app用户市场调研

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

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。

本文笔者对独立知识付费型平台产品重度用户进行调研分析，探索更多创新的突破点。一、调研背景和目的1. 调研背景iiMedia Research数据显示，中国知识付费用户规模呈高速增长态势，2018年知识付费用户规模达2.92亿人，预计2019年知识付费用户规模将达3.87亿人。知识付费产品面临井喷态势，知识付费市场一步一步趋于壮大，成为诸多公司抢占布局的风口。公司目前正在布局知识付费领域，打算做一款独立知识付费型平台产品，类似得到、知识星球等，希望能够通过对至少3个知识付费订阅重度用户进行调研，整理成调研报告，为公司的知识付费领域布局提供依据。2. 调研目的通过对知识付费重度用户的调研，发现可能的机会点，为产品的需求开发，服务模式，商业模式等提供强有力的支撑和依据。二、选择目标用户在独立知识付费型平台产品领域，得到属于领域佼佼者，与公司布局的知识付费领域相一致，因而在此次对知识付费领域重度用户的调研中，我们将借鉴得到的用户画像对知识付费用户进行定位，得到用户画像：1. 性别分布2. 年龄分布3. 地域分布4. 消费能力分布数据来源：易观千帆根据以上数据可以发现：在性别上，得到用户群体男性居多，占比65.11%；在年龄上，得到的用户群体年龄主要集中在24岁到40岁，即80后、90后为主，占比接近80%；在地域上，用户群体集中在一线城市和超一线城市，占比超过70%；在消费能力上，用户群体集中在中等消费者和中高消费者，占比为65%左右。通过对App Store用户对得到app中50条有实际内容的评论进行分析，探索用户通过得到app进行付费主要基于以下几种目的，其中学习与自我提升是主要目标：工作上的学习与自我提升：通过付费专栏与相关课程，进行系统学习，提升个人技能水平，获得更多与工作相关的专业知识；兴趣所在：对特定领域有偏好，渴望获取更多领域相关知识，获得更多乐趣；自我提升：充分利用碎片化时间，加强知识补给，拓宽知识领域，自我提升，同时，得到的音频极大地解放了双手和眼睛，为用户提供了便利，帮助用户“偷懒”；解惑：为人处事/社会情感类的答疑解惑；社交：通过得到，结识更多志同道合的朋友，扩展人际关系圈心理行为分析：从以上信息可以发现，得到的用户主要是中等和中高消费能力一线城市和超一线城市的80、90后；由于用户所处年龄段正是处于职场拼搏阶段，而所在地经济发达，对职场人士的能力要求也较高，给职场人士提出更高要求和无形中施加了压力，让职场者有焦虑情绪，急需断加强知识补给，提升专业能力，从而让自己更具竞争力，达成升值加薪的目标。综合以上分析，得到的用户画像为：重度用户则是重复使用频次较高的用户，为了对重度用户的定义更为明确，此次筛选的知识付费重度用户从使用时间、使用频率、登录时长以及将知识付费作为生活习惯进行筛选，设置的条件具体为：在知识付费平台的使用时长：使用知识付费平台时间已经超过1年；使用频率：每周登录5次以上；登录时长：每周使用知识付费平台在线学习的时长不得少于20小时；生活习惯：已经将知识付费作为日常生活的习惯，每年会专门为知识付费留足预算。因而符合本次调研需求的用户应符合以下特征： 24-40岁，在一线和超一线城市，有中等和中高消费能力，因职场压力与焦虑有自我提升需求，高频使用在线知识付费产品的在职人士。因为线下调研的时间限制，本次调研选择了线上调研访谈的形式，以访谈与填写问卷的形式对知识付费重度用户的使用行为与需求进行调研分析。筛选形式通过在产品经理群中发出调研邀请、加入得到用户群与用户沟通的形式，通过条件匹配与一对一沟通的形式选择目标用户，并就调研的大致情况进行初步交流，告知此次调研的目的，并表明此次调研将不会窥探个人隐私，泄露个人信息，打消调研对象顾虑。