app的用户调研

中国运动大数据行业用户洞察中国运动大数据行业用户调研说明研究目的及内容《2018年中国运动大数据行业报告》是通过艾瑞iClick在线调研社区，利用定量研究方法，对国内运动健身人群的运动偏好、对待运动大数据服务产品的态度及未来购买意愿等内容的在线调查及研究。以期为关注运动健身行业及运动大数据产品发展的企业及从业者提供有价值的参考依据。调研样本说明中国运动健身人群画像越高认知的人群越喜爱运动健身并愿意以健康管理为目的为智能设备买单；越专业的用户越愿意实时调整运动状态。日常运动偏好日常运动情况概览：运动健身项目中，户外慢跑仍最受用户青睐根据调研结果，在国内运动健身用户的日常运动项目类型方面，户外慢跑是目前最受国内运动健身人群的项目类型，有78.0%的用户表示日常会有慢跑行为，此外，远足/徒步（60.6%）和家中健身（60.2%）的人数占比也超过了6成，属于热门运动类型。对于运动APP的使用方面，调研结果显示国内运动健身用户主要在跑步健身的过程中使用运动APP，其中最常使用运动APP的三个场景是户外慢跑（65.3%）、远足/徒步（46.1%）与家中健身（39.9%）。主要困扰及解决方式：运动效果不明显是难以长期坚持的原因之一，从而用户更期待通过寻找运动伙伴提供专业建议来解决在运动过程中的主要困扰方面，过半的国内运动健身用户（62.2%）反馈最主要的问题是难以长期坚持运动，此外，运动行为无人激励（46.4%）、运动装备不够舒适（36.0%）等问题也在困扰国内的运动健身用户。在面对这些运动问题时，超过9成用户会选择主动去解决问题，其中70.7%的用户表示会通过寻找有效的运动伙伴来解决自身相关运动困扰。在进一步的调研中显示，寻找有效的运动伙伴相比于社交需求的寻找伙伴有着本质不同，用户对于寻找有效的运动伙伴的初衷在于获取更专业的运动建议来指导训练。使用运动APP概况：用户每周使用运动APP时长有限，期待更好的运动效果调研结果显示，在使用运动APP的频率方面，超过7成的国内运动健身用户表示会经常或总是使用运动APP，运动健身APP在国内运动人群中具有较高的粘性，吸引用户以较高频次进行访问与使用。在使用运动APP的时长上，根据调研数据，超过半数的国内运动用户（61.1%）每周使用运动APP的时间集中在1-7小时这一区间段。可见大多数国内用户目前平均每天使用运动APP的时间在一小时以内，如何提升有限运动时间内的运动效果成为了行业内企业需要解决的一个痛点。运动APP关注点：用户关注APP智能化，未来希望能够实时监测身体状态在选择运动APP的考虑因素方面，调研结果显示，国内运动健身用户最为关注运动APP的智能化情况（44.7%），能否真正做到“智能”，为用户运动过程提供到便捷和有效信息是用户在选择不同APP时最为看重的因素。此外，APP内容的专业程度和APP运动课程的效果也是国内用户较为看重的考虑因素。在被问及未来对于运动APP的主要期待内容时，国内用户主要选择了“训练中实时查看数据”（56.1%）、“训练效果分析报告”（54.2%）和“个性化定制和推荐训练”（52.1%）这三大内容。运动APP获知渠道：运动APP多由朋友推荐，主要用来记录查看运动数据在运动APP的获知渠道方面，根据调研数据，朋友推荐（53.9%）是国内运动健身用户获知运动APP信息的主要渠道，其次通过朋友圈/微博等社交平台获得相关运动APP信息的用户也超过半数，达到50.3%。在使用运动APP的主要目的方面，国内用户主要通过运动APP来记录或查看运动数据（50.9%），另外日常运动打卡的分享功能也受到国内用户的欢迎（46.0%）。用户群体更希望看到针对自己的个性化的运动数据报告呈现，越年轻的群体也愿意分享传播自己不同的运动方式、运动心得与运动效果。运动大数据服务偏好使用频次：七成用户听说过运动大数据服务，目前服务使用频率较高在被问及是否听说过运动大数据分析相关服务时，有70.8%的国内运动健身用户表示听所过来自运动APP等智能产品的运动大数据分析服务例如（运动周报等），但当前运动大数据服务形式较为基础，未来仍有很大提升空间。而在使用相关运动大数据服务的频率方面，调研结果显示有69.0%的国内运动健身用户会经常或总是使用运动大数据的相关服务或功能，大多数运动人群对运动大数据相关服务的使用频率较高。智能运动产品：腕上设备最受用户欢迎，健康管理用途占比较高在国内用户使用的运动大数据产品的主要类型方面，调研结果显示智能手环目前最受国内运动健身用户的欢迎，使用该产品的用户占比达到67.6%，此外智能手表（46.6%）和智能体脂秤（37.1%）分列第二、三位受欢迎的运动大数据产品。而在使用运动大数据产品的主要目的方面，50.2%的运动健身用户选择了“记录运动时间”这一选项，此外“运动消耗卡路里统计”和“记录运动路线”等于个人运动数据统计查看相关的服务业排名前列，可见当前运动健身用户对于运动大数据产品的需求主要是在记录和统计个人相关运动数据方面。未来期待用途：近六成用户愿主动开放个人运动数据，医疗相关用途受欢迎在被问及是否愿意开放个人运动数据供企业或相关机构进行运动大数据分析时，仅有不到1成的用户不愿开放个人运动数据，59.3%的国内运动健身用户表示愿意主动开放个人运动数据供大数据分析，可见多数运动用户愿意积极配合运动大数据行业发展。对于个人运动数据的主要用途，根据调研结果数据，医疗相关的用途最受国内用户的欢迎。通过运动大数据的检测分析个人身体的状态、避免运动损伤等医疗相关技术能够让大数据服务真正造福运动用户，让用户享受更好的运动体验。使用现状：用户偏爱更具科技范的智能运动产品，更加智能的产品研发将成为趋势在用户选择大数据产品时的考虑因素方面，调研结果显示，最受到国内运动健身用户关注的因素是运动大数据产品的准确性，用户占比达到51.3%，可见目前运动健身用户对于运动大数据产品最为关注的内容还是在数据本身的真实性和有效性上，在准确性方面具有优势的产品更为受到用户欢迎。而对于目前运动大数据产品的有待改进之处，调研数据显示国内用户对于产品的性价比方面相对有更高的期待，有待改进的问题主要是：产品智能科技感低于预期（41.4%）、价格过高（41.3%）和功能过于单一（41.1%）。未来行业内企业应加强硬件及算法研发，推出更智能产品满足用户需求。运动定制产品：多数用户愿意购买运动定制产品，其中腕上设备最受热捧通过对个人运动数据和整体运动人群的大数据分析和比较，针对不同运动人群的运动定制产品将不再是遥不可及的服务，当被问及未来购买运动大数据定制产品的意愿时，有88.8%的用户表示愿意购买相关运动定制产品；在具体定制产品的类型方面，调研结果显示定制手环是最受用户热捧的定制产品，其选择用户占比达到76.0%，除此之外定制球鞋（53.8%）的人群占比也超过半数。