戴維 黃峰 鄭程

摘要

在互聯(lián)網(wǎng)化的進(jìn)程中，所有企業(yè)都開始逐漸從以產(chǎn)品功能為中心向以用戶體驗(yàn)為中心進(jìn)行轉(zhuǎn)變。特別足進(jìn)入DT時代，以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動的用戶體驗(yàn)研究方興未艾，旨在通過數(shù)字化相關(guān)技術(shù)將用戶對產(chǎn)品和服務(wù)的體驗(yàn)進(jìn)行有效識別、記錄、分析，進(jìn)而為持續(xù)的優(yōu)化提升提供決策支撐。本文介紹并實(shí)現(xiàn)了一種基于網(wǎng)頁瀏覽軌跡分析的用戶體驗(yàn)研究方法，同時通過實(shí)驗(yàn)評估了本方法的實(shí)施效果。

【關(guān)鍵詞】用戶體驗(yàn)分析 網(wǎng)頁熱力分析 瀏覽軌跡 UI/UE

目前，學(xué)術(shù)界對用戶體驗(yàn)（UserExperience，簡稱UE）沒有達(dá)成一個統(tǒng)一的定義，但業(yè)界在長期的實(shí)踐過程中大致形成了一個統(tǒng)一的認(rèn)識：用戶體驗(yàn)是用戶在使用產(chǎn)品或接受服務(wù)的全過程中所形成的感受，包括偏好、情感、印象、心理反應(yīng)等等。特別是對于信息系統(tǒng)而言，一個好的用戶體驗(yàn)可以形成持續(xù)的用戶粘性和強(qiáng)大的傳播力，進(jìn)而提升用戶規(guī)模、降低獲客成本。影響用戶使用信息系統(tǒng)的體驗(yàn)因素涉及方方面面，包含界面友好性、功能易用性、服務(wù)響應(yīng)時間、網(wǎng)絡(luò)時延等。這些影響因素可以根據(jù)對用戶的影響程度分為直接體驗(yàn)、間接體驗(yàn)。其中，在網(wǎng)頁上進(jìn)行瀏覽、點(diǎn)擊等操作所形成的直接體驗(yàn)是用戶在使用信息系統(tǒng)時的直觀感受，而這些直觀感受又難以有效反饋到信息系統(tǒng)開發(fā)人員那里，因此這也成為各大信息服務(wù)提供商、互聯(lián)網(wǎng)公司研究用戶體驗(yàn)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

1 基于網(wǎng)頁行為與軌跡的用戶體驗(yàn)分析方案設(shè)計(jì)

本文所述的基于網(wǎng)頁操作與軌跡的用戶體驗(yàn)分析方案可以分為三層，自底向上依次為

（1）數(shù)據(jù)采集層;

（2）數(shù)據(jù)處理層;

（3）數(shù)據(jù)可視化層;

其中，數(shù)據(jù)采集層主要負(fù)責(zé)收集用戶端在網(wǎng)頁上所產(chǎn)生的行為與軌跡信息;數(shù)據(jù)處理層將根據(jù)坐標(biāo)的時間屬性、空間屬性等信息進(jìn)行加工處理，提供給上一層進(jìn)行可視化處理;在數(shù)據(jù)可視化層中，我們采用了一種基于熱成像的涂層，用于將用戶在網(wǎng)上的操作與軌跡顯性化。以下將對這三層的分工和內(nèi)容進(jìn)行重點(diǎn)介紹。

1.1 數(shù)據(jù)采集層

在大多數(shù)情況下，用戶在網(wǎng)頁上進(jìn)行瀏覽、點(diǎn)擊等操作時都會通過鼠標(biāo)來實(shí)現(xiàn)，因此本文將通過采集鼠標(biāo)的動作、移動路線來表示用戶的行為與軌跡。更進(jìn)一步地，我們通過鼠標(biāo)在網(wǎng)頁上的矢量信息來對用戶的行為與軌跡進(jìn)行建模。由此，我們通過不斷地掃描用戶端鼠標(biāo)的矢量信息，從而完成對用戶行為與軌跡的數(shù)據(jù)采集。如果將網(wǎng)頁進(jìn)行網(wǎng)格化處理，那么鼠標(biāo)的矢量信息即可用x軸與Y軸坐標(biāo)信息表示出來。

