酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化與頁面效率分析

1、酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析分析目的：分析線上-酒店預(yù)訂流程每步頁面的訪問數(shù)流向和點(diǎn)擊行為, 以及每步的轉(zhuǎn)化情況，盡而明晰與了解酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率現(xiàn)狀，尋找可能改進(jìn)的點(diǎn)分析點(diǎn)：w預(yù)訂流程每一步頁面的訪問數(shù)流向w預(yù)訂流程每一步頁面的轉(zhuǎn)化w預(yù)訂流程每一步頁面的頁面流向w預(yù)訂流程每一步頁面的點(diǎn)擊分布1酒店預(yù)訂流程與轉(zhuǎn)化效率分析思路酒店預(yù)訂流程與轉(zhuǎn)化效率分析思路-漏斗模型漏斗模型酒店搜索列表酒店搜索列表Hotels-Search酒店詳細(xì)頁酒店詳細(xì)頁Hotels-Details預(yù)訂確認(rèn)頁預(yù)訂確認(rèn)頁Hotels-Confirm登陸登陸/直接預(yù)訂直接預(yù)訂Myelong

2、-Login訂單填寫頁訂單填寫頁Hotels-Order訂單確認(rèn)頁訂單確認(rèn)頁Hotels-Ensure提交成功頁提交成功頁Hotels-Reserve2酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析-分析目錄分析目錄 預(yù)訂流程訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化率w搜索頁詳細(xì)頁到預(yù)訂確認(rèn)的訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化w預(yù)訂確認(rèn)到訂單提交的訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化w直接預(yù)訂 預(yù)訂過程頁面效率分析w酒店列表頁面效率分析w酒店詳細(xì)頁面效率分析w酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面效率分析w酒店訂單頁面效率分析w酒店訂單確認(rèn)頁面效率分析w酒店訂單提交頁面效率分析 總結(jié)與結(jié)論3酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(搜索查詢搜索查詢-

3、1)酒店搜索列表頁Hotels-SearchVisits:1,076,361酒店詳細(xì)頁Hotels-DetailsVisits:955,555酒店預(yù)訂確認(rèn)頁Hotels-ConfirmVisits:119,529Entry Page Visits:474,93344.12%立即退出:305,80728.41%Exit Page Visits:630,69258.59%Visits: 42,3733.94%Visits: 464,11943.12%Entry Page Visits:453,37647.45%Exit Page Visits:646,12667.62%立即退出:365,64938

4、.27%Visits: 64,4606.75%Visits: 13,3251.39%35.45%53.93%11.15%Entry Page Visits:15,151.27%立即退出:3510.29%Exit Page Visits:19,41116.24%4酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(搜索查詢搜索查詢-2)酒店搜索列表頁Hotels-SearchVisits:1,076,361酒店詳細(xì)頁Hotels-DetailsVisits:955,555酒店預(yù)訂確認(rèn)頁Hotels-ConfirmVisits:119,529Entry Page Visits:474,93344

5、.12%立即退出:305,80728.41%Exit Page Visits:630,69258.59%Visits: 42,3733.94%Visits: 464,11943.12%Entry Page Visits:453,37647.45%Exit Page Visits:646,12667.62%立即退出:365,64938.27%Visits: 64,4606.75%Visits: 13,3251.39%35.45%53.93%11.15%Entry Page Visits:15,151.27%立即退出:3510.29%Exit Page Visits:19,41116.24%Vis

6、its: 58,26048.7%Visits: 62,56652.3%Visits: 371,23838.9%5訪問數(shù)到預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化與建議訪問數(shù)到預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化與建議 從搜索列表、詳細(xì)頁、預(yù)訂確認(rèn)頁，用戶的訪問路徑是復(fù)雜的，如何優(yōu)化用戶訪問路徑也是一個(gè)重要議題 采取有效的方法和策略“增加”酒店搜索列表到酒店預(yù)訂確認(rèn)的訪問數(shù)數(shù)量（Online Marketing) 酒店搜索列表頁面應(yīng)提供可供決策的信息引導(dǎo)用戶直接進(jìn)入酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面,提高這一路徑訪問數(shù)進(jìn)入的比例。(User Experience) 從預(yù)訂確認(rèn)頁返回到搜索列表頁的訪問數(shù)比例為52.3%, 返回到詳細(xì)頁的比例為48.7%, 返回比