相关性分析用户运动频率与健康状况：使用运动APP频率越高，用户个人健康状况更佳通过调研问卷，用户反馈了自身日常使用运动APP的频率，以及个人目前健康状况情况（日常生病频率、日常生活精神状态情况以及对自身身材满意度情况），通过皮尔森相关性分析（Pearson’s Correlation Analysis）结果显示，用户个人的运动APP使用频率与个人健康状况呈现正相关关系，相关系数r=0.26且在统计学上有显著意义。这表明用户越频繁使用运动APP，其个人健康状况会越好，运动APP的使用一定程度上能够正面影响个人健康情况。智能运动装备应用场景趋势未来用户更加追求社交功能多样化，运动数据评估，个性化服务以及直播+实时数据监测中国运动大数据典型企业分析PELOTON运动健身行业的独角兽PELOTON于2012年获得第一笔约为390万美元用于产品研发资金，截止2018年筹集6轮共9.944亿美元融资。目前估值约为40亿美元。PELOTON产品+服务的商业模式较为简洁，通过通过课程、互动、数据分析激励解决了大多数人都会面对的“运动惰性”使其用户量保持较快速的增长。它在全美设立了22个展厅，还有两个工作室，一个位于曼哈顿，另一个设在芝加哥。客户们可以选择各种直播课程和存档课程。健身自行车售价为1995美元而课程包月费用为39美元。咕咚国内最早布局运动大数据服务的硬件+软件平台型企业咕咚于2009年10月23日在成都注册成立。最初的定位是硬件公司，推出咕咚运动手环等产品；之后伴随着运动社交化的理念，吸引了一大批的爱好运动人士；而如今随着大数据及人工智能时代的到来，创始人申波早早凭借其敏锐的嗅觉以及技术背景洞察到了运动与大数据结合的机遇并在运动大数据行业中走在前列。截止目前，咕咚App用户总数突破1.5亿人以及超过50亿条的运动数据。咕咚健身3.0Alive：运动健身与智能装备&大数据的结合并非偶然在慢跑已经被广大人群所熟知的情况下，健身在近几年愈发火热。咕咚于2018年9月举行了咕咚健身3.0Alive发布会。发布会中推出了多款搭载智能硬件的运动装备，但亮点莫过于大数据+直播的健身课程。这款课程是咕咚基于多年对于运动者运动数据的收集，处理，分析推出的精准训练课程，可为运动者带来更好的运动体验，同时，直播老师会根据佩戴者的智能装备实时监测运动者的训练数据，对其身体状态进行监督及作出恰当的训练指导意见。咕咚未来方向：智能装备+大数据服务咕咚会以智能装备及大数据服务双轮驱动，参考估值40亿美元的PELOTON。通过进一步提升技术与智能装备能力，来提供更加安全、科学、全面、丰富的运动健身及健康管理服务。目前，咕咚已经开始探索医疗级运动数据能力构建，依靠未来国家的政策支持，国内的人群基数，运动健身与健康管理的双交叉人群，布局更加丰富的应用场景，解决广大消费群体运动健身与健康管理的核心需求。Keep运动健身课程内容处于国内领先地位提及Keep，不得不说的就是其在业内领先的运动健身课程内容。课程的完整性，系统性均处于行业的领先地位，这也是得益于创始人王宁的健身历程。“具有社交属性的移动健身工具”是其产品核心定位。与其Slogan中提到的“自律给我自由”一样，Keep通过对课程内容及硬件研发，在努力解决诸多用户运动健身的痛点。通过提升内容质量与创造便捷化运动场景增加用户粘性，最终达到运动自律的目的。目前Keep注册用户量已达亿级，是移动健身产品中用户规模较大、具备较高影响力和竞争力的头部产品之一。现有的智能硬件为KeepKit跑步机。KeepKit与Keepland：扩大内容优势的同时发力线下业务凭借着其运动健身的内容优势，Keep吸引了一大批忠实的运动健身人群。在2017年Keep开始了其横向及纵向业务的拓展。横向业务中增加了跑步及骑行的课程内容而纵向业务则针对智能运动硬件及线下健身房进行拓展。KeepKit是Keep推出的一款智能运动硬件，其三大亮点为社交性、标准化与屏幕指导。Keepland则是Keep进军线下的出发点，充分将线上优势课程内容与线下健身房融合，意图将Keepland发展成为便利店形式的新型健身房，向健身用户提供更加全方面的“运动一站式服务”。悦跑圈专注完善跑步全产业链发展悦跑圈是一款专注跑步全产业链的公司，产业链涵盖了从杂志到媒体，赛事执行、服装设计到旅游公司。国内首创线上马拉松并且其奖牌是运动人群争相收藏的物品。同时悦跑圈也是中国田径协会线上马拉松唯一的战略合作伙伴。悦跑圈的马拉松之旅：B端马拉松赛事服务悦跑圈的定位是一家体育服务公司，除了线上马拉松之外，还创新的推出粉红女子跑等各类趣味性跑步活动以及3km，5km，10km等短距离马拉松赛事，为“小白”跑者更好的参与到马拉松运动中来提供了契机。通过跑者运动的数据记录跑者跑步信息，其中包括GPS轨迹记录和跑步数据分析。作为中国田径协会战略合作伙伴，其数据防作弊系统更是获得了广大马拉松爱好者的一致好评。悦动圈红包与游戏化模式激励运动人群坚持运动悦动圈成立于2014年，初衷是希望通过一系列游戏化的措施来帮助大家坚持运动。悦动圈首创的团战玩法，O2O赛事均成为受用户青睐这款APP的原因之一；同时，与其他企业不同的是，运动即可获得红包的方式吸引了一大群人参与到运动中来。乐动力运动大数据行业的“特例”目前，大部分行业内的企业还处于B轮或者C轮融资阶段，而乐动力已经被阿里体育的光环笼罩。4月3日，阿里体育宣布对乐动力进行战略并购。至此在乐动力APP内已经将电商与运动健身巧妙的融合，同时意图在现有模式基础上进行运动大数据平台建设，为行业未来发展助助力。

当你需要关于自己产品的用户体验数据时，然而，你却不知道从哪里获取？那么首先，你需要选择正确的研究方法。接下来，我们来看看这些当下最流行的定量研究方法。许多用户体验专家倾向于采用定性的研究方法，原因在于他们认为：定性的研究方法要比定量的研究方法更容易操作和节约成本。其实，他们忽略了与定量分析联系紧密的大样本量以及数据统计的巨大前景。如果你也是这样认为的，那你也就错了！定量的研究方法是任何有经验的UX研究人员必须掌握的重要技能。定量用户研究的方法允许你做以下事情：用一个数值来表示你产品的可用性。数值有时比质量检测的结果和视频更有说服力（特别是当你试图说服像高管这样的人）时。比较不同的设计（比如，你的产品的新旧版本，或者是你的产品与竞争对手的产品相比），并且确定你观察到的差异是否具有统计学意义，而不是随机的。改进用户体验权衡决策。比如，如果预期的设计改进成本很高，那么它值得做吗？如果你已经想到这种改变会提高可用性，那么定量研究方法可以帮助你验证重新设计是否值得。将用户体验的改进与企业目标以及关键绩效指标结合起来（从而证明你的投资回报并且证明你的用户体验团队存在的价值）。这篇文章可以让你清楚的知道，用户研究的第一步是：确定要使用哪种定量的研究方法。接下来，我们将会给大家介绍一些当下最流行的定量研究方法：定量可用性测试（基本测试）网站分析（或APP分析）A/B测试或者多变量测试卡片分类法树状测试调研或者问卷调查聚类定性评价满意度调研眼动测试以上每种方法都会产生有价值的定量数据，但是这些方法在收集的数据类型以及所需的资源和工作量方面差别很大。一、九种定量用户研究方法概述本文列出了这些方法最常见的示例，并对每种方法的成本和难度进行了评估。