借助用户反馈功能,如何进行用户数据分析?
对很多从事产品工作的同事来说,“以用户为中心”是工作的重点,同时也是难点。用户的心思难以捉摸,用户研究的工作也似乎高深莫测。不过,用户研究并不一定总要使用眼动测试这样专业的手段才能进行。借助现在很多产品都有的“用户反馈”功能,其实就可以进行简单的用户数据分析。
“用户反馈”作为用户研究的手段,具有独特的优势。首先,“用户反馈”反映了用户在真实使用环境中正在发生的问题。焦点小组、用户访谈等方法,在预测用户行为习惯的方面能够发挥巨大作用,但缺乏用户实际操作的数据;可用性测试能够提供用户行为的数据,但是测试环境跟用户实际的使用环境很不一样,因此得出的结论仍然是预测性的。“用户反馈”则更进一步,将用户在使用产品的行为过程中遇到的问题有效地收集起来。其次,“用户反馈”功能的实现非常简单。它可以是软件界面上的一个按钮,也可以是网站上的一个“常见问题及解答(FAQ)”页面,甚至是一部热线电话和一个接听人员。大大降低了用户研究的门槛。
用
用户反馈分析的作用
在分析“用户反馈”之前,要先明确分析“用户反馈”能做什么,不能做什么(如下图)。否则很容易让分析流于文字表面,或被用户五花八门的思路牵着鼻子走,不能命中产品问题的本质。通过对用户反馈的分析可以让我们做到三件事:第一,学习用户的语言,从用户的角度去理解产品,从而建立用户关于产品的心智模型。第二,了解用户的期望是什么,哪些期望在产品中得到了满足,哪些没有被满足。第三,了解用户在使用产品中的“痛点”,即最困扰用户使用产品的问题是什么。
另外还要注意的两点是:第一,“用户反馈”收集的建议不能代表所有用户的感受。因为即使“用户反馈”的机制门槛很低,还是会让很多不那么热心的用户在遇到问题时保持沉默。第二,直接使用用户的话来描述产品存在的问题可能存在风险。要知道用户在提意见的时候可能已经被遇到的问题惹恼了,或者自己根本对产品的使用一头雾水,无法冷静且准确的告诉你真正的问题是什么。
用户反馈的分析方法
对用户反馈进行分析,可以令用户零散输出的、缺乏组织的信息系统化,便于从中快速发现产品问题。用户反馈的分析过程分三步:制定编码->按编码将反馈归类->分析归类结果(如下图)。下面逐一进行简要的介绍。
1、编码
一般来说,用户反馈的编码和分析只抽取最近几周到几个月内的数据就足够说明问题了。在这一时间范围内从“用户反馈”系统中逐条抽取反馈,根据反馈的内容建立编码,直到不再产生新的编码为止。编码可以是任何维度上的,只要对后续的分析有帮助——比如按照反馈内容的实质建立编码(性能问题、交互问题、新功能期望等),或按照用户的感受建立编码(生气、失望、满意、超出预期等)。需要注意的是,在阅读反馈并建立编码时需要聚焦于事实,不能因为用户反馈的语气激烈就认为问题很严重。
接下来需要再从近期的用户反馈中抽取一定数量的反馈(100-200条),由两个人分别按照编码进行分类。完成后,两人将各自的分类结果进行对比。检验两人对相同编码是否理解一致?是否存在对产品改进没有意义的编码?是否存在太笼统或太狭隘的编码?是否存在实际内容相同,但命名不同的编码?根据对上述几个问题的考察,对编码系统进行微调,可以使其他未分析的反馈之后得到明确分类。
2、归类
编码建立之后,将近期反馈数据中未参与建立编码过程的反馈条目,全部按照确定的编码系统进行分类。要注意的是,因为“沉默”用户的存在,每个编码分类下的反馈条数事实上很难反映该类问题的重要程度,不可以轻易就下结论。
3、分析
在分析用户反馈的分类编码数据时,首先要注意数据的附加信息。例如,数据来自于有什么特点的用户群,数据收集于哪一时间段,用户在产生反馈时正在用产品完成什么工作,等等。其次,要观察数据的对比和变化。例如,两个用户群的反馈存在怎样的差异,用户在不同时期的反馈内容有怎样的变化,等等。可以想象,如果在一个产品新版本推出之后,负面反馈数量极具增加,那么新版本有关方面的变化很可能损害了用户的使用体验。
由于篇幅有限,关于用户反馈的分析方法就先总结到这里。长久来看,对用户反馈进行这样系统的归类和分析,可以使我们掌握用户想法的变化趋势以及用户对产品新版本的反应,有助于我们预测产品的未来发展方向。并且,用户反馈分析还具有数据收集容易,对分析人员的专业要求较低等特点,非常适合作为简便的用户数据分析工具。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31