7、例偏大說明了什么問題?(用戶在比較?選擇?退出?) 討論：如何計(jì)算到預(yù)定確認(rèn)的轉(zhuǎn)化率？6訪問數(shù)到預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化與建議訪問數(shù)到預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化與建議 討論：如何計(jì)算到預(yù)定確認(rèn)的轉(zhuǎn)化率？量7酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(登錄登錄-1)酒店預(yù)訂確認(rèn)頁Hotels-ConfirmVisits:119,529登陸/直接預(yù)訂頁Myelong/LoginVisits:205,344酒店訂單填寫頁Hotels-OrderVisits:41,460Exit Page Visits:19,41116.24%Exit Page Visits:4,54210.96%Exit Page Visit

8、s:20,3509.91%Visits: 36,80330.79%Visits: 28,77714.01%聯(lián)盟登陸頁Mytrip/LoginVisits:57,585Visits: 22,98819.23%Visits: 2,1953.81%Visits: 9,7568.16%23.53%69.41%5.29%Exit Page Visits:14,51225.20%8酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(登錄登錄-2)酒店預(yù)訂確認(rèn)頁Hotels-ConfirmVisits:119,529登陸/直接預(yù)訂頁Myelong/LoginVisits:205,344酒店訂單填寫頁Hot

9、els-OrderVisits:41,460Exit Page Visits:19,41116.24%Exit Page Visits:4,54210.96%Exit Page Visits:20,3509.91%Visits: 36,80330.79%Visits: 28,77714.01%聯(lián)盟登陸頁Mytrip/LoginVisits:57,585Visits: 22,98819.23%Visits: 2,1953.81%Visits: 9,7568.16%23.53%69.41%5.29%Exit Page Visits:14,51225.20%Visits: 13,23431.9%9酒

10、店訂購登陸頁面的登陸成功率酒店訂購登陸頁面的登陸成功率備注： eLong酒店訂購預(yù)訂登陸頁的登陸成功率為78%，聯(lián)盟網(wǎng)站預(yù)訂登陸頁的登陸成功率為10%，兩者差異巨大的原因是什么？聯(lián)盟網(wǎng)站是用戶不熟悉的因素還是什么因素？是不是還有可改進(jìn)的空間?eLong預(yù)訂登陸頁聯(lián)盟網(wǎng)站預(yù)訂登陸頁10酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(預(yù)訂預(yù)訂-1)酒店訂單填寫頁Hotels-OrderVisits:41,460酒店訂單確認(rèn)頁Hotels-EnsureVisits:33,396酒店訂單提交頁Hotels-ReserveVisits:31,036Exit Page Visits:4,54210.

11、96%Exit Page Visits:1,6454.93%Exit Page Visits:8,07226.01%Visits: 29,04670.06%Visits: 30,34090.85%11酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(預(yù)訂預(yù)訂-2)酒店訂單填寫頁Hotels-OrderVisits:41,460酒店訂單確認(rèn)頁Hotels-EnsureVisits:33,396酒店訂單提交頁Hotels-ReserveVisits:31,036Exit Page Visits:4,54210.96%Exit Page Visits:1,6454.93%Exit Page Vi