与其它任何研究方法一样，这些方法中的每一种都可以适用各种不同的需求。根据具体情况，你的成本和困难可能与我们的粗略估计有所不同。此外，你应该意识到，这些方法中的每一种都需要不同的最小样本量来确定统计的意义。1.定量可用性测试（基本测试）：用途：随着时间的推移跟踪可用性；与竞争对手比较。成本：中等收集难度：中等分析难度：中等方法类型：行为（用户做了什么？）使用的情境：基于任务尽管不常用，但是，定量可用性测试（有时也称为可用性基准测试）与定性可用性测试其实非常相似：两种方法都要求用户使用产品去执行实际的任务。两者的主要区别在于：定性可用性测试优先考虑如何观察用户行为，比如，识别可用性问题。相比之下，定量可用性测试的重点则是收集数据指标，比如任务时间或者成功率。一旦你收集了相对较大的样本量（大约35个或者更多），你就可以使用它们来跟踪产品的可用性，或者将其与竞争对手产品的可用性进行比较。如果在产品的迭代过程中，你一直追踪着一些产品的可用性指标，那么你就可以创建一张类似这样的趋势图。这种类型的信息可以帮助你持续关注产品的用户体验，并确保它随着时间的推移而逐步改进。你所选择的可用性测试的类型（现场测试、远程引导测试或远程无引导测试）将对成本产生影响，并且难以与此方法相关联。由于定量和定性可用性研究的目标不同，测试的结构和进行的任务也需要有所不同。2.网站分析（或者APP分析）：用途：发现问题或确定问题的轻重缓急；监测性能。成本：低收集难度：低分析难度：高方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场分析数据，描述了用户使用线上产品的各种操作行为，比如，他们去了哪里，点击了什么，使用了什么功能，他们从哪里来以及到哪里去。这些信息可以帮助你做各种各样的用户体验活动。特别是，它可以帮助你监测各种内容、UI或产品功能，并识别哪些不能正常运行。3.A/B测试或者多变量测试：用途：对比两种设计方案成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场虽然，你可以使用分析指标来监控产品的性能（如上所述），但你也可以创建一些实验，来检测不同的UI设计，然后，通过A/B测试或多变量测试来改变这些指标。在A/B测试中，团队需要创建同一界面的两个不同的最新版本，然后将每个版本展示给不同的用户，用来确定哪个版本的性能更好。例如，你可以创建同一个操作按钮标签的两个版本：“获得定价”或“学习更多”。然后，你就可以跟踪统计两个版本中按钮的点击次数。多变量测试的操作方式也是类似的，但是，它与A/B测试不同的是：多变量测试需要同时测试多个不同的设计元素（例如，测试可能涉及不同的按钮标签、排版和页面上的位置）。这两个基于分析的实验，对于决定同一个设计的不同变体非常有用，并且可以结束团队关于哪个版本最好的争论。A/B测试是将网站流量（用户）拆分为两部分：一部分导入到A方案，另一部分则导入到B方案。这种方法的一个主要缺点是：它经常会被滥用。有些团队没有尽可能长时间地运行测试，收集不到足够的样本，就匆忙的下了结论，这样的结论往往失败的风险很大。4.卡片分类法：用途：确定信息架构的标签和结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：态度（用户说了什么？）使用情境：不使用产品在卡片分类研究中，参与者会拿到一些内容项（有时是写在索引卡上的），并要求以一种对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标注。这个测试既可以亲自进行，也可以使用物理卡片或者使用类似于OptimalSort这样的卡片排序平台进行远程测试。当卡片排序测试是亲自进行时，用户对物理卡片进行排序和分类，每张卡片都包含了它所代表的内容的描述。这个方法可以让你有机会了解用户的心理模型。他们使用什么术语？他们是如何将这些概念组合在一起的？对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析，可以帮助确定哪种分类方法对大多数用户来说是可以理解的。5.树状测试：用途：评估信息架构的层次结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务而不是使用产品在树状测试中，会让参与者尝试使用网站的分类结构来完成任务。这种方法本质上是一种评估界面信息架构的方法，通过这种方法可以将界面上的其它信息区分开来。例如，假设你的产品是一个宠物用品网站，而这是它顶层的层次结构。网站信息层次结构的显示可能看起来是这样的，树状测试要求参与者在这样的层次结构中找到一个特定的条目（例如，项圈），他们首先看到的只是顶层的分类（例如，狗狗、猫咪、小鸟等）。一旦他们做出一个选择（例如，狗狗），就会看到自己选择相应选项的子类别。你可以要求你的参与者在一个任务中找到狗项圈。对树状测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项的正确路径，以及可以确定有多少参与者选择了错误的类别。这种方法有助于确定界面信息架构的结构、文案以及放置的位置是否符合用户的心理预期。6.调研或者问卷调查：用途：收集调研用户的态度和行为信息成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度（用户说了什么）使用情境：任何问卷调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在不同的环境中进行测试，比如，在一个实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行简短的拦截调查。调研时可以同时获得定量和定性的数据，比如评分、多项选择题中的答案的比例，再加上开放式问题的答案。你甚至可以把对调查的定性回答转化为数字数据(参见下面的代码质量评论部分)。像这样的语义差别等级量表，每个单选按钮代表一个数值。被调研的用户可以选择：1.容易使用；5.难以使用；或选择介于两者之间的选项。对这个问题的平均回答来衡量你的应用程序在使用上的难易程度。你可以创建自己的自定义问卷，也可以使用其它已经建好的问卷模版（例如，系统可用性量表或网络推广者评分）。问卷的一个优点是：可以经常将你的调研结果与行业或竞争者的分数进行比较，看看你做得怎么样。即使你创建了自己的自定义问卷，也可以随时间的推移对自己产品平均分数进行追踪，来监控产品的改进情况。7.聚类定性评价：用途：确定定性数据中的重要主题成本：低分析难度：中收集难度：中分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：任何这种技术不是数据收集的方法，而是定性数据的分析方法，它包括根据共同主题对定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察结果进行分组。