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  隐式挖掘网站用户行为

  如何了解用户和需求

  如何了解用户需求?根据用户是否主动参与分为显式与隐式两种挖掘模式,因为显式的动静比较大,有很大局限性,所以为了保证结果准确性以及提高用户接受度,一般都采用隐式。

  用户的日常交互行为会产生四类关键数据:鼠标移动轨迹、链接点击分布、页面浏览流、页面停留时间。通过用户的行为能反映用户的观点,同时利用访问的网页次序可以找出网页之间的隐性关系。

  收集数据

  Web服务器的日志(用户会话记录)

  Web trends或类似的第三方共享软件(客户端分析,流量分析,可用性分析)

  自己开发的第三方软件/插件(需求自定义)

  大型网站通常会把以上三种方法组合应用,大致原理就是给进入网站建设网站的用户赋予身份识别,每次产生交互动作就向服务器发回请求,通过时间和页面判断连接各个请求点并且记录下来。(算法不讨论)

  过滤数据

  明确目标,定义核心数据。

  界定用户行为,利用多数人的行为来消除个人行为的主观性。

  对用户进行归类,确定数据类别。

  大型网站每天所产生的数据量是惊人的,所以常规需求一般都是定时或定量的分析。另外,额外的数据处理会减慢网站的速度,搜集的数据越多,潜在的负面影响越大。

  习惯分析

  对用户浏览过的页面进行内容分析,根据信息主题对页面进行聚类。

  聚类过程中除了考虑页面内容相近程度,还应该考虑页面路径。

  把用户浏览行为对其衣柜的内部设计图网站兴趣的作用列入聚类结果,得到综合评估模型。

  用户兴趣分偶然和稳定两种情况,其中偶然可以认为是随机变化的,稳定的挖掘又有基于内容和行为两种方式,在内容上表现有重复度、相似度等城口网站建设公司,在行为上表现有停留时长、点此次数、拉动滚动条次数等。

  实际案例

  类似系统、浏览器、分辨率的客户端分析,常见而且简单,略过。

  关于鼠标轨迹、点击分布的可用性例子:

  跟踪用户在进行检索时的鼠标移动轨迹,可以获取用户操作的先后顺序、热点功能、动作曲线等一手数据,这些都是改善或简化表单的重要参考。
在重要的页面进行详细的点击分布监控统计,主要检查信息呈现的易用性,看看有没有偏离设计初衷,经常更新,找到规律。

  处理特定用户行为、用户群、用户来路的任务流例子:

  监控分布式注册流程,能够看到有多少用户填了表单、填完了表单,或者在某个步骤有异常流失。

  监控不同模块入口过来的注册用户,能够统计出各模块导入的有效注册量、百分比、成功率,以便合理调配资源。

  监控投放广告过来的注册量、注册成功率、转换付费用户成功率,以便明确广告的投入产出比。

  监控用户的纵深浏新乡网站建设公司览行为,是测试导航可用性很好的办法,也就是说用户会不会在你的网站内迷路。


 


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