12、sits:8,07226.01%Visits: 29,04670.06%Visits: 30,34090.85%Visits: 8,79826.3%Visits: 6,33120.33%12基于預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化率基于預(yù)訂確認(rèn)的轉(zhuǎn)化率 基于預(yù)訂確認(rèn)訪問數(shù)的轉(zhuǎn)化率26,222 21.9%9%+ :noprice91%26,222 ( 21.9%)質(zhì)備注:Confirm/Order/Ensure/Reserve是用戶訂購必經(jīng)的4步,基于預(yù)訂確認(rèn)訪問數(shù)的轉(zhuǎn)化率,比較明確衡量預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化的效率, 是評(píng)估預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化率水平的適用指標(biāo).定義: 基于預(yù)訂確認(rèn)訪問數(shù)的轉(zhuǎn)化率 = 4步路徑下的訂單提交訪問數(shù)/所有預(yù)

13、訂確認(rèn)訪問數(shù)13酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向酒店預(yù)訂過程中的訪問數(shù)流向(直接預(yù)訂直接預(yù)訂)直接填寫預(yù)訂單修改訂單錯(cuò)誤信息輸入是否有效是否找到用戶相關(guān)記錄用戶已存在卡號(hào)用戶不存在卡號(hào)是否選擇卡號(hào)計(jì)入分配新卡號(hào)記入已存在卡號(hào)記入公共卡號(hào)后續(xù)分配新卡號(hào)是是否取消登陸登陸注冊(cè)注冊(cè)直接預(yù)訂直接預(yù)訂14酒店登陸酒店登陸/直接預(yù)訂新用戶的訂單分析直接預(yù)訂新用戶的訂單分析備注: 酒店預(yù)定過程中,直接預(yù)訂新用戶產(chǎn)生的訂單中, 已結(jié)帳的訂單比例為50%,比線上訂單已結(jié)帳的訂單的比例降低15%；No Show狀態(tài)的訂單增加13%；刪除狀態(tài)的訂單增加2%。降低15%增加2%增加13%15酒店線上直接預(yù)訂新會(huì)員分析酒店線

14、上直接預(yù)訂新會(huì)員分析備注：2006年5月、6月、7月,直接預(yù)訂產(chǎn)生的新會(huì)員平均數(shù)為1600左右，占酒店線上產(chǎn)生新會(huì)員數(shù)的25%左右。7,3154,9436,62520.4%27.5%29.3%16預(yù)訂流程訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化率預(yù)訂流程訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化率-小結(jié)小結(jié) 從搜索列表、詳細(xì)頁、預(yù)訂確認(rèn)頁看，用戶的訪問路徑是復(fù)雜的，用戶返回上一步的比例過大，如何優(yōu)化用戶訪問預(yù)訂路徑是一個(gè)重要議題, 采取有效的方法和策略“增加”酒店搜索列表到酒店預(yù)訂確認(rèn)的訪問數(shù)數(shù)量（Online Marketing) 酒店搜索列表頁面應(yīng)提供可供決策的信息引導(dǎo)用戶直接進(jìn)入酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面,提高這一路徑訪問數(shù)進(jìn)入的比例。(User

15、 Experience) 酒店訂購eLong登陸頁聯(lián)盟網(wǎng)站登陸頁的登陸成功率差異巨大,主要影響因素是什么? 聯(lián)盟網(wǎng)站登陸頁是否存在可改進(jìn)的空間? 基于預(yù)訂確認(rèn)訪問數(shù)的轉(zhuǎn)化率, 是評(píng)估預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化率水平的適用指標(biāo)。 2006年5月、6月、7月,直接預(yù)訂新用戶訂單中,已結(jié)帳的訂單比例為50%,比線上訂單已結(jié)帳的訂單的比例降低15%；直接預(yù)訂產(chǎn)生的新會(huì)員平均數(shù)為1600左右，占酒店線上產(chǎn)生新會(huì)員數(shù)的25%左右。17酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析酒店預(yù)訂流程轉(zhuǎn)化及頁面效率分析-分析目錄分析目錄 預(yù)訂流程訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化率w搜索頁詳細(xì)頁到預(yù)訂確認(rèn)的訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化w預(yù)訂確認(rèn)到訂單提交的訪問數(shù)流向與轉(zhuǎn)化w

