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怎样提升网站用户满意度

为什么要剖析

用户的任务完成度?其实每个网站剖析

的计划

和模型都应该具备它的目的和意义,否者就失去了剖析

的价值。所以这篇文章就是为了回答

这个问题,同时也作为“让用户更容易地找到需求
的信息”专题的终了

篇。

怎样提升网站用户称心度

所以这里先提出一个假定
让用户更容易地找到需求
的信息进而辅佐

用户完成预期的任务,能够

有效地提升用户称心

度。

用户称心

度的影响要素

我们无妨
先来看一下用户称心

度是怎样
定义的,依据

美国顾客称心

度指数模型(ACSI, American Customer Satisfaction Index)的描画

用户称心

度是用户对产品或效劳
的预期与理论

接受

的产品或效劳
的感受间的差距,差距越小,称心

度越高。关于
以信息效劳
为主的网站而言,用户访问网站的预期就是找到自己

需求
的信息,完成既定的任务(寻觅
信息、购物、文娱
等),那么怎样
权衡
用户理论

接受

到的网站效劳
的质量水平

,进而推测

它们之间存在的差距?关于
用户对网站理论

的感受,能够

从以下3方面表现

用户能否
完成预期任务(网站能否
及格)

完成任务过程中良好的体验(或许
网站能打八九十分

了)

感受创意或不测
的收获(取得

附加分的机遇

所以,保证用户完成预期的任务是网站质量的及格线,也能够

看作是网站的生命线。那么任务完成度关于
用户称心

度能否
有这么重要的影响呢?我们需求
对以上的假定
中止

考证

任务完成度与用户称心

为了考证
任务完成度能否
对用户的称心

度有显著的影响,我们在统计用户任务完成状况

的同时,需求
搜集
用户对网站的称心

度,所以上篇文章问卷调查中对用户称心

度的打分题中采集到的数据就有了用武之地。我们能够

经过
比较

完成任务的用户与未完成任务的用户对称心

度的打分能否
存在显著性差别

的办法

来考证
任务完成度对用户称心

度的影响能否
显著。

这里能够

运用
两组独立样本T检验的办法

,把问卷调查中采集到的样本数据分为两组,一组是未完成任务的用户的称心

度打分,另一组是完成任务用户的称心

度打分,我们能够

以为
这两组数据都是近似的契合
正态散布

,进而比较

这两组样本的总体均值能否
存在显著差别

。(或许你以为
这个结果是显而易见的,这个考证
完好

是多此一举,那就当我是弄巧成拙
,无聊打发时间吧。  )

第一
提出零假定

H: μ= μ2

再将搜集
到的样本数据经过
SPSS或Excel的数据剖析

功用
中止

双样本均值T检验,过程就不细致
论述

了,不然估量
很多用户立马会分开
网站致使

直接关闭阅读
器了。

怎样提升网站用户称心度

从SPSS的剖析

结果中能够

看出,完成任务与未完成任务用户的称心

度打分均值(上面一张表Mean值)能够

看出,完成用户的称心

度均值显然
大于未完成用户。从下面那张表的95%置信区间的检验结果能够

看到,F检验的显著性概率为0.847>0.05,所以我们能够

以为
完成任务用户与未完成任务用户的称心

度打分的样本方差没有显然
差别

;而T检验的显著性(双尾)概率近似于0,小于0.05,因而

拒绝

零假定
,即两个样本的总体均值存在显著差别

,进而我们能够

得出完成任务的用户称心

度显著地高于未完成任务的用户称心

度。

经过
上面的剖析

,我们考证
了文章一开端
提出的假定
,即用户的任务完成度对提升用户的整体称心

度有显著的影响。那么怎样
经过
进步
用户的任务完成度来提升用户称心

度呢?

怎样
提升用户称心

提升用户称心

度,我们可能需求
做很多事情,从全局到细节,需求
处处为用户的体验和感受着想。既然我们已阅历

证用户的任务完成度对用户称心

度会产生显著影响,那么我们能够

先从提升用户的任务完成度开端
。这里能够

参考我之前写的关于怎样
让用户更容易地找到需求
的信息的4篇文章——优化网站信息架构,优化网站内部搜索,优化网站导航设计,优化相关内容举荐

这些优化能够

从普遍的层面上进步
用户的任务完成度,但显然以上这些还是不够的,由于
用户的学问
构成存在着差别

,用户遇到的问题也会各不相同,所以上篇文章的问卷中当用户未完成任务时填写的为什么没有完成任务的开放性问题就能发挥作用了,我们需求
针对各类用户(致使

个别用户)遇到的不同问题分别提供有效的处置

计划

,这也是为什么很多网站都会设置FAQ致使

在线客服的缘由

所以我们第一
要满足用户访问网站的最基本

的希冀
——完成他们预期的任务,从该层面上提升用户称心

度,下面是我画的一个简单的表示
图,就作为文章的结尾吧:

怎样提升网站用户称心度

来源:网站数据剖析

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