定,让他感觉自己说出来的话能够获得你的认同,甚至能够让你感到受益匪浅,那么哪怕是最腼腆的人,也有可能和你口沫横飞

攀梯~

先从最基本最简单的行为问题问起,比如你早上吃了吗?吃的什么?然后再问稍微深入一点的问题,你平时都吃早餐吗?你觉得早餐对你重要吗?然后再问更精确的问题,早餐喝牛奶是为什么?你对早餐的牛奶有特别的偏好吗?然后再问更困难的问题,早餐的牛奶对你来讲意味着什么?如果没有早晨这一杯牛奶,你觉得你的生活会变成什么样……

电访的忌讳:

访问员滔滔不绝,用户只回答“是”和“不是”或者“恩”“没有”……发现这样的回答时,你就要用上你的全部技巧去和用户套近乎,如果黔驴技穷的话,那就换下一个吧。

说了半天技巧,其实是因为电访的目的很明确,只要不断的要知道为什么?为什么做,为什么不做,为什么离开,为什么反复等等,而在这些答案背后,如果还需要我们更深的去追问,为什么用户会有这样的想法,这就涉及到对于用户特征的判断,不仅仅是通过电话访问的方式能够得到的答案了。

session分析中经常遇到的问题

 

答非所问

session与受访者行为不一致是最常遇到的问题,其原因无外乎session记录有问题,受访者记忆混淆两种。

(一)session记录的问题

session的记录只能尽可能的模拟用户行为,但是却无法做到完全录制用户在屏幕上的操作,所以我们经常看到一些莫名其妙的断点,明明用户很顺畅的走了下去,但是session记录上却只有半条,而且在网站的日志数据中,这样的情况还不在少数。

遇到这样的问题,要如何解决呢?剔除无效session,这个是最干脆有效的方法,从根源上将无效的session样本进行剔除,至于如何剔除,抛几个想法:

1)根据session结尾页面的离开率进行判断。

通常来讲,session结尾页作为网站的exit page,应该都具有较高的离开率,而如果我们提出的session结尾页,在海量数据的统计来看离开率却很低(比如不超过5%),那就有很大几率说明我们碰巧中彩,提到了一个断点的session,这样的session,在样本足够的情况下,可以剔除不用。

2)根据结尾的click判断。

如果结尾不是page,而是click,那就要提高注意力了,带有通往站内链接的click,通常是不能够作为结尾的,因为势必有下一步page的出现,click作为结尾,要么这个click不带有任何链接,要么就带有去往站外的链接,因此这样的标准也可以判断session是否为断点情况。

(二)受访者记忆混淆的问题

这种情况是最痛苦的,当你费了九牛二虎之力,终于拨通了一个用户的电话,然后又磨破了嘴皮子央求他接受你访问之后,你却发现他根本就回忆不起来当时的场景,因为用户毕竟不是机器,对于这种场景,我们目前只能要求访问员尽可能的提醒他帮助回想,如果判断出用户基本已经不可能回忆起来,就要果断放弃。

解决这个问题,思路还是在前端,即在数据筛选阶段就开始注意,比如选择近期的session(事实证明,3天前的事,还是有很多人不记得,如果可能,尽量取昨天的session进行访问,从这点出发,如果session回访作为一种常规方式固定下来,就必须有相应的工具能够及时提供单个用户session的浏览和导出功能);又比如选择具有一定长度的session(过短的访问行为可能导致用户对这次访问的记忆不深刻,从而矢口否认)具体长度最好在整体网站访问用户的访问长度均值附近,因为太长的访问过程对于回想也会造成干扰;再比如你所问的场景在用户的一个session访问中所占的比重有多大,如果比重很小(20个片段的session中如果只有1-2个页面,就比较不容易产生印象)可以适当剔除,但是对于究竟什么样的比重更合适,没有大量的实验我们也不好下定论,根据经验猜测,这个比重至少应该在一整个session中占到1/4左右。

转自豆瓣消费者/用户行为&心理观察室的日记

http://www./article/index/937892423212160

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