16、直接預(yù)訂 預(yù)訂過程頁面效率分析w酒店列表頁面效率分析w酒店詳細(xì)頁面效率分析w酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面效率分析w酒店訂單頁面效率分析w酒店訂單確認(rèn)頁面效率分析w酒店訂單提交頁面效率分析 總結(jié)與結(jié)論18酒店搜索列表頁面效率分析酒店搜索列表頁面效率分析分析目的：分析酒店搜索列表的效率分析點(diǎn)：w酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面的流向分析(上下頁)w酒店搜索列表頁面各板塊間的點(diǎn)擊分布w以北京酒店為例，分析點(diǎn)擊數(shù)和訂單數(shù)在現(xiàn)有列表各頁的分布效率w酒店搜索列表上下翻頁的點(diǎn)擊分析19酒店搜索列表頁面的流向分析酒店搜索列表頁面的流向分析(上下頁上下頁)20酒店搜索列表頁面的流向分析酒店搜索列表頁面的流向分析(上下頁上下頁)備注：從酒店

17、搜索列表頁面的流向分析來看及用戶易用性來看,酒店列表頁到酒店詳細(xì)頁在同一窗口下的循環(huán)不方便酒店列表頁的再次點(diǎn)擊及酒店詳細(xì)頁的信息比較,建議在列表頁到詳細(xì)頁采用彈出窗口方式.酒店搜索列表頁面酒店詳細(xì)頁面酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面酒店搜索列表頁面酒店詳細(xì)頁面酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面酒店詳細(xì)頁面.同一窗口下的循環(huán)不方便前頁的再次點(diǎn)擊及后頁的信息比較彈出窗口方便前頁的再次點(diǎn)擊及后頁的信息比較21酒店搜索列表頁面的流向分析酒店搜索列表頁面的流向分析(上下頁上下頁)備注：從酒店搜索列表頁面的流向分析來看及用戶易用性來看,酒店列表頁到酒店詳細(xì)頁在同一窗口下的循環(huán)不方便酒店列表頁的再次點(diǎn)擊及酒店詳細(xì)頁的信息比較,建議在列表頁到

18、詳細(xì)頁采用彈出窗口方式.CtripAoyouMangocityeLongExpediaTravelocityOrbtiz同一窗口,點(diǎn)右鍵可彈出窗口彈出窗口彈出窗口同一窗口,點(diǎn)擊右鍵不能彈出窗口同一窗口,點(diǎn)擊右鍵不能彈出窗口同一窗口,點(diǎn)擊右鍵可彈出窗口同一窗口,點(diǎn)擊右鍵可彈出窗口國內(nèi)外同行從酒店列表頁到酒店詳細(xì)頁的進(jìn)入窗口方式22酒店列表頁面各板塊間的點(diǎn)擊分布酒店列表頁面各板塊間的點(diǎn)擊分布2.73%0%28.13%12.98%0.35%0.26%46.41%注：在用戶查找酒店時(shí)，上下翻頁的點(diǎn)擊比率明顯偏大，相對(duì)于酒店內(nèi)容來說，要翻看1.65（46.41%:28.13%)個(gè)頁面，才能點(diǎn)擊酒店內(nèi)容一

19、次。上下翻頁上下翻頁酒店列表酒店列表1.31%23酒店列表頁面酒店列表頁面-酒店內(nèi)容點(diǎn)擊分布酒店內(nèi)容點(diǎn)擊分布16.24%31.61%4.50%44.97%2.66%0.02%結(jié)論：在酒店搜索列表的酒店內(nèi)容的點(diǎn)擊數(shù)中，最近用戶評(píng)論的點(diǎn)擊數(shù)占31.61%中，說明用戶對(duì)最近用戶評(píng)論的有較高的關(guān)注與興趣。24以北京酒店為例，分析點(diǎn)擊數(shù)和訂單數(shù)在以北京酒店為例，分析點(diǎn)擊數(shù)和訂單數(shù)在列表各頁的分布效率列表各頁的分布效率注：酒店搜索列表頁面，每頁列表有10家酒店。25北京酒店按點(diǎn)擊數(shù)的排名分布北京酒店按點(diǎn)擊數(shù)的排名分布注：在酒店列表頁面，北京酒店按點(diǎn)擊數(shù)的多少進(jìn)行排名分布，如圖所示北京酒店列表內(nèi)容點(diǎn)擊數(shù)：前

