网站的迷失度度量.docx

在博客之前的文章——优化网站信息架构我曾经提到过关于迷失用户(LostVisits)的定义,以及如何使用GoogleAnalytics的高级群组(AdvancedSegment)去区分出这批用户。最近在看《用户体验度量(MeasuringtheUserExperience)》,发现自己实在太嫩了,人家Smith早在1996年就对迷失度(Lostness)有了定义,同时给出了迷失度L的计算公式,这里借花献佛,分享给大家。即,L=sqrt[(N/S-1)2+(R/N-1)2]L:迷失度N:访问的不同页面数(UniquePageviews)S:访问的总页面数(Pageviews)R:完成任务必需的最小页面数 Smith同时给出了迷失度的评定标准:最佳迷失度为0,,用户不会显示任何可观察到的迷失特征;,用户显现迷失特征。结合公式,我们可以看到这里对迷失度的定义主要考虑到的是:1、重复访问相同的页面,2、没有能够用最简单的方式完成任务,过多地在网站中徘徊。其实第一眼看去这个公式有一定的道理,但细想一下其实也存在着不合理的地方。通常我们需要去获取知识,阅读和总结他人的经验,但如果只是一味地套用书本或者别人的东西,那么你就输了,尤其是在发展如此迅速的互联网领域。那么我们来看看这个公式有何不妥: 我们先思考这样一个问题:迷失的用户会表现怎样的特征?显然,当用户在网站中找不到自己需要的东西的时候会来回地点击各种页面,频繁地返回首页或者索引页面,那么从这个角度看,显然这个公式是成立的,迷失用户的表现特征就是频繁地重复浏览同一页面,并且浏览的页面数会比正常访问多得多。但再换一个角度思考,逆向思考下前面的问题:一个正常的用户会不会出现重复浏览同一页面或者浏览页面数较多的情况?显然也是可能的,简单的例子,如果你对我的博客非常感兴趣,看了一篇文章后还想看另外的文章……于是你来回于博客的文章页面和文章专题推荐或者网站地图页面之间,于是这些列出了文章索引的页面被一次又一次地重复访问着;再如,如果一个用户上电子商务网站的目的不是购物,而是闲逛,看看有没有便宜货,或者只是针对某类商品比对下商品的好坏及价格的差异,以伺机下手,那么这个时候这些用户的访问页面数就会异常的多,但他们其实都没有迷失。所以,上面的公式无法为你从所有的用户中挑出那些迷失的用户,最多只能对已知的迷失用户计算他们的迷失度,哪些是低度迷失,哪些是高度迷失。但其实Smith没有错,错的是这个高速发展的时代,这也是我为什么说尤其在互联网领域不要直接照搬一些东西来直接应用于自身的原因。1996年,,完全没有现在网站的那些复杂交互和多样的功能,当时的网站大部分做的只是信息的单向发布,而用户访问网站的任务也是单一的,可能就是查找到自己想要的那个信息页面。所以我反而觉得这个迷失度公式在当时绝对是适用的,而且Smith在当时就能总结得出这个的度量公式足见其对如今大热的“用户体验”的先知先觉以及对用户体验度量的智慧。同时这个公式对于当前网站的迷失度衡量也不是完全无效,如果是用户体验的小组在做可用性实验,为实验设定的情景是需要用户在网站中完成一个特定的任务,那么这个公式完全是有效的,所以总结起来就是这个公式对复杂的多任务的网站迷失度衡量无效,而对基于单任务的简单网站或者实验环