如果你进行了大量的观察，你就可以计算出一个特定主题被提及的实际数量。例如，假设你做了一个日记本研究，让参与者在他们的日常生活中，每周都要报告他们使用产品的时间，目的是理解他们使用产品的背景，你可以算一下用户在工作、家中或外出的时候使用产品的比例。这种方法可以识别特定主题或情况的流行程度或频率，例如，用户抱怨的频率或UI问题。这种方法可以很好地从大量的定性信息中挖掘数值数据，但它可能耗时会非常长。8.满意度调研：用途：确定与你的产品或品牌相关的属性成本：低分析难度：低收集难度：低分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：基于任务定量可用性测试试图使用量化的方式来衡量产品的质量，比如：审美情趣、品牌实力、语气等。这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但这些方法通常会首先让参与者接触到产品（通过向他们展示静态图片或者要求他们使用现场产品或原型）。然后，要求用户通过从描述性的词语列表中选择一个来描述当前设计。如果你获取自身目标用户的样本量足够大，那么整体趋势就会显示出来。例如，你可能会有84%的受访者将此设计描述为“最新”。9.眼动研究：用途：确定哪些UI元素是分散注意力的、可发现的或可找到的成本：高分析难度：高收集难度：高分析类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务眼球追踪研究需要特殊设备来追踪用户的眼睛注意力轨迹，因为他们在界面间移动。当许多参与者（30个或更多）在同一个界面上执行相同的任务时，有意义的趋势就会出现，你可以清楚地看出页面的哪些元素会吸引用户的注意力。眼动跟踪可以帮助你确定哪些界面和内容元素需要强调或者弱化，从而使用户能够轻松的实现他们的目标。眼球追踪软件可以使用聚合的凝视数据（用户在这里查看界面，用绿点表示）来创建各种可视化效果。进行眼球追踪研究的一个主要障碍是高度专业化、价格昂贵和不稳定的设备，这些设备需要大量的培训才能使用。二、选择一种方法（九种方法概况表）上表提供了上面讨论的研究方法的概况。三、从你的研究问题开始1.当你要确定使用哪种定量研究的方法时：首先，你得先确定你要研究的问题：你想知道什么？以上方法中有一些非常适合一般性的研究问题。例如：我们产品的可用性是如何随着时间变化的?和竞争对手相比，我们做得怎么样?我们的哪些问题对于产品的影响最大？我们该如何确定其优先级?对于这些类型的问题，你可能需要使用：定量的可用性测试、web分析或调查问卷。2.当你有一个想要回答的具体问题时：以上方法中也会有好的方法来研究以下这些问题。例如：我们应该如何调整我们的全球导航分类？我们的大多数用户怎么看待我们的视觉设计？在dashboard中，我们应该使用这两种设计方案中的哪一种呢？对于这些研究问题，你可能需要使用：A/B测试，卡片分类，树状测试，编码定性评论法，满意度调研，或眼球追踪。然而，在这些建议的方法中有一些不可控的因素。例如，由于安全或者技术原因，你的公司可能不会选择A/B测试的方法。如果是这样的话，你能做的就是发起一个面对面的可用性研究来对比两个原型。然而，这并不是定量可用性测试的典型应用，所以我在这里就不讨论它了。四、考虑研究成本在研究问题之后，选择研究方法的第二大影响因素是成本。这些方法在成本上的差异很大程度上取决于你如何实现该研究。你使用的工具，要求的参与者数量，以及研究人员花费的时间都将影响最终的成本。更复杂的是，许多团队的研究预算也有很大差异。再者，这里的成本估计是相对的。预算相对较低的团队可能需要依靠数据收集分析的方法，比如，使用远程可用性测试、在线卡片排序平台（如OptimalSort）、A/B测试以及网站分析（或APP分析）的方法。根据经验，面对面的方法（比如面对面的可用性测试，面对面的卡片排序）往往成本比较高，因为它们需要很多的研究人员和时间成本。此外，他们还要求外出和租赁专业设备。眼动测试应该是这里列出的最昂贵的方法了，只有那些拥有大量预算和专门的用研团队才会使用它。这张图显示了本文中讨论的定量研究方法的位置，即它们适合于研究问题（一般到特定）的不同维度级别。五、总结一旦你选择了一个方法，就要去了解和学习！结束之后，确保你能够按照你想要的方式和计划进行研究，并保证能得到对自身有用的结果。要注意的是：你不能只收集数据指标，不做任何统计分析就开始做决定。仅仅收集5个用户的评级响应是不够的，要取一个平均值，然后再继续。对于这里讨论的每种方法，都有不同的建议最小样本量。为了获得可靠的数据和确定统计的意义，你可能需要收集数据点的数量需要达到最小样本量才行。如果不这样做，就不能保证你的发现或者结论是正确的。不管你使用哪种方法，一定要把握好需要你研究相关统计学概念的时间，以及获取正确的最小样本量的成本。你要相信，这并不像表面看起来那么困难，而你最终获取的定量数据一定是有价值的。原文作者：Kate Meyer原文链接：s/quantitative-user-research-methods/译文校对：不器#专栏作家#熊猫小生，，人人都是产品经理专栏作家。高级交互设计师，UED负责人。关注互联网C端产品设计相关，擅长移动端产品交互设计，前沿设计风格探索，设计流程优化和管理，欢迎交流~本文翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图由译者提供

也许从前我们点餐需要提前知道餐馆的电话号码，然后一到饭点就给餐馆的老板打电话，要说一大串又要担心老板会忘记，而且又怕老板信息同步不及时，而作为老板呢？陌生的人单子又不敢接，熟人的单子又怕忘记，反正双方都有顾虑而且十分的不方便。但是如今，我们只需要开发app软件即可满足我们线上订单的需求。订单双方都不用担心安全问题也不用担心会忘记，解决了很多不必要的麻烦，也催生了许多潜在客户，因为网络订单能给生活带来极大的方便，许多人愿意去尝试，并且这种足不出户的好处最大化满足的人们的对于方便的追求。移动app开发之间的市场调研是必不可少的，当今时代任何互联网产品如果脱离了市场的基本需求那么就不存在产品的运营的阶段，我们都知道一个产品如果脱离市场那么它根本就不能存活，这样的产品即便做得再好也是毫无意义的，因为没有市场的产品就比如没有水的鱼，活活淹死在水池里。市场调研其实流程并不复杂，但是很多公司并不愿意投入精力到这上面来，但其实这是许多企业一种根深蒂固的错误观念，很多人认为市场调研的得来的东西并不能准确说明整个市场的现状，但其实往往一份10份问卷就能构成一份有效调查。我们都了解产品运营这个阶段其实同样重要，许多的企业公司都是一手好牌却打的很烂，拥有着很好的资源，拥有着很好的产品，却一手构建了极差的商业英雄模式，通过一些低劣的营销手段或者故步自封让整个产品的市场链断节，造成青黄不接的局面，所以一家的好的企业，靠谱的营销团队也是少不了的。移动app开发之后，紧接而来的则是产品的推广，要推广的自己产品，要让产品有很好的运作市场才是产品的存活之道，这一点也告诉我们推广也是产品生长最重要的一环，好产品的开发与推广是相辅相成的，当然我不可否认市场的确存在口碑作品。口碑互联网产品在这里我举个例子比如网易云音乐，这款产品几乎在前期没有任何的大肆推广与宣传，完全是凭借自身的口碑，通过粉丝带动粉丝的推广而火起来的，因此这样的产品一旦火起来了就立马站稳音乐app的脚跟，并且开启了该市场的垄断。

