用户调研分析

在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，那么产品经理如何做用户行为分析呢？接下来将为大家进行分享。一、为什么要做用户行为分析观点一：有些功能整个平台用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做了就可以了。用户行为分析是形式，不能为了分析而分析。观点二：我都在这个行业做了这么多年了，用户需要什么难道我不知道吗？我本身就是用户，我可以代表他们，我的需求就是他们的需求目标。观点三：只需要做充分的调研分析就可以了，比如需求调研，产品使用调研，多找找目标用户，多让他们提一些反馈意见，根据反馈来做修改即可。观点四：不要总是顺着用户的意思去做产品。产品设计的核心是产品经理的想法，而不是用户的看法。以上观点其实都是错误的，如果产品经理有这样的想法，会对自己极为不利。下面我们来看两个案例：案例一：Growing IO 改版前后对比视频介绍功能是所有用户都想要的，于是Growing IO毫不犹豫地把视频放在了首页，然后注册转化率下降了50%，持续观察两个周，注册转化率仍然没有显著增长，回滚到上个版本，注册转化率逐渐恢复。结论：部分用户的观点无法代表全体用户的真实感受，视频介绍可能是伪需求。产品经理的主观感受无法代表用户的真实体验，任何人都无法代表用户。视频介绍分散了用户的注意力，导致首页注册转化率大幅度下跌。案例二：Facebook改版之后再回滚Facebook经过改版之后，页面更清爽了，展示面积更大了，突出了图片以及视频，展示信息更丰富，Facebook的产品经理、交互设计师都对这一版本非常有信心。然而10%灰度发布之后，用户平均在线时长降低50%，一个月后，数据仍然没有好转。互联网产品要以数据为导向，而不仅仅凭借自己的主观感觉。产品设计过于超前了，产品版本迭代版本之间没有一定的过渡，用户无法习惯。因此可以说，数据分析在日常工作中起到的是必不可少的作用。1、用户行为分析不是形式化，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要通过数据来验证，任何人都无法代表真正的用户。2、产品经理要有自我革新，自我否定的意识。用户的需求是变的，不能太过于依赖过往的经验，过往的经验不可靠，只有数据最可靠。3、用户分析调研是一方面，只是为产品提供思路，但是是否有利于产品长期发展还是要通过数据来说话。4、用户端产品要以用户体验为核心，以数据为导向。二、数据指标与名词含义1、流量来源：流量来源的意思是网站的访问来源，比如用户来自于知乎，来自于微博等等。主要用来统计分析各渠道的推广效果。2、PV：PV（page view）即页面浏览量或点击量，指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。3、UV：UV（unique visitor）即独立访客数，在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。PV与UV的比值一定程度上反映产品的粘性，比值越高往往粘性越高。4、IP数：IP数即独立IP的访问用户数，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。IP数字与UV可能不同（可大可小可相等）5、日活/月活：每日活跃用户数（DAU）/每月活跃用户数（MAU），反映的是网站或者APP的用户活跃程度，用户粘性。6、次日留存/次月留存：次日留存、次月留存反映的是网站或者APP的留存率。7、用户保有率：指在单位时间内符合有效用户条件的用户数在实际产生用户量的比率，也叫用户留存。8、转化率/流失率：转化率一般用来统计两个流程之间的转化比例。其中流失率也是重要的数据指标。用户流失率=总流失用户数/总用户数。9、跳出率：指用户到达网站上且仅浏览了一个页面就离开的访问次数（PV）与所有访问次数的百分比。跳出率越高说明越不受欢迎。10、退出率：对某一个特定的页面而言，从这个页面离开网站的访问数（PV）占这个页面的访问数的百分比。跳出率适用于访问的着陆页 （即用户访问的第一个页面），而退出率则适用于任何访问退出的页面。11、使用时长：每天用户使用的时间。对于游戏或者是社交产品来说，使用时间越长，说明用户越喜欢。一般来说，使用时长越短说明产品粘性越差，用户越不喜欢。12、ARPU：Average Revenue Per User，每用户平均收入在一定时间内，ARPU=总收入/用户数。三、如何做用户行为分析——三大理念1、要树立以数据为驱动的价值观要树立以数据为驱动的价值观，充分认可数据的价值。工作定位：统计、助力、优化、创新。商业变现是最根本目标：用户使用→产生数据→商业变现2、要有用户行为分析方法论在用户行为分析中，越底层产生的价值越低，越顶层产生的价值越高。做用户行为分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面。将更多的时间放在分析以及应用上，而不是数据采集上。AARRR模型，我们在做用户行为分析的时候，应该考虑用户正处在AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么。