最终本次调研选定了三位知识付费重度用户作为本次调研的对象。基本情况如下：三、分析用户和问题作为知识付费用户，能否获得专业的知识和物有所值的服务，是用户首要关心的内容，因而对于用户而言，用户在使用产品时，可能会遇到的问题有：想要获取专业的知识，达到自我提升的目的，但却不知如何能够快速寻找到理想的付费产品，有助于系统学习，建立健全的知识体系架构；用户在购买课程之前，没有试听机会，无法判断选购课程是否符合自身需求；购买课程的内容不够专业，无法满足用户学习的需求，或内容不够干货、实战性差，指导性不强；用户由于工作经历上的差异，知识体系上存在差别，底子不一样，需要购买与自身所处阶段相匹配的付费产品（例如初级阶段、中级阶段、高级阶段）；对于一些初入职场的用户而言，学习需求比较大，但是累计课程购买支出较高，对其支付形成一定的经济负担；用户想要获取的知识领域过于冷门，找不到相关内容；用户有学习需求，但是对于如何系统学习认知不是太深入，不知从何开始学习，如安排自我学习计划。解决方案：强化标签和精准分类，帮助用户快速找到适合需求的内容，对课程进行一定的排名，帮助用户挑选精品课程；提供免费试听机会，调取用户评论，已听课用户可对该课程进行评论和打分，帮助用户是否购买某付费产品进行判断；对内容进行严格把控，提升付费产品的质量，打造精品课程；对付费产品按照层级进行分类，帮助处于不同学习阶段的用户精准匹配适合自己的目前学习状态的产品；提供分期付款机制，帮助用户缓解一定的压力；提供反馈途径，用户可以提交自己需要的知识领域，达到一定的用户量，可考虑对新领域内容的开拓；对新用户进行一定的兴趣定位，根据标签，对其进行判断，制定学习计划，推荐与之匹配的课程。四、准备用户调研内容由于线下调研成本过高，因而此次调研采用的是线上访谈形式；为避免问题数量过多，因而此次提出的问题存在连问、挖掘用户进一步需求情况。由于线上访谈和现场调研有所区别，在与用户进行访谈之前，都已进入沟通，因而在此环节设定的是直接访谈。由于公司目前正在布局知识付费领域，打算做一款独立知识付费型平台产品，重度用户是公司将来重点赢利点所在，针对其的调研需要获知该类用户在知识付费领域的基本使用情况与用户属性、需求点及成交影响因素，以及痛点寻求可能的机会点，因而此次访谈也围绕几点展开。在提问中，也根据前期的【选择目标用户】【分析用户和问题】环节中的分析设定选项，验证分析是否准确，同时将在对根据猜测的用户可能遇到的问题和解决方案贯彻其中，进一步验证分析的准确性。完整的调查问题如下：知识付费重度用户调研调研内容：1.您工作的时长，是哪一年开始进行知识付费？2.目前主要使用的知识付费平台有哪些，是哪些平台的知识付费重度用户？您选择这些平台的原因是什么？3.购买知识付费产品的主要领域有哪些？目前知识付费领域的支出，是否对你形成了一定的经济压力，如果推出分期充值功能，是否欢迎？4.你购买付费产品的频次是多少？每年在上面支出是多少？愿意为之付费的支出预估每年是多少？单次付费产品可接受价格产品区间是多少？5.购买知识付费产品的出发点是什么？ （可多选）A.工作需求，学习工作相关的专业知识，增强专业能力，提升自我竞争力B.兴趣所在，学习更多感兴趣的领域的知识C.自我提升，充分利用碎片化时间，加强知识补给，拓宽知识领域，自我充电D.为人处事/社会情感类的答疑解惑以及逻辑思维能力的养成E.社交需求，寻找更多志同道合的朋友，共同学习，拓展人际圈F.其他，将进一步具体因素，对选项进行补充6.哪些是你决定购买某付费产品的影响因素？ A.专业度，如讲师的资历水平，课程体系的系统化B.试听课程满意度C.价格D.他人推荐与好评度E.其他，将进一步具体因素7.在您的观点中，什么样的付费产品是物有所值的？您所期待的知识付费平台应满足哪些要求？8.目前购买的知识付费产品中是否符合您的期待？