产品经理必读用户研究方法总结 是一个非常重要的话题，可以从不同的角度进行思考和讨论。我愿意与您分享我的见解和经验。

如何利用大数据思维来进行用户调研

如何利用大数据思维来进行用户调研

传统的产品调研，通常需要先行选定用户样本，之后耗费大量人力物力采用不同的调研方法，进行用户调研。如果把大数据应用到用户调研当中，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助大数据进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，不仅可以提高用户调研的效率，以最快的速度响应用户需求，而且可以极大的降低用户调研的成本。基于此，本文试图利用大数据思维，来解读大数据时代下用户调研的新变化。

说明：本文提供的仅仅是大数据时代下，用户调研的思路。如果有具体的用户调研需求，欢迎向笔者提出，笔者将在下篇推文中，进行具体案例的探讨。

大数据作为一种生产资料，正在越来越深入的影响着人类社会。现在，大数据在电商领域，通过根据相似消费者的商品偏好，向顾客推荐更符合其个人喜好的商品，这一推荐方式不仅仅省去了消费者寻找商品的时间，更是提高了电商平台的收入。

同理，在音乐、电视剧、**，广告投放、用户调研等领域，大数据的可用武之地也越来越广。那么，大数据时代给用户调研方式带来了哪些改变呢？

大数据被广泛应用以前，传统的用户调研方式，通常需要经过界定调研问题、制定调研计划、综合调研方法、设计调研问卷、总结调研结果这5个步骤。

但是，大数据被广泛应用以后，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助多种公开的大数据工具进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，将二者进行比对，进行多轮TEST，帮助产品人员发现问题的真相。

一、设置出优秀的调研问题，调研便成功了一半

设置调研问题，处于整个调研的第一个环节，其重要性自然不言而喻。比如某些产品经理可能会提出“用户为什么不接受视频付费”，或者“是否有足够的用户愿意支付15元/月来观看正版高清视频，如果是更低或者更高的价格呢？”前一个调研问题过于宽泛，而后一个调研问题却又界定的过于单一。

如果将调研问题界定为：

哪一类用户最有可能使用视频网站的付费服务？视频网站不同档位的价格，分别会有多少用户愿意支付？所有视频网站中，会有多少用户会因为这项服务而选择该视频网站？相对于视频付费，如广告主赞助，这一方式的价值何在？

当然，并非所有调研的调研内容都能如此具体明了：

有些属于探索性研究，这类调研的目的在于找出问题的真相，提出可能的答案，或新的创意；

有些属于描述性研究，这类调研重在描述项目内容的某些数量特征；

还有一些是因果性研究，这种调研的目的是检测现象之间是否存在因果关系。

二、根据调研问题，进行大数据预分析处理

大数据的魅力在于采集的不是样本数据，而是全部数据。例如滴滴推出滴滴外卖服务、美团推出美团打车业务，得益于现代社交网络的发达程度，滴滴和美团几乎可以对微博、微信等社交媒体上的对于新推出服务的议论进行统计分析，从而提供更好的服务。

例如，可以通过百度指数了解网友对于此项服务的搜索行为，同时进行跟踪分析：

当然并不是所有的网友都会使用百度搜索，他们也有可能使用360搜索，这时就要借助360指数：

又或者用户采取其他方式来表达情绪和想法，比如社交媒体微博、微信，可能就会用到微博指数，第三方舆情监测和口碑分析工具，借助新浪微舆情进行口碑分析和文本挖掘：

说明：以上的大数据工具，仅列举了常用的3种。在实际操作中，大数据工具的选择，还需要根据用户具体的调研问题来确定。

三、人工介入，对调研问题进行针对性处理

可以根据大数据分析结果，人工介入到调研问题上来，进行有针对性的调研处理，这时候可以采用传统的调研方法。但是与以往不同的是，在采用这些调研方法时，不需再耗费大量成本进行种种调研。选择人工介入的目的，是为了更真实的感受调研过程，参与调研问题的处理上来。