当我们对产品有一个idea的时候，采用MVP的方式将其构建，功能上线后，衡量用户和市场反应，从而不断学习优化3、要用功能强大的用户行为分析工具比如Google analysis、神策数据、Growing IO等等四、如何做用户行为分析——八大方法1、内外因素分析该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品UV下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：公司战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。2、事件分析事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（PV、UV）、停留时长。趋势分析：分析各个事件的趋势通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。3、试点分析说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。4、漏斗模型漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。5、留存分析通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。6、行为轨迹分析只通过PV、UV 分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。例：通过用户行为轨迹分析发现，大部分用户支付转化率不高并不是退出了，而是返回了上一个页面，猜测：当前页面信息不足，用户在犹豫，想返回上一个页面再了解一下产品。7、A/B testA/B test是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。A/B test是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。8、点击分析通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。以上就是我个人总结的产品经理用户行为分析的方法，欢迎大家来补充、交流。作者：秦时明月，互联网现金贷产品经理、互联网保险产品经理。本文由 @秦时明月 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自 unsplash，基于 CC0 协议

编辑导语：用户研究，是产品出生的必备前提。如果没有详细严谨的用户研究，就不会有成功的产品。产品经理对用户需求的把握程度，与其行业深度、职业阅历有很大的关系。只有当产品经理把自己当成用户去设计一款产品时，才能迎合用户的需求，才能设计出市场需要的产品，才能成功。什么是用户研究呢？我理解的，用户研究是产品设计的第一步，是帮助我们认知用户的一种方法，来指导我们设计产品、优化产品。一、用户研究的几个维度我们先来看一张图，这张图能够帮助你如何在适当情况下进行用户分析。来看横坐标是定性和定量两个维度，怎么理解呢？其实就是为了明确，你研究的是什么？是要明确用户问题还是判断用户问题？通俗的讲：定量意思就是用户有没有这个问题，我知道用户的问题是啥，但我不确定有多少用户都有这个问题。而定性是用户的问题什么？也就是我知道用户有问题，但具体是什么问题我不知道，这两个维度的不同就导致了需要根据用户分析的目的去选择不同用户分析的工具。再看纵坐标，上面是观点，下面是行为。怎么理解呢？就是用户表达出来的和表现出来的分别是什么？用户说：“我觉得你们的产品不好用”，对于这样抽象的回答，主观上的回答，是用户的观点。而用户在使用产品的过程中，发生了闪退，给了产品差评，那这算是行为。行为是用户直接反馈的，是最真实的表现，但是行为不够具象。比如：一家饭店门口没人来，这个是用户的行为，用户不愿意来，但是呢，行为是不能让你清楚的知道，用户为什么不来，是因为口味不好？环境不好？这是很就需要观点这个维度来判断了，通过去分析用户的观点，来判断具体的问题是什么，但是在需求分析中我们都知道，用户的问题肯定是有欺骗性的，他说是因为口味不好不来，但真实情况下可能并不是。当两个维度交叉，就构成了用户分析的四个维度。而这四个维度中，又有不同的工具，来供大家根据用户分析的目的有选择的，分别是我们熟悉的：问卷、数据、现场调研和访谈。比如：一个用户在使用微信支付过程中反馈遇到了问题，但我确实不知道用户遇到了什么问题，这样的调研该用什么方法呢？这个目的是确定用户问题，对吧，那就是定性的维度，那么这时候根据你要确定的内容，选择是用访谈呢还是现场测试让用户重新操作一遍——这就是定性。定性的方法不能锁定群体，因为支付环节中遇到的这个问题可能是个体问题。只有这一个用户发生，所以还需要进一步通过定量去验证，这时候就需要用到数据或问卷了。比如说数据，没错，数据也是用户分析的工具，可能和你理解的不太一致，但事实上数据都是用户行为的体现，对不对？在数据分析中我们最常见的数据漏斗，其作用就是分析用户的行为产生数据上的影响，如果某个节点出现数据异常，大概率说明大量用户在某个步骤发生了问题。数据是从定量的角度，确定了用户行为的用户分析方式。所以，遇到类似“转账用户，使用微信支付的时候出现了问题，来投诉了”客服就可以通过数据的角度，去确定用户是在那个环节发生了什么，导致出现了问题。