Комментарии 6
Спасибо, хотя вещи изложены в основном известные, но описание в таком упорядоченном виде весьма способствует более глубокому осмыслению, будут ждать продолжения.
я продолжаю следить за тобой автор :) очень хорошо написано
Расскажите, как вы собираете информацию о целевой аудитории на этапе разработки информационной архитектуры проекта? Самого проекта на этом этапе ведь еще нет.
Имею в виду эти 3 пункта:
Этнографические детали (Google Analytics);
Поведение (Google Analytics for e-commerce);
Предпочтения (Опросы).
Имею в виду эти 3 пункта:
Этнографические детали (Google Analytics);
Поведение (Google Analytics for e-commerce);
Предпочтения (Опросы).
Есть несколько вариантов:
1) Многие ecommerce проекты сегодня — редизайн существующих сайтов. Как итог, по старым версиям сайтов уже можно смотреть статистику;
2) Если вы до текущего проекта работали над несколькими подобными по аудитории ecommerce-проектами, можно воспользоваться их статистикой;
3) Если проект абсолютно новый и до него не было никаких подобных (по целевой аудитории) проектов, Google Analytics нам не поможет, тут вы правы.
Тогда используем классическое исследование пользователей: создаем персоны, делаем гипотезы их поведения и соответствующую ИА), а дальше — полевое тестирование этих гипотез и ИА (личное или дистанционное). По итогам тестирования вносим поправки в гипотезы/ИА и переходим к следующей итерации.
По сути, Google Analytics нам позволяет всего-лишь повысить точность первых гипотез (и уменьшить количество итераций в исследовании), а на весь остальной процесс его данные влияют мало.
1) Многие ecommerce проекты сегодня — редизайн существующих сайтов. Как итог, по старым версиям сайтов уже можно смотреть статистику;
2) Если вы до текущего проекта работали над несколькими подобными по аудитории ecommerce-проектами, можно воспользоваться их статистикой;
3) Если проект абсолютно новый и до него не было никаких подобных (по целевой аудитории) проектов, Google Analytics нам не поможет, тут вы правы.
Тогда используем классическое исследование пользователей: создаем персоны, делаем гипотезы их поведения и соответствующую ИА), а дальше — полевое тестирование этих гипотез и ИА (личное или дистанционное). По итогам тестирования вносим поправки в гипотезы/ИА и переходим к следующей итерации.
По сути, Google Analytics нам позволяет всего-лишь повысить точность первых гипотез (и уменьшить количество итераций в исследовании), а на весь остальной процесс его данные влияют мало.
Я так понимаю, что автор, увы, продолжения писать не будет? =(
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Проектируем информационную архитектуру для e-commerce. Часть 2