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    關于隱式挖掘網站用戶行為的分析

    關于隱式挖掘網站用戶行為的分析如何了解用戶和需求

      如何了解用戶需求?根據用戶是否主動參與分為顯式與隱式兩種挖掘模式,因為顯式的動靜比較大,有很大局限性,所以為了保證結果準確性以及提高用戶接受度,一般都采用隱式。

      用戶的日常交互行為會產生四類關鍵數據:鼠標移動軌跡、鏈接點擊分布、頁面瀏覽流、頁面停留時間。通過用戶的行為能反映用戶的觀點,同時利用訪問的網頁次序可以找出網頁之間的隱性關系。

      收集數據

      Web服務器的日志(用戶會話記錄)

      Web trends或類似的第三方共享軟件(客戶端分析,流量分析,可用性分析)

      自己開發的第三方軟件/插件(需求自定義)


      大型網站通常會把以上三種方法組合應用,大致原理就是給進入網站的用戶賦予身份識別,每次產生交互動作就向服務器發回請求,通過時間和頁面判斷連接各個請求點并且記錄下來。(算法不討論)

      過濾數據

      明確目標,定義核心數據。

      界定用戶行為,利用多數人的行為來消除個人行為的主觀性。

      對用戶進行歸類,確定數據類別。

      大型網站每天所產生的數據量是驚人的,所以常規需求一般都是定時或定量的分析。另外,額外的數據處理會減慢網站的速度,搜集的數據越多,潛在的負面影響越大。

      習慣分析

      對用戶瀏覽過的頁面進行內容分析,根據信息主題對頁面進行聚類。

      聚類過程中除了考慮頁面內容相近程度,還應該考慮頁面路徑。

      把用戶瀏覽行為對其興趣的作用列入聚類結果,得到綜合評估模型。

      用戶興趣分偶然和穩定兩種情況,其中偶然可以認為是隨機變化的,穩定的挖掘又有基于內容和行為兩種方式,在內容上表現有重復度、相似度等,在行為上表現有停留時長、點此次數、拉動滾動條次數等。

      實際案例

      類似系統、瀏覽器、分辨率的客戶端分析,常見而且簡單,略過。

      關于鼠標軌跡、點擊分布的可用性例子:

      跟蹤用戶在進行檢索時的鼠標移動軌跡,可以獲取用戶操作的先后順序、熱點功能、動作曲線等一手數據,這些都是改善或簡化表單的重要參考。
    在重要的頁面進行詳細的點擊分布監控統計,主要檢查信息呈現的易用性,看看有沒有偏離設計初衷,經常更新,找到規律。

      處理特定用戶行為、用戶群、用戶來路的任務流例子:

      監控分布式注冊流程,能夠看到有多少用戶填了表單、填完了表單,或者在某個步驟有異常流失。


      監控不同模塊入口過來的注冊用戶,能夠統計出各模塊導入的有效注冊量、百分比、成功率,以便合理調配資源。

      監控投放廣告過來的注冊量、注冊成功率、轉換付費用戶成功率,以便明確廣告的投入產出比。

      監控用戶的縱深瀏覽行為,是測試導航可用性很好的辦法,也就是說用戶會不會在你的網站內迷路。

    posted on 2008-04-05 00:06 伍興佳 閱讀(1149) 評論(7)  編輯  收藏

    評論

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 09:43 shutiao

    不錯  回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 10:00 王能

    http://www.bt285.cn
    BT285.cn 這樣的BT網站能不能用google分析器呢.  回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 12:15 伍興佳

    google分析器???說實話,我還沒有接觸過。  回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 12:52 伍興佳

    謝謝@shutiao
      回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 15:23 FastUnit

    Google Analytics是免費的,功能確實強大,已經遠遠超出了你提到的需求。
    如果自己做這樣的東西,工作量還是很大的,對于大型網站通常涉及到海量數據,對設計的要求也很高。  回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-05 18:36 riyou

    靠,整這么多顏色干嘛,真能折騰  回復  更多評論   

    # re: 關于隱式挖掘網站用戶行為的分析 2008-04-08 20:31 daya

    難道顏色是對提高用戶記憶閱讀的網頁文字的一種方式?  回復  更多評論   


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