确定具体在那个环节，从而完成用户分析，到底是个性问题还是群体问题。数据能够客观的表现出用户的行为，但也不是全能的，他是不能非常具体的表现出用户的真实问题是啥的，只能知道问题在那个环节出问题了，而不知道这个问题是什么。另外，对于用户的感受这种主观性的感受，是不能够验证的，比如用户感觉体验不好，但实际上数据中并不能客观的体现这种不好，这时候就需要产品经理来应用其他的方式来分析。相较于数据，另一个定量的工具问卷，是可以帮助我们进一步确认具体问题是什么的。通过大量的用户问卷，让同一类型的用户给出一些结论，再通过这些结论来判断用户的真实想法，这是问卷的使用场景。以上就是四种不同的用户分析的使用常见。客观来看，产品经理对于一个需求，即需要从定性的角度确定问题，同时也需要从定量的角度去验证问题。也需要从行为和观点两方面来去聚焦用户的问题。这样出来的结果，才是最真实的维度，从而使你的需求分析更准确。二、用户研究怎么用？那么用户研究具体怎么用呢，我们从几个场景分别来看一下：1. 场景一：从0设计一款产品，了解目标用户当我们从0开始设计一款产品时，这个时候，我们的产品/功能还没有上线，所以这个时候去观察用户行为的方式是不太合适的。所以在这种场景下，更多的是我们通过问卷调研或者用户调研（用户访谈）去找到目标用户，以及去了解他们的真实需求。2. 场景二：产品优化，发现新的需求点产品优化，去挖掘一些新的需求点，这个是我们产品工作中比较常见的场景了。在这个场景下呢，我们进行用户研究的用户一般是老用户居多了。所以这个时候，由于老用户对产品的存在主观印象，所以问卷调研这种不可控的关键收集就不太建议使用了。不能过多的去听取用户想要什么，而是更多的去看看，用户做了什么？这里我们就要去分析用户的行为，通过数据分析用户的真实态度。那么用户调研为什么可以用呢，首先用户调研1v1的场景比较多，相对于问卷，我们可以认为的去引导用户说出真实的想法。再者，当我们通过数据分析用户的行为之后，也需要通过真实的用户调研来验证数据分析的结论。3. 场景三：深入挖掘用户遇到的问题我知道用户遇到了问题，但是不知道具体是什么样的问题，怎么产生的？场景是什么样的？这个时候呢，我们就应该从定性的角度去分析用户了。用户调研可以直接跟用户当面沟通，通过用户的直接描述，去了解实际场景中用户遇到的问题。那么，当用户描述比较困难时，或者通过用户描述也无法非常清晰的判断他们所遇到的问题时怎么办呢？这个时候，可以让用户来一次真实的现场测试，我们直接观察用户真实的使用场景，帮助我们更直观的理解和分析用户遇到的问题。本文由 @kiwi 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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

对于一个产品经理而言，用户可以算是“最亲密的陌生人”了。需求都是从用户中来，到用户中去的，可能有不少人会疑惑，很多时候用户也不知道自己想要什么，那PM还要听用户的吗？答案当然是要听，但有技巧地听，并进行分析。所谓用户分析，无非就是更多的去了解用户。这其中最笨的方法就是想办法接触用户，去问他。以下内容主要介绍一些接触用户的方法和用户调研的基本知识。说到接触用户，第一反应应该是聆听他们的声音，而这“声音”就在他们的反馈当中。一直认为认识产品的方法有很多，各种调研产品的方法也很多，但是最有效的方法是通过用户反馈，通过用户反馈去了解产品的现状和问题，是最高效最有用的方法。通过用户反馈发现问题当看到用户反馈的内容的时候，关注的点，基本是：自身产品的问题、竞品的问题、可能的机会点。那我们可以通过哪些渠道来收集用户反馈？公开渠道：App Store等应用市场、微博、贴吧半公开渠道：微信朋友圈内部渠道：用户投诉，电话录音、客服咨询针对用户反馈不同渠道的处理策略：公开渠道：对于公开渠道，可以采取搜索+关键字订阅+使用监测工具的策略；半公开渠道：微信朋友圈可以通过“搜一搜”功能，搜索关键字的方法；内部渠道：这就需要整合内部用户反馈渠道，包括邮件、QQ、留言等；需要定期与一线的同事进行沟通，或者适当地当一天客服。具体的用户调研渠道有哪些，进入这些渠道中有大量的用户反馈，又该着重看什么？下面通过几个例子来看看—应用商店评论主流的应用商店与常用的工具包括：IOS：App Store，安卓：360手机助手、安卓市场、百度手机助手、小米应用商店、安智市场、豌豆荚等；常用的工具有APPAnnie、应用雷达、ASO114、酷传等。对于应用商店，应该着重监控以下四点：低分差评：重点看低分 1-3分；有效评论：重点看有实际描述的评论异常行为：比如水军刷榜、恶意评价竞品变化：监控竞争对手的应用变化主流的社交平台与常用工具微博、贴吧、知乎、人人网、雪球的等，工具是关键字+收藏夹、微博企业版、百度、Google等。PS：这里查看贴吧内容有个小技巧，在关键词后添加site:tieba..com，相当于筛选了站点的内容。通过用户咨询、投诉发现问题内容来源：客服后台、录音、意见建议、用户反馈、邮件等。上面介绍了简单的接触到用户并得到用户反馈的方法，但很多时候，用户并不会直接告诉你他的想法，也不会主动给出反馈；因此，我们要知道他们的真正想法，就需要通过用户调研这个方法。