使用直方图解锁见解:超越 中的平均水平Analytics

了解直方图在分析中的影响,以获得超出平均水平的见解。直方图可揭示客户行为、访客参与度、技术绩效和表单错误中的数据模式,从而在中实现更深入的洞察和有根据的决策。 Adobe 工作区。

我们直接跳进去吧。 您应使用 直方图. 我要解释为什么,但是我想回答你的第一个问题:什么是直方图? 我明白。 大多数时候,当你看到一栈的条柱上升时,你可能会认为这是一个条状图。 是的,直方图看起来很相似,但我向你保证,它们是不一样的。 条形图可比较各种情况,而直方图则显示变量发生的频率。 看看吧。 下面是一个条形图:

条形图1

我们有6个模型,我们可以比较每个模型的收入。 我们看到,约翰内斯堡模式的收入最多,而柏林的收入最少。

现在,让我们看一下直方图:

直方图1

在x轴底部,我们有每个客户购买的件数。 第一个栏表示客户购买一套房的频率,第二个栏表示有多少客户购买了两套房,依此类推,最多到客户购买10套或更多套房。

那么,这有什么用呢? 我们看到大部分人只买了一套。 一直下降直到我们到五部。 然后又下降到十个单位。 这表明,客户确实喜欢以5的倍数购买,也许我们应该提供特殊的定价或包装以利用这一点。 不过,当然还有许多其他用途。

了解访客参与度

如果您的网站或应用程序依赖于重复流量,则您想要了解返回页面的访客数量以及频率。 您可以使用的最简单的直方图之一,就是找出有多少访客回访了不止一次。 当您跟踪直方图随时间的变化时,可以看到您的进度,希望右侧的栏变高,左侧的栏变短。

或许你想让用户留在网站上,阅读文章。 一个显示有多少访客阅读了不同数量的文章的直方图,可让您深入了解参与度。 这有什么用呢? 假设您发现大多数访客阅读了一篇文章并离开,但有些高度参与的访客阅读了三篇文章并离开。 这是很好的信息! 现在,您知道您应该对阅读的第一篇和第三篇文章中的页面进行个性化设置,以便让访客再阅读一篇文章。

了解客户行为

医院系统病历的产品负责人问我一些数据。 有6个地区可供选择以获取你的医疗记录。 她想知道有多少人点击了多个链接。 我创建了一个直方图,其中显示点击了1、2、3、4、5或6个选项的访客数。 这可能有些过分,但超过一半的访客至少点击了两个选项,而另外3.2%的访客点击了所有六个选项。 当那个直方图出现在她面前时,她迅速行动起来,重新安排了路线,并将选择简化为两个。 这大大简化了患者的体验。

了解技术性能

如果设置一个直方图,显示有多少访客体验了技术错误,则可大致了解网站的技术表现。 如果大量访客遇到大量技术错误,则表示将开始优先考虑这些技术修复。

了解表单性能

表单上的错误消息是另一回事。 这些是访客错误,而不是您自己的错误。 但是,您可以受益于一个直方图,该直方图显示有多少访客遇到了多少错误。 如果您看到一个直方图,表明许多访客遇到了许多错误,则可能不是他们的错误。 这会非常清楚地表明,您的表单中存在命名不正确的字段、不明确的说明,或者可能隐藏必填字段的设计。

为什么不是计算量度?

您可能会问,这和仅使用计算量度有何不同? 嘿,我找到一个不错的计算指标。 我认为它们是了解您网站性能的绝对重要工具。 不过,对于我列出的许多使用案例,问题在于,平均值可以显示问题的大小,但模糊问题的范围。 让我们看一下直方图如何为您提供上述一些用例的附加信息:

  • 访客参与度 — 如果您平均阅读的文章数为1.2,则显然需要个性化第一篇文章。 你会想念还有另一大群人在阅读了第三篇文章后就离开了,直方图的表现就是这样。

    直方图2

  • 技术错误 — 如果您看到每个访客平均8.7错误,则表明您存在问题。 直方图可以显示97%的访客遇到一个或多个错误,但一小部分异常值正推动平均值上升。 然后你可能会认为不值得花很多时间去改善那些极少数离群者的体验。

    直方图3

  • 表单错误 — 如果每个访客平均有3.6条表单错误消息,则表示存在问题。 您可能会遇到与技术错误相同的异常问题,但是如果看到直方图中的错误数量达到特定值,也会获得一些见解。 一个错误出现巨大的尖峰? 这可能是所有这些访客都遇到的一个常见问题,也可能是他们都会遇到一次不同的错误。 三次错误导致的巨峰? 啊,这很有趣。 如果这促使您进行调查,并发现这是相同的三个错误,则您已经将重点放在数据上,使您能够了解访客,并帮助您修复可能是一组相互关联的问题。

    直方图4

如您所见,直方图不仅有自己的用途,而且还会深化您从平均值获得的洞察力。 这是一个开箱即用的可视化图表 Adobe Analytics 并且易于创建。 希望这些用例对您有所帮助或激发灵感。 视觉化快乐!

作者

本文作者:

Gitai Ben-Ammi

Gitai Ben-Ammi,Concentrix Catalyst 首席顾问

Adobe Analytics 冠军

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