传统的调研方法，通常有以下4种方式：

1.观察法

这种方法是采取不引人注目的方式，来观察消费者使用产品的情形，以收集最新数据资料。某些战略咨询公司在做调研时，十分信奉观察法。

下面是国内知名的营销咨询公司，华与华在《超级符号就是超级创意》里关于这一方法运用的片段，了解一下：

“比如你在超市里观察牙膏的消费，观察走到牙膏货架前的人，你会看到这样的一个过程：一个顾客推着购物车走过来，一边走一边浏览货架上的牙膏；停下来，注目于一盒牙膏片刻，继续往前走；停下来，拿起一盒牙膏，看后放下；又拿起一盒看看，再翻过来，仔细看包装，背后的文案放回货架；往前走两步，掉头回到最开始注目的那盒牙膏，仔细看看，包装背后的文案，放回货架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍进购物车里，选择结束。”

“不，没结束，他可能过一会儿会折回来，把刚才放进购物车里的牙膏放回货架，换成第二步注目的那盒，也可能两盒都要。这样你就观察到他买牙膏的整个过程，竟然有七个动作。”

2.焦点小组访谈法

这是一种基于人口统计特征、心理统计特征和其他因素的考虑，仔细的招募六到十个人，然后将他们召集在一起，在规定时间内与这些参与者进行讨论的一种调研方式，参与者通常可以得到一些报酬。

调研人员通常坐在座谈是隔壁的，装有单面镜的房间内，对座谈会的讨论过程进行观察。必须要注意的是：实时焦点小组访谈时，必须让参与者尽可能的感受到气氛轻松，力求让他们说真话。

3.行为资料分析法

用户在使用产品时所产生的种种行为都可以用来观察用户的心理，调研人员通过分析这些数据，可以了解用户的许多情况。

用户的浏览时长和浏览内容可以反映用户的实际偏好，它比用户口头提供给调研人员的一些陈述更为可靠。

4.实验法

通过排除所有可能影响观测结果的因素，来获得现象间真正的因果关系。

比如视频网站，向用户提供高清视频服务，第一季度只收费25元每月，第二季度收费15元每月。如果两次不同价格的收费，使用该服务的用户没有差异，那么视频网站就得不出如下结论：较高的服务费用会显著影响用户观看收费视频的意愿。

四、调研方法确定以后，就可以着手调研问卷的设计了

设置调查问卷，是为了收集一手资料。不过，由于问卷中问句的格式、次序和问句的顺序都影响问卷的填答效果，所以对问卷中的问句进行测试和调整是非常必要的。

问卷设计的注意事项：

五、总结调研结果

将大数据统计预分析得到的结果，同产品调研人员实际调研得出的结果，进行比对，从而将数据和信息转换成发现和建议。

最后，大功告成，根据市场调研所得的结果，就可以制定具体的营销决策。

说明：由于在这个过程中，运用传统调研方式，无需耗费大量人力物力，对于可疑结果，可以通过控制变量的方式，进行多轮TEST，帮助产品人员真正发现调研问题的真相。

「产品经理如何做好行业研究」第三节：行业研究的方法-市场规模分析

（一）、市场总量——看市场的天花板

首先，要看一下整个市场的总量，最核心的点是看市场的天花板，看市场的天花板是在看这个盘子到底有多大。

当我们自己投身到一个行业的时候，一定要找一个天花板够高的行业。

你说要去做一个“小而美”的行业，“小”可以去做到，但是往往一个小行业很难做到“美”。因为只有当一个市场的天花板足够高的时候，那么才会有更加多的热钱、更加多的企业、更加多的投资涌入到里面。

什么是天花板？天花板就是这个行业现在整个的收入规模是多少，它未来的增长预测又是多少。

收入规模，什么盘子才是够大的？ 至少要到一千亿才是一个大的行业，一百亿是一个相对来说行业的低配版；如果整个行业总共只有几千万的规模，那这是一个极其小的行业，非常的小众、非常窄，做这个行业的意义就没有那么的大。

为什么只有几千万或1个亿的小盘子有问题？ 没有太多的公司会进入这个行业，因为其背后的市场太小，最后的结果是看上去竞争很小，但是当你的公司都很小时候，竞争性、流动性都会小，即当什么地方没有竞争，什么地方就不会有特别多的好的待遇。