采集鼠標(biāo)坐標(biāo)信息的過程涉及“三端”，并可以分為二個階段

數(shù)據(jù)采集層的“二端”包含：客戶端、服務(wù)端、采集端?？蛻舳?，即用戶操作端，或者稱為瀏覽器端;服務(wù)端，我們會在在服務(wù)器端的應(yīng)用源碼中插入一段實(shí)現(xiàn)客戶端數(shù)據(jù)采集功能的代碼：采集端，用戶端根據(jù)服務(wù)端的指令信息實(shí)時地將鼠標(biāo)坐標(biāo)信息上傳給采集端。

數(shù)據(jù)采集層的二個階段包含：建立HTTP連接、采集配置信息初始化、采集數(shù)據(jù)傳送。二個階段的網(wǎng)絡(luò)時序圖由圖1所示。首先，用戶端與服務(wù)端建立HTTP連接，確?？蛻舳伺c服務(wù)端、采集端網(wǎng)絡(luò)連通。其次，用戶通過系統(tǒng)驗(yàn)證并登入，接著，服務(wù)端會將采集端IP地址、網(wǎng)頁URL等采集配置信息下發(fā)至客戶端。最后，客戶端會定時向采集端報(bào)告鼠標(biāo)坐標(biāo)信息。

1.2 數(shù)據(jù)處理層

客戶端將本地鼠標(biāo)坐標(biāo)信息上報(bào)采集端后，會在采集端形成一個坐標(biāo)數(shù)據(jù)集。因?yàn)槊總€坐標(biāo)都含有一個時間戳，因而從另一個角度來看，坐標(biāo)數(shù)據(jù)集也是一個時間序列，由不同時間點(diǎn)的坐標(biāo)信息排列而成，如下面這樣的形式。

數(shù)據(jù)處理層負(fù)責(zé)將坐標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行加工，并提供給數(shù)據(jù)可視化層，也稱為“量化處理”。“量化處理”由“分區(qū)集合”和“顏色編碼”兩部分組成。

在“分區(qū)集合”中，我們對網(wǎng)頁進(jìn)行網(wǎng)格化處理，最小的網(wǎng)格稱為“塊”。換句話說，網(wǎng)頁由不同的塊組合而成。因此，我們可以根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)將時間序列中不同的坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)劃入不同的塊中。而在“顏色編碼”中，我們對不同塊中存在的坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)數(shù)。根據(jù)塊內(nèi)所包含的坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)分配不同的RGB顏色值。在這個過程中，我們采用了一種基于熱成像的編碼技術(shù)，用以表示用戶操作在不同塊中的“冷熱程度”。坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)越多的塊其顏色編碼越偏向暖色系，表明該塊用戶頻繁操作，反之，坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)越少的塊其顏色編碼越趨于冷色系，表明該塊不是熱點(diǎn)區(qū)域

1.3 數(shù)據(jù)可視化層

該層基于clickheat開源軟件進(jìn)行二次開發(fā)，將數(shù)據(jù)處理層加工后的坐標(biāo)數(shù)據(jù)作為涂層疊加在源網(wǎng)頁之上，我們將合成后的圖像稱為“網(wǎng)頁熱力圖”。它將不同塊的顏色與頁面元素進(jìn)行對應(yīng)，頁面不同區(qū)域中瀏覽與交互元素的用戶使用情況就可以通過不同塊的著色顯性化。分析人員可以根據(jù)“網(wǎng)頁熱力圖”進(jìn)行有針對性地UI/UE優(yōu)化。

2 基于網(wǎng)頁行為與軌跡的用戶體驗(yàn)分析平臺實(shí)現(xiàn)

基于數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)可視化層，我們構(gòu)建了網(wǎng)頁熱力分析平臺，旨在為用戶體驗(yàn)分析人員提供一個Web接口和界面，可以隨時查詢、分析業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶行為與軌跡。該平臺主要分為兩個區(qū)域：熱力圖參數(shù)區(qū);熱力圖生成區(qū)。

