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行为数据(behavior data)是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。
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行为数据(behavior data)是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。
2019年2月,苹果要求App开发人员删除或披露他们使用的分析代码。这些代码可以记录下用户如何与他们的App互动。如果开发商不披露这些代码,那苹果就会将他们的App从应用商店下架。
- 中文名
- 行为数据
- 外文名
- Behavioral data
- 所属学科
- 关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告
- 所属领域
- 社会学
行为数据网站用户行为数据的度量
行为数据行为特征度量方法
搜集到的用户行为数据必须使用合适的度量方法进行分析,在可用性工程生命周期中,它对于评估是否达到可用性目标以及对竞争产品进行比较的工作也起到重要作用。对于用户行为特征的度量通常通过一组测试用户完成预先规定的测试任务,搜集所用时间和出错等数据这样的方法来进行。
度量的目标是产品的可用性,这是一个抽象的目标,需要拆分成几个成分,这些成分也就是影响产品可用性的属性,例如,可学习性、可记忆性、使用效率、少错、主观满意度等,确定了这些具体的度量目标后需要精确地进行量化。例如,“使用效率”可以通过用户完成指定任务的平均时间来量化,“出错”可以通过统计出错次数来量化等等,相应的可用性的属性也都有量化的方法。有了成分的量化指标之后,就需要选择一个方法来度量行为特征。通常可以有两种明显的方法可供选择:用户测试法或者实地研究。选择一种度量方法后还需要确定用来搜集分析数据的实际活动:让计算机来记录每个任务的开始和结束时间,或者让一个试验人员用秒表度量,也可以让用户在日志中自己报告所用的时间。不管是哪一种情况,重要的是要明确定义度量目标的开始和结束时间。
行为数据基于行为的可用性度量指标
通常可以量化的可用性度量指标包含:
用户完成规定任务所用的时间。
在限定时间内完成的任务数量(或比例)。
正确的交互操作与所发生错误之间的比率。
从错误中恢复所用的时间。
用户出错的数量。
随后导致的错误操作数量。
用户用到的命令或其他功能的数量。
用户从未用到的命令或其他功能的数量。
在测试后交流中,用户能记住的系统功能的数量。
使用手册或/和帮助系统的频度,以及使用时间。
手册或/和帮助系统有多少次解决了用户的问题。
用户在测试期间对系统肯定和批评的比率。
用户表达明显的挫折(或明显的欢喜)的次数。
表示喜欢用该系统而不喜欢用某个特定竞争产品的用户比例。
用户不得不试图解决某个无法解决的问题的次数。
采用高效策略的拥护与使用低效策略的用户之间的比例(在有多种方法完成任务的情况下)。
用户不与系统进行交互的“呆滞”时间。可以在系统中度量出两种呆滞时间:用户等待系统响应所造成的延迟,系统等待用户思考所造成的延迟。
用户注意力从真实任务被吸引到其他地方的次数。
在特定的度量研究中,通常对以上这些度量指标也会相应有所增删。
用户因素对度量结果的影响
用户在浏览网站的时候,每个人都具有各自不同的特征,这些内在的特征是他在使用网站的过程中或者测试中所花费的时间、出错次数等不同于他人的因素之一,而花费的时间和出错的次数是衡量产品可用性的重要指标。
但是,假设一个老年人和一个青年人使用同一个网站完成同一个任务,假如他们都出了同样多的错误,花费了同样多的时间。如果可用性专家在事先不知道他们的个体差异,那么作出的评价可能是青年人使用的网站的可用性高。不过,使用的是同样的网站,那么就应该具有同样的可用性。显然这是一对矛盾体,因此,在考虑产品的可用性因素时必须将人的因素也考虑进去。下面列出一些与人相关的因素。