用户调研做一件事情总是有目的的，那用户调研的目的是什么？按照我的理解，用户调研的目的有：了解用户对产品的使用过程了解目标用户群的使用场景和过程总结用户的问题和流程提出最合理的解决方案带着目的，我们就找方法。用户调研最常用的方法包括定量的问卷调查，定性的用户访谈。这里需要注意，在调研过程中最忌讳直接问用户想要什么、有什么需求；直接问用户有没有用、好不好用；快速打断用户还有强烈的说服用户倾向。用户访谈的时候，正确的打开方式应该是：观察其使用过程>提问>用户主动说。一些常用的工具，调查问卷就用问卷星等，用户访谈就需要用到录屏软件（MacBook+screenflow），手机端录屏（iPhone+MacBook+airserve），统计系统（growingio、诸葛io、APPsee）、录音笔、电话、QQ、微信等。用户调研怎么做？明确调研的背景和目的背景：什么情况下发起的调研？是否必须通过用户调研来解决？目的：希望通过用户调研得到的结果是什么？另外需要注意，调研的目的忌大而全，调研的方向越聚焦，越有价值；忌假大空，针对行业用户的调研，针对满意度的调研，价值都不大。选择目标用户基于背景和目的，先挑出大量符合行为的用户选定部分目标用户，针对性分析（用户画像）选择合适的用户（时间、地点、感兴趣程度等）邀约用户：直接说明目的，并告知可能发生的情况数量：一般不超过5个分析用户和问题这里是事先猜测目标用户可能面临的问题是什么。分析调研对象可能碰到的问题和解决方案猜测用户的需求并提出解决方案把解决方案变成可执行的demo（纸面、原型等）准备任务和访谈提纲，并演习按照用户调研预设时间的2倍去准备问题，标注必须要回答和用户操作的关键问题，准备用户必须操作的任务，把问题串起来，并找同事预演一遍，最后总结和调整。调研现场先缓和情绪，不要着急一下子进入到访谈/调研中，其次了解背景信息与自己的猜想是否匹配（用户画像），尽可能模拟用户真实的环境，尽可能记录用户的操作过程：录屏、录音、笔记。调研结束总结整理单个用户的调研过程，是否要调整调研对象，汇总本轮调研用户的过程和结论。最后用户调研不是简单找几个用户来Q&A，这一系列的流程，都需要精心的准备。这就要求产品同学们的基本功必须扎实，还有态度的端正了。下一篇，将谈一谈了解关键用户的方法—用户画像，希望大家多多交流！作者：志志志，某公司产品汪一枚，热爱篮球的青年，正在努力成为一名优秀的PM，未来希望进入人工智能行业。本文由 @志志志 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自PEXELS，基于CC0协议

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

用户真相是什么？无疑是最难的环节。作为产品经理，天天都在围绕吃透用户真相运转。但是总是会出现对于用户的需求过于自信，大多时候以参与人员为蓝本，研究结果远离用户真相，形成了“产品经理人体验”,“运营人员体验”，“领导人体验”等。作为产品经理，在每细化一个需求时，大家有跳出产品人经验，深挖过需求的背后吗？真正的用户研究应该建立在以用户为中心的逻辑上，对于用户的每一个确定要做的需求都能形成一个闭环，回到产品需求上。产品经理应该据有透过表面挖本质的能力，接下来我就对如何处理用户需求，做一个简单的方法总结。用户需求研究应该从以下4部分展开，用户需求调研，竞品分析，情节体验，整合为一。用户需求调研当面对用户需求时，我们需要多问几个为什么。上次工作，我接到运营方提出的订单活动需求。他们希望通过订单活动来提高商城的销量。拿到这个需求，我认真分析后，从以下7个点进行展开。（我这里所说的是已经对初步需求进行过滤后的需求）运营方希望通过订单活动来促进用户成交订单，用户希望买到最实惠的商品，之前我们商城是仅仅只有商品活动，对于订单的活动是没有做的，所以这确实可以提高转化率，尤其是带动不容易卖动商品的销量。竞品分析作为一个初级产品经理，我们不要盲目的想从需求中进行创新，多体验优秀产品，做好竞品分析。对于这次的订单活动，我参考了考拉，丰趣海淘等的订单活动是如何做的。通过竞品分析并且结合自己的需求，我将这次订单活动分为5种类型，分别是：满额打折：表示参加活动的商品都按照设置的折扣计算订单应付金额，通过【满足金额】和【折扣】编辑域设置；如订单活动的满足金额为100，折扣为0.8，满足金额为200元，折扣0.7，则订单金额大于等于100小与200时，订单则按照折扣0.8的计算，若大于等于200，订单则按照折扣0.7的计算；满额立减：表示参加活动的商品都按照设置的减免金额计算订单应付金额，通过【满足金额】和【立减金额】编辑域设置；如订单活动的满足金额为100元，减免金额5元，满足金额200元，减免15元，则订单金额大于等于100小与200时，减免5元，若大于等于200，则减免15元；N元任选：表示参加活动的商品都按照设置的固定件数计算订单应付金额，通过【固定件数】和【金额】编辑域设置；如订单活动的固定件数3件，金额119元，固定件数4件，金额149元，若下单件数为3件，则按照119元购买，若件数大于等于4件，则其中4件按照149元计算，剩余售价最低的件数按照原售价计算；多件打折：表示参加活动的商品都按照设置的固定件数计算订单应付金额，通过【固定件数】和【折扣】编辑域设置；如订单活动的固定件数3件，折扣0.9，固定件数4件，折扣0.8，则下单件数为3件，订单按照折扣0.9计算，大于等于4件，订单按照折扣0.8计算；多件立减：表示参加活动的商品都按照设置的固定件数计算订单应付金额，通过【固定件数】和【立减金额】编辑域设置；如订单活动的固定件数3件，立减金额5元，固定件数4件，立减金额10元，则下单件数为3件，立减5元，下单件数大于等于4件，立减10元；总结：初次分析竞品，可以从产品的四要素进行剖析，即内容性，功能性，可用性，情感性。