您在购买支付付费产品时，是否有分阶段需求，比如根据您目前所处的学习阶段，内容有初级、中级、高级学习阶段的划分？9.您在使用知识付费产品时，是否遇到一些影响体验的事情？(比如，无法精准找到所需要的内容、推送信息过多等)，平台的哪些行为是您无法忍受的？10.在目前使用的知识付费平台中，您是否有希望能够平台增加或者优化的内容？11.您在搜索想要学习的内容时，是否遇到内容搜不到的情况？这时您会如何处理？如果平台增加对于此内容的反馈，用于平台内容不断丰富，您是否乐意进行反馈？基础信息：1.您的年龄： 岁2.您所在的城市： 3. 您的收入区间： 。A.0-5000元 B.5000-10000元 C.10000-15000元 D.15000元以上五、现场访谈现场访谈按照调研准备内容如期举行，在访谈过程中，为获取用户的真实诉求，会以讲故事等形式，帮助用户对自我诉求和使用过程中遇到的问题进行回忆与追溯，更全面地对用户使用中的诉求和痛点进行了解，后续为公司的知识付费领域布局提供依据。用户遇到不理解的问题，将会进行讲解，但在访谈过程中，严格按照访谈要求进行，不误导引导用户、不强加观点。为便于更好地对信息进行搜集与整理，访谈过程中，将会对访谈获取信息进行提炼，建立用户档案。六、知识付费重度用户的典型特征总结1. 基础信息在性别上，得到用户群体男性居多，男女占比约为2：1；在年龄上，得到的用户群体年龄主要集中在24岁到40岁，即80后、90后为主，占比接近80%；在学历上，用户群体学历在大专及以上居多，有持续学习的需求；在地域上，用户群体集中在一线城市和超一线城市，其他城市人群比例用上升趋势。2. 社会关系多为职场人士，有工作晋升和自我提升的需要3. 消费能力用户群体集中在中等消费者和中高消费者，月收入水平在1万到2万之间，中低消费能力的用户也占有一定比例，愿意成为一些付费平台的会员；在制定预算时，会为知识付费划定在范围内，对知识的渴求度比较高，花费较为大方，如若符合需求、质量过关，也会下“血本”选购知识付费产品。4. 行为特征非常关注工作领域的行业信息或感兴趣的领域，会订阅相关公众号、日报等信息，有每日阅读的的习惯；已将知识付费作为日常生活的习惯，会为其留有预算，使用知识付费平台超过一年，每周登录5次以上，每周学习时长不少于20小时；学习的自主性高，会主动利用碎片化行为进行学习，并对自身有清晰的规划，会随时留意最新的学习机会，按照规划为自己充电。重视学习成效，注重理论与实践相结合，对学以致用要求比较高；目的性明确，需求为先，如若现有平台无法满足需求，会考虑其其他平台，不会过于依赖某一平台。5. 心理特征有主见，渴望被肯定、被认可，渴望进步与自我肯定，不甘落后；焦虑，处于职场，希望有较强的竞争力和不易被取代，渴望在工作上做出成绩；时间意识和紧迫感强，强调效率与成效，追求性价比、物有所值、重体验，对于浪费时间的行为容忍度低。七、总结报告用户选择知识付费产品的需求是多方面的，解决工作上能力提升的焦虑和个人提升为主，除此之外，兴趣所在、社交、解惑都是其愿意知识付费的诱因。需求和课程质量为先，如若现有平台无法满足其需求，会考虑转战其他平台，因而平台内容的多元性和丰富性，是平台需要重点把控的内容；课程专业度、试听课程满意度、价格、他人推荐与好评，都是影响用户决定是否购买的关键因素；在此方面，需要对提供的付费内容质量进行重点把关，音质画质稳定性有保障，导师有丰富的实战经验，试听课必需能体现课程质量；用户评价很有必要，平台需加强宣传力度，但在宣传时要注意方式，不要引发用户反感情绪；重度用户在付费方面比较大方，产品符合其胃口，课程专业度过关，很乐意付费。考虑到用户重复购买付费产品，费用累计会对部分用户形成一定的压力，分期付款功能可成为平台的一大亮点，用户可自行选择是否分期付款；用户在使用过程中，希望课程类全程有助教或者辅导员参与，实践性强，理论于实践结合，有课程更新安排、有奖励于作业督促机制，有参与感、氛围、奖励需求，可设立的一定的奖励机制；用户有线下学习需求，线上课程与线下课程相结合，也是一大需求点。本文由 @努力小晴天 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。

