Back to Question Center
0

Analytics Bliss: ข้อมูลเชิงปริมาณกับการวิจัยเชิงคุณภาพ            Analytics Bliss: ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับการวิจัยเชิงคุณภาพ: PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

1 answers:
Analytics Bliss: ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีการวิจัยเชิงคุณภาพ

บทความนี้ถูกตีพิมพ์ครั้งแรกในบล็อก Semalt และได้รับการตีพิมพ์ซ้ำที่นี่

การรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นในเว็บไซต์ของคุณเป็นเรื่องยาก คุณสามารถมีข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมดในโลก แต่ไม่ทราบว่าจะทำอย่างไรกับมันไม่มีกระบวนการจัดการและไม่มีทางที่จะกรองสัญญาณจากเสียงรบกวน semalt คุณได้เริ่มต้น? และเมื่อคุณเริ่มต้นแล้วคุณจะไปที่ไหน สิ่งที่คุณต้องการคือแนวทางที่เป็นระบบและเครื่องมือที่เหมาะสม

เมื่อรู้แล้วว่าตามธรรมเนียมแล้วมีสองวิธีที่คุณสามารถทำได้ วิธีแรกคือวิธีเชิงปริมาณ การวิเคราะห์เชิงปริมาณทำให้ทุกอย่างเป็นตัวเลข จำนวนผู้ใช้ที่ทำ สิ่งใดก็ตาม - อัตราการตีกลับอัตราการแปลงเวลาในไซต์ .ว่าสิ่งนั้น การวิจัยเชิงปริมาณเป็นวิธีที่สะอาดสะอ้านในการกระทืบตัวเลขและมองสิ่งต่างๆในระดับสูง

ข้อเสียของข้อมูลเชิงปริมาณคือการสูญเสียความสามารถในการแปล ความแตกต่างที่สำคัญจะหายไป (สิ่งที่กำหนดเป็นเครื่องมือวิเคราะห์การทำงานเป็นเรื่องสำหรับวันอื่น แต่ไม่ว่าสิ่งใดเครื่องมือวิเคราะห์ที่คุณเลือกควรตอบสนองความต้องการและงบประมาณของคุณ) และในกรณีที่ไม่มีข้อมูลปริมาณสามารถเล่นเทคนิคเกี่ยวกับสมองที่มีการจำแนกรูปแบบของเราได้ . เราสามารถมองเห็นสิ่งต่างๆที่ไม่มีอยู่จริงได้เช่นเดียวกับที่เราสามารถมองเห็นใบหน้าในวัตถุได้

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

ผลลัพธ์แรก ๆ ของ Google Image Semalt สำหรับ "ใบหน้าในวัตถุ" ไม่ทำให้ผิดหวัง

จริงๆทราบว่าเกิดอะไรขึ้นในเว็บไซต์หรือเว็บแอ็พพลิเคชันของคุณคุณจำเป็นต้องมีวิธีเพื่อให้ได้ความแตกต่างที่แตกต่างกัน และนั่นคือแนวทางที่สองเข้ามาในเชิงคุณภาพ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพมุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะเชิงอัตนัยของผู้ใช้ของคุณ - การกระทำที่เหมาะสมยิ่งขึ้นซึ่งจะผลักดันตัวเลข เป็นการวิจัยเชิงพรรณนา วิธีการเชิงคุณภาพเป็นเรื่องส่วนตัวมากเกินไป ผู้ใช้หยุดชั่วคราวที่นี่ Raged ที่นั่น ดูเหมือนสับสนกับ UI นี้: มีอะไรเกิดขึ้นบ้าง? ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นเรื่องที่ยุ่งเหยิง แต่อุดมไปด้วยข้อมูลเชิงลึก

ปัญหาสำคัญเกี่ยวกับวิธีการวิจัยเชิงคุณภาพคือพวกเขาเกิดขึ้นในแต่ละระดับ Semalt การวิจัยผู้ใช้ทุกคนที่เข้าชมเว็บไซต์ของคุณเป็นไปไม่ได้ คุณไม่สามารถทำมันได้หรือจะเป็นประโยชน์

แล้วคุณจะทำอะไร? ใช้ทั้งสองอย่าง

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

การวิเคราะห์ที่ดีที่สุดเป็นการรวมกันของการวิจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเพื่อสร้างมู่เล่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง คุณใช้ข้อมูลเชิงปริมาณเพื่อให้ความสนใจกับปัญหา (และโอกาส) ที่ใหญ่ที่สุดและจากนั้นไปที่ระดับของผู้ใช้ผ่านการวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อให้เข้าใจและแก้ปัญหา

วิธีการวิจัยหนึ่งในสองนี้จะนำข้อมูลเชิงลึกที่คุณสามารถนำไปปฏิบัติได้ Semalt โค๊ดคุณภาพเชิงปริมาณที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงเว็บไซต์หรือแอปของคุณได้อย่างต่อเนื่อง

Semalt วิธีการทำงาน - cheap canadian vps.