行为数据评估人员因素对度量结果的影响
评估人员的工作经历、情绪状态、身体状况对评估的结果也有一定的影响。
行为数据绩效管理失落的音符
绩效管理的两个元素是过程中看得见的行为,和由行为导致的可测量的财务数据。行为与数据的关系是因果关系。它通过对过程的行为(因)的调整达到对期望的数据的(果)的管理,是预防性管理;同时是连接战略(财务数据)和执行(操作行为)的桥梁。正是因为预防和桥梁这两个特性,构成了绩效管理的竞争优势。
行为数据解析绩效管理战略地图
行为和数据这两个元素的工具来表现它。这工具叫行为数据语言。它是指已经发生的事实、客观信息和数据、看得见的具体行为和听到的具体话语,这些数据与事实应该是没有经过接收者任何假设、推理和演绎等主观判断和处理的。是接受者听到后不用经过猜想、假设就能落实到行为的“硬”语言。又叫白色行为数据语言。它有别于我们日常沟通的判断、感觉的“软”语言。
本文第一部分给出日常管理工作的五种绩效困惑及其解法第二部分应用行为数据语言,解析困惑原因并提出该工具的操作原则
行为数据日常管理工作的五种绩效困惑及解法
行为数据方法一:表达数据
案例1,背景:酒店顾客交待服务生
“请马上给我送一包针线,我要用。”客人说。
“好的,马上送到。”
但等了10分种还不见服务生来。客人轻者困惑,重者发脾气。
案例2,背景:西餐厅里,客人交待服务生。
“牛排嫩一点。”
“好的,嫩一点。”
然而端过来的牛排血淋淋,客人不愿吃,当然不肯买单。
案例1改为:“请5分钟内给我送来针线包”。即可消除困惑。往往客人不能具体准确地表达自己的需求,提出的要求和心里的需求有距离。作为酒店管理者,有责任澄清客人的具体需求,填补这个空白。接到客人的提出的要求后,可以说:“好的,我会在多少分钟之内送到您房间。”既可以主动地管理客人的要求,也同时消除了客人因为等待而引起的困惑。
同理案例2改为:“牛排要7成熟。”即可消除困惑。服务生除了澄清客户的具体要求外,同时有责任引导客户准确表达消费需求。
以上两个案例是通过表达量化数据澄清疑惑。
行为数据方法二:反馈行为
案例3,背景:在办公室女同事男同事对话
愤怒的女士对一位男同事说:“停止对我性骚扰!”
这是一句危险系数极高的话,很容易激怒对方,引起争端:
“谁骚乱你了?神经病!”男同事说。
案例3改为:“请你停止评论我如何穿着,停止叫我宝贝”。直接反馈女士听到的原话,不作任何推理、判断。在不安全的环境中,反馈行为是屡试不爽的保险做法。也是绩效反馈和评估中消除大多数管理者头痛的“金钥匙”。
以上案例是通过反馈行为澄清疑惑。
行为数据方法三:反馈可观察到的数据和量化的差距
案例4,背景:上司对绩效未达标的下属评估。
“这个月你在销售上没有尽力。”上司说。下属满脸委屈,心想:“我怎么没有尽力啊,起早贪黑拼死拼活,如果不是物流生产出问题,我的销售目标早已完成了”。“老板,因为××原因,所以才让我未达标。如果公司能××××,我早就达标了。”上司、下属互相忙着帮助对方提升能力。关系反而紧张,冲突由此产生。
案例4改为:“你这个月销售目标是500万(标准),你实际完成了300万(数据),与目标有200万的距差。”
案例4是通过反馈观察到数据和量化差距澄清下属的疑惑。
行为数据方法四:表达管理者想要的行为和行为结果
案例5,背景:主管到工作现场检查工作
“走廊怎么这么脏,是谁干的?为什么还不打扫?”下属中有人跑过来解释,“那是因为什么什么的原因,所以地上脏了,没有打扫。”这显然不是主管要的“借口”答案。“这个员工的工作态度有问题,给他一本《没有任何借口》,让他好好学学”主管心想。
案例5改为:“请在10分钟之内处理地上的垃圾(想要的行为),按照##要求摆放桌椅(想要的结果)”
案例5是通过明示你想要的行为和行为结果澄清下属的疑惑。
在管理者忙着管理员工的“借口”时候,是否反省过是谁给了员工找借口的机会?我们提出的要求与我们真正想要的一致吗?在忙着帮员工提升素质和能力的同时,是否想过先提升我们自己的思维绩效和语言的绩效呢?