进入2019年，中国的招聘行业已然进入发展的成熟阶段，市场份额被几大头部APP把持，各大APP的用户渗透率也基本维持平稳的状态，短期内难有破局。猎聘同道利用自己出身猎头公司的背景，利用较强大的猎头服务吸引猎头进驻，在求职招聘行业中继续企稳头部的地位：猎聘同道1月份的用户规模为154.91万人，渗透率达0.1446%。iiMedia Research(艾媒咨询)监测发现，细分市场很可能成为未来几大求职招聘APP的主战场，专业化、精细化和智能化将是求职招聘APP克敌制胜的法宝。以下为报告节选内容：“猎头”为猎聘同道的核心竞争优势中国招聘行业市场发展历程2019年中国招聘行业应用图谱根据招聘模式的区别，招聘类网站主要分为综合招聘、分类信息、垂直招聘、社交招聘和兼职招聘等五类互联网招聘网站。2019年中国求职招聘类应用排名猎聘同道月活跃用户数仍显著低于老牌招聘企业2018下半年，猎聘同道的月活跃用户数低于前程无忧和智联招聘，低于boss直聘，总体高于另一垂直招聘的代表企业拉勾网持平。猎聘同道在春节前后传播热度明显较低艾媒大数据舆情监控系统数据显示，2018年12月至2019年2月“猎聘同道”的热度指数基本维持在70-200的区间波动，春节后猎聘同道的热度指数下跌较大，或与春节假期期间求职招聘的人数较少有关。艾媒分析师认为，节后随着春招求职大潮的到来，猎聘同道的舆情热度指数或将出现一定程度的回升。猎聘同道网络总体舆论偏正向艾媒大数据舆情监控系统数据显示，系统监测期间“猎聘同道”出现波动，平均言值数据为46.46，整体网络舆论偏正向。猎聘同道总体媒体情感呈正面和中性艾媒大数据舆情监控系统数据显示，系统监测期间“猎聘同道”的正面情感评价占比57.31%，猎聘同道的总体媒体舆论情感呈正面和中性，负面舆论占比较少。猎聘同道月活跃用户数6月见顶，随后下滑趋稳艾媒北极星监测数据显示，2018年2月-2018年12月，猎聘同道的月活跃用户数在2-3月出现全年最大增幅，6月到达全年顶峰，下半年跌至150万以下，2019年1月回升至154.91万。猎聘同道用户以青年男性为主艾媒北极星监测数据显示，猎聘同道的用户大部分为男性，占全体用户比例的69.42%。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，猎聘同道的用户35岁以下的比例占88.45%。超半数猎聘同道的用户使用苹果手机艾媒北极星监测数据显示，猎聘同道的用户使用的机型主要为苹果手机，占比为54.03%，使用其余机型的用户数占比相对较小，且相互间差距较小。总结与建议

要想帮助企业开发出让用户满意的产品，还得弄懂用户的需求。产品需求可以来自用户、客户、销售、领导，也可以来自竞品、技术、以及自我反省。不同时期的用户需求也不一样，产品在开发之前和发布之后所需面对的用户便不一样。无论怎样，开发公司都应有一套靠谱的了解用户需求的方法，如何搞定用户需求。APP开发公司第一步：获取需求在开发之前，企业需得通过各种方法收集用户的需求。企业可以通过市场调查、竞品分析、数据分析从自已身上找到需求点。手机软件被开发出来就是为了要解决用户痛点的，虽说我们主要是为了满足核心人群的需求，但是其他用户的想法我们也不能错过，或许从他们的看法里我们也能获取一些精妙的点子。第二步：需求分析企业通过一系列的做法获取到需求后，要对自己手上的需求进行分析，因为需求是有真假强弱之分的。对于创业者来说，由于自身资金的限制，因此在做的时候，就一定要分清主次以及哪些需求是可以舍弃的。第三步：需求管理需求既然有先做后做，这就要求要对其做一个规划和排期，如果有些需求是目前没有满足的，则需将其放入到需求池中，等到合适的时机再开发。同时还需要对这些需求点进行一歌统一格式的记录，这样后期查找起来比较方便。第四步：需求实现前面三步所归纳总结的需求点，都是为了最后一点，如果没有这一步骤，一切都将只是纸上谈兵。小编认为，对于创业者而言，如果自身没有足够的资金去做市场调研，了解用户的想法的话，可以将这一工作交给有经验的APP开发公司。如果企业有足够的资金去了解用户的需求，则一定要做好需求分析工作，只有这样才能开发出受欢迎的产品。

图片来源：视觉中国许多人到银行办理业务，都有过被银行工作人员“安利”手机银行APP的经历。那么用户对于各大银行推出的手机银行APP是否满意呢？记者注意到，用户对于手机银行APP的平均满意度略有增加。微众银行和腾讯CDC发起的银行用户体验联合实验室发布了《2018银行业用户体验大调研报告》（以下简称《报告》）显示，2018年，银行用户体验联合实验室对资产规模前8家银行手机APP的满意程度进行追踪发现，2017年，用户对于手机银行APP的平均满意度为71.0。而2018年这一指标上升至74.8。虽然使用手机银行APP的用户平均满意程度略有提升，但主要使用银行这一金融机构平台管理流动资金的用户数量占比却有所减少。《报告》显示，2017年，47.3%的用户最主要以微信、支付宝这一平台来管理流动资金。而2018年这一趋势更加明显，2018年，50.5%的用户最主要以微信、支付宝这一平台来管理流动资金。而最主要以银行来管理流动资金的用户减少，从2017年40.1%下降到2018年的33.1%。微信、支付宝的出现，让越来越多银行意识到互联网转型将会是未来重要趋势。随着银行服务加速从物理网点向移动互联网转型，各大银行竞相在移动端发力。同时，手机银行APP用户量也成为各大银行零售策略主攻点之一。记者发现，国有大行、股份制银行等银行纷纷推出了手机银行APP，甚至很多城商行和农商行也紧跟趋势推出了手机银行APP，并且各大银行在此基础之上，不断优化手机银行APP来吸引更多用户。波士顿咨询公司董事经理谭彦表示，用户体验已经开始成为银行所要面对的新的竞争环境，大家觉得这是兵家必争之地，甚至是新的最重要的优势来源。过去讲渠道为王，现在是用户体验为王。

