商業網絡分析指標與高校圖書館背景融合構建研究

●孫曉瑜，孟文杰,梁春慧,付文霞,黃炳家（1．中國石油大學（華東）a．圖書館，b．計算機與通信工程學院，山東青島　66580；．浙江工業大學圖書館，杭州　310014）

［關鍵字］網站分析；圖書館；分析指標

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商業網絡分析指標與高校圖書館背景融合構建研究

●孫曉瑜1a，孟文杰1a,梁春慧2,付文霞1b,黃炳家1a
（1．中國石油大學（華東）a．圖書館，b．計算機與通信工程學院，山東青島266580；2．浙江工業大學圖書館，杭州310014）

［關鍵字］網站分析；圖書館；分析指標

［摘要］隨著對圖書館工作評估要求的提高，高校圖書館越來越注重網站分析。圖書館不應僅采用訪問量、頁面瀏覽量等基本指標，而應采用網絡分析績效指標的戰略性評估設計。雖然常見的績效指標多為商業網站定制使用，但圖書館可以通過評估網站分析指標的有效性，進一步確立評估標準。本文在高校圖書館范圍內通過對適用于商業范疇的網絡分析指標進行評估，深入討論了商業網絡分析指標如何適用于高校圖書館環境。

1　前言

網絡分析一直為商業領域所獨享，用以快速研究用戶的行為決定并判斷該商業虛擬空間是否能達到預期的商業目標。由于網絡分析只能顯示用戶的行為，卻不會揭示用戶行為背后的原因，因此，基于網絡分析得到的有關網民行為的推斷均為假設情形，且最終未提供訪客瀏覽網頁需求的信息。

高校圖書館需要尋求比網絡分析提供的數據更深層次的含義，如：資源合理配置是否會促進用戶數量的增加？用戶是否能通過發現符合自己信息要求的資源而促進學習？這些都是圖書館想要了解的復雜問題。網絡分析只有與其應用環境密切結合，通過證實發現并對其進行解釋才能更有效地體現分析數據的價值。［1］因此，高校圖書館可以考慮將圖書館虛擬空間作為商業客體，并針對高校師生這一“目標客戶”，利用商業網絡分析關鍵績效指標完善的數據和比率來確定相關的分析理念，建立專業、有效的網站分析指標，［2］并以此支持圖書館網站分析數據工作的評估。

一直以來，圖書館過分依賴于分析軟件提供的定義報告和統計數據，卻忽略了網絡分析軟件中包含的可能導致無效數據的多個誤區。［3］5-7事實上，基于多策略的網站分析報告才更具分析潛力。［4］本文旨在探索廣泛應用于商業領域的網站分析指標如何被圖書館領域所采納。

2　網站分析指標和其作為關鍵績效指標應用于高校圖書館的潛力

通過將圖書館學和信息科學緊密結合，可將網站分析指標劃分為四類：商業型、內容型、服務型和消費勘察型，［5］而圖書館網站可與各類型網站分析指標結合利用。

2.1商業型網站指標

購物統計聚焦于由訪問者產生的購物行為，因此，統計指標包括平均訂單值，平均訪客量，網站彈出率，轉換率和顧客忠誠度。圖書館可以考慮將這些統計數據與用戶選擇的價值或數量相結合。如此一來，館藏目錄，數據庫入口以及其他可供用戶使用的有償檢索資源均可以被當作商業網站領域來對待。

（1）平均訂單量。在商業領域中，平均訂單量統計是規定時間內的訂單收益與訂單數量比，每個訂單的選擇量或每項商品的購買量上漲，相應的公司可以從中獲利；但在圖書館環境下，圖書館并不認為一位用戶檢索20本書，其價值就高于檢索10本書的用戶，圖書館更希望了解用戶行為背后的原因，是否是因為圖書館系統在檢索相關書籍方面更易于操作。由此可見，圖書館環境下并不宜采納平均訂單量。

（2）平均訪問價值。在商業領域中，可以通過平均訪問價值判斷網站訪客與網站目標的契合程度。如何來判斷圖書館的平均訪問價值呢？試想開展一個圖書館的新購電子資源推廣活動，并為用戶提供贏得免費iPad的機會，這是否會對圖書館電子資源的利用起到促進作用呢？圖書館可通過這一試用期結束時的數據與推廣活動開始前的數據進行對比，了解哪個時間點會產生更高水平的平均訪問率。若圖書館對網站設計進行大幅度整改，同樣可以使用平均訪問率作為網站布局是否促進顧客發現目標的能力體現。［6］15而圖書館也存在內在的“購物車”問題，若用戶確定了資源，卻不能鏈接到全文或者看到實質性內容，用戶則會減少圖書館資源的使用頻率。

