أولاً: بيانات الزيارة الإجمالية للنموذج
افتح أداة تحليل الموقع، واطلع على المؤشرات الأساسية مثل عدد زيارات الصفحة التي تحتوي على النموذج، عدد الزوار الفريدين، ومدة البقاء في الصفحة. إذا كان التعرض للصفحة ضعيفًا، فيجب أولاً تحسين موقع الدخول أو قنوات الترويج. في نفس الوقت، سجل عدد النقرات ونسبة النقر على زر تقديم النموذج، لتحديد ما إذا كان المستخدمون قد لاحظوا النموذج.
ثانيًا: بيانات التعبئة والتقديم للنموذج
ركز على تحليل النقاط التالية:
- نسبة بدء التعبئة: نسبة المستخدمين الذين بدأوا بالفعل في إدخال البيانات بعد النقر على النموذج. إذا كانت النسبة منخفضة، فقد يشير ذلك إلى مشاكل في سرعة تحميل النموذج أو تخطيطه أو الحقول الأولية.
- نسبة إكمال التعبئة: نسبة المستخدمين الذين أكملوا التعبئة وقدموا النموذج. انخفاض هذه النسبة يعني عادةً وجود عدد كبير جدًا من الحقول، أو تعقيد العملية، أو عدم وضوح المعلومات.
- نسبة أخطاء الحقول: تحقق من عدد مرات ظهور تلميحات التحقق لكل حقل، لتحديد الحقول التي يخطئ فيها المستخدمون بسهولة، وفكر في تعديل نص التلميح أو قواعد التحقق.
- نسبة التخلي عن الحقول: تعرف على الخطوة التي يغادر فيها المستخدمون النموذج. باستخدام خرائط الحرارة أو تتبع الأحداث، يمكن تحديد موقع قائمة منسدلة أو مربع اختيار أو حقل إدخال بدقة.
ثالثًا: بيانات سلوكية على مستوى الحقول
باستخدام أدوات تحليل النماذج (مثل ميزة التجارة الإلكترونية المحسنة في Google Analytics أو أدوات تحليل النماذج المتخصصة)، يمكن ملاحظة مدة تعبئة كل حقل، عدد مرات التعديل، وعدد مرات المغادرة. على سبيل المثال، إذا قام مستخدم بتعديل حقل العنوان عدة مرات، فهذا يعني أن تصميم الخيارات غير مناسب؛ أو إذا استغرق حقل الهاتف وقتًا طويلاً للتعبئة، فقد يكون تنسيق الإدخال غير واضح. بناءً على هذه البيانات، يمكن تبسيط الحقول أو تقسيمها بشكل مستهدف.
رابعًا: بيئة الجهاز والمتصفح
قارن بين معدلات إكمال النموذج عبر الأجهزة المختلفة (سطح المكتب، الهاتف المحمول، الجهاز اللوحي). إذا كانت معدلات الإكمال على الأجهزة المحمولة أقل بشكل ملحوظ من سطح المكتب، فإن الأسباب الشائعة تشمل: صغر حجم حقل الإدخال، وضع زر غير مناسب، تغطية لوحة المفاتيح، مشاكل التمرير في الصفحة. في نفس الوقت، تحقق من عرض النموذج وتقديمه بشكل صحيح في المتصفحات الرئيسية (Chrome، Safari، Edge، إلخ).
خامسًا: بيانات المقارنة المتعلقة بالتحويل
إذا كانت لديك قدرة على إجراء اختبار A/B، يمكن مقارنة معدلات التحويل ومعدلات التخلي بين إصدارات مختلفة من النموذج. لاحظ أي تغييرات (مثل تقليل عدد الحقول، تعديل لون الزر، إضافة التحقق الفوري) أدت إلى تحسينات إيجابية. لكن لاحظ أن بيانات المقارنة تحتاج إلى تدفق كافٍ من الزوار، ويجب تشغيل الاختبار لمدة أسبوعين على الأقل لتجنب التقلبات العشوائية.
سادسًا: تعليقات المستخدمين وتسجيلات الجلسات
بالإضافة إلى البيانات الكمية، يمكن جمع تعليقات المستخدمين حول النموذج (مثل استبيانات منبثقة، سجلات خدمة العملاء). كما أن مشاهدة فيديوهات تسجيل المستخدمين (مثل Hotjar، FullStory) يمكن أن تظهر بوضوح الارتباك والتردد والعمليات غير الطبيعية أثناء التعبئة، مما يساعد في اكتشاف مشاكل تجربة المستخدم التي لا يمكن قياسها بالأدوات.
سابعًا: كيفية استخدام هذه البيانات في الخطوة التالية
بعد تجميع البيانات أعلاه، لخص 1-2 من أبرز المشكلات، مثل "انخفاض معدل الإكمال على الأجهزة المحمولة" أو "ارتفاع معدل التخلي عن حقل معين"، ثم اقترح خطة تحسين مستهدفة. بعد تنفيذ التحسين، استمر في مراقبة نفس المؤشرات، وقارن التغييرات في البيانات، لتشكيل دورة تحسين مستمرة.
أثناء عملية التحسين، يُنصح بتغيير متغير واحد فقط في كل مرة (مثل تعديل ترتيب الحقول أولاً، ثم تقليل عدد الحقول)، لتجنب تداخل تأثيرات التغييرات المتعددة. في نفس الوقت، حافظ على توازن بين حقول النموذج واحتياجات العمل، ولا تضحي بالمعلومات الضرورية لتحسين معدل الإكمال.
