为什么有的网站用户留存很低？问题出在哪里？

用户体验

体验不好总怪用户不懂你的设计，但你真的了解你的用户吗？

如何通过设置以用户为中心的指标来衡量网站关键目标的转化过程，进而推动用户的购买决策，是每个运营者需要思考的重点。

对于网站来说，数据时代有数据时代的评估方法。

用户体验重要吗？

用户体验怎么评估？

HEART用户评估框架

Google曾提出一个用户体验评估框架：HEART，分别从愉悦感、参与度、接受度、留存率以及任务完成率五个方面进行了评估：

以下是五个维度分别对应的评估对象和数据来源，同时我们以一个电商APP为例，了解一下每个维度中适用目标、信号（用户产生哪些行为表示目标达成）以及指标分别有哪些：

1、愉悦感：

2、参与感：

3、接受度：

4、留存率：

5、任务完成率：

以用户为中心的量化评估

以电商网站为例，分析用户的购物体验是否顺畅，就需要关注每一个触点的数据。

Google Analytics目标流报告（需要设置目标）

目标流报告位于转化报告中。目标流报告是以可视化的方式，展示用户在实现目标转化过程中经过的路径，可以让我们更直观地了解用户是否按照我们的预期进行网站内容的浏览，如果不是，用户是在哪一步出现流失，或者是不是存在一些环回率？

以上图的Google Analytics（谷歌分析）中的目标流报告为例，可以看到在订单提交前有大量用户存在在订单提交页返回返回购物车的行为，这时候我们可能就要去验证：

是不是优惠券使用出现问题，导致订单页显示的支付价格和用户预期价格不符用户在订单填写的页面能不能直接修改已加车产品的规格，还是只能返回购物车页订单填写页中是否内嵌了其它代码导致页面加载速度过慢订单填写页的收货地址填写、支付方式选择是否顺畅网站可支持的支付方式是否丰富细分渠道，是否某个渠道存在低质流量细分分辨率，确认分辨率是否存在兼容问题，导致用户看不到提交订单的按钮细分浏览器，有没有可能是某个浏览器和弹窗不兼容

除了目标流报告，我们还可以以“漏斗”的方式查看用户访问路径的关键数据，了解用户流失主要的发生节点，

假设我们首先发现了高退出率的节点是详情页，那下一步就可以细分用户定位问题，比如问题集中在哪类产品、退出的都是哪些用户。

如果产品详情页就是着陆页，那是不是产品和广告内容不符，或者引流的用户类型不精准等。

如果问题集中在购物车页，那就要具体分析一下是不是有的商品只是因为单价便宜被用户加车，或者用户加车后在其它平台找到了同类且更便宜的商品，或者运费过高等一些因素。

或者直接在Google Analytics中配置漏斗，查看目标报告下的“漏斗可视化”报告，见（图2）

如（图2）所示，有242个用户在订单确认页进行刷新，这个时候就要去页面实际确认具体的情况。以往我们遇到过用户在提交订单时已完整填写了所有必填项，但仍被提示某个地方未填写，所以用户进行了刷新，但实际上是用户填写的内容未被识别，出现了bug。这也同时影响了用户体验。

在优化购物流程时，我们可以同时进行比如可用性测试之类的辅助手法，它有可能帮我们解决很多“百思不得其解”的问题。比如有些用户进入了订单页后，因为发现不能开增值税专用发票，直接放弃了订单。

如何对线上用户”察言观色“？

对于线下购买来讲，导购/销售可以直接通过用户的表情、动作判断出用户的购买意向，那对于线上的电商网站来说，怎么通过收集到的网站数据判断用户意向呢？

线下用户行为：询问指定产品

线上数据指标：站外搜索、站内指定产品搜索

线上用户行为：试穿、试用产品

线上数据指标：查看商品详情、尺码、颜色、在线试用

线上用户行为：反复查看同一商品

线上数据指标：用户在同一次来访或多次来访中重复打开同一商品详情页

线上用户行为：记录产品信息

线上数据指标：点击收藏商品、将商品加入购物车

线上用户行为：与其它产品对比

线上数据指标：浏览了同类或类似商品

线上用户行为：主动询问优惠信息

线上数据指标：浏览促销信息、查看已有优惠券

线上用户行为：询问他人意见

线上数据指标：查看商品评论或互动信息

数据时代，线上用户研究和体验评估是用户分析领域必不可少的两个板块，它们的目的都是为了帮助网站初识用户，了解用户，懂得用户，最终将用户的价值持续挖掘出来，实现线下和线上殊途同归。

如果还想了解“为什么有的网站用户留存很低？问题出在哪里？”相关问题，可以联系官方电话，也可以点击屏幕右侧的咨询按钮。