（3）客戶忠誠度。在商業范疇內，通常使用新老客戶訪問頻率或者交易量比率對該指標進行測試，也可以通過滿意度調查來衡量該指標。由于圖書館并不要求用戶在使用前必須登陸網站系統，這使得測試數據對于大多數圖書館來說并沒有太大的作用。

（4）網站回彈率。回彈率既可以是只瀏覽了單個頁面的訪問量占總訪問量的比率，也可以是訪問停留時間在5秒甚至更短時間內的訪問量所占的比例。但對任何一個網站來說，如果訪問者對首頁或最常見的進入頁面都是一掠而過，說明網站存在一定的問題，或者目標人群錯誤，或者網站頁面布局不直觀。例如圖書館用戶習慣通過引文閱讀期刊文獻，若被許多要求區域大而復雜的表格拖延打開頁面的時間，則會減低訪問的質量。

（5）網站轉換率。網站轉換率可以評量完成CMS用戶交易或作出具體行為的訪問量占總訪問量的百分比。在圖書館使用轉換率可以測試網站宣傳對具體圖書館資源的影響效力。例如館際互借網站可以定義提交完整館際互借服務請求的訪客轉換率百分比，將直接到達網站的訪客與通過之前的信息到達網站訪客的轉換率進行比較。假設圖書館設定了一個瀏覽器插件，將書目資料從亞馬遜網站上傳遞到館際互借系統，轉換率可用于觀察插件關聯館際互借轉換的頻次。機構倉儲是另一個可以用到轉換率的圖書館系統，多少用戶能夠完成向IR上傳文件的過程？系統近期的變化是提高了還是降低了這一比率？

總之，商業型網站的關鍵性分析指標中最具應用性的指標為平均訪問價值、網站回彈率和網站轉換率。這些指標集合起來可以體現圖書館網站商業化的成功與否，同樣可以用于比較兩個時間點（如網站改變前后或者做宣傳推廣活動前后）的變化情況。

2.2內容型網站指標

在商業領域，如果圖書館網站上有一個主題頁面，商業指標和內容指標都能指出用戶是否對網站內容感興趣、該網頁是否能夠激發用戶作出選擇。圖書館網站的內容領域還應包括教學頁面，教學頁面目標之一是增長知識，從網站分析數據中長時間停留在頁面上的訪問者比率可以看出；另一個目標是通過提供吸引人的內容促使訪客回訪網站。［2］

（1）訪問深度。訪問深度是每位訪客每次訪問時進入的網頁數量與訪客的比率：如果網站的內容具有吸引力，訪客將會參與并與網站內容進行互動。特定的網站區域是產生該項指標的關鍵，圖書館員可為特殊課程或專業的學生量身設計專業的目錄區域，這樣會加深該網站的訪問深度。訪問深度用更具象征性的分析取代把簡單頁面訪問作為有效性標識的狀況，因此，通過訪客分段數據看訪問深度是非常有效的。

（2）回訪訪客和新訪客。回訪訪客率=獨立訪客數量/總訪客量。回訪訪客顯示訪客對網站的興趣與依賴。圖書館指南引用學術資源就是該指標表現良好的一個例證。另外，新訪客數量指標或新訪客與特定訪客數量之間的比率也同等重要。隨著時間的推移，新訪客比率會降低而回訪訪客比率會逐漸升高，因此，高校圖書館每學年開始之際都將帶來潛在訪客的增長，隨著學期的進行，回訪訪客數量會趨于互補形式增長。

（3）網站流行度。既定頁面的頁面瀏覽量與該頁面的獨立訪客數量比為網站流行度。不同的關鍵性內容應當單獨測量，這對單個頁面或內容區域的瀏覽效率是很重要的。圖書館網頁應當每月常規性地羅列出一些具有高普及度的新條目，這樣可以保證頁面地址不變而內容卻一直在更新。因此，如果頁面在用戶中受歡迎，該項指標就會很高；如果圖書館的目標之一是推廣其收藏的書籍，該指標將能表明網站訪客的興趣與網站的目標是否匹配。