20、10名酒店占20.63%, 前50名占50.21%, 前100名占67.70%, 前200名占86.98%。26北京酒店按訂單數(shù)的排名分布北京酒店按訂單數(shù)的排名分布注：在酒店列表頁面，北京酒店按訂單數(shù)的多少進(jìn)行排名分布，如圖所示。北京酒店訂單數(shù)：前10名酒店占17.13%, 前50名占49.93%, 前100名占71.57%, 前200名占92.42%。27酒店列表頁面酒店列表頁面 - 三種排序方式的比例三種排序方式的比例99.07%0.66%0.27%結(jié)論：在酒店列表的排序中，大約有99.07%的訪問數(shù)使用默認(rèn)的eLong推薦排序方式，0.66%的訪問數(shù)重新選擇價(jià)格排序，0.27%的訪問數(shù)重

21、新選擇酒店等級(jí)排序?？梢娪脩魧?duì)排序方式的重新選擇并不敏感。28北京酒店列表分析北京酒店列表分析下一步把北京每家酒店已發(fā)生過的點(diǎn)擊數(shù)和北京每家酒店產(chǎn)生的訂單數(shù)按照eLong推薦排序所輸出的頁碼與酒店進(jìn)行分布，結(jié)果如下：備注：由于在eLong推薦排序、價(jià)格排序、酒店等級(jí)排序中。eLong推薦的排序方式占99.07%，處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位。所以在接下的分析中，重點(diǎn)放在eLong推薦排序上。29北京酒店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的點(diǎn)擊分布推薦的點(diǎn)擊分布注：北京酒店列表內(nèi)容點(diǎn)擊數(shù)在按eLong推薦的各列表頁面的分布，并沒有表現(xiàn)出規(guī)律性的遞減趨勢(shì)，可以看出elong推薦的列表的波動(dòng)性。30北京酒

22、店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的點(diǎn)擊分布推薦的點(diǎn)擊分布注：我們把eLong推薦的北京酒店搜索列表前5頁的酒店列表來看，發(fā)現(xiàn)某些酒店的點(diǎn)擊量非常小，說明用戶對(duì)這些酒店的關(guān)注極低，但卻排在搜索列表頁面的前幾頁，說明我們列表搜索列表有一定程度的改進(jìn)空間。31北京酒店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的訂單分布推薦的訂單分布注：北京酒店訂單數(shù)在按eLong推薦的各列表頁面的分布，并沒有表現(xiàn)出規(guī)律性的遞減趨勢(shì)，可以看出elong推薦的列表的波動(dòng)性。32北京酒店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的訂單分布推薦的訂單分布注：我們把eLong推薦的北京酒店搜索列表前5頁的酒店列出來看，

23、發(fā)現(xiàn)某些酒店的訂單量非常小，某些酒店幾乎不產(chǎn)生酒店訂單，說明用戶對(duì)這些酒店的購買意愿極低，但它們卻排在搜索列表頁面的前幾頁，說明酒店搜索列表頁面有一定程度的改進(jìn)空間。33北京酒店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的點(diǎn)擊分布推薦的點(diǎn)擊分布注：北京酒店內(nèi)容點(diǎn)擊數(shù)與產(chǎn)生的訂單數(shù)在按eLong推薦的各列表頁面的比率分布,可以看出elong推薦的列表的波動(dòng)性。在綠色方框區(qū)域，比率較高的頁面上經(jīng)濟(jì)型酒店占大多數(shù)，說明某些用戶對(duì)經(jīng)濟(jì)型酒店的關(guān)注。34北京酒店列表頁面北京酒店列表頁面-eLong推薦的點(diǎn)擊分布推薦的點(diǎn)擊分布注：我們把北京酒店的點(diǎn)擊數(shù)和訂單數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，形成加權(quán)關(guān)注度一組數(shù)據(jù)，把eLon