什么叫做“怕入错行”，在“水浅王八多”的行业就是入错了行，会出现大量低水平的恶劣竞争。

所以，首先行业盘子足够大，其实就已经有一个比较好的机会了。再看细分领域，即你在一个行业的价值链上的哪个环节，在这个环节上看你自己有无竞争的优势，你到底是怎样的地位。

（二）、市场规模趋势

另一点，我们还要去看这个行业的增长趋势，即市场规模趋势。

我们不止要去看大、也要去看小，用交叉比对法来去做这件事，因为很多人会说自己做的是一个大领域中的一个小盘子，这个小的细分行业到底是什么情况？

例如：美食菜谱社区，这个就是大领域中的小盘子。这种盘子我们能看什么样的报告呢？

在去看一个大行业中的小赛道，这时我们应该怎么做？我们可以看一些周边的报告，用比较差值法来评估。

（三）、行业细分报告——看占比

此外，我们还要来看占比，即通过行业细分报告去看占比。

在真正情况下，我们一定是在一个大盘子中去做一个细分赛道。我们“看小”是为了真正能够落到自己所做的事情上。

比如中国互联网广告的市场总量2017年3750亿元、2018年4914亿元，移动广告的市场总量2017年2549亿元、2018年3814亿元，这是整个大赛道的数据。然后，我们再往下搜下一个层次，一层一层的拆解到中国短视频营销市场，其2017年是22.6亿元，2018年是140亿元。

如果只看数据，感觉好像整个的短视频营销市场很小，才20个亿。但是，我们可以通过数据看到这个小盘子的整个占比规模：2017年占互联网广告市场的0.6%，2018年占整个互联网广告的2.8%。

我们还看到，短视频营销的增速是非常快的：

（四）、看趋势 & 看增速

接下来，我们就要看趋势。

并不见得现在“大”就永远“大”，我们要找的是风口——风口不是此时此刻很“大”，是今天还不“大”，而未来非常“大”。

当我们投身到一个行业的时候，也要看到其整个的一个增长情况。最好是现在它还很弱小，未来它的盘子非常大，这才是一个非常好的状态。如果现在已经很成熟了，我们进去就也只是一个螺丝钉、一块砖。

数据显示，移动广告的增速是快于大盘的。所以，大家就知道为什么Web端、PC端的广告是明日黄花，没有人愿意去做，是夕阳行业了，大家都愿意去做App、小程序、H5。

我们最终的目的是为了广告的转换，移动广告的增速（49%）高于大盘（31%）。

中国短视频营销市场的状态：环比增长是520%，1年时间5倍的增速。数据显示，在后续2~3年内，依然有超过70%的快速增长。增速如此大的原因是：短视频整个的用户使用习惯已经养成，整个的用户量很大。在2018年2月15号，短视频的DAU数量永久性的超过了长视频的量。

所有的行业最终都会慢慢变慢，但是我们要看变慢之后停留在的那个数值，是否足够大、是否是一个千亿级别的状态。

看一个行业的趋势：在未来几年是否能够保持一个快速增长的波段，而且大概率是一个千亿往上的状态 （2B没有那么大，此处主要指2C）。

（五）、看此消彼长

除了看趋势之外，还要看此消彼长、看云起云落。

这些年，中国不同形式的网络广告市场份额是在不断变化的：信息流广告在涨（从2013年2.2%的份额，涨到2019年30%、2020年35%），同时电商广告也在涨（27%涨到了30%）；视频贴片广告在降（7%降到4%），品牌图形广告也在降（21%降到9.5%，份额直接被腰斩了）。

因此，推导出结论：广告市场正在快速地向着碎片化、短视频化去变化，传统品牌广告的整个增幅在大幅度的降低，而信息流、短视频这种轻量级的营销广告的增幅非常明显。

- End -

产品调研方法及思考

作为产品的入门知识，每个产品经理必会的产品调研技能，本文是我近期学习中总结出来的产品调研方法。产品调研分为功能点的调研和独立产品的调研，以下就这两方面作出了简单的对比总结分析。

1、产品调研和功能调研的区别：

2、不同产品的不同视角

3、产品调研知识点总结

4.自我总结：

关于产品调研，学习中收获很大，也恰好近期工作中有应用到，所以印象深刻。其实以前也做过很多产品调研，但是都很浅，不知道怎么去分析用户、场景和需求，更多去关注交互而非底层逻辑。所以关于产品调研，我总结的重点为以下几点：

