我們都知道理解用戶(hù)在線(xiàn)行為的強大作用，采用網(wǎng)絡(luò )分析理解用戶(hù)的點(diǎn)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(lái)提高網(wǎng)站性能。有許多企業(yè)也在尋找態(tài)度型數據，采用調查來(lái)幫助理解網(wǎng)站是如何影響用戶(hù)的。通常，這種做法存在三個(gè)問(wèn)題：一是分析過(guò)于少見(jiàn)；二是調研基于普通的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)，而不是特定的行為或是訪(fǎng)問(wèn)不同的網(wǎng)站；二是這種方法與行為型分析完全分離。

　　在Facebook網(wǎng)站，我注意到了理解用戶(hù)態(tài)度的強大威力。這包括在在線(xiàn)社區的積極的或是消極的體驗。我的一個(gè)朋友，也是 BazaarVoice網(wǎng)站的創(chuàng )始人 Sam Decker在Facebook網(wǎng)站有自己的體驗。最近，當我登陸Facebook網(wǎng)站時(shí)才感受到這一點(diǎn)，很顯然，他對Avoid公司的體驗并不是很少，這一點(diǎn)可以從他與Facebook網(wǎng)站的朋友交流中感覺(jué)到。

　　我們采取幾個(gè)步驟來(lái)檢查期望的負面的體驗，我們設想一下訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)廠(chǎng)家的網(wǎng)站。她會(huì )花一些時(shí)間對可能有興趣做生意的廠(chǎng)商的網(wǎng)站進(jìn)行一番研究，然后決定與一到兩家感興趣的網(wǎng)站進(jìn)行交流，填寫(xiě)聯(lián)系表格，期待電話(huà)回叫或是電郵。

　　從網(wǎng)絡(luò )分析的角度看，這些都是成功的轉換率。不幸的是，企業(yè)通常不會(huì )迅速與這個(gè)人取得聯(lián)系，不能乘熱打鐵。在其它案例中，企業(yè)會(huì )采用這種做法形成一種成功的商業(yè)合作關(guān)系。但這并不意味著(zhù)每個(gè)人都會(huì )取得滿(mǎn)意的過(guò)程。諸如Decker的不消極體驗會(huì )極大地影響今后的轉換率。

　　經(jīng)常檢查你的客戶(hù)和期望，是十分重要的。不論是離線(xiàn)還是在線(xiàn)，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，我們對上面提到的三個(gè)問(wèn)題做進(jìn)一步分析。

　　一、分析過(guò)于少。當我們基一于每周或是月度基礎對網(wǎng)絡(luò )分析數據進(jìn)行分析時(shí)，態(tài)度型數據就不能基于定期或是經(jīng)常的角度進(jìn)行分析。在某個(gè)時(shí)間對某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究時(shí)，我們才對其進(jìn)行分析，而不是分析正在進(jìn)行的情況。從后一種情況發(fā)出，可以幫助你分析趨勢和現場(chǎng)問(wèn)題，ForeSee 和iPerceptions基于滿(mǎn)意度進(jìn)行出色的重復分析，并能對你的用戶(hù)態(tài)度做出良好的分析。

　　二、分析是基于普通的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)，而非特定的行為或是訪(fǎng)問(wèn)不同的網(wǎng)站頻道。理解整體用戶(hù)態(tài)度和滿(mǎn)意度水平是極為重要的，把態(tài)度型分析與特定網(wǎng)站行為聯(lián)系在一起是非常有作用的。你需要花一些時(shí)間從宏觀(guān)和微觀(guān)的角度對態(tài)度型評估進(jìn)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(tài)度型數據分開(kāi)進(jìn)行分析是很普通的，這是一個(gè)極大的錯誤，因為態(tài)度型信息有助于改善分析，發(fā)現行為型數據。如果你有兩個(gè)不同小組負責對這些數據的分析，最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(hù)進(jìn)入我們的網(wǎng)站并與我們進(jìn)行交流時(shí)，這種訪(fǎng)問(wèn)的作用是非常大的。因此，需要花一些時(shí)間研究如何才能更好地運作。關(guān)注在線(xiàn)是開(kāi)始理解這一點(diǎn)的基礎，但你必須明白它要通過(guò)你的在線(xiàn)客戶(hù)循環(huán)。