（1）熱力圖參數(shù)區(qū)提供了熱力圖的各類參數(shù)選項(xiàng)。熱力參數(shù)可以分為兩類——分析對象、分析域。分析對象即為特定網(wǎng)頁，分析人員可以通過地址欄選定頁面分析對象的URL，一個URL即對應(yīng)一個網(wǎng)頁。分析域包含日期域、時間域、記錄數(shù)域等二個維度。日期域允許分析人員通過選擇起止日期來限定用戶行為與軌跡的坐標(biāo)集范圍;時間域允許分析人員選擇最近的一個時間段來限定用戶行為與軌跡的坐標(biāo)集范圍;記錄數(shù)域則允許分析人員選擇最近的坐標(biāo)記錄條數(shù)。當(dāng)選定分析對象和分析域后，網(wǎng)頁熱力圖即可生成。如前所述，熱力圖中顏色越鮮艷的網(wǎng)頁區(qū)域，表示出用戶瀏覽與操作的熱點(diǎn);反之，熱力圖中顏色越深的網(wǎng)頁區(qū)域，表示出用戶的活躍程度降低;沒有熱力著色效果的網(wǎng)頁區(qū)域則表示未記錄到用戶瀏覽痕跡。我們將此技術(shù)應(yīng)用到了中國電信集團(tuán)公司的IT系統(tǒng)之中，熱力分析平臺如圖2所示。因文中所展示的網(wǎng)頁均含有敏感信息，故做脫敏處理。

（2）為了更精細(xì)化地分析用戶在不同場景下的體驗(yàn)，我們根據(jù)人與網(wǎng)頁交互的特點(diǎn)將網(wǎng)頁分成了兩類：推型網(wǎng)頁（push-page）;拉型網(wǎng)頁（pull-page）.

在推型網(wǎng)頁中，人們的行為通常只限于瀏覽，而客戶端與服務(wù)端并沒有頻繁地交互，屬于這一類型的網(wǎng)頁包括報(bào)表類系統(tǒng)網(wǎng)頁、監(jiān)控大屏類網(wǎng)頁等。而在拉型網(wǎng)頁中，用戶需要在網(wǎng)頁上進(jìn)行點(diǎn)擊、編輯等操作，即客戶端與服務(wù)端存在大量、頻繁的交互，包括直接面向公眾客戶和政企客戶的各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)。圖3和圖4分別顯示了基于推型和拉型網(wǎng)頁的網(wǎng)頁熱力圖。

3 基于網(wǎng)頁行為與軌跡的用戶體驗(yàn)分析效果評估

為了更好地評估網(wǎng)頁熱力分析在用戶體驗(yàn)研究中所產(chǎn)生的效果，我們開展了相關(guān)的測試與評估。我們選定了一個測試對象——由推型網(wǎng)頁構(gòu)成的系統(tǒng)A，并將基于網(wǎng)頁熱力分析進(jìn)行UI/UE優(yōu)化改造時間節(jié)點(diǎn)前后一周的系統(tǒng)平均停留時間、系統(tǒng)平均跳出率時間作為考察指標(biāo)，設(shè)置對照組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中，平均停留時間與平均跳出率的計(jì)算公式如下所示：

在周一至周五的每天中午12點(diǎn)、下午6點(diǎn)分別統(tǒng)計(jì)一次當(dāng)日上下午時段的系統(tǒng)平均停留時間、平均跳出率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5的上半部分將頁面優(yōu)化前后的系統(tǒng)平均停留時間進(jìn)行了對照，結(jié)果顯示改造后比改造前的平均停留時間增加了2.2 分鐘;圖5的下半部分將頁面優(yōu)化前后的系統(tǒng)平均跳出率進(jìn)行了對照，結(jié)果顯示改造后比改造前的平均跳出率降低了約10%。

通過上面的實(shí)驗(yàn)，我們認(rèn)為基于網(wǎng)頁熱力分析的用戶體驗(yàn)優(yōu)化相關(guān)措施可以提升系統(tǒng)平均停留時間與平均跳出率，并在一定程度上對提升用戶感知產(chǎn)生積極作用。

參考文獻(xiàn)

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