怎样提升网站用户满意度

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· 2013.11.25

保证用户完成预期的任务是网站质量的及格线,也可以看作是网站的生命线。那么任务完成度对于用户满意度是否有这么重要的影响呢?

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怎样提升网站用户满意度

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在前一篇文章——用户任务完成度分析中我似乎遗漏了一个重要的问题:为什么要分析用户的任务完成度?其实每个网站分析的方案和模型都应该具备它的目的和意义,否者就失去了分析的价值。所以这篇文章就是为了回答这个问题,同时也作为“让用户更容易地找到需要的信息”专题的完结篇。

怎样提升网站用户满意度

所以这里先提出一个假设:让用户更容易地找到需要的信息进而帮助用户完成预期的任务,能够有效地提升用户满意度。

用户满意度的影响因素

我们不妨先来看一下用户满意度是怎么定义的,根据美国顾客满意度指数模型(ACSI, American Customer Satisfaction Index)的描述,用户满意度是用户对产品或服务的预期与实际接受的产品或服务的感受间的差距,差距越小,满意度越高。对于以信息服务为主的网站而言,用户访问网站的预期就是找到自己需要的信息,完成既定的任务(寻找信息、购物、娱乐等),那么如何衡量用户实际接受到的网站服务的质量水平,进而推测它们之间存在的差距?对于用户对网站实际的感受,可以从以下3方面体现:

用户是否完成预期任务(网站是否及格)

完成任务过程中良好的体验(也许网站能打八九十分了)

感受创意或意外的收获(获得附加分的机会)

所以,保证用户完成预期的任务是网站质量的及格线,也可以看作是网站的生命线。那么任务完成度对于用户满意度是否有这么重要的影响呢?我们需要对以上的假设进行验证。

任务完成度与用户满意度

为了验证任务完成度是否对用户的满意度有显著的影响,我们在统计用户任务完成情况的同时,需要收集用户对网站的满意度,所以上篇文章问卷调查中对用户满意度的打分题中采集到的数据就有了用武之地。我们可以通过比较完成任务的用户与未完成任务的用户对满意度的打分是否存在显著性差异的方法来验证任务完成度对用户满意度的影响是否显著。

这里可以使用两组独立样本T检验的方法,把问卷调查中采集到的样本数据分为两组,一组是未完成任务的用户的满意度打分,另一组是完成任务用户的满意度打分,我们可以认为这两组数据都是近似的符合正态分布,进而比较这两组样本的总体均值是否存在显著差异。(或许你认为这个结果是显而易见的,这个验证完全是多此一举,那就当我是画蛇添足,无聊打发时间吧。  )

首先提出零假设:

H: μ= μ2

再将收集到的样本数据通过SPSS或Excel的数据分析功能进行双样本均值T检验,过程就不详细论述了,不然估计很多用户立马会离开网站甚至直接关闭浏览器了。

cs-T-test用户满意度T检验

从SPSS的分析结果中可以看出,完成任务与未完成任务用户的满意度打分均值(上面一张表Mean值)可以看出,完成用户的满意度均值明显大于未完成用户。从下面那张表的95%置信区间的检验结果可以看到,F检验的显著性概率为0.847>0.05,所以我们可以认为完成任务用户与未完成任务用户的满意度打分的样本方差没有明显差异;而T检验的显著性(双尾)概率近似于0,小于0.05,因此拒绝零假设,即两个样本的总体均值存在显著差异,进而我们可以得出完成任务的用户满意度显著地高于未完成任务的用户满意度。

通过上面的分析,我们验证了文章一开始提出的假设,即用户的任务完成度对提升用户的整体满意度有显著的影响。那么如何通过提高用户的任务完成度来提升用户满意度呢?

如何提升用户满意度

提升用户满意度,我们可能需要做很多事情,从全局到细节,需要处处为用户的体验和感受着想。既然我们已经验证用户的任务完成度对用户满意度会产生显著影响,那么我们可以先从提升用户的任务完成度开始。这里可以参考我之前写的关于如何让用户更容易地找到需要的信息的4篇文章——优化网站信息架构优化网站内部搜索优化网站导航设计优化相关内容推荐

这些优化可以从普遍的层面上提高用户的任务完成度,但显然以上这些还是不够的,因为用户的知识构成存在着差异,用户遇到的问题也会各不相同,所以上篇文章的问卷中当用户未完成任务时填写的为什么没有完成任务的开放性问题就能发挥作用了,我们需要针对各类用户(甚至个别用户)遇到的不同问题分别提供有效的解决方案,这也是为什么很多网站都会设置FAQ甚至在线客服的原因。

所以我们首先要满足用户访问网站的最基本的期望——完成他们预期的任务,从该层面上提升用户满意度,下面是我画的一个简单的示意图,就作为文章的结尾吧:

task-completion-customer-satisfaction如何提升用户满意度

 

来源:网站数据分析

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  • 产品第一才是关键 满足用户需求 留住用户就是将可用品 变成客户的必须品

    2013-11-25 12:03 via weibo

Oh! no

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