用户调研究竟该怎么做？用户调研有哪些实用的方法和技巧？带着这2个疑问，请听我为您慢慢分享。Jock Busuttil 在《产品经理方法论》一书中曾写到“了解用户胜过了解自己”。笔者深以为然。了解自己，设计出的产品仅服务我一人。了解用户，设计出的产品服务众生。在设计产品的过程中，我们会有无数的疑问和假设，因此需要走出去去检验我们的疑问和假设。我们把这个过程称之为“用户调研”。一个完整的调研，我们可以把它拆分为四个步骤：第一步：确定调研目的针对不同的调研目的，我们会采用不同的调研方法，并寻找不同的调研人群。因此，一个清晰的调研目的是整个调研过程中关键的第一步。按时间先后顺序，我们可以把调研目的分为3类：产品现状调研：用户使用产品的现状是什么样的？（用户来源，使用路径，付费等）产品需求调研：产品需求是否被用户认可？产品体验调研：产品体验表现如何？有哪些可以改进的地方？第二步：制定调研计划确定调研目标后，我们要针对目标制定调研计划。调研目标用户有哪些特质？从哪里寻找目标用户？有多少预算？选择什么样的调研方法来打成我们的调研目的？询问用户什么样的问题来验证我们的疑问和假设？调研的时间，地点，参与人员，设备，礼金等的准备第三步：执行调研过程一个事无巨细的调研计划会大概率保证调研过程的顺畅执行。调研过程中，我们要多留意用户的细微言词和表情，并引导用户说出自己的想法，从而发现问题。一个完整的线下调研过程举例如下：确定调研时间地点，联系相关人员准时到场，准备好调研手册，水，和记录设备；按照调研提纲的流程逐一进行，如：调研目的，调研须知，保密手册，基础信息询问，用例操作，相关定性和定量问题的回答；调研人员需做好笔记，录音或视频录制。用于后续分析。注意，调研过程中，作为访问者，我们要避免自身潜意识的想法影响用户决策。疑问句用词尽量客观，不带倾向性。当用户表达出明显与实际情况不符的言论或行为时，不要纠正或打断，保证调研过程的客观性。第四步：分析调研结果通过分析发现调研中的关键问题，并输出相关结论，用于回答调研目的中的问题和假设。一个针对需求的分析流程举例如下：我们的调研用户和目标用户匹配吗？如果不匹配，尝试下次调研找更精准的目标用户。用于对比调研结果是否有较大差别。用户觉得我们的产品满足他们需求了吗？这个需求是痛点刚需还只是个无关痛痒的小需求？用户觉得我们的产品酷吗？有特色吗？愿意为其付费吗？通过分析调研结果，若我们的需求假设被验证了，进一步思考有哪些值得改进的地方？如果需求假设没被验证，是我们的调研用户不匹配，还是需求有问题，亦或是解决方案有问题？再思考这些问题能不能被解决，如何解决。优化后，我们再进行下一次的用户调研，持续迭代。综上，用户调研的逻辑图如下：（用户调研逻辑图）举个笔者最近调研的案例：某社交APP的留存优化（1）确定调研目的因为该APP留存不佳，所以希望通过调研用户初次使用产品的整个过程，发现交互问题，从而改进提升用户体验。（2）制定调研计划确定调研用户的基本属性：18-24岁，单身，空闲时间多，文化水平较低，未使用过调研产品。确定筛选条件后，通过第三方联系调研用户，并确定每人200元的调研礼金，协调用户时间后确定调研时间。（时间安排表）制定调研提纲，共分为3个部分：前期访问，用例调研和焦点小组。（调研提纲）并确定用例调研中每一个用例的操作流程和定性定量相关问题。（单一用例调研提纲）（3）执行调研过程提前预定场地，准备好调研所需物品（录制设备，调研提纲，用户名片，水）。访问员自我介绍，并对用户解释本次调研目的及流程。鼓励用户畅所欲言，所说内容无对错之分，任何想法都会帮助我们优化产品。根据调研提纲，完成调研。记录员配合访问员记录关键信息，便于分析阶段复盘。调研结束后，发放礼金，和用户交换联系方式，便于后续联系。（执行调研过程）（4）分析调研结果通过调研中记录的定性定量内容，分析总结，输出调研报告。报告部分内容摘要如下：（目录）（调研用户基本信息）（定性分析）（定量分析）（SUS总体印象）小结我们调研的终极目标还是服务于产品本身，即优化产品。因此我们需要充分调动产品各部门相关人员（如产品，设计，运营，开发，测试）都加入到调研的过程中来，一是保证调研结果有公信力，二是营造一个共同的 knowledge backgroud。从而更好的推动接下来的优化，避免形式主义。尽请关注下一篇：社交产品方法论(六)：竞品分析的二三事。我是小强Joey，一个努力ing的社交产品经理。

近期新型冠状病毒疫情严重，各行各业受到不同程度的影响，反映到股票市场，行情发生了相对剧烈的震荡。跌宕起伏的股市获得了人们的更多关注，吸引了一大批想要入市的新股民，相应的第三方证券服务应用下载量也出现了短期的较大增幅。作为同样是股市小白的笔者，尝试对“同花顺APP”进行产品分析。同花顺APP多年来作为移动端第三方证券服务应用无可争议的流量霸主，拥有全网最多的活跃用户，平台内容不止局限于股票交易和行情资讯，在产品多年的更新迭代过程中，新增了智能投顾、分析工具、基金销售、模拟炒股等功能，逐渐有发展为一站式个人投资者的全方位金融服务平台的趋势，成为业界同类产品的发展风向标。本系列文章主要以新用户的使用体验角度，从市场、用户、功能等方面进行分析，参考了多位前辈的相关文章结论，并在最后从个人角度对同花顺APP部分功能的提出优化建议，作为产品新人可能有诸多考虑不周的地方，还望各位前辈多多包涵，不吝赐教。一、产品概况1. 体验环境体验机型：Smartisan 坚果 pro 2系统版本：Smartisan OS 6.7.1APP版本：9.88.03体验时间：2020.032. 产品简介名称：同花顺炒股票类型：金融理财，炒股软件slogan：让投资变得更简单定位：一款功能强大、资讯丰富的免费炒股软件二、市场分析1. 宏观市场：股市人人都是产品经理作者“宁缺一十三”在其公开文章《同花顺APP产品分析：如何优化基础功能以及社区模块》中，主要基于MobData研究院和易观千帆的统计数据，对同花顺APP的市场边界和空间进行了详细的分析，得出了令人信服的分析结论。但文章中主要使用了2018年及以前的统计数据，虽然客观上说一年的时间市场情况不太会出现颠覆性的变化，但考虑到数据时效性和结论严谨性，本文选择补充2018年11月至今的部分数据进行验证。（1）活跃股民数量，与股市大盘走势息息相关。（2）同花顺针对所有有效炒股人群，不仅限于活跃股民。百度指数可以很好地反映关键词的热度：同花顺与股票股市搜索指数变化趋势基本一致，三者的总体变化趋势与大盘指数变化密切相关：自2018.11.1至今，搜索指数出现短期暴增的时间段，大盘指数往往也发生了剧烈变动。2018.11.1-2020.3.9上证指数与同花顺、股票、股市搜索指数组合图例如相关百度指数在2020年春节前后出现短期暴增，而这段时间由于新冠病毒疫情影响，大盘指数出现暴跌。后续指数虽未持续高位，但平均水平也比疫情爆发之前有明显提高，且持续中小幅度波动，与近期大盘指数波动相对较大的态势相符。2020.1.1-2020.3.9上证指数与同花顺、股票、股市搜索指数组合图百度指数与大盘走势之间的关联，主要取决于用户的心态。当大盘形式向好，或出现较为明显波动时，股票关注者认为有利可图，受投机心理的驱使，部分未入市的新股民和暂时锁仓的老股民开始行动，借助同花顺这类专业软件进行股票交易操作。以本次新冠疫情对股市的影响为例，大众媒体的高曝光度（如3.6星期六天地板，迅速登上微博热搜榜，引起广泛关注），吸引了一大批新股民入场，同时老股民也借助这段时间的大盘异动，进行股票交易操作。对于有效炒股人群，参与股票交易基本都要借助于各种股票交易软件，主要区别在于软件的使用偏好和使用频率。