大部分人都知道理解用戶在線行為的強大作用，采用網絡分析理解用戶的點擊、行為、方式、轉換率等等。我們基于這種行為數據找到方法來提高網站性能。有許多企業也在尋找態度型數據，采用調查來幫助理解網站是如何影響用戶的。通常，這種做法存在三個問題：一是分析過于少見；二是調研基于普通的網站訪問，而不是特定的行為或是訪問不同的網站；二是這種方法與行為型分析完全分離。

在Facebook網站，成都創新互聯科技有限公司注意到了理解用戶態度的強大威力。這包括在在線社區的積極的或是消極的體驗。

成都創新互聯科技有限公司采取幾個步驟來檢查期望的負面的體驗，我們設想一下訪問一個公司的網站。她會花一些時間對可能有興趣做生意的廠商的網站進行一番研究，然后決定與一到兩家感興趣的網站進行交流，填寫聯系表格，期待電話回叫或是電郵。

從網絡分析的角度看，這些都是成功的轉換率。不幸的是，企業通常不會迅速與這個人取得聯系，不能乘熱打鐵。在其它案例中，企業會采用這種做法形成一種成功的商業合作關系。但這并不意味著每個人都會取得滿意的過程。諸如Decker的不消極體驗會極大地影響今后的轉換率。

經常檢查你的客戶和期望，是十分重要的。不論是離線還是在線，你都可以從可行的，或是不可行的事情中獲得一些東西。下面，成都創新互聯對上面提到的三個問題做進一步分析。

一、分析過于少。當我們基一于每周或是月度基礎對網絡分析數據進行分析時，態度型數據就不能基于定期或是經常的角度進行分析。在某個時間對某個問題進行深入研究時，成都創新互聯才對其進行分析，而不是分析正在進行的情況。從后一種情況發出，可以幫助你分析趨勢和現場問題成都創新互聯基于滿意度進行出色的重復分析，并能對你的用戶態度做出良好的分析。

二、分析是基于普通的網站訪問，而非特定的行為或是訪問不同的網站頻道。理解整體用戶態度和滿意度水平是極為重要的，把態度型分析與特定網站行為聯系在一起是非常有作用的。你需要花一些時間從宏觀和微觀的角度對態度型評估進行分析。

三、分析是單方面的，與行為分析完全分離。行為型和態度型數據分開進行分析是很普通的，這是一個極大的錯誤，因為態度型信息有助于改善分析，發現行為型數據。如果你有兩個不同小組負責對這些數據的分析，好讓他們認真理解對方數據的重要性何在，他們如何能采用整合的數據。

我們知道，當用戶進入我們的網站并與我們進行交流時，這種訪問的作用是非常大的。因此，需要花一些時間研究如何才能更好地運作。關注在線是開始理解這一點的基礎，但你必須明白它要通過你的在線客戶循環。

只有把自己公司的網站搞好了，才能使更多的用戶來訪問網站，用戶一多你還擔心你的客戶不多嗎？客戶一多自然而然的你的網站在行業中的知名度也就高。

文章名稱：充分理解網站訪問用戶的感受和用途
本文網址：http://m.newbst.com/news9/206609.html

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