24、g推薦的北京酒店搜索列表前5頁的酒店列出來看，發(fā)現(xiàn)某些酒店的關(guān)注度非常小，說明用戶對(duì)這些酒店的關(guān)注極低，但它們卻排在搜索列表頁面的前幾頁，說明我們列表搜索列表有一定程度的改進(jìn)空間。35酒店列表上下翻頁的點(diǎn)擊分析酒店列表上下翻頁的點(diǎn)擊分析36酒店列表頁面酒店列表頁面-上下翻頁的點(diǎn)擊分布上下翻頁的點(diǎn)擊分布結(jié)論：從數(shù)據(jù)分布來看，瀏覽小于或等于第5頁的上下翻頁點(diǎn)擊數(shù)的比率為82.41%,小于或等于第10頁的上下翻頁點(diǎn)擊數(shù)的比率為95.56%；頁碼超過10個(gè)頁面點(diǎn)擊累計(jì)比率增加很少，說明絕大部分用戶查看頁面的忍耐程度在10頁以內(nèi)，超過10頁以后的列表頁面的點(diǎn)擊量極少，基本上處于無效狀態(tài)。在搜索規(guī)則中，建

25、議要把最有效的信息放在列表的前10頁中。37酒店搜索列表效率分析酒店搜索列表效率分析-小結(jié)小結(jié) 以北京酒店為例，按照eLong推薦排序的所形成的頁面的點(diǎn)擊數(shù)和訂單數(shù)分布所呈現(xiàn)出的波動(dòng)性，說明目前按照酒店推薦優(yōu)先級(jí)進(jìn)行搜索列表排序的規(guī)則，存在一定程度的優(yōu)化空間。 在酒店列表頁面，從上下翻頁的數(shù)據(jù)分布來看，頁碼超過10個(gè)頁面點(diǎn)擊累計(jì)比率增加極少，從某種程度說明絕大部分用戶查看頁面的忍耐程度在10頁以內(nèi)；在搜索規(guī)則中，建議要把最有效的信息放在列表前10頁。 酒店列表的低效率，將會(huì)導(dǎo)致用戶查找酒店時(shí)，上下翻頁的點(diǎn)擊率明顯偏大。38eLong 和和 Ctrip 酒店搜索列表規(guī)則比較酒店搜索列表規(guī)則比較小

26、結(jié)：從頁碼顯示規(guī)則來看， eLong則趨向引導(dǎo)用戶進(jìn)行翻頁的查詢；Ctrip則趨向引導(dǎo)用戶進(jìn)行更細(xì)更小范圍的查詢。 就列表整體頁面來看，eLong則趨向引導(dǎo)用戶進(jìn)行酒店詳細(xì)頁； Ctirp則更趨向引導(dǎo)用戶進(jìn)行預(yù)訂。列表規(guī)則eLong酒店列表Ctrip酒店列表模糊查詢不支持帶空格的模糊查詢(前中后)不支持中間帶空格的模糊查詢(中)排序方式三種：eLong推薦、價(jià)格、酒店等級(jí)一種：默認(rèn)排序（或Ctrip推薦）頁碼顯示頁碼顯示，包括當(dāng)前頁和頁總數(shù)；上下翻頁的鏈接，翻頁方便；用戶可根據(jù)頁數(shù)可得到信息容量無頁碼顯示；只在頁尾放了更多賓館即下一頁鏈接，翻頁不方便；用戶不知道信息容量每頁酒店條數(shù)每頁固定10

