大部分人都知道理解用户在线行为的强大作用，采用网络分析理解用户的点击、行为、方式、转换率等等。我们基于这种行为数据找到方法来提高网站性能。有许多企业也在寻找态度型数据，采用调查来帮助理解网站是如何影响用户的。通常，这种做法存在三个问题：一是分析过于少见；二是调研基于普通的网站访问，而不是特定的行为或是访问不同的网站；二是这种方法与行为型分析完全分离。

　　在Facebook网站，杭州聚翔网络科技有限公司注意到了理解用户态度的强大威力。这包括在在线社区的积极的或是消极的体验。

　　杭州聚翔网络科技有限公司采取几个步骤来检查期望的负面的体验，我们设想一下访问一个公司的网站。她会花一些时间对可能有兴趣做生意的厂商的网站进行一番研究，然后决定与一到两家感兴趣的网站进行交流，填写联系表格，期待电话回叫或是电邮。

　　从网络分析的角度看，这些都是成功的转换率。不幸的是，企业通常不会迅速与这个人取得联系，不能乘热打铁。在其它案例中，企业会采用这种做法形成一种成功的商业合作关系。但这并不意味着每个人都会取得满意的过程。诸如Decker的不消极体验会极大地影响今后的转换率。

　　经常检查你的客户和期望，是十分重要的。不论是离线还是在线，你都可以从可行的，或是不可行的事情中获得一些东西。下面，杭州聚翔网络对上面提到的三个问题做进一步分析。

　　一、分析过于少。当我们基一于每周或是月度基础对网络分析数据进行分析时，态度型数据就不能基于定期或是经常的角度进行分析。在某个时间对某个问题进行深入研究时，杭州聚翔网络才对其进行分析，而不是分析正在进行的情况。从后一种情况发出，可以帮助你分析趋势和现场问题杭州聚翔网络基于满意度进行出色的重复分析，并能对你的用户态度做出良好的分析。

　　二、分析是基于普通的网站访问，而非特定的行为或是访问不同的网站频道。理解整体用户态度和满意度水平是极为重要的，把态度型分析与特定网站行为联系在一起是非常有作用的。你需要花一些时间从宏观和微观的角度对态度型评估进行分析。

　　三、分析是单方面的，与行为分析完全分离。行为型和态度型数据分开进行分析是很普通的，这是一个极大的错误，因为态度型信息有助于改善分析，发现行为型数据。如果你有两个不同小组负责对这些数据的分析，最好让他们认真理解对方数据的重要性何在，他们如何能采用整合的数据。

　　我们知道，当用户进入我们的网站并与我们进行交流时，这种访问的作用是非常大的。因此，需要花一些时间研究如何才能更好地运作。关注在线是开始理解这一点的基础，但你必须明白它要通过你的在线客户循环。

　　只有把自己公司的网站搞好了，才能使更多的用户来访问网站，用户一多你还担心你的客户不多吗？客户一多自然而然的你的网站在行业中的知名度也就高。