行为数据方法五:反馈数据和量化差距
案例6:背景:上司给下属的绩效评估。
“我知道你的问题是自由散漫、喜欢索取,而不想好好工作”,上司对下属说。显然,这句话在感觉上极不中听。
案例6改为:“我看到你在最近的四周里迟到6次,你的迟到次数超过上班纪律五次,我要求你一个月里不要超过一次迟到。”
案例6通过反馈观察到的数据和比较得出的量化差距,同时提出想要的量化行为结果,澄清下属的疑惑,消除冲突。
以上六个案例的共同特点是,观察到的行为结果与想要的结果适得其反。为什么会产生这样的差距呢?它缺少了绩效管理的音符――行为数据。
下面结合第一部分的案例,应用行为数据语言,解析困惑原因并提出该工具的操作原则
行为数据绩效困惑案例分析
行为数据案例1、2的解析
“请马上给我这里送一包针线,我要用。”造成双方困惑的原因是,“马上”二字给出的是模糊的时间描述,没有具体数量限制,很难操作。服务生以为的“马上”与客人想要的“马上”可以不一样。而“5分钟”是具体的数据,是量化的要求,具有可操作性。用“5分钟”代替“马上”,就是用数据代替判断,消除困惑。
同理案例2解析如上所述。
行为数据案例3解析
“请停止对我性骚扰。”“性骚扰”不是直接看见的行为和听见的原话,它是根据男同事“评论女同事如何穿着,并叫女同事宝贝”这一具体行为通过推论后得来的判断。给没看到行为和听到原话的第三方有很大的猜想空间。而我们的文化背景使多数时候对这类事的猜想是负面的内容较多。这位女同事的误点是将自己推论得来的“性骚扰”判断当成了直接看到的行为反馈给男同事,给自己引发可能麻烦的后果。
用原话“评论衣着和叫我宝贝”代替判断“性骚扰”避免歧义,消除争执。
在一次会议中,一位经理对一群挡住他视线的同事说,“自觉点,自觉点!”这里“自觉点”不仅令他人无所适从,还会引起他人自卫性的反应。如果他用行为语言,直接说出对他人的行为要求“请坐下”,即可消除困惑。
工具操作原则:具体——用行为数据反馈
行为数据案例4解析
“这个月你在销售上没有尽力”上司的话引起下属的疑惑和反感。因为尽力不尽力不能直接看到,是根据诸多看得见的行为表现总结出来的判断。作为上司,在没有行为数据支持的情况下直接评价下属的态度,令到下属困惑。改成:“你这个月销售目标是500万(标准:数据),你实际完成了300万(数据),与目标有200万的距离(判断:推理逻辑合理)。”用数据反馈下属的行为结果,不是做下属的“态度医生”。否则双方把注意力和时间放在“尽力不尽力”上,偏离主题。即使要我们表达不满情绪,也是表达对某个人的行为或者是行为后果的不满,不是对他这个人的个性、出发点和态度做否定评价。例如“这份报告比预定上交的时间晚了一天(数据),这一行为令我部门的可信度在公司里打折扣(行为后果)。”不要说“这样子做事让人家怎么信任你。”
工具操作原则:具体的、逻辑的
行为数据案例5解析
“走廊怎么这么脏,是谁干的?为什么还不打扫?”引发下属一大堆借口的,不是别人,正是主管自己这三句话。主管想要的行为是“来人处理地上的垃圾,”结果是“地面干净,桌椅摆放整齐”。用行为数据语言,直接反馈你要看到的行为结果,可澄清困惑。
看近期被炒的沸沸扬扬的EMC秘书PK老板事件。如果陆总裁说:“这个礼拜二我刚告诉你,想东西、做事情不要想当然,今天晚上你就把我锁在门外,我要的东西都还在办公室里。问题就在于你以为我随身带了钥匙”,直接行为反馈为:“无论是午餐时段还是晚上下班后,你要跟你服务的每一名经理都确认无事后才能离开办公室。”也不会有后面秘书发飙的机会,更不会引出锁门对与不对、猜想或者假定什么等之争。
又如,某上司对一个人际关系紧张、被人称为“是非精”的下属建议“多跟团队的成员沟通。”问题是“多沟通”的目的是什么?能保证良好沟通效果吗?显然“是非精”没少沟通,她的问题不是少沟通,而是不知道如何沟通,导致了不愿意沟通。不是态度的问题而是如何做好的行为方法问题。上司给下属的建议无法支持到下属的绩效,是无效反馈。
上司可以首先指导下属学习如何表达有效信息(如本文的行为数据语言),继而指导下属学习如何处理异议的工具,然后提出绩效要求,如可以这样说:“要关注沟通的绩效。要落实到同事的抱怨次数降低多少多少,你的工作绩效达标率上升多少多少”(看得见的成果)等等。由此想到,在我们管理者貌似诲人不倦的外衣下,有多少是真正支持到下属的,又有多少是误导下属的?然而有多少管理者反省过自己绩效管理无绩效吗?管理者要避免以上的无效行为,说话之前问问自己四个问题,我想要看到的具体行为是什么?我期待得到的具体结果是什么?要求表达了需求吗?判断有数据支持吗?
