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提升用户满意度:让用户更容易地找到需要的信息

所属栏目:用户体验 时间:2013-12-26 来源: 作者:不详 点击:

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yi(易)地找到需要的信息”专题的完结篇。
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shou(受),可以从以下3方面体现:
用户是否wan(完)成预期任务(网站是否及格)
完成任务过程中liang(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,xu(需)要收集用户对网站的满意度,所以shang(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wu(务)的用户对满意度的打分是否存在显著性差异的fang(方)法来验证任务完cheng(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ju(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xian(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:
H0 :

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