明确目标：这个很重要，如果不能带着目标去做调研，你会不知道要看什么。就比如我吧，近期公司准备新加讨论区的功能，领导让我去调研一下百度贴吧。拿到需求后一脸茫然，又不好多问，于是开始做了一个初步的调研，第二天拿着调研和领导讲我的大概想法。结果当然是被领导否了，balabala讲了很多以后这个功能用来干什么的，给谁用的，为什么用的。于是拿着这个再去调研，发现最后只需要做一个像得到学习小组那样的功能就好了。

注重底层逻辑：这里我理解的底层逻辑包括功能间的逻辑关系和重要信息展示的关系，比如网易新闻跟帖中信息筛选排列机制、盖楼似层级关系。

注重用户、场景和需求：从用户、场景和需求的角度出发，分析产品时会更容易理解产品为什么这么设计，为什么这个功能会比那个功能更重要。

产品经理如何分析用户需求？

如果我最初问消费者他们想要什么，他们会告诉我‘要一匹更快的马!’——亨利福特

每一个产品狗都应该很熟悉这句话，正如码农喜欢将’对象’、’实例化’，’高内聚、低耦合’等挂在嘴边一般，但熟悉的并不一定真正了解，而要在实践中做到，知和行并不是天然一致的。

用户需求是产品经理工作的基本出发点，不管是前期的行业调研、竞品分析，还是产品研发过程的沟通传达，还是产品上线后持续的迭代改进，头脑里都需要围绕用户需求展开。

产品经理要挖掘出真实的用户需求，是需要花些功夫的。用户需求，字面上看，由用户和需求两个词组成。分解来看，

首先，你的产品不是氧气，不是黄金，不可能所有人都需要，因此要确定具体的目标用户，越精准越好，通过用户研究来确定核心用户。然后去了解这些用户在现实生活中，或是在使用别的产品过程存在哪些问题，这些问题是用户们需要被满足，但尚未被满足的，即所谓的痛点。

挖掘核心用户的痛点，可以通过数据分析、用户访谈、可用性测试、问卷调查等方式，另外，在研究竞品的过程中，产品经理尽量让自己变成小白，初步去感受竞品的不足，并思考潜在的机会。

通过以上两步，就能给出用户画像了。简单的理解，用户画像就是真实用户的虚拟化表达，但具备了真实用户的典型特征，以此为基础，产品经理就要从用户和需求的分析中加工出用户需求了。

为什么要用“加工”一词，因为产品经理对用户需求的理解，已经明显带有个人的主观意愿了。不同的产品经理面对同样的用户、同样的需求，由于个人经历、价值观、行业经验、认知等因素，往往得出的用户需求差异甚大。

回到开头的例子，马跑的不够快，用户的想法是要更快的马，而好的产品经理则会理解到“快”才是用户的核心诉求，与马无关，从而将实现快的方式从马转移到了车。

用户、需求、用户需求，在研发或者改进具体的产品过程中，产品经理都需要仔细分析，消耗不少精力去把握理解，没有想当然的事情。往往显而易见的表象，暗藏着不易察觉的线索，导致产品经理将结果错误归因，从而无法有效提供满足用户需求的解决方案。

《需求缔造伟大商业传奇的根本力量》一书中提到个例子，听交响乐是一种高雅的行为，营销经理们大多乐观认为，只要有办法让人们走进交响乐厅，真正欣赏一次音乐会，那么音乐本身的美感就会将他们吸引回来。然而事实是，初次走进古典音乐大厅的人，却很少会再来。

如果不加分析，你可能会把问题归于初次听的人可能本身兴趣就不大，又或者嫌门票贵，演出不够精彩，音乐厅不够漂亮，点心不够可口等等，但如果我告诉你结论，恐怕会让你感到意外，答案是：停车位。

在2007年，9家交响乐团联合聘请了一支研究团队，对客户流失进行了分析。他们将用户群体分成6大类：核心听众、尝试听众、不表态听众、特殊场合出席者、茶点式听众、高潜质听众。