總之，內容型網站指標十分適用于高校圖書館網頁去吸引和引導用戶。相較于簡單計數的訪問量或頁面瀏覽，比率可以更好地測試評估網站區域。［7］9另外，小眾學科領域指南的用戶數量也許很少，但是內容比率卻可能很高。［8］265

2.3服務型網站指標

服務型網站就是讓訪客能夠在網站上找到需要的答案或服務。評價商業服務型網站效益的分析涉及增加客戶滿意度和減少服務成本。圖書館有一系列的信息可以劃分為服務型：開館時間、審查政策和在線圖書的更新。圖書館也一直在嘗試構建參考服務知識庫，形成一個自營網站供用戶使用。如此一來，咨詢服務板塊將受到服務指標和改良版的潛在客戶挖掘指標的強力支撐。

（1）訪問深度和頁面深度。雖然對于商業網站來說訪問深度和頁面深度是一樣的，但它們在服務型網站上的意義卻不同。如果用戶一次訪問了許多頁面，這也許是因為他陷入困惑，或者找不到信息，因此，服務型網站的目標是保持這些指標維持在較低的水平。另外，教學內容（教程、網絡指南等）的重點在于使訪客盡可能地快速鎖定目標，而圖書館服務（校外訪問、圖書更新等）更加注重用戶的訪問質量，所以，在圖書館網站分析中應該把圖書館服務從教學內容中分離出來。［9］82

（2）網站彈出率。服務型網站的彈出率應當保持較低水平，因為較低的網站彈出率表示網站有效且易于使用，也表現出宣傳有效或者對網站推廣有效。在高校圖書館中，如果針對某一不同服務器上的網站提供幫助，一些自助服務網頁也許會呈現很高的彈出率。

（3）平均頁面停留時間。平均頁面停留時間對于某些附帶重要說明的服務型網站來說是一項非常重要的指標。首先具有多任務的用戶將頁面留在打開的瀏覽器中會延長頁面時間；其次，用戶離開電腦、關閉網頁瀏覽器或者為不同的網站輸入統一資源定位符都不會作為頁面停留時間來看待，這是因為大多數分析軟件通過瀏覽上一個網頁的時間減去在同一網站瀏覽下一網頁的時間來計算頁面時間。雖然網頁平均停留時間并不代表用戶在網站上瀏覽的最后特別網頁的保持時間，但該指標仍舊很有價值。

（4）客戶滿意度。客戶滿意度評級可以通過在線問卷調查或者讓讀者評價相關內容等多種方式獲得，還可將該指標與客戶忠誠度、回訪訪客與推薦率等指標相結合，探討客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。用于提供FAQs(常見問題解答)和其他自助信息的網站內容管理系統是自動獲取信息的有效方法（評級、快速評論等），而這些信息可與訪問深度、網站流行度和網站彈出率一起應用于核實客戶滿意度。

（5）常用的站內搜索。如果服務型網站設計有搜索框，那么用戶輸入的文字搜索內容便可以揭示用戶的目標信息。如果用戶檢索的多個數據庫圖書館都不具備，圖書館則應該分析是否需要增加“推薦購買”信息欄；如果有許多“更新”搜索，這表示更新項目的導航不夠簡潔明了，圖書館則應當對導航進行調整和修改。該指標可以幫助圖書館了解用戶的興趣和需求，以便增加更多訪客需要的內容。

2.4消費勘察型網站指標

乍一看，很難將圖書館的發展目標與那些為達到廣告目的、郵件清單和市場調查而收集客戶聯系方式的商業消費勘察網站聯系在一起。消費勘察型商業網站中的常見指標為轉換率、每線索成本和流量集中度，然而這些關鍵績效指標在圖書館仍然存在一些潛在的應用空間。

564 Effect of optimal timing of internal fixation on postoperative complications in multiple rib fracture patients

（1）轉換率。這里的轉換率為獨立訪客數量與產生的線索之比。某高校圖書館每個月為新注冊的學生發送“快速提示”郵件信息，通過點擊郵件中的鏈接可以直接瀏覽圖書館的任何資源。起初，選擇注冊的獨立訪客數量寥寥無幾僅為0.3%，隨著圖書館張貼傳單、推送微信消息等一系列推廣活動的開展，一周后轉換率則飛速達到10.2%。