产品是做出来给人使用的，一款由价值的产品必定要给客户感受到有用，能用，可用，爱用。情景调研在这一阶段，我们已经做好了产品需求的细化工作，那到底可行不？我们可以把初步的原型交给用户（真正的用户，设计师，技术开发人员，测试人员，运营人员，需求提出者），选几个典型代表，完全让他们自己去体验，不要带入同理心去干涉用户。我们只需默默在旁边看着，听着他们的分析，然后总结分析用户体验。整合为一整合为一是最关键的，对于可做的需求也并不需要全部都做。此时应抓住某一个点，让这个功能尖叫，超于用户的期望需求。例举近期工作上遇到的一个作者请假需求。先简单介绍一下我们的产品，我们是做小说网站的，主要用于读者的阅读及吸引作者来与我们平台签约。运营人员需要通过全勤奖来激发作者续签约的意向，当时他们提的需求就是做一个请假功能，让作者自己请假，不影响全勤奖的发放。用户都是懒惰的，如果按着这个需求在作者后台增加一个请假功能？作者真的会利用好这个功能吗？增加这个功能，签约作者的转化率就会提高吗？运营人员真正需要这个需求吗……抛出了一系列问题，结合我们现有的网站及人力成本等综合条件，我将这个需求进行了转换，同样还是请假功能，但是无需作者去申请请假，直接技术这边设置一个m值，即允许请假天数，当月缺勤数在m值内，则自动发放全勤奖。但是作者并不清楚我们有这个功能，同时在的通知公告里写明全勤奖的调整。这一改变让用户避免了请假，同时又不影响全勤奖的发放。这个就是需求一个转换，整合，既满足了最初的需求，又不影响用户体验。记住与其求得面面俱到而让产品失去出彩的体验点，倒不如牺牲掉那些可有可无的体验，与营造“一击致命”的体验。每天面对大量的需求，产品经理一定要有一双“火眼金睛”，站在现有产品的肩膀上，用心去做好用户研究，营造“尖峰时刻”，让你的产品有爱，高于用户期望值。本文由 @择城 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

今天来和大家聊下用户调研的那些事情。我相信大家一定遇到过以下的场景：产品留存上不来了，或者说产品新上线了一个功能，但是最终的效果没有大家想象中的那么好。这个时候，老板可能会说，我们做一次用户调研吧，了解用户到底想要什么，为什么会出现这样的情况？于是说做就做，你就开始着手做用户调研。别小看用户调研这个事情，真正做好这件事情，才能从用户的口中了解更多更有用的信息，从用户的视角帮忙我们更好地完善产品，提升产品的数据指标。关于用户调研，主要会从以下几个部分入手，如下图：这过程中，我会重点和大家分享下关于问卷设计的一些思考，欢迎大家多多指教。一、明确调研目的对于运营来说，调研一定是奔着解决或者找到某个问题发生的原因去的。可能是产品留存率不高，也有可能用户付费率不高，也有可能用户对于某个功能完全无感，导致最终结果与预期偏差较大，于是为了找到某个问题出现的原因，甚至找到解决某个问题的办法，这个时候有些运营就会选择用户调研的方式去了解用户某个行为背后的深度原因。而这些问题，一定是从运营数据出来的，从数据中结合用户行为去分析数据可能出现的原因。现在心里做一些预设，后续在用户调研中在针对用户去做深入的调研访谈。二、确定调研对象，方式明确调研目的之后，接下来就是明确调研对象和方式了，明确这些之后，我们才能更好地去做针对性的调研，找到出现问题的真正原因。比如某一款产品的3天留存率一直不高，第2天到第3天的时候，从数据折线图中可以看出，这是一个急剧下降的拐点。所以针对3日留存率这个问题，我们确定我们的调研对是2日活跃但3日不活跃用户，找到用户在第3天流失掉的原因：是没有找到产品的Aha时刻，还是其他什么原因？如果我们需要针对一款新产品去做用户调研的话，也是根据新产品的目标用户去做筛选，找到潜在目标用户，了解潜在目标用户的真正需求。接下来应该明确调研的方式了，是选择线上问卷，电话访谈，还是深入面对面访谈的方式？这3种调研方式各有各有的好，各有各的弊端，根据现实情况去选择即可。访谈效果依次是面对面访谈＞电话访谈＞线上问卷，而访谈的操作难度则是完全相反的。一般来说，面对面深入访谈一般发生在产品初期，这个时候对于产品的定位，以及用户的痛点都不太明确，需要通过这样的方式更好地去了解这些用户的需求，更好地将产品包装给用户。三、设计调研问卷这个部分是最重要的一部分，甚至也是决定一个用户调研是否成功的关键。一般来说，如果是网上的针对所有人的问卷，那么这一套问卷一定是针对目标用户逐一筛选，往下漏的一个过程，比如想针对一款工具产品调研用户留存差的原因，首先需要明确用户是否是工具产品大类的目标用户，其次是用户是否是该工具产品的用户，从大到小，逐一筛选。不过如果都是在自己产品内，或者针对自己的用户去做调研，那么就不存在上边的筛选过程。接下来就是针对用户留存差的原因做具体的调研和分析了。这其中可能包含产品上的一些问题，运营上的一些问题，或者其他的原因，这些都是需要在问卷调查中逐一去深入挖掘。