通过数据发现，尝试听众占全体客户的37%，却仅仅购买11%的门票，流失率高达91%。研究人员列出了体验古典音乐的78种不同特征，然后利用在线调查和其他考察用户行为的测试方法，浓缩出其中的16项，并对这16项特征的进一步分析，最终发现，初次听的人，不能很快地找到演奏厅附近的停车位，他们得不停地绕不停地绕（要是在现在，GPS分分钟搞定），这种麻烦地图影响了他们再次消费的意愿。

当然，结论是简单的，但是得出结论的过程，却非常考验研究者们的分析能力，也需要消耗大量的时间精力。而产品经理在挖掘出真正的用户需求之前，也必须运用各种分析工具和思维框架，逐步去逼近真相，才有可能找到用户的心智模型。

人人都是产品经理4——需求采集方法

? 需求采集是所有产品在上市前都需要好好分析的，一般用户研究或需求采集的过程，都会有这几步：明确目标、选择采集方法、制定采集计划、执行采集、资料整理，然后进入下一步的需求分析阶段。在需求采集中有几个常用的采集方法，如图。

? 常用的需求采集方法：用户访谈、调查问卷、可用性测试、数据分析。这几种有什么区别呢？下面就逐个来说说。

? 用户访谈通常采用访谈者与被访者一对一聊天的形式，一批次用户访谈的样本比较少，一般是几个到几十个，但在每个用户上花时间比较多，通常为几十分到几个小时，围绕着几个特定的话题，我们问，用户答，用户说，我们听，这是一种典型的定性研究。

但用户访谈也会出现以下问题：

1、用户“说”和“做”不一致的问题 。

2、样本少，以偏概全的问题。

3、用户过于强势，把我们往沟里带。

4、我们过于强势，把用户往沟里带。

? 调查问卷是常见的定量研究方法，和用户访谈不一样的是，用户访谈的提纲通常是开放式问题，适用于我们心里还有比较疑惑的时候去寻找产品的方向，适合与较少的访谈者进行深入的交流。而调查问卷通常封闭的问题比较多，适合大明用户量的收集信息，但不够深入，一般只能获得某些明确的答案，并且调查问卷不是考试卷，不适合安排问答题。无论是线上还是线下，作答时间最好不超过5分钟，开头放简单问题，较敏感的问题放在中间，关于个人信息的问题放在最后。

可用性测试：是指通过让实际用户使用产品或原型方法来发现界面设计中的可用性问题，通常只能做少数几个用户测试，看他们怎么做，属于典型的定性研究。一般需要招募测试用户——准备测试——测试过程——测试结束——研究和分析。

? 数据分析：是一种定量的研究方法，数据来说话，看看用户到底是怎么做的，不论是考察目标用户全体、还是样本，都完全可控。数据分析最关键的就是结果的解读，通常数据分析只能发现一些现象和问题，并不能了解原因，所以分析完成后通常会伴随着一些用户访谈，听听用户怎么解释。

? 由此可见，这几种方法是相辅相承，有时候需要搭配来使用，也可以看出一个角度来分析有可能有偏差，多几个角度来分析，分析的正确率可能会大大提升。

用户研究需要注意哪些问题呢？怎样做好用户研究

每当产品出现重大改动时，我们都会采取用户调研的形式来确立“到底要不要这样做”。

但用户调研的问法千万种，到底怎么才能获取到准确有效的用户反馈呢？

今天就请 Junaid Singh 来说一下，他的看法。

前言

在所有关于用户体验设计的文章里，有一个词会不断重复出现，那就是：同理心。

虽然越来越多的人已经意识到它的重要性，但并没有完全的明白到这个词。在我的理解里，同理心代表：深度自知、多角度多维度的观察能力（注意哦，是能力不是技能）。

在现实中，即使拥有足够的同理心，我们也无法完全地理解我们的用户。这就是过去 20 万年进化带来的弊端——处世经验影响判断。让我们不管再中立，潜意识总会带有偏见，从而影响判断。