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。

编辑导读：用户调研是进行产品运营的前提，做好用户调研，可以从用户口中了解更多有用的信息，从用户视角帮助完善产品。那么，如何才能做好一次用户调研呢？本文将从五个方面展开介绍，与你分享。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。本文由 @运营汪日记 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

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

根据CEIC数据显示，第六次人口普查中，中国三线及以下城市的消费者占全国的七成以上，GDP占全国的59%，同时三线及以下城市也贡献着中国三分之二的经济增长。随着移动互联网流量红利的消失，用户下沉是互联网行业的必然选择。三线及以下用户已成为一股不可小觑的力量，促使了拼多多式黑马产品的诞生。三四线城市用户的互联网生活是怎样的？三四线城市又有哪些市场机会点呢？为此，酷鹅用户研究院特开展三四线用户系列研究，本期将为您深入解读三四线城市用户的互联网生活方式。研究方法与样本说明研究方法：一对一深度访谈、用户日志追踪、案头研究抽样方法：根据全国六大区域的人口、GDP、互联网渗透率三个主要指标进行调研城市的抽样，并分别覆盖中国华东、华北、华南、西南、西北和东北。样本分布：此次调研覆盖全国16个省份（河南浙江河北辽宁山西山东内蒙古江苏湖南等），40个城市，并根据每个大区的三线、四线、五线城市占比进行分层抽样。共计访谈50位居住在本地3年及以上的三线及以下城市用户，并历时一个多月对该50位三线及以下用户生活与互联网使用行为进行日志追踪。样本配额：地域分布：3线：4线：5线=20人:20人:10人年龄分布：00后：90后：80后：70后=5人:20人:15人:10人性别分布：男：女=30人:20人酷鹅核心洞察休闲娱乐产品在三四线城市受欢迎三四线用户生活节奏慢，闲暇时间多。线下相比一二线用户有更丰富的休闲生活，线上偏好泛娱乐类应用，休闲娱乐产品为三四线用户平淡生活带来更多的乐趣与体验。本地生活类APP在三四线城市逐步渗透三四线用户除了使用大众的互联网产品，如QQ、微信外，还会使用与本地生活相关的一些APP，如本地生活服务工具、本地教育、本地育儿相关的APP。熟人社交传播是三四线用户APP下载主要驱动三四线城市用户注重线下熟人社交关系的维护，人与人之间的线下交往也更密切。熟人社交的传播对三四线用户APP下载和使用有重要的影响。三四线中老年互联网消费市场空间大三四线城市中老年用户触网的高频软件主要是微信，对短视频等娱乐APP刚刚接触，还在探索阶段，未来市场空间大。

图片来源：视觉中国文｜极光大数据核心观点到店餐饮/服务行业规模持续快速增长，目前行业app用户规模近5亿人，安装渗透率为45.2%；美团和大众点评稳居第一梯队，其安装渗透率、新增用户量、活跃用户量、认知度、使用率、首选偏好、总体评价等各项指标均优于其它app；无论是到店餐饮还是到店服务，七成用户首选美团；到店服务行业中的休闲娱乐、丽人、教育培训、婚庆等细分领域，美团的各项指标均处于领先地位；到店用户男性略多，16-35岁为主，一二线城市占比较高，其中美团用户相对较为年轻；餐饮服务规模增长将带动到店行业发展，而线上线下一体化和新技术应用，将可能改变到店行业的服务方式。一、行业发展概况到店O2O的概念和范畴本报告重点分析到店餐饮/服务行业。