最好是按照用户选择的某个选项，设计一系列深入逻辑选项，找到用户行为背后真正的原因。四、展开调研调研是所有环节中最重要的一个环节。如何找到用户心中真正的问题，如何针对一个问题深究是关键。在有条件的情况下，很多人会选择焦点小组访谈的方式，通过采用小型座谈会的形式，挑选一组具有同质性的用户，由一个经过训练的主持人以一种无结构、自然的形式与一个小组的具有代表性的消费者或客户交谈。从而获得对有关问题的深入了解。在这个环节中，针对用户的回答进行深入询问是关键，从用户的回答中找到用户的真正需求。不知道大家还记得福特造车的故事吗？100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的马”。很多人听到这个答案，于是立马跑到马场去选马配种，以满足用户的需求。但是福特却没有这样做，而是接着往下问：你为什么需要一匹更快地马？因为这样我可以跑的更快。你为什么需要跑的更快？因为这样我可以更快地到达目的地。所以你想要一匹更快的马的核心目的是什么？用更短的时间更快地达到目的地。福特并没有往马场跑去，而是选择了制造汽车去满足用户的需求。按照有时候用户并不知道自己真正想要什么样的东西，但是用户一定知道某个行为背后他想要从中获得的利益或者好处。从行为背后的目的出发，能够更好更快地定义用户的真正需求，从而找到某个问题的突破口。所以，做问卷访谈的时候，多问几个为什么，用户说的可能并不是真正的信息，顺着回答多问几个为什么，能让自己获得更多的信息。五、撰写调研报告调研报告不是单纯地记录调研的问题和答案，而是从问题和答案中找到解决问题的思路和灵感是关键。用户访谈看起来人人都能做，但是真正做好用户访谈还是需要费一番功夫，才能真正了解用户心中所想，心中所想要获取的东西，才能更好地满足用户需求。作者：运营汪成长日记 分享那些运营的成功与走过的坑。

在开发一款产品之前，首先最重要的就是要进行用户的需求分析。今天优赞要和大家探讨的就是：作为一名交互设计师，该如何分析用户需求？用户需求即系统设计之前和设计、开发过程中对用户需求所作的调查与分析，是系统设计、系统完善和系统维护的依据，是围绕用户的需求，那么在产品的动机和担忧方面不用做太多考虑。只要关注用户在使用产品的过程中，会遇到什么障碍，提供好的解决方案即可。在日常的工作中，一般由以下的几步分析用户需求，从而得到好的解决方案：1.用户需求是什么？2.目标用户描述？3.用户场景描述4.用户有哪些行为？5.用户体验的目标是什么？6.衡量指标是什么？7.关键因素是哪些？8.初步解决方案成列出来1.获取用户需求常见手段有：公众平台信息的收集，用户反馈，问卷调查，用户访谈，行业人士、专家访谈，竞品分析等。2.目标用户描述描述出用户的年龄层、特征、经验等。例如“一条”APP的目标用户描述：一线城市，25—35岁左右的高文化、高收入的中高端男性用户居多，购物频次少，单次消费高，有2年以上的网上购物经验。3.用户场景描述这类似于我们写作文时候的四要素：时间、地点、人物，做了什么；常见的用“4W”来描述用户行为：Who（谁）、when（什么时间）、where（什么地点）、what（发生了什么），4.用户行为基于前面“4W”，促使了用户做出什么样的行为。5.用户体验目标用户使用你的产品，是为了达到什么样的目的。例如：微信发红包功能，用户的目的：快速的发红包给对方。6.衡量指标用什么样的标准来判断，举例说明：怎么样判断微信发红包功能呢？——发红包的操作步骤，用这种准备的、可衡量的标准来判断更好。7.关键因素通俗点来讲，就是用户在使用过程中，遇到的障碍。拿微信发红包举例，这里列举几个关键因素：A. 不能快速得填写祝福语言B. 钱包里面钱不够、没钱C. 需要填写的信息太多8.初步解决方案针对第7点：针对提出的关键因素，一一找出对应的解决方案，整理就好。所以在整理关键因素时，尽可能全地列举出关键因素。前面介绍了用户需求的步骤，下面就用实例来巩固一下用户需求的方法。实例一：微信发红包功能1. 用户需求：在聊天页面，快速的发红包给好友2. 目标用户：张女士，50岁，使用iPhone手机一年，用微信也仅仅是和家人聊天。3. 用户场景：女儿生日，张女士再和女儿聊天时，想给在外地工作的女儿发个红包，并送上祝福。4. 用户行为：点击红包按钮5. 用户体验目标：快速的完成发红包和送上祝福6. 衡量指标：发红包的步骤实例二：支付宝快捷支付功能1. 用户需求：支付宝快捷支付2. 目标用户：王小姐，28岁，公司员工，使用支付宝5年，基本用支付宝买东西3. 用户场景：下班路上，王小姐去公交站路上看到路旁水果店做活动，想着家里刚好水果吃完了，进去买水果，因为要赶公交车，王小姐希望选好水果，立马支付完成。4. 用户行为：点击支付按钮5. 用户体验目标：快速的完成支付6. 衡量指标：支付的步骤越少越少，越快、安全支付越好实例三：美团凭单的用户需求1. 用户需求： 省钱（凑单满减、省派送费）2. 目标用户：王小姐，28岁，公司员工，工作日不带午餐，吃外卖3. 用户场景：快到中午了，按照往常习惯，王小姐打开美团APP，找了家店，发现满40减20，优惠力度不错，但是自己又买不了那么多的商品，于是问问周边的同时，有没有要一起拼单的。4. 用户行为：点击拼单按钮5. 用户体验目标：快速邀请好友，完成拼单下单6. 衡量指标：拼单步骤越少越好如果您对小程序开发或APP开发感兴趣的话，可以通过下方小程序联系优赞哦！优赞科技，提供APP开发定制、微信定制开发、H5小游戏开发、手机商城开发、管理系统开发等一站式技术解决方案。