（2）每線索成本。每線索成本為總推銷費用與線索總數的比率——營銷所產生的線索的成本，是衡量市場營銷效率的指標。簡單的圖書館推廣宣傳單，并不昂貴卻創造了大量的訪客，然而其他推廣宣傳手段可能會耗費更多的成本卻產生很少的新增個體。

（3）流量集中度。通過審查流量的集中度，或者訪問量與聯系方式被注入總訪問量的頁面的比率，可以看到哪個頁面最受歡迎。假設圖書館舉辦一個教職工研討會系列活動，建立一個網站含有分類描述和研討會簽到區域。目標即為教學人員輸入信息的頁面有很高的流量集中度。

消費勘察指標雖然看起來與圖書館領域沒有直接關聯，但是圖書館可以通過培養如開發辦與特色館藏之間的關系，或教職工輔助單元找到利用這些指標的創造性途徑。

3　圖書館網站的目標和決策

前面的內容主要評估了用于商業網站的主要分析指標，并且提出了關于指標如何適應于圖書館的建議。實際上，圖書館每個網站版塊僅需選擇幾個關鍵績效指標便足矣。在收集數據和計算關鍵績效指標之前，圖書館應通過確定利益相關者、最重要的訪客和網站目標來選擇最具價值的關鍵績效指標。

首先就“經營目標”的主要項目進行研討。在高校圖書館中，盡管各部門會存在工作上的重合區域，但側重點不同。例如參考咨詢部對于如何吸引新的圖書館訪客、確保老訪客回訪、測試顧客滿意度的事情比較感興趣，而特色館藏部門則會考慮如何確保有特色、高價值的收藏資源得到充分的利用。

第三，任何可能會對圖書館網站分析產生數據波動的人或事，都是有價值的。所以，應對用戶采取追蹤服務，以便更加深刻地了解選擇哪些關鍵績效指標才合適。［10］

最后，定義關鍵績效指標的報告頻率和決策部門。圖書館可以通過使用點擊分析工具為利益相關者提供易于理解的可視化數據，便于評估、調整所選擇的網站關鍵性績效指標。

4　總結

本文通過評估普通商業網站分析指標，來研究它們作為關鍵績效指標在高校圖書館中的潛在使用價值，并總結出最有價值的指標，為圖書館環境描述了一份關鍵績效指標的應用草圖。在選擇或采納指標之前，圖書館需要明確所要進行研究的方向和目標，避免收集與發展目標或者應用決策不相關的數據。若圖書館需要通過網站分析來形成決策，那么可以對照關鍵績效指標，為圖書館網站與系統建立標準或基準。

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［4］王萍，等．高校圖書館網站評價方法研究［J］.情報雜志，2009（1）：99－101.

［5］網站分析常用指標［EB/OL］.［2013－08-16］．http://www.docin.com/p-689918012. html.

［6］李敏．基于平衡計分卡的政府門戶網站管理關鍵績效指標研究［D］．蘇州：蘇州大學，2013.

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［9］Lin MuiLaw．Performance evaluation：A case study of Lee Kong Chian Reference Library，National Library of Singapore［J］．Library Management，2009，30（1/2）：77－87.

［10］張波濤．高校圖書館網站評價指標體系構建及應用分析——以三峽大學圖書館為例［J］.情報探索，2012（4）：27－30.

［責任編輯］王崗

［收稿日期］2014－12－12

［作者簡介］孫曉瑜（1981－），女，工學碩士，中國石油大學（華東）圖書館館員，研究方向：數據分析及情報挖掘；黃炳家（1964－），男，教授，圖書館館長，研究方向：數據統計及建模分析；孟文杰（1982－），女，館員，研究方向：數據分析及輔助系統開發；梁春慧（1977－），女，館員，研究方向：情報分析及數據計量；付文霞（1979－），女，講師，研究方向：軟件開發。

［基金項目］本文系2014年度中國石油大學（華東）創新課題“基于跨系統信息整合的圖書館數據分析平臺研究及實現”（項目編號：2014tsg11），浙江省圖書館學會科研課題“面向省內協同創新中心的專利信息服務研究”（項目編號：Ztx2013 A-11）研究成果之一。

［文章編號］1005－8214（2015）09－0053－04

［文獻標志碼］A

［中圖分類號］G258.6