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大张旗鼓进行网站改版需要注意的相关事项
发布日期:2020-01-09 作者:非尔思科技 阅读次数:1149 字体大小:

  近期,一些网站都进行了大规模的改版,如:豆瓣、迅雷、淘宝、京东、苏宁易购、阿里巴巴等等。效果和用户反应都很一般。回想起之前曾经的几次改版经验,汇总分析后,写出了这篇文章,和大家分享和交流吧。

  大规模网站改版注意事项

  因为网站的不同,现状和问题的不同所以也没有办法统一制订出规范和流程。

  所以尝试着从不同横向的思维角度来制约和规范着一些东西,总结我几次对几个大型网站的改造,总结和分享以下内容和大家交流。

  首先再这里强调前期的准备工作,如果这些您做不到,就不要进行后期的改版工作了。

  1.整理自己网站前期犯的错误和客户投诉的原因。

  2.清晰明确改版的目的性。(这个也是后期检验改版结果的参考和改版中的标杆)

  3.脑海中时刻浮现您网站用户的直观模型。(需前期的用户模型调研分析)

  改版过程中整体性方面的评估:

高端网站制作

  首先以下6个问题要心中有数。

  1,产品为什么要做

  2,新的产品或者改版想做什么?

  3,考虑环境(您原有的用户和原有的用户的使用环境是什么)

  4,您想到得到什么样的效果

  5,回归整体(您的产品或者模块在整体的网站或者业务模型中是否合适和平衡)

  6,结果预计怎么样?(对于新的版面或者网站您对这个后期的预计是什么样)

  然后请注意以下几个整体性的面。

  1,改版后运营目的是否能达到。

  2,业务部门的目的是否能达到和满足(包括业务模式,广告位,促销位等)

  3,用户习惯的转移和保留。(重点!建议在改版之前先确定原有的用户习惯的原型,画出原型图)

  4,用户习惯的延续性和拓展性。(新版对原有的用户习惯是否做了延续和加强的拓展,优化了原有的用户习惯)

  5,产品的设计者目的自评。

  按照用户流程方面:

  用户的流程是指用户的心理模型已经之前的网络经验的模型和对上版网站熟悉的路径和操作等方面。

  1,通过网站的标识和导航是否能了解新版网站的核心板块和大致的内部结构

  2,根据前期的产品经验了解用户的点击行为和查看行为推测新产品可点击和查看性

  3,在功能操作上流程和对一些引导动作的暗示 ,操作暗示和宣传

  4,页面版式是否简洁清爽,分块和区域是否合理和清晰

  网站整体和网站功能模块方面:

  1,3个思路,清晰,更好图形化表示。(产品设计的逻辑思路,产品业务逻辑思路,用户的逻辑思路)

  2,网站模块整体性是否比较强,是否相对不孤立

  3,引导性,高端网站制作功能对引导用户的作用对以下一个模块的数据储备是否到位。

  4,网站相互模块之间的平滑过度.

  5,网站产品模块标示行标识是否清晰醒目

  6,网站导航是否能描述清晰产品模块内容和是否结构简单

  7,产品状态,每种状态和另外状态的结合。(尤其是有注册用户和有交互型的网站)

  8,产品的关联性,模块之间的衔接,业务衔接和逻辑衔接。(建议做出流程图)

  9,全局性 :功能设计在其他模块的呈现 输入和呈现的结果

  10,页面的组合和测试(特制在功能方面的)

  11,用户和游客不同的权限与状态,以及这些权限牵扯到功能

  12,图片的规格的统一,是否多种尺寸,相互之间的调用是否规格统一,网站模块之间的规格。

  13,对用户成功结果的交互(成功提示,成功后的关联和延伸推荐)

  14,网站文字描述中的人称的统一

  15,网站中的用户状态的告知和提示

  网站改版细节方面的注意事项:

  1,注册模块的流畅性,不要在键盘和鼠标操作之间不断的切换。(输入交互的切换不良体验)

  2,搜索的使用--针对目的 给用户暗示和操作入口。

  3,文字描述中人性化问候 人性化的语言。

  4,页面的按钮和内容 ,引导突出和呈现。

  5,页面之间的切换方式,跳转和弹出的区分,是否合情合理?

  6,在一个页面上的动作交互,同一个页面刷新的次数不能太多。

  7,引导性细节的设置--引导用户。

  8,网站链接的表现形式(整体性要强和清晰告知)

  网站改版交付后的对比和考核:

  1,是否保持之前本站的特色

  2,网站整体的职业化程度是否足够

  3,按不同的维度,多次排查。

  譬如:

  网站图片,可以专人排查一遍,就图片的逻辑,尺寸,调用,等。

  网站模块关联的逻辑统一排查

  网站改版过程中的数据注意事项:

  1,原有的数据有什么问题?

  2,原有的数据取点缺陷再哪里?

  3,原有的数据是否有行为和需求分析上的确实?

  4,新版本要哪些点的数据?

  5,数据打桩和设点的位置及实效的需求。

  6,运营结果的数据的前期评估,过程修正,结果分析。

  7,影响业务的数据点的挖掘准备。