工具操作原则:目标、心口合一
小结:本文通过澄清绩效定义――行为和数据,得出了绩效管理在时间上的可预防性、在空间上连接战略和执行的桥梁性两大优点。根据绩效定义,提出了针对绩效管理将战略思想落实到行为层面的传递工具----行为数据语言。并用这工具解析了五种绩效困惑原因和如何应用该工具的操作原则:
1)目标明确――我想要看到什么具体行为和得到什么样的具体数据结果?(思维绩效)
2)心口合一―要求表达了需求吗?(语言绩效)
3)具体的――行为、数据(原则)
4)逻辑的――想法和判断合乎逻辑吗?是否是基于行为数据(思维逻辑)
由解析绩效管理图谱看到,行为数据语言正是将管理思想传递到行为层的运载工具,是面向行为层的可执行、可操作的绩效语言。它反映管理者的思维绩效,决定员工的行为绩效,是看不见的思维与看得见的行为的纽带。要想管理有绩效、要想降低绩效管理成本,先管理管理者自己的听得见的语言绩效,和看不见的思维绩效。
反省绩效管理在中国变形,在过程中走样,在细节处失真,在中国成为十大管理难题之首,管理者是否反省过自己的思维绩效和语言绩效?我究竟想要看到的具体行为是什么?我期待得到的具体数据结果是什么?
行为数据社区网站-用户行为数据未开启的金矿
“A ClickZ News story”引用Jupiter Research 分析师Kevin Heisler指出的一些直觉能感到的明显商业契机:类似MySpace和Facebook的社区网站拥有庞大的用户资料,这些资料可以应用于以行为目标分析为基础的广告中。这些资料有许多包含私人的爱好,比如关于音乐,书籍和电影甚至宗教和政治的偏好-这些对相关广告的提供大有帮助,用户喜欢把自己的爱好分享给有选择性的朋友,但是并不一定是广告商。所以可以理解,这些社区网站也只想安于起初的想法,并不想与广告公司合作。
那么中国如何呢?中国的社区网站市场也是占有一席之地的。有很多婚恋网站比如:百合,Yeeyoo,也有最新出现microblogging形式和迷你主页网站比如腾讯的QZone还有韩国的赛我网,还有专注于大学的类似Facebook的占座网和5Q/校内(这两家公司都是千橡互动投资)还有专业性的商务社区CSDN以及电子人脉社区”若邻网络”。当然我有很多都没有提到,非正式的即时通网络社区和BBS的受欢迎程度都会抢夺社区网站的会员,但是从报告的用户增长看,这并不是很大的问题。
那么个人隐私在中国会构成问题吗? 你会经常听到中国互联网用户在文化上不太重视个人隐私。而且有些人会跟告诉你,在中国“隐私”这个词是20世纪才出现的。在在线环境下,cookie的删除率只有不到1%,而在美国cookie的定时删除率是10%。所以,隐私在中国还是问题吗?
我认为中国的社区网站不会比西方的社区网站对行为利润增长速度快。因为中国社区网站想通过庞大的用户基础和充分的资金来赚取利润(我所说的庞大和充分是有依据的:上个月第二轮融资1000万美元并声称6000万用户以每天16万的速度增长。)中国的社区网站看起来不会破坏用户的社区体验,至少那些资产雄厚的网站不会对广告打开大门的。
也就是说如果有合适的广告放在个人页面上,有一定的制约机制,在中国还是很有市场的-这是一家社区网站与我交谈时说的。
社区网站的功能比较完备,但是这并不能代表全部,行为追踪在中国还刚刚起步。暂时,还没有比较大的美国公司在中国行为追踪市场试水。甚至中国的SNS网站都无法提供给广告技术公司有价值的用户数据,而且这些广告技术公司知道如何处理这些数据吗?可能不知道,Google的AdSense,可能会做一些。但是在中国的社区网站的庞杂个人页面中建立这种系统,在技术上还是很难实现的。
说到市场,网络广告公司有责任提供让社区网站分享广告收入的产品。这类产品需要给个人用户一些控制的方法,并且确保提供给用户紧密相关的广告,利用好用户数据,保护用户隐私。
行为数据相关事件
2019年2月,苹果要求App开发人员删除或披露他们使用的分析代码。这些代码可以记录下用户如何与他们的App互动。如果开发商不披露这些代码,那苹果就会将他们的App从应用商店下架。
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