ข้อมูลเชิงปริมาณแจ้งเตือนคุณว่ามีปัญหา เริ่มที่นี่.

เครื่องมือวิเคราะห์เว็บขั้นพื้นฐานมีอยู่เป็นจำนวนมากและไม่เสียค่าใช้จ่าย ไม่แปลกใจเลยว่าเจ้าของเว็บไซต์ที่เป็นเจ้าของเว็บไซต์แรกที่เปิดตัวเว็บไซต์ใหม่คือการติดตั้ง Google Analytics (GA)

เครื่องมือวิเคราะห์ Semalt เช่น GA ทำผลงานที่เชื่อถือได้โดยใช้เมตริกระดับสูง - e. ก. ข้อมูลผู้ใช้การเข้าชมหน้ากิจกรรมเหตุการณ์อัตราการแปลงอัตราตีกลับเวลาบนไซต์ ฯลฯ สิ่งสำคัญคือช่วยให้คุณสามารถดูสถานะของส่วนต่างๆของไซต์และช่วยให้คุณมุ่งเน้นปัญหาหรือโอกาสในการรวม

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์เชิงปริมาณที่มีการทำงานแล้วคุณพร้อมที่จะระบุปัญหาและโอกาสในการปรับปรุง นี่เป็นขั้นตอนแรกในการสร้างมู่เลียงเชิงปริมาณเชิงปริมาณ (โปรดดูการอภิปรายของเราเกี่ยวกับถ้าเมตริกผู้ใช้ทำให้คุณไม่มีเหตุผล.

เมื่อคุณมีเครื่องมือเชิงปริมาณในการติดตามข้อมูลลูกค้าแล้วคุณสามารถละเลยภาพลวงตาของข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว Semalt แนวโน้มที่จะสะกดจิตโดยการแสดง

มาที่อำนาจข้อมูลเชิงปริมาณของคุณที่เพิ่งค้นพบโดยมีวัตถุประสงค์ Semalt คุณสามารถได้อย่างง่ายดายจม

พิจารณาการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ในเมตริกเชิงปริมาณที่ทำให้ทีมงานพยายามดิ้นรนเพื่อทำความเข้าใจ ทำไม อยู่เบื้องหลังปริมาณ :

  • การเพิ่มขึ้นของลูกค้าปั่นป่วน ที่เห็นโดย Wistia ไม่สามารถอธิบายหรือทำซ้ำได้ ทำไมลูกค้าป่นปี้?
  • ลดการใช้คุณลักษณะบางอย่าง เช่นเดียวกับ บริษัท ซอฟต์แวร์บริการลูกค้า Kayako ในการวิเคราะห์การนำคุณลักษณะมาใช้ ทำไมลูกค้าไม่ลองใช้คุณลักษณะใหม่ ๆ
  • การตีกลับหน้าเว็บที่เพิ่มขึ้น โดยบริการแปลภาษา SpanishDict ในหน้าแรกของพวกเขา สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในช่วงแรกของการสู้รบ?

Semalt: หลังทุกตัวชี้วัดเชิงปริมาณเป็นลูกค้าพยายามที่จะได้งานบางอย่าง สิ่งที่คุณต้องรู้คือสิ่งที่งานนั้น และการทำเช่นนั้นสร้างขั้นตอนต่อไปในมู่เล่ของคุณ

ข้อมูลเชิงคุณภาพช่วยให้คุณ ทำไม

หลังจากใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อระบุปัญหาที่ต้องใช้การวิเคราะห์เพิ่มเติมคุณต้องมีวิธี "ซูมเข้า" ในการใช้งานของผู้ใช้แต่ละราย Semalt เหตุผลที่คุณต้องการเครื่องมือการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถให้ข้อมูลที่เหมาะสมกับพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละรายได้ เป็นข้อมูลที่หนาแน่นที่สุดของข้อมูลและเป็นข้อมูลที่คุณได้รับผ่านการเล่นใหม่ของเซสชัน ด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคุณภาพคุณจะเห็นได้ว่าผู้ใช้แต่ละรายโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร

