产品经理:没看过这张图,谈不上懂数据分析?

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说到数据分析经常用到的图表,热图是很常见的一种,尤其是在交互设计越来越重要的今天,热图更是占据着不可替代的位置,那么,热图有哪些类型?背后的原理又是什么?产品经理该如何用好热图呢?

一、热图这么多,产品经理该怎么选?

热图(heat map)也称热力图,是以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图,可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。

1.三种不同的热图及原理

目前常见的热图有 3 种:基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热图和基于内容点击的热图,三种热图的原理、外观、适用的场景各有不同。

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基于鼠标点击位置的热图(左),如百度统计的页面点击图,记录用户点击在屏幕解析度的位置。但是基于鼠标点击位置的热图不会追踪内容的变化而变化,只是记录相对时间内鼠标点击的绝对位置。

基于鼠标移动轨迹的热图(中),如国外的 MoseStats、Mouseflow 等,记录用户鼠标移动、停留等行为,热图多为轨迹形式。同样,基于鼠标移动轨迹热图不会追踪内容的变化而变化,只是记录相对时间内鼠标移动的的绝对位置。

基于内容点击的热图(右),如数据分析产品 GrwoingIO 热图,记录用户在网页内容上的点击,自动过滤掉页面空白处(没有内容和链接)的无效点击。基于内容点击的热图,追踪内容变化而变化,记录相对时间内用户对内容的点击偏好。

2.提高产品转化和热图选择

热图可以反映用户在页面位置上鼠标的点击、移动和停留偏好,站长管理员、产品经理、设计师等可以借助其对用户的访问偏好有一定的了解。

然而,当产品经理要开始优化产品设计时,前两种基于位置的热图常常带来困惑:一是密密麻麻的热图柔化了效果,对精确信息表达不充分,很难抓住重点;二是热图的高亮色彩传递的是感性化的信息,不容易分辨具体的数值;三是相对时间内,热图只记录鼠标在绝对位置上的点击,无法追踪内容的变化。

更多时候,产品经理、运营人员关心的是用户在不同内容上(如每一篇文章、每一件商品、每一张图片等)的点击偏好,然后才能有的放矢地进行优化。

二、从热图中发现提高产品转化的重点

任何工具都应该以提升工作效率为目标,作为数据可视化的重要工具,热图应该帮助产品经理快速分析发现用户行为规律,快速优化和迭代产品。

1.用户“误点击”,还是设计不合理?

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某 SaaS 产品在官网详细介绍了其核心功能,并在首页设置了 4 个功能分类。很多访问用户以为功能介绍可以点进去,然后就不停地点击,却发现根本就没反应,实际上,这 4 个功能介绍未设置链接。产品一开始认为这是用户“误点击”,但是查看详细数据,发现工作日每天竟然有 1K-2K 的用户点击了该功能。

这样的设计对用户体验非常不友好,不但浪费了用户点击,而且无形中降低了用户的访问深度。产品经理可以尝试在该位置添加功能详情的链接,以满足用户的好奇或者需求,同时提高用户的访问深度。

2.毫厘必争的网页,如何优化内容?

对于流量巨大的网站(如电商网站、新闻资讯网站、门户网站),网页上一块小小的区域也意味着巨大的点击量和营业收入。热力图可以帮助产品经理快速了解用户的点击偏好,然后根据访问点击的多少,快速优化内容。

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为了方便访问用户快速找到内容,GrowingIO 官方博客在网页右侧设置了「热门文章」和「热门标签」两个栏目。观察基于内容的热图,却发现下方的「热门标签」获得了比「热门文章」更多的点击。既然用户对推荐的内容不感兴趣,我们是不是考虑优化一下推荐的内容?

3.相同结构的网页,难道要一张一张分析?

现在的网站有大量相同结构的页面,如电商的商品页、媒体资讯的文章页、SaaS产品后台等等。以电商网站的商品页为例,虽然商品详情页的商品信息不一样,但是都在类似的位置有商品照片、库存情况、价格、商品规格参数、用户评论、加入购物车等内容。下图展示的是官方博客的文章页面,虽然不同文章的内容不一样,但是每个页面都有网页导航栏、文章导航栏、热门文章、热门标签等元素。

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通过路径设置,可以看到跨页面的热图效果,产品经理可以对大量相同结构的页面进行快速的分析和优化。

在《精益创业》中有一个非常流行的概念——最小可行性产品(MVP),强调通过“验证性学习”来快速迭代产品。热图就是一个非常好的工具,来帮助我们发现问题、提出假设,然后快速验证或者推翻假设,直至找到最终的解决方法。

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冰冻三尺,非一日之寒,在 idea-product-data 的不断迭代中,热图应该成为产品经理进行数据分析的必备工具。

 

作者:小数,微信公众号GrowingIO。

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  1. 人人都是产品经理这个网站也该分析一下自己的热点图了,每次想要收藏或者点赞,总是点错==

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    1. 难道没发觉很多地方做的都不是那么的注重用户体验吗?不过可能这就是人人都是产品经理的特点。

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  2. 真好,补充一句,热力让现实更数据化更直观化,给了我们思考的依据.我们要做的是在调整优化之前深度的思考一下这张热力图产生的背后原因到底是什么.避免完全的数据驱动,还要结合用户心里及习惯进行推敲分析进而知道我们的调整优化.愚见,欢迎指点 🙂

    来自本机地址 回复
  3. 热力图在百度统计后台可以获取

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