用户调研、竞品分析、数据分析、行业分析4个方法,轻松挖掘产品需求
一般产品的需求来源,除了老板和其他同事(运营或市场)的业务需求,还可以来自以下几个方面:
1.用户调研
用户调研的手法有很多,如问卷调查、用户访谈。这类方法的好处是操作简单、反馈周期短、贴近用户。但是,用户调研也很容易产生比较大的偏差。对此,可以从调研方和调研对象两方面进行归纳和建议。
调研方的先入为主
在设计调查问卷的时候,我们往往会有先入为主的毛病,自己挖个洞引导用户往里钻。这样做可以获得自己想要的“调研真相”,但也远离了真正的用户需求。所以在进行用户调研的时候一定要遵守客观、谨慎的原则,而不是自己挖个洞然后引导用户往里钻。
闷声不吭的主流用户
我们可以将用户分为3种类型:
专家型用户:热衷于探索新功能,并提出各种用户反馈和建议,恨不能有个个性化定制版本的产品。这类用户虽然很积极,但占比很少;
随机型用户:如果学习成本足够低,这类用户还是会愿意使用新功能的。他们比专家型用户多,但也只是少数;
主流用户:基本只用几个核心功能,一声不吭的用,用完就走。这类用户占至少80%。
而很多时候,会响应调研、积极反馈的,往往就是占比最少的专家型用户,他们兴高采烈的提需求,产品喜出望外的接需求,最终做出来的是大部分用户都不会用的功能。因此,在获得调研报告或用户反馈时,必须理清用户属于哪类、需求是否为核心需求。
2.竞品分析
竞品分析算是做产品的基本功和日常任务了。总的来说,竞品分析的作用就是:
更清晰的了解市场态势及走向,让团队跟上趋势;
更具体的分析业务场景,更细致的把握用户需求;
借鉴竞品优点,规避竞品缺点。
竞品分析的流程
一般来说,竞品分析的姿势是这样的:
确定竞品分析目标。明确竞品分析的目的;圈定竞品分析的边界,选择合适的分析对象。
确定分析维度。对产品目标进行拆解,分析了解用户需求,据此获得竞品分析的维度:分析的侧重点,以及分析时需要采用什么标准。
进行对比分析。按照步骤二所得维度,对所选竞品进行逐项对比、分析优劣。
总结及建议。总结对比分析的收获,给出有建设性的解决方案。
中庸的困局
然而,就算掌握了分析流程,也未必给得出具有建设性建议的竞品分析报告。
一来,任何分析都没有银弹可言,流程的合理无法弥补分析思维的不足;
二来,随着互联网发展愈加成熟,产品愈发同质化——就连当年特立独行的苹果手机,也越来越像安卓机子了——分析愈发中庸的竞品往往只能得出愈发中庸的结论。
3.数据分析
数据分析所得来的用户需求,会比用户调研的更靠谱些。因为很多时候,用户表达的都是自己想要的,而不是真正需要的,但用户行为所遗留下的数据却是很诚实的。
据说,微信出来之前,微博的产品做过数据分析,发现有30%左右的用户非常高频的使用发私信功能(即为移动IM),但微博并没有重视这一点,这个疏漏也间接造就了微信等一大波移动IM的崛起。
数据分析的流程
数据分析一般的流程如下,与产品开发及运营紧密结合,从而做到让数据引导产品运营及需求管理:
屁股决定脑袋的分析
比起用户调研和竞品分析,数据分析更加系统化——这句话反过来说,就是坑也更多:
数据来源:必须保证源数据的真实、完整及准确。为此,必须和数据挖掘的技术人员以及和业务相关的运营人员说明清楚数据分析的目的、数据的范围及数据统计的口径;
数据备份:处理前请备份,处理前请备份,处理前请备份——重要的事情说三遍。
屁股决定脑袋:要从一堆数据里提取出具备说服力的结论不容易,但要为自己的论点拼凑出一套数据却很简单——虽然这套数据最终也是站不住脚的——在做数据分析的时候,客观谨慎是必须的原则。
4.行业分析
如果说,用户调研和竞品分析是看现在,数据分析是看过去,那么,行业分析就是看未来。行业分析的方法论有波特五力分析模型、SCP产品组织理论等。
行业分析可帮助产品团队抓住市场趋势,做到攻守有据。
行业分析的理论模型发展至今,已非常成熟。需要注意的是,行业分析的第一个步骤——也是重点和难点——就是如何划分行业的范围。卖煤气炉的做行业分析时,要看的不仅仅是其他卖煤气炉的,还得看看人家的电磁炉。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色,他们的工作内容不仅丰富多样,还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代,数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景,还需要拥有业务 ...
2024-12-29