以上分析符合1、2两条结论。（3）股市成交量受活跃股民减少的影响较小，股民有较高粘性根据同花顺IFind的统计数据，2015年股灾以来，大盘指标持续下跌，活跃股民数量不断下降，但日均交易额却没有明显的下降，反而相对平稳，整体上有小幅下降。2019年初和2020年初的较大涨幅，也与大盘异动相互印证。同花顺IFind-中国股票市场日均交易额统计图这在一定程度上说明，除去部分长期价值投资的佛系散户和短期入场的投机者外，核心炒股人群具有很高的粘性，不会因为行情的变动而对交易频率和交易总量产生太大影响。（4）2018年全国自然人投资者1.4亿，证券服务APP活跃用户1.1亿根据中国证券登记结算有限公司统计：截止到2020年1月，投资者数量已达1.6亿。而2019年证券服务应用APP活跃用户数接近1.3亿。二者相差的3千万用户，包含了统计上的重复数据以及部分对手机APP不信任或不习惯的投资者（以老年人居多），排除这部分之后的数据误差可以接受。根据以上数据，可以大致估算当前同花顺APP的市场空间为1.3亿中国股民，同比增加0.2亿。2. 微观市场：证券服务APP根据易观千帆的统计数据，2020.02，证券服务应用月榜前五名分别为同花顺、东方财富（领先版）、大智慧、涨乐财富通和国泰君安君弘，其中同花顺以3646.9万活跃人数高居榜首，比后四位的总和还要多，地位不言而喻。增幅方面，五款APP活跃人数环比增幅均在15％以上，这与2月份股市的剧烈变动有直接影响，同样也印证了宏观市场分析部分的结论。但在应用月度总榜方面，五款APP的排名均在百名开外（同花顺刚好100），且排名间隔大，也从侧面反映出证券市场相对小众，还有很大的市场空间。易观千帆-2020.02应用月度TOP榜在金融应用领域，活跃人数月榜前30仅占四席，且排名相对靠后，这与目前的用户体量、使用场景和使用效率等因素有关。但从环比增幅来看，证券服务应用与整体飘绿的大环境相比恰好相反，平均15％的涨幅与其他金融类应用形成鲜明对比。这一现象的原因主要与现实中全民自我隔离停工封城等导致转账交易需求急剧下降有关，另外在一定意义上也表明人们的注意力与资金部分转入证券市场，造成了这类应用的短期活跃大增幅。易观千帆-金融领域应用月度TOP榜根据MobData《2018中国股民图鉴》的统计数据，七成网民手机中仅安装一款股票APP，偏好使用固定一款APP。但依然有三成股民手机里会有两款及以上的炒股APP，通过实际调研发现主要原因有两个：2015年开始证监会整顿规范券商和第三方股票软件的合规性，大部分券商切断与第三方股票软件的交易接口，这部分券商的开户股民只能通过券商自研的软件交易，由于转移成本的原因，部分股民会在第三方软件基础上再安装券商交易软件，而没有完全转移到券商自研软件上（券商自研软件往往体验不够好）。部分股民对体验的要求较高，会选择安装两款甚至以上同类竞品软件，分别使用各自的部分功能（比如使用同花顺看行情，使用东方财富/雪球看资讯和社区交流），竞品软件间的各自竞争优势是出现这一现象的前提。本质上说，用户选择使用几款APP，取决于自身需求（交易、行情、资讯等）是否被更好地满足。总体来说，同花顺APP在移动端证券服务应用领域中拥有活跃用户数的绝对优势，是发展的核心资源，同时也要在保证自身优势服务的同时，尽量弥补短板，缩短与竞品的差距三、用户分析1. 用户画像对于中国股民的特点，根据MobData《2018中国股民图鉴》的调查数据，我们可以获得比较直观的群体特征：股民中，近七成为男性，25岁以上的成年人为主要群体，其中35岁以上的中老年人炒股热情非常高。学历层面，本科学历者过半，这与我国教育制度的发展联系密切，也反映出股民素质相对较高。股民职业分布上，企业 白领过半，但政府及企事业单位人员最支持股市发展，个中原因与这类人员的特殊地位有关，不必多言。家庭情况方面，已婚有孩股民参与度更高，尤以初高中孩子家长为甚，可以看出一个稳定的家庭是股民投身股市的“坚强后盾”。再看财产收入情况，高收入、有房有车的股民占比和参与度都更高。两个方面的数据刚好互相印证，再结合上半部分年龄职业分布状况，典型用户画像已经呼之欲出，且与我们日常认知较为吻合。最后再看股民的地域分布状况。全国来看股民主要分布在东部沿海及中部人口较多经济发展较好的省份。再看城市层面，中高级别城市居民多，上海居民表现突出。数据情况与上面收入财产方面的数据互相印证。结合以上数据，一份中国股民用户画像可以清晰地展现出来：葛韭菜，40岁中年男性，本科学历，某一线城市事业单位人员，有房有车有家庭，月收入15k。最大的优点是有超强的抗压能力；缺点是记性不好，好了伤疤忘了疼；最大的爱好是站在天台上用手机刷同花顺。注：作者“宁缺一十三”在其文章《同花顺APP产品分析：如何优化基础功能以及社区模块 》中，将同花顺运营数据与《2018中国股民图鉴》数据进行比对分析，得出二者数据高度重合的结论。故不再重复分析，有兴趣的读者可移步原文阅读。2. 群体分类“同花顺针对所有有效炒股人群，不仅限于活跃股民”。上文中国股民用户画像的描述，更符合活跃股民的特征，无法作为”所有有效炒股人群“的代表。物以类聚人以群分，划分用户群体的维度有很多，个人倾向于按照需求进行划分，主要分为以下四种：1）韭菜种子（准股民）特点：有理财意识，想炒股但不清楚如何操作，愿意从0开始学习炒股。以大学生和职场新人为代表，素质较高学习意愿强，但资金较少。需求：希望通过app学习炒股知识，掌握入门技巧，发展成自己能掌握的理财方式，然后考虑投入资金实战。这部分用户更关注app的交互体验和辅助学习功能，比如同花顺app的模拟炒股和问财机器人。2）新韭菜（新股民）特点：有一定的炒股经验，但尚未形成自己的理论，往往根据自己的简单分析或KOL们的分析建议进行股票交易。以典型的上班族为代表，利用碎片化的时间炒股，是炒股app占比最大的一类用户，主要有短线和长线两类。需求：炒短线的用户主要关注app技术面的内容，如行情页的基本数据和k线指标等；炒长线的用户主要关注app基本面的内容，如大盘行情和相关资讯信息等。3）老韭菜（老股民）特点：在股市摸爬滚打，积累多年炒股经验，总结出自己的一套理论体系，对股市比较了解。相对来说中年男性占比较高，相关从业人员也可以归为这一类。需求：希望通过app方便地了解行情资讯以及交易情绪，有一定的社交需求，喜欢在社区发表看法观点，创作ugc内容。4）韭菜花（股票KOL）特点：把股票作为内容创作核心，通过输出行情分析等内容创作，打造自身IP，获得粉丝和影响力，并进行流量变现。这类用户不止包括个人用户，也包括各类股票媒体和自媒体需求：对炒股app的社区功能和活跃用户量级更加关注，希望通过打造自身IP，提供收费咨询服务或运营自己的粉丝群，获得更多收益和影响力。2. 用户的成长性（用户群体的流动性）每个股民都是从新手小白一步步成长起来的，用户的成长性反映为用户群体的流动性。