编辑导读：产品界有这样的一句话，用户想要墙上的洞，而不是钻墙的工具。产品经理要善于发现用户的需求，并且根据用户需求调整产品。但是，用户表达的信息就一定是真实的需求吗？本文作者基于自身经验，从四个方面分析如何更好地洞察用户需求，希望对你有帮助。时隔半年，2020发生了太多事，也让很多人认清了现实，这篇文章是对上一篇的一个拓展，也是对自己工作的总结，也是产品经理的一个核心能力，所以决定慢慢写出这篇文章。献出自己喜欢的一句话“现在的你就是最好的你，就是你过往所有经历带来的认知结果”，所以欢迎大家指导。正文开始。不管是什么类型的产品都会涉及到用户，涉及到使用其产品的人，但用户和客户的区别是什么呢？如果用一句话描述，那就是：用户是直接使用我们的服务，而客户是买单付钱的人。我们需要搞清楚哪些是会使用服务的人，哪些是会买单付钱的人，这样有助于想清楚商业画布中的场景，以及在以后的选择上，应该覆盖什么样的用户。一、怎么区分用户和客户我们先来看一个关于用户和客户的小故事。周鸿祎曾经提到，当年360儿童手表刚推向市场时，只有定位功能。因为当时小孩被抱走的新闻层出不穷，很多家长对孩子的安全问题充满了担忧。于是360儿童手表为了满足家长电池的长续航需求，必须极大程度缩减手表的其他功能，仅留下了定位功能。当他们把这个手表投放到市场后，一开始产品卖得不错，但是手表初次使用之后的活跃度特别差，没什么家长在用。这是因为从一开始项目团队就认为这批手表仅满足家长的要求就可以，而忽略了真正的用户“孩子”的需求，因为一款只有定位功能的手表，实在难以讨得小朋友的欢心，认为“这是我妈妈想要用的，可我一点也不喜欢。”其实一开始360就进入了一个关于客户和用户的误区。当产品经理开始意识到，原来手表真正的用户是小朋友，于是重新基于小朋友的喜好，在手表上迭代了例如：打电话、小游戏这样的功能。当小朋友可以用手表电话跟父母沟通，添加周围的小朋友为好友时，这款手表才真正建立了和用户的关系。与之相反，我们曾提到过一个产品，任天堂的Switch游戏机。任天堂在2018年发布了一款产品Nintendo Labo，这个游戏机的纸箱套装可以和任天堂的Switch游戏机配套使用。玩家可以将任天堂的Switch游戏机，插入到一个个形状各异的卡牌纸盒中实现不同的体验，比如钢琴、鱼竿、 摩托车、小房屋、遥控装置等玩法。任天堂这样做的成本并不高，但看起来酷炫十足的产品同时兼顾了用户和客户。我们必须要考虑我们的内容所面向的用户到底是谁，要重点关注的用户和客户这两种角色的观点一脉相承。任天堂通过纸板的方式把游戏机包装成了一个寓教于乐的产品，很好地说服家长，这是一个富有创意的产品，可以锻炼孩子的动手能力、想象力，不仅仅是游戏机更是一个教具。任天堂游戏纸箱案例图关于Switch，还有一个非常有趣的设计，由于家长给孩子买游戏机时，十分担心游戏机当中小小的游戏卡会被孩子误食，造成危险，于是任天堂在游戏机的卡带中添加了号称是世界上最苦的原料，无毒无害的苦味添加剂苯甲地那铵，孩子如果不小心把游戏卡往嘴里送，舔一口就会被苦味刺激。有趣的是，很多家长收到这款游戏机的第一时间，统一姿势都是拿出游戏卡带舔一下，据说上市三天时间，就被添了千万次，那酸爽滋味大概是能让人浑身颤抖一下再干呕的那种，于是又有很多家长纷纷表示，的确很苦，这个小话题再次形成了这款游戏机在用户群体当中的传播。可见，站在用户去重新打磨产品细节时，不仅更能说服用户，也更能说服为之买单的客户，还有可能会带来预期之外的传播与影响。二、用户表达的信息，不一定代表他们的真实需求用户表达的信息，一定是他们真实的需求吗?不一定。不然世界上怎么会有 “口是心非”这个词。用户想要的不一定是用户会付费购买的，用户说想要的也未必是用户内心真正想要的。有些产品，我们认为是自己想要的，用了之后才发现并不是。我曾经预订过一 段时间的健康减肥餐，我认为自己的需求是减肥控制体重，可当真正吃了一段时间之后发现，我有一个优先级更高的需求，那就是餐食的口味。所以，需求并非是独立存在的，有对比才能发现自己以为的需求其实并非自己真正最想要的需求。每日优鲜创始人徐正也分享过一个真实的故事：当时很多用户都反馈希望买到帝王蟹。于是，每日优鲜的产品经理就提议，干脆采购一些帝王蟹，将帝王蟹纳入每日优鲜的售卖范围。但是徐正否决了这个想法，原因是，有多少家庭主妇能在家搞定帝王蟹这种庞然大物?用户想要吃帝王蟹，并不代表想要买一只活的帝王蟹。所以用户想要的东西，不一定是用户会要的东西。我们需要从产品思维的角度去思考，用户想要的到底是什么?三、怎么更好地洞察用户需求产品需要依循的两大原则。抖音、拼多多、瑞幸咖啡，应该是近来增长最快的火爆产品。在这些火爆产品的背后，其实是有产品规律可依循的。可以发现，在产品方面他们遵循了两大原则：第一个原则：好产品要么节省用户时间，要么消耗用户时间。淘宝刚诞生时，它的目的是为了节省用户时间，让用户更快速地买到产品。不使用淘宝时，用户为了买一个东西可能需要花一个下午时间逛街寻找、反复砍价比价、选择，但使用淘宝很快就能足不出户完成找到商品、比价、下单。但随着淘宝的发展，开始有更多形形色色的产品在平台上出现，它开始不断地为用户推荐更吸引他们的产品，对某些用户而言，反而变成了消耗用户时间的产品。