到店餐饮/服务行业规模与安装渗透率行业规模持续快速增长，未来可期。截至2018年8月，到店餐饮/服务app用户规模近5亿人，安装渗透率为45.2%，过去一年快速增加1亿用户。到店餐饮/服务行业格局行业格局分为三个梯队，第一梯队（美团、大众点评）龙头地位稳固。到店餐饮/服务行业格局明朗，美团渗透率达33.98%，大众点评渗透率10.87%，美团点评在到店餐饮/服务行业中处于领先地位；口碑和百度糯米的渗透率不足3%，在到店餐饮/服务行业中位于第二梯队；其余app的渗透率极低，处于第三梯队。到店餐饮/服务行业商业模式到店餐饮/服务平台是一门连接消费者和商家的生意，O2O平台模式是到店餐饮/服务行业的主要商业模式。以美团点评为例，美团点评为消费者和商家搭建了一个连接的平台，使得消费者在消费前可以获得更多店铺的信息和消费优惠，同时也满足了商家对流量、曝光度的需求，成为商家线上销售服务产品的渠道；到店餐饮/服务行业的主要盈利来源是商家的平台佣金抽成和增值服务的收入，如广告、精准营销等。二、行业竞争格局行业主要app认知度美团认知度最高，行业用户认知度高达97.2%；大众点评的认知度接近七成，位于行业第二；二梯队的口碑和百度糯米的认知度差不多，接近五成。行业主要app使用率行业主要app使用率格局明朗，美团使用率显著高于其它app，94.3%的行业用户使用过美团进行消费，而且其它app间的使用率差距也十分明显，第二位的大众点评有近五成的使用率，而第二梯队的口碑和百度糯米为百分之二三十的使用率。行业主要app MAU美团8月月活跃用户2.4亿人，稳居行业第一；大众点评8月月活跃用户六千万，位居第二；百度糯米和口碑的月活跃用户在五百万左右。行业主要app用户独占率美团的用户独占率接近3/4，表明只安装美团app即能满足大部分用户的到店需求；大众点评的用户独占率达三成，其它app的独占率相对较低，均介于10%-20%之间，第一梯队优势明显。行业主要app日新增用户量美团和大众点评的日新增用户量达百万级别，其它app为万级或更低；口碑在2017年底和2018年初的日新增用户量暴增，这是导致其安装渗透率增长的主要原因，但随后其日新增用户量回落到之前的水平。行业主要app新增用户留存率在保有新增用户方面，美团、大众点评和百度糯米在保有新增用户方面差距不大，而口碑则较低，30天留存率为四成左右。行业主要app总体评价总体评价反映用户体验，美团是总体评价均值唯一达8分以上的app，表明在用户体验上美团优于其它app；大众点评和口碑的用户评价较为接近，分列二三位。行业主要app细项维度评价美团在各细项维度上名列前茅，其中“app容易使用”和“覆盖门店多/齐全”这两方面表现最为突出；大众点评在“推荐/评论对我有帮助”的评价最高；“app容易使用”为大多数app评价最高的细项，反映app设计满足用户需求；而受限于行业整体的团购优惠减弱，“团购/优惠给力”评价较低。到店餐饮app使用偏好在到店餐饮行业中，使用美团和首选美团的用户比例均最高，显著高于其它app；使用率反映用户的实际使用情况，美团使用率接近九成，大众点评接近四成，口碑接近三成；首选占比反映用户的使用偏好，美团首选占比超七成，而其它app占比较低，除大众点评外均为个位数。到店餐饮app各功能使用查找、团购和优惠买单是用户最主要使用的功能。不同app的功能使用率有所不同，美团在查找、团购的使用率最高，而大众点评在查找方面的使用率较高，口碑在优惠买单的使用率较高。到店餐饮app忠诚度忠诚度行业龙头美团的忠诚度高达95.6%，说明美团能够满足用户的需求，成功留住用户，高于其它app；口碑和大众点评的忠诚度超过七成，百度糯米超过六成。到店餐饮app净推荐值（NPS）净推荐值（NPS）是衡量用户口碑和满意度的指标，值越大表示用户口碑和满意度越高；美团净推荐值最高，表明在到店餐饮行业里，用户对美团的口碑最好、满意度最高，其幅度显著高于其它app；大众点评和口碑的净推荐值接近，均为25%左右。