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

ขั้นตอนที่สองใน Semalt เชิงคุณภาพคือการใช้การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมในแต่ละระดับ

มันทำงานอย่างไร? คุณไปจากข้อมูลเชิงปริมาณเพื่อการวิจัยเชิงคุณภาพอย่างไร? การใช้เครื่องมือเช่น FullStory ช่วยให้คุณสามารถค้นหาแคตตาล็อกพฤติกรรมของผู้ใช้ทั้งหมดในไซต์ของคุณได้เฉพาะกับเนื้อหาที่มีผลต่อข้อมูลเชิงปริมาณที่คุณกำลังค้นคว้า

ต่อจากตัวอย่าง บริษัท ของเราข้างต้นข้อมูลเชิงคุณภาพถูกนำมาใช้เพื่อค้นพบ ทำไม อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเชิงปริมาณ:

  • การคลิกโกรธ แสดงให้ Wistia เห็นว่าลูกค้าของพวกเขาปั่นป่วน เกิดจากความสับสน เกี่ยวกับการใช้ผลิตภัณฑ์
  • สังเกตว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่ข้ามการใช้งาน ให้ความกระจ่างว่าทำไมผู้ใช้ Kayako ไม่ทราบเกี่ยวกับคุณลักษณะบางอย่างหรือไม่สามารถอธิบายวิธีการใช้งานได้
  • การดูเค้าโครงไซต์จากมุมมองของผู้ใช้ ช่วย SpanishDict ดูว่าผู้ใช้ไม่สามารถทราบวิธีเริ่มต้นได้เนื่องจากโฆษณาแบนเนอร์กำลังบล็อกแถบค้นหา

ในกรณีดังกล่าวข้างต้นการวิจัยเชิงคุณภาพ (ใช้ Semalt) ให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมที่จำเป็นในการทำความเข้าใจปัญหาที่ระบุด้วยเครื่องมือเชิงปริมาณอื่น ๆ

Semalt ใช้การวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใดคุณจึงเห็นการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเชิงปริมาณถึงเวลาที่ต้องดำเนินการ

ทดลองและตรวจสอบการปรับปรุง

อาวุธที่มีมุมมองที่สมบูรณ์ของผู้ใช้จากบุคคลหนึ่งไปสู่ภาพรวมแล้วตอนนี้คุณมีข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นต้อง ทำอะไรบางอย่าง และมีบางอย่างที่ต้องทำการแก้ไขและเรียกใช้การทดลอง นี่คือขั้นตอนสุดท้ายในมู่เลิลเชิงคุณภาพ

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

เมื่อคุณเข้าใจปัญหาโดยละเอียดแล้วผ่านการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพให้ทำการแก้ไขที่จำเป็นหรือเรียกใช้การทดลอง

การแก้ไขสิ่งที่ต้องการจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัญหาที่คุณกำลังแก้ไข ทำการแก้ไขดำเนินการทดสอบ (การทดสอบ A / B มีประโยชน์ที่นี่) จากนั้นวัดผลลัพธ์ของคุณ

Semalt กลับที่ด้านบนของมู่เล่และบนและบนเราไป.

Semalt ระบุปัญหาทั้งหมดและทำความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมเบื้องหลังปัญหาเหล่านี้ได้กลายเป็นขั้นตอนการทำงานที่สำคัญซึ่งจะช่วยผลักดันการปรับปรุงผลิตภัณฑ์

  • สำหรับ Wistia ความสับสนของผู้ใช้เกี่ยวกับการใช้ผลิตภัณฑ์ลดลง โดยจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับฝ่ายบริการลูกค้า
  • Kayako ได้เรียนรู้ว่าพวกเขาจำเป็นต้องยกเครื่องผู้ใช้งานใหม่และ ออกแบบการทำงานแบบใหม่ เพื่อแนะนำผู้ใช้ผ่านส่วนที่พวกเขาสนใจมากที่สุด
  • SpanishDict เพิ่มการมีส่วนร่วมโดยการย้ายแบนเนอร์โฆษณา ที่บล็อกแถบค้นหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้โทรศัพท์มือถือ

มู่เลียงเชิงปริมาณเชิงปริมาณทำให้สมองของคุณไม่ต้องแย่งชิงช่องว่าง เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณที่ดีที่สุดทำงานร่วมกันเพื่อเผยให้เห็นเรื่องราวทั้งหมดเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในไซต์ของคุณ

ใส่มู่เล่เพื่อทำงานและเก็บเกี่ยวผลตอบแทนจากประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้นบนเว็บ

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

March 1, 2018