27、條。北京酒店列表第一頁中，只有1家酒店不在Ctrip的北京酒店所有列表中.每頁從7條-18條不等；前6頁一般在10條以上；從第七頁往后則是7條-9條不等Ctrip北京酒店列表第一頁12家酒店中，有7家酒店不在eLong北京酒店所有列表中商業(yè)區(qū)篩選提供商業(yè)區(qū)的下拉條篩選商業(yè)區(qū)彈出窗口篩選，并提供簡圖與說明酒店星級(jí)或等級(jí)酒店星級(jí)、酒店等級(jí)酒店星級(jí)、攜程用戶評(píng)級(jí)地圖鏈接列表頁面無酒店地圖鏈接列表頁面提供了酒店地圖鏈接寬帶無寬帶提示有寬帶提示，比較適合商務(wù)人士用戶評(píng)論列表頁面有最近用戶評(píng)論的鏈接列表頁面無用戶評(píng)論的鏈接進(jìn)詳細(xì)頁窗口方式點(diǎn)擊酒店鏈接只能在同一窗口進(jìn)入酒店詳細(xì)頁,不能彈出窗口點(diǎn)擊酒店鏈接可

28、以在同一窗口進(jìn)入酒店詳細(xì)頁,也可選擇右鍵打開新窗口39酒店詳細(xì)頁面效率分析酒店詳細(xì)頁面效率分析分析目的：分析酒店詳細(xì)頁面的效率分析點(diǎn)：w酒店詳細(xì)頁面的流向(來源與流出)w酒店搜索列表頁面到酒店詳細(xì)頁的轉(zhuǎn)化w酒店詳細(xì)頁面各板塊間的點(diǎn)擊分析備注：數(shù)據(jù)來源：Omniture, MISReporting Date: Jul, 200640酒店詳細(xì)頁面的流向分析酒店詳細(xì)頁面的流向分析(上下頁上下頁)備注：從Search 到Details 再到Search，說明用戶在Search和Details頁面來回轉(zhuǎn)，其中需要注意的點(diǎn)在Confirm頁之前是采用同一窗口的頁面訪問路徑是否符合用戶的閱讀習(xí)慣? 這是需要

29、研究確定的點(diǎn)或者改進(jìn)的點(diǎn),從Search到Details最好采用彈出窗口.41酒店詳細(xì)頁面各板塊點(diǎn)擊分析酒店詳細(xì)頁面各板塊點(diǎn)擊分析備注:左側(cè)功能按鈕框的點(diǎn)擊數(shù)占到86.95%.4.01%86.95%2.86%1.68%42酒店詳細(xì)頁面各板塊點(diǎn)擊分析酒店詳細(xì)頁面各板塊點(diǎn)擊分析-內(nèi)容按鈕內(nèi)容按鈕備注：5個(gè)按鈕點(diǎn)擊數(shù)的比例為86.95%,其中交通和位置圖用戶的關(guān)注度最大，為21.03%，結(jié)合本頁的訪問數(shù)計(jì)算， 2.13訪問數(shù)中有一個(gè)訪問數(shù)點(diǎn)擊交通和位置圖，說明對(duì)此有較大需求。建議應(yīng)在列表頁面增加交通和位置簡圖的功能鏈接，以方便用戶的使用。12.91%2.20%18.10%17.01%21.03%15.69%43酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面效率分析酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面效率分析分析目的：分析酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面的效率分析點(diǎn)：w酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面的流向(來源與流出)w酒店詳細(xì)頁面到酒店詳細(xì)頁的轉(zhuǎn)化w酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面各板塊間的點(diǎn)擊分析44酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面的流向分析酒店預(yù)訂確認(rèn)頁面的流向分析(上下頁上下頁)備注:Confirm頁面下一步有23.55%的頁面路徑返回到Search頁,有22.43%的頁面返回Details頁面,說明了什么問題