很多女生每天打开淘宝，刷一刷淘宝推荐的猜你喜欢的商品，欢欣雀跃不断向下翻页，于是大把的时间在指尖流逝。好的产品会至少符合其中一条属性，当然更好的产品同时符合两条属性。所以我们在设计产品时，更多地要去想我们的产品可以如何帮助用户节省时间，可以如何让用户沉迷，让用户喜欢从而消耗更多时间。第二个原则：直接把价值和结果传递给用户，而不是把过程、工具、材料给用户。比如前面提到的帝王蟹的故事，用户想要的是吃到帝王蟹，但并不代表用户想要将帝王蟹大卸八块的过程。在产品经理的圈子里，流行着这样一句话：用户想要的是墙上的一个洞，并不是钻墙的机器。从产品思维的角度出发，我们提供给用户的产品，应当是结果，而不是过程中的工具和材料。以上两个原则，可以帮助我们判断，我们设计出来的产品是否符合好产品的标准。第三个原则：第一人称视角感受需要。之前所以有摩拜单车，是因为创始人胡玮炜当时在上海、北京出差时，觉得特别不方便，下了地铁面临着1公里以内这种不远不近的距离，非常尴尬，当时的她特别希望有一辆自行车可以替代掉这种游走于步行和打车之间的需求。于是，在创办摩拜单车之前的很长时间里，她都在思考如何解决最后一公里的交通的问题。这个产品应该长什么样子?车辆是否可追踪、是否遍布地铁口、用户以什么方式开锁骑自行车、怎样结算?围绕着要解决的问题和要交付的产品价值， 她以第一人称的视角，从自己的需求作为出发点，打磨出这样一款产品。丰巢的诞生也是源于快递小哥，在没有这个产品之前，工作中让快递小哥最痛苦的事情，并不是发短信用户不来取，也不是要等待用户太长时间，而是在这等待的过程中，不方便短暂离开，因为担心包裹会遗失。连放心上厕所、吃饭这种最刚性的需求反而是快递小哥未被解决的痛点。创始人和产品团队在与快递员共同生活和工作中，察觉到了这个重要的信息， 于是上线了一款产品，让大家都有一些自己的时间。想要更好了解用户的需求，首先要用第一人称视角去感受用户到底需要的是什么。第四个原则：正确方法进行需求调研。调研与分析，一个主观的自己，只能代表一小群人，所以当站在第一人称视角去洞察用户的需求是为了确保我们对用户需求理解的准确性，就要通过调研和分析来验证我们对于需求的理解和判断。足够专业的调研分析，能够得到我们想要的信息。那如何进行专业的调研分析?有两种方式：定性调研分析和定量调研分析。定性调研分析，当去分析用户需求的时候，定性调研分析的结果应当输出用户画像。我们的用户是一群什么样的人，他们有什么喜好，他们会在什么样的情况下使用我们的产品和服务？在定性调研的时候，需要遵循3个原则：一是问题要开放、要深度。不要让用户的答案是“是”或者“否”，这样封闭式的问题，无法得到我们已知以外的答案。二是鼓励用户多讲述。三是避免诱导性问题。比如“如果我们提供这样一个服务，是不是一个特别好的服务?”，类似于这种，就是诱导性的提问。定量调研分析的目的，是输出用户需求优先级的分布。我们在洞察用户需求时，也许能够洞察出来很多种用户的需求，比如在打车这件事情上，需求有快速打到车，车要干净、安全，支付要方便，能开发票。这么多需求，优先级在哪里？这个就是我们在定量调研分析当中需要得到的结论。在定量调研的时候，也需要遵循5个原则：避免专业词汇，每次只提一个问题；避免笼统抽象的描述，尽可能使用大家理解清晰的客观描述；避免敏感问题；避免主动引导；避免笼统抽象描述，是导致很多调研得不到准确答案的重要原因。有时我们会去问用户一些笼统的问题，比如:“您对我们所提供的服务的感受如何?”。如果我们要问用户对我们的服务是不是满意，以更客观的调研方式来说，可以给用户5个选项:我们的服务是否满意到了让你愿意介绍给你的朋友?我们的服务是否让您 满意到了你愿意在应用市场给我们五星好评?我们的服务是否让您满意到了愿意再次使用？我们的服务您综合下来会打几分?我们的服务在速度、态度、品质几个方面，您分别会打几分?把问题尽可能客观描述，这样能够更明确用户对于该问题的真实态度，和其中的细节反馈。最后一个原则：MVP验证，做完用户需求洞察以及定性、定量的分析之后，我们还需要将我们洞察和分析之后的需求，梳理规划成具体的产品功能，然后从其中筛选出来用以测试的MVP，进行再次验证。假设我们是共享单车的团队，在以第一人称视角洞察到用户的需求，并且完成了一系列的定性定量调研分析和产品规划设计，这时要验证共享单车项目是否可行，最便捷的办法是先找五六辆自行车免押金租给用户，以人工方式收2块钱的单次使用费， 看是否有人愿意使用。我们做产品时，一旦开始开发，不管是什么样的产品，都涉及了一系列的成本，所以要先找到最小的MVP，验证可行，再开始花费成本。当完成用户需求洞察，也做完了调研和MVP，对自己的产品多了自信，基本证明想法是靠谱的，就可以从想法走向产品生产环节。四、最后需求自检清单：我是在满足用户真正特别想要的需求吗?在我提供的服务之前，用户有别的选择吗?对别的选择是否有不满的地方?如果有不满，用户愿意做出调整吗?当用户愿意做出调整时，我提供的服务是不是第一选择?当用户选择我的时候，我是否做到了扬长避短?除了不断自检我们对用户需求的理解，做一款真正产品时，我们还要通过定性和定量分析，更深入了解用户真正想要的东西到底是什么？什么是影响用户愿意选择产品和服务的主要原因。作者：胡子邯；公众号：产品经理的日常思考。本文由 @胡子邯 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议