前言

       网站分析是用户调研的一种重要方式，该方法通过记录用户使用产品的各种操作行为，比如点击了什么、使用了什么功能、从哪里来到哪里去、页面停留时间等等，协助发现UI、产品功能上的问题，为用户体验的优化提供参考依据。在此结合公司某审批流优化项目，对网站分析的过程进行总结。

        首先，在系统中设置埋点，记录用户的系统操作行为，然后对收集到的行为数据进行分析，以此对用户的痛点进行假设和猜测。

一、设置埋点

       埋点的设置要根据网站分析的目的以及产品用户的特性来决定。

       举例，在某审批流优化项目中，网站分析的目的为协助发现审批流过程中的操作异常，且不同用户角色（申请者和审批者）的操作完全不同。因此，需要分别记录申请者和审批者的相关操作行为。

1. 申请者：点击申请入口的操作、提交申请的操作、催办操作、申请页面停留时间、申请被驳回次数；
2. 审批者：审批页面每次打开的时间、点击审批页面的操作、审批页面的停留时间、提交审批结果的时间；

二、收集数据

       根据对产品历史相关使用数据的粗略统计，确定收集数据的时间节点。要保证收集到的数据量有分析的价值。

三、数据计算、分析

       对收集的数据进行处理（比如剔除页面停留时长比较极端的数据，需根据具体情况进行处理），对筛选出的有效数据进行计算、分析。以该审批流优化项目为例：

1、申请者

1. 各子流程申请页面被打开的次数/申请提交的次数，比值为1.03，说明申请者打开申请页面后，基本都会提交申请；
2. 其中的子流程2和子流程3，申请页面停留时间平均值超过1个小时，严重超出正常操作所用的时间，说明申请者填写申请的过程中存在痛点，推测可能是需要填写的信息过多，或者是需要填写的信息项有歧义/不明确；
3. 各子流程的系统催办功能的使用次数/提交申请的数目，比值大约为8%，说明申请者使用系统催办功能的频次较低，推测原因可能有三个：1）申请者对审批速度满意，不需要提醒审批人（与之前多次满意度调研结果不符）；2）申请者使用其他方式提醒审批人；3）出于各种原因、顾虑，申请者不去提醒审批人；

2、审批者

1. 从申请提交到审批页面被打开之间的时间间隔，平均值3个小时，该值处于正常水平，可初步推测审批效率低的原因可排除审批任务未能及时接收、查看的因素；
2. 审批页面被打开次数/审批申请的数目，比值接近1.3，说明审批者打开审批任务但未审批的频次较高，推测原因可能有两个：审批者自身不清楚审批重点，或者审批者对申请内容有疑问而当场无法确认、解决；
3. 审批页面的停留时间，平均值接近1.5个小时，远超过正常操作的时间，进一步印证上一条推断的结论；
4. 从第一次系统催办到提交审批结果之间的时间间隔，平均值接近6.5个小时，进一步印证了前三条的猜测；

四、问题总结

       基于数据分析结果，对申请者和审批者的痛点进行初步推测：

1、申请者：

1. 子流程2和子流程3，申请时需填写的信息项存在不合理（过多或者有歧义），影响申请者的填写效率；
2. 系统为申请者提供的催办功能，并没有满足申请者提醒审批者审批的需求；

2、审批者

1. 审批过程中，申请内容存在问题时不能及时解决，从而影响审批效率；

后续

网站分析协助发现了用户在整个业务流程中存在的问题，对于问题出现的具体业务场景以及具体原因，则需要通过用户调研的其他方法来进一步调研、确认。