收集高质量的行为数据对于数据驱动的 UI/UX 设计至关重要。一些基本方法包括：
确定关键用户参与度指标
首先，确定与产品目标相符的指标：获取、参与、转化或留存。标准网络指标包括跳出率、页面/网站停留时间、点击次数和转化漏斗流失。移动指标可以跟踪点击、滑动、会话长度和崩溃。选择能够提供可操作的用户体验洞察的指标。
使用分析工具
分析工具可以揭示访问者如何与您的网站互动的宝贵见解。
像Google Analytics这样的网络分析可以跟踪流量来源、现场行为和转化。
GoodData等 AI 驱动的数据分析平台 利用 AI 来促进全球数据驱动的决策。通过 奥地利 whatsapp 数据 自动化和 AI 功能，这些平台为所有用户提供实时、自助式数据洞察。
Mouseflow等工具可以记录用户会话，以可视化用户旅程，包括滑动和点击。
HotJar等热图工具可以揭示点击模式。
表单监控软件（例如FormStory）通过提供先进的跟踪系统和改善用户与在线表单的交互发挥着至关重要的作用。FormStory 和类似平台旨在分析表单放弃率，深入了解用户可能在何处以及为何放弃。
在线调查和用户反馈
通过调查和反馈表直接询问用户，可以补充行为数据，了解态度、偏好和使用障碍。网站访问者退出调查、用户满意度 (CSAT) 调查和净推荐值 (NPS)可提供自我报告的见解。
进行 A/B 测试
A/B 测试允许比较两种变体，以使用拆分流量测试查看哪种变体对用户行为的影响更大。例如，测试按钮颜色、页面布局、表单字段等可以揭示推动参与的因素。
来自这些来源的分析应该提供对用户、他们的特征、目标以及实现（或远离）目标结果所采取的步骤的定量和定性的了解。