book-open 1 test
Блиц-курс «30 вопросов на старте карьеры UI/UX-дизайнера»

Мы только что подключили аналитику. Что измерять? | Урок 26

Идея дизайна на основе данных звучит почти как оксюморон. Дизайн — это нечто креативное, а данные — нет. Правда ведь? Нет! В UX просто необходимо собирать данные, чтобы отслеживать тренды и поведение пользователей. Что приводит нас к сегодняшнему вопросу:

(Вы читаете перевод ускоренного курса UX. Курс включает 30 вопросов, которые встречаются на старте карьеры: UX Crash Course: 30 Std Questions. Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала).

Мы только что подключили аналитику. Что измерять?

Аналитика — это такое модное бизнес-название статистики. Или данных. Или той вашей программы, которая считает клики, страницы и продолжительности посещения пользователей.

Для примера я обычно использую Google Analytics, так как этот инструмент популярный и бесплатный. Но есть и другие: например, Mixpanel и Kissmetrics, которые стоит заценить, если вам это интересно.

Все инструменты делают одно и то же, с некоторыми несущественными отличиями, но вот их интерфейсы могут очень сильно отличаться.

Однако, если вы новичок или если ваша компания никогда раньше не пользовалась аналитикой, перед вами стоит не вопрос выбора инструмента, а скорее другой: “Что измерять?”

Глупый ответ:

Измеряйте все!

Настоящий ответ:

Измеряйте все!

Но не волнуйтесь, вам не придется выбирать, что конкретно измерять. В общем-то, от вас требуется лишь вставить тэг (небольшой отрывок кода) на каждую веб-страницу, а программа сама проделает всю работу: соберет данные и упорядочит в форме графиков, таблиц и прочего.

Настоящая работа по настройке аналитики осуществляется быстро и просто, если только у вашего сайта нет какой-нибудь странной URL структуры или вы не живете в Северной Корее. Они там, знаете ли, не большие фанаты прозрачности данных. И вообще данных. Но не будем отвлекаться.

Еще стоит упомянуть, что UX-дизайнерам и маркетологам нужна разная аналитическая информация, так что не стоит обмениваться с ними советами. Маркетологам нужна информация о том, как люди попадают на сайт или в приложение. UX-дизайнерам нужно знать, что происходит после того, как пользователи уже поделали что-то на сайте или в приложении.

Вот почему этот вопрос совсем не глупый:

Суть аналитики в закономерностях и сравнениях, а не в проверке теорий.

Многие люди, начав пользоваться аналитикой, рассматривают ее как некий список, который нужно просматривать каждый день в ожидании чудес — например, внезапной популярности или публикации вашего Ускоренного Курса в крутом журнале.

Такого (почти) никогда не случается, а даже если бы и случилось, после этого все становится гораздо интереснее. Так что не стоит спешить. А вообще, чаще всего такие чудеса случаются, когда вы совершаете для этого какие-то действия.

Вместо того, чтобы рассматривать аналитику как список, думайте о ней, как об исследовании.

Раз в неделю тратьте час на просмотр всех данных аналитики. Как они изменяются? Снижаются? Остаются на том же уровне?

Возможно, вы заметите какие-то дни или страницы, которые отличаются от остальных? Может быть, был какой-то скачек трафика? А, может, на какой-то странице пользователи проводят гораздо больше времени?

Обычно такие закономерности повторяются каждую неделю/месяц.

Базовая статистика даст вам общее представление о данных. Серьезные изменения в аналитике обычно случаются, когда вы проводите рекламную кампанию, или устраиваете рассылку, или выкладываете домашнее порно на сайт. В остальное время вы, скорее всего, будете наблюдать достаточно стабильные закономерности.

Вы также можете измерять свои собственные показатели.

Общая информация может порождать у вас вопросы.

На что люди кликают, чтобы попасть на эту страницу?

Почему они так мало покупают?

Иногда общей информации недостаточно, чтобы ответить на эти вопросы.

Поэтому вы можете использовать аналитику, чтобы измерить количество кликов по какой-то определенной кнопке. Или подсчитать людей, которые переходят со страницы А на Б, а затем на В. Или провести A/B тест без суеты (подробнее об этом в завтрашнем вопросе!).

Существуют пошаговые инструкции по настройке этих вещей в любом популярном инструменте аналитики. Просто погуглите.

Профессиональный совет: Программа аналитики может также генерировать отчеты, которые, конечно, прекрасны и полезны, но являются лишь способов подачи аналитики. Все, что не вошло в отчет, может остаться незамеченным, так что постарайтесь анализировать данные в самом инструменте.

Завтра мы ответим на вопрос “Что стоит проA/B-тестировать?

Блиц-курс «30 вопросов на старте карьеры UI/UX-дизайнера»