到店服务app使用偏好到店服务与到店餐饮的市场格局非常类似，美团显著高于其它app，大众点评第二。到店服务细分领域用户参与度到店服务各细分领域中，用户对休闲娱乐类门店的参与度最高，达84.1%；而丽人类门店、教育培训类门店以及婚庆类门店仍然有很大的发展空间。到店服务细分领域app首选占比美团在各细分领域优势明显，其中在休闲娱乐门店最为强势；大众点评在各细分领域均为第二，其中，在丽人门店中占比较高；口碑则在教育培训门店中占比较高，是其唯一占比上两位数的细分领域。到店服务app各功能使用用户主要使用查找功能、团购和优惠买单功能。美团在查找商户、团购方面的使用率显著高于其它app，优势最为明显；大众点评在查找商户上的使用率较高，而口碑在优惠买单&支付的使用率上较高。到店服务app忠诚度与到店餐饮的情况类似，美团用户在到店服务中的忠诚度也最高，口碑用户和大众点评用户的忠诚度超七成。到店服务app净推荐值（NPS）到店服务的净推荐值优于到店餐饮。美团在到店服务领域依然稳居第一，净推荐值为38.8%，与到店餐饮的情况接近；大众点评、口碑和百度糯米的净推荐值在到店服务领域比到店餐饮有不同程度的提高，特别是百度糯米，提高近10个百分点。三、用户特征画像用户性别分布整体来看，男性占比略高。美团用户性别比例较为均衡，大众点评和口碑都的男性用户占比略高，而百度糯米则是女性用户占比略高。用户年龄分布超八成用户年龄在16-35岁；各app用户占比最高的年龄段均为26-35岁，占比五成以上；美团用户较为年轻，其它app用户相对略为年长。用户地理位置分布二线及以上城市用户比例高于全国网民。省份方面，广东省用户占比最高，达11.0%，江苏省和河南省分列二三位；城市方面，一线城市占据前四，其中北京市用户占比最高，为3.4%，上海市次之，为3.3%。四、未来发展趋势未来发展趋势之一我国餐饮行业收入持续高速增长，始终保持在10%左右的增速，高于GDP增速；规模的持续增长反映用户餐饮服务需求的持续增长，这将推动用户对到店app的需求和使用，带动到店餐饮/服务行业发展。未来发展趋势之二用户的消费习惯逐步从零散式消费转为集中式消费，集饮食娱乐购物于一身的一站式商场越发成为人们日常的闲暇消费去处；随着线下一站式消费的发展和成熟，到店行业玩家可以整合其商家资源，实现线上到线下消费全链条的打通，实现线上线下一体化，这将会进一步提升用户体验和用户忠诚度。未来发展趋势之三新兴技术的应用将给餐饮和服务行业带来变革，而对到店行业的app功能和运营要求也会随之提高。报告说明1. 数据来源极光大数据，源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测，并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析；调研数据，通过极光调研平台进行网络调研，共回收符合到店餐饮/服务行业用户的问卷2001份（其中，符合到店餐饮的样本1960份，符合到店服务的样本1414份，同一用户可以同时为到店餐饮和到店服务的样本），执行周期为2018年8月2. 数据周期报告整体时间段：2017.01-2018.083. 数据指标说明具体数据指标请参考各页标注4. 法律声明极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考，极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关，由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担5. 报告其他说明极光数据研究院后续将利用自身的大数据能力，对各领域进行更详尽的分析解读和商业洞察，敬请期待