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Mouseflow能夠讓我們很方便地錄制用戶訪問的軌跡并生成實(shí)時(shí)的點(diǎn)擊熱圖，顯示他們點(diǎn)擊了哪里，在哪里滑動(dòng)甚至注意到了什么。
你可以嘗試下他們的錄屏DEMO： http://mouseflow.com/demo/
面向市場：
好像目前只有WEB 。APP的類似產(chǎn)品也有，請見下文的APPSEE 。
特色功能：
1.直觀的鼠標(biāo)軌跡錄屏
不用從各種數(shù)據(jù)報(bào)表去猜測用戶怎么用的，直接去看好了。
2. 實(shí)時(shí)的點(diǎn)擊和移動(dòng)熱圖
直觀的鼠標(biāo)軌跡是很贊，但是我們怎么會(huì)有時(shí)間去一個(gè)個(gè)看視頻呢？所以熱圖是一種數(shù)據(jù)的聚合，從而能夠幫我們判斷大多數(shù)人是如何點(diǎn)擊如何滾屏。
3. 滾屏熱圖
這個(gè)功能我還是第一次遇到，有時(shí)提升轉(zhuǎn)化不僅僅是用戶發(fā)生了點(diǎn)擊，而是要注意到。我們沒有辦法去裝個(gè)眼動(dòng)儀捕獲用戶的眼球軌跡和視覺熱點(diǎn)，但是內(nèi)容有沒有被用戶使用滾屏出現(xiàn)在當(dāng)前屏幕上，我們卻是有辦法去抓取的。所以Mouseflow提供了Scroll Heatmaps，快來看看你辛辛苦苦做的Banner有沒有機(jī)會(huì)被用戶看到吧。沒有看到則想辦法去換個(gè)更優(yōu)的位置，看到不點(diǎn)則是Banner可能設(shè)計(jì)得太爛。
4. 頁面分析
除了直觀的軌跡和熱圖，簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表是必不可少的了，畢竟單個(gè)群體很難代表大眾，熱圖也不可能直接轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)從而做更多二次加工和處理。所以定量的用戶行為分析報(bào)表可以作為一個(gè)基本補(bǔ)充。
不過仔細(xì)去看，Mouseflow既然聚焦于用戶行為分析，提供的頁面分析報(bào)表也有不少可取之處，比如它除了提供簡單的PVUV停留時(shí)長退出率點(diǎn)擊次數(shù)等，還提供了頁面的更多信息，比如頁面的大小、下載的時(shí)長等信息。
如何使用？
分不同的平臺(tái)提供不同的對接方案。比如面向WordPress是提供一個(gè)插件,有些平臺(tái)則提供嵌入的代碼。詳見 http://mouseflow.com/integrations/
另外，也是收費(fèi)的，不過據(jù)說可以申請?jiān)囉?，享受多少次的免費(fèi)錄屏。
By the way,在我寫這篇文章的時(shí)候，恰好看到了UI Pattern網(wǎng)站上有一篇對比同類工具的文章，其中提到了Mouseflow，有興趣的同學(xué)可以讀一下。其中提到的Clicktale工具，提供了手機(jī)APP上的熱圖功能，這里先記錄一筆，待后續(xù)研究。
4. AppSee
是什么?
專門面向手機(jī)應(yīng)用（App）的用戶行為分析工具。顧名思義（o(╯□╰)o），AppSee致力于讓你親眼看到，而不猜測用戶的行為。在此之前，無論是功能強(qiáng)大的Google analytics還是聚焦于APP分析的Flurry, 抑或是我們國內(nèi)聲名大噪的友盟平臺(tái)，都是比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報(bào)表系統(tǒng)，提供各種各樣的報(bào)表幫助你去洞察用戶的行為。AppSee則采用了“直接錄屏給你看”的簡單商務(wù)模式。
聚焦于單個(gè)用戶的行為路徑再現(xiàn)，其實(shí)在分析領(lǐng)域被頗受詬病，因?yàn)閺慕y(tǒng)計(jì)學(xué)的意義來講，個(gè)體很難在需求上代表廣泛的用戶群體，尤其當(dāng)一個(gè)APP的用戶數(shù)以千萬、億級時(shí)，單體的特征就愈加不被重視。那么AppSee為何還取得了很大的成功呢？（幾個(gè)月前，APPSEE已經(jīng)完成100萬美元的融資）。
我想可能是因?yàn)椋瑪?shù)據(jù)分析類產(chǎn)品無外乎按幾個(gè)層次進(jìn)行進(jìn)化：1. 告訴你發(fā)生了什么（反映現(xiàn)實(shí)）？2. 告訴你為什么發(fā)生（分析原因）？3. 告訴你這些發(fā)生是否正常（評價(jià)體系）？4. 告訴你接下來會(huì)發(fā)生什么？（預(yù)測未來）。在反映現(xiàn)實(shí)這塊，他們致力于提供一個(gè)更加全面的用戶信息，讓其能夠足夠代表大多數(shù)用戶。但是某些潛在的機(jī)會(huì)點(diǎn)卻被淹沒在這“大多數(shù)”里，可能一些潛在的產(chǎn)品的改進(jìn)點(diǎn)反而是由少數(shù)人引起的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)淹沒了他們。此外，基于大多數(shù)，很難去重現(xiàn)用戶的遭遇。比如當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某個(gè)頁面崩潰率比較高，但是它是如何崩潰的？從這其中撈到一個(gè)個(gè)體，還原TA的操作路徑，能夠幫助開發(fā)快速重現(xiàn)錯(cuò)誤發(fā)生。

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