新人通过学习基础知识和模拟炒股，对交易逐渐熟悉，开始投入真金白银，成为新股民；在股市摸爬滚打，经历起伏，逐渐成长为老股民；有些老股民喜欢将自己的行情分析见解发布在ugc社区，并喜欢与大家讨论交流，逐渐积累了自己的粉丝群……股票市场风云变化，每天都有心灰意冷的退市股民，也有满怀热情的入市股民。股民在任何阶段都有可能以各种原因退市（暂时性退市为主），但重新入市的可能性较高，主要受到股票市场变化的影响，炒股软件的用户体验影响反而处在相对被动的地位。即股市变动对股民的吸引是股民使用炒股软件的必要前提。除了暂时性的退市入市带来的相对平稳的流量波动，股民体量总体上呈现上升趋势，主要得益于理财观念的传播和社会总体教育水平的提高，越来越多的人（特别是年轻人）把股票作为重要的理财手段。仅2019年一年，全国自然人投资者新增2千万，增长迅速。基于以上分析，炒股软件想要做到持续的拉新和高效的留存促活，持续增长的准股民和新股民群体显得尤为重要。如何在新人的懵懂期提供优质的新人引导服务，培养用户对产品的信任，同时提高股民对股市和炒股软件的粘性，增加用户的转移成本，并能不断满足股民成长过程中产生的各种需求，是同花顺等炒股理财类APP获得长期稳定用户增长面临的重要问题。（退一步说，如果无法满足所有需求，用户流失在所难免，那么努力做到能最好满足部分需求，使得用户在使用其他APP时保留同花顺，将用户流失转变为部分注意力流失）本文由@李海得 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，不得转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议

编辑导读：想要做出好产品，就要从用户的角度出发，想他们之所想。如何才能了解用户呢？用户调研就是常用的方法之一。本文作者将以一个小众领域的产品为例，分析如何进行用户调研，希望对你有帮助。随着断舍离、极简主义、环保主义在国内的流行，越来越多人开始审视自己与物品的关系，人们迫切需要一个工具，可以管理自己所有的物品，市场上也越来越多物品管理类APP。这次调研的是的物品管理下的衣橱管理，由于这个方向还非常小众，所占人群不多，在抽样上会有一定难度。接下来我将分享我的思考以及调研的过程，思虑不周之处，还请各位前辈多多指教。用户调研思路如下：调研目的；目标用户选择；设计调研问题；用户访谈；调研总结。一、调研的目的我从2019年开始断舍离衣服，但一直是扔了买，买了扔。2020年，受疫情的影响，收入有所下降，我想通过降低支出来维持平衡，而女孩子喜欢买买买，有没有方法可以减少自己的购物欲呢？我想到一个方法，通过记录自己使用物品的次数，清晰地知道物品的ROI，为下次购买提供有力地数据。但当我要选择一款APP来管理我的衣物时，我发现录入单品的操作很不友好。首先是必须要求我上传单品的照片，我有几十件单品，这意味着我要有这几十件单品的照片。除了需要照片，有一些APP还需要我选择单品的分类。这两大复杂的操作直接把我劝退了。于是我想，是不是也有用户和我一样，因为录入的难度太大，而放弃使用APP来管理自己的衣物呢？如果录入时，只需要简单的输入文字就可以创建单品，是不是会有更多用户使用呢？所以本次调研，我希望可以做到：获取需求，通过与用户聊天，了解用户对现有衣橱管理类App的看法。有哪些满意或者不满意的地方。验证需求，与用户交流自己关于录入衣服时的想法，听听用户对于该功能的意见和看法，验证用户对于该功能是否存在需求。商业模式的探索。二、目标用户选择2.1 用户获取豆瓣的「极简小组」、「低消费研究所」、「消费主义言行大赏」上有许多活跃的潜在用户。我的方法是，在豆瓣的极简小组发帖，分享我关于衣橱管理的心得，从回应中找到潜在用户。这是我当时所发的贴：【分享】如何控制自己购买衣服的冲动，亲测非常有用！！我选择了在这个帖子下给我分享APP的友邻。2.2 联系用户私信用户的关键点：态度诚恳 + 明确目的和身份 + 有偿回答姐妹你好，我之前在极简小组发过「如何控制自己购买衣服的冲动，亲测非常有用！！」，你当时推荐了氢气给我，我试用后觉得不太好用，想自己做一个类似功能的APP（我是程序员），想调研下您对这类APP的看法。有9个问题，可能会占用你20分钟的时间，问题主要是关于你的基本情况、使用情况和对这些APP的看法。调查结束后，我会发一个小红包给您。您看您有时间吗？希望能得到您的支持，非常感谢啦~2.3 私信截图2.4 联系结果本次调研，一共调研了3位用户。在豆瓣上联系了4位，有2位同意参与调研，2位没有回应私信，还有一位是熟人朋友。三、设计调研问题在设计问题上围绕以下几个模块：基本情况、使用情况、对APP的看法、商业探索。3.1 基本情况性别、年龄、职业、目前所在城市（人口学基本数据）？您目前是使用哪款APP呢（了解用户）？3.2 使用情况您是从哪儿知道这个APP的（判断推广的有效渠道）？当初这个APP是什么地方吸引你下载使用（寻找用户使用的最初的目的）？您是从什么时候开始使用的呢，大概使用了多久，现在还在使用吗（辨别新老用户）？您大概有多少件衣物？是把所有的衣服都录入了吗？（判断用户的使用情况）？3.3 对APP的看法在您录入单品时，APP有没有什么操作，是让你特别不爽想吐槽的（寻找录入功能模块不满意的点）？如果录入的形式改成只填一个标题就可以创建单品，可以后期再上传照片，是否会更便捷呢？（探讨改进的方法）在您使用过程中，APP有没有什么操作，让你很不爽想吐槽的（寻找当前APP不满意的点）？3.4 商业探索您愿意为一些功能付费吗？（商业模式探讨）你身边还有人使用这些APP吗？你会安利给你朋友吗？（判断裂变的有效性）四、用户调研在豆瓣上私信后，添加了聊天方式，采用我问用户答的方式，进行用户访谈。以下是我整理的访谈信息。五、总结5.1 调研总计5.1.1 用户的真正需求？从调研的情况看，这三位用户的真正需求非常一致。都是因为目前的衣橱不满意，想通过记录穿搭，找到自己喜欢且适合的穿搭。从她们推荐给朋友的情况看，只有满足想断舍离和喜欢搭配的朋友才会最终下载使用。5.1.2 录入的操作是否过于复杂了？的确是需要耗费一定的时间，但能接受，毕竟不管怎么样都是需要耗费一定的时间的。如果可以只输入标题就创建单品，能改善部分用户的体验，但影响不大。5.1.3 为什么弃用？数据丢失、操作不友好、不符合自己的需求5.1.4 能接受为一些功能付费吗？可以，但如果没有足够吸引人的功能点并不会付费。5.2 个人总结在调研前，我假设录入操作麻烦，会导致用户流失。在调研过程中，我发现用户虽然觉得麻烦，但有一个合理的预期，能接受这样的操作。这也可以说明，如果觉得麻烦就没下载，那这部分用户并不是核心用户。由于录入需要耗费一定的精力，用户对于数据的正确性非常看重。特别是对于一些操作，比如删除某件单品，会导致相关联的数据同时删除的情况，应该二次提醒，并正确告知用户所操作的风险性，避免因为误操作导致数据丢失。本文由 @啊～w 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。