你可能会问这真的重要吗？

如果你更重视人们对产品真实的看法，而不仅是你对产品的看法，那它就是重要的～如果你想要了解人类思想行为方式，这篇也同样适用。

看完，你就知道，到底是什么在误导着我们。

锚定陷阱

定义：人在做决策时，总是先入为主，偏重于单个初始信息，从而影响思考和判断。

举个例子，你本来想买一块500元的表，在逛的时候种草了一块 1200 元的表。然后，你把它加入了购物车。过了两周，打折了，它变成了 997 元，于是你冲动下单，还觉得真划算。

这时，你有没有想过，你其实只想花 500 元？多花了 497 元，到底是亏了还是赚了呢？

同样，当你把产品拿给用户测试的时候，你告诉它哪哪改动了，运用了什么尖端科技。那用户就会对这部分内容，留下深刻的印象。再向他们询问反馈，可能也就没办法说出真实的看法，局限在了那些功能里。

确认偏差

定义：是个人选择性地回忆、搜集有利细节，忽略不利或矛盾的资讯，来支持自己已有的想法的片面诠释。

假设一下，你是一个知名 app 的产品经理，想要在街头调查一下人们是不是喜欢你们产品。结果，大部分的人都说很喜欢。

但是你也别高兴，因为你问的是喜不喜欢，因为都已经习惯这个产品了，所以多半会说喜欢。实际上，也许有一些小功能，他们其实有意见，比如发送不够高清、隐私功能不明确等等。

这就是提问方法的问题，导致了白问了。正确的提问方式应该是：我们产品还有什么让你不满意的地方？

沉没成本谬误

定义：为了避免损失带来的负面情绪而沉溺于过去的选择中。选择了非理性的行为方式。

人们都是抱着一些目的来创建产品，并尽力将它变得完美。创造产品的人坚信，它会有用。我真的很感谢那些人背后的辛勤工作。

仅凭直觉就开始做产品，而不进行研究并检验假设，就等于瞎。

——Jock Busuttil

这就是为什么现在说产品，已经从旧的瀑布模型转向高（低）保真产品交互原型而不是的原因。避免把所有的钱浪费在开发上，而是把产品概念化过程，作为早期的产品概念测试。

虽然这个很难，但是用户需要看到并体验产品的整个流程，才能提出正确有效的反馈。光说一个概念，不会有什么帮助。

透明度错觉

有时候，别人跟我说一些事情，我都回复说“是的！是的 我知道我知道”。结果，到最后发现，他们说的跟我想的并不是一回事。

所以透明度错觉的定义是：人们倾向于高估自己对他人个人心理状态的理解程度。

在采访用户时，这种情况经常发生。当用户无法找到描述某些事物的词语时，我们会说一些词出来，提示这是不是他们想要说的，来帮助他们。

但是，这种做法可能会误导用户，收到错误的反馈。因此，保持耐心和倾听，才是正确的。

社会期望偏差

定义：人们倾向于根据别人对他们的回答的看法来回答问题，而不是如实回答。他们给出的答案可能夸大以反映“良好行为”，或者夸大不足以掩盖“不良行为”。

比如说，我们所有人都会面对那种情况，不得不与某个人进行密谈。虽然不想，但是仍然愿意。我们都想成为别人心中和蔼可亲的人，而非不好相处、不配合、情绪大的人。

所以在寻求反馈或批评时，我们必须向用户说明，请他们来就是为了找茬，说什么都可以，让他们不要有负担。

框架效应

定义：人们选择是根据选项中带有正面还是负面来决定，例如，朝九晚五还是朝十晚六。

对于同一个问题，角度不同，就会得到不一样的答案。我们必须真正意识到这一点，才能确保不会发生这种情况。

就像你问“ 你多喜欢 X 产品？”和“ 你对 X 产品的感觉如何？” 意思一样，问法不一样，答案就改变了。

当我们在第一个问题中使用“ 喜欢”一词时，用户更有可能提供失真的回答。因为强加了“ 喜欢 ”这个词，像在跟用户暗示对它有某种程度的喜好。所以，即使用户不喜欢，也可能会歪曲他们本来会想到的内容。这并不是我们想要的。

相反，我们可以从他们对有什么产品的看法/感觉，这样中立的角度去问，就可以得到真正的感受和想法。

其实，在用户调研中，还有更多的错误，但是我觉得这几个是主要的了。

看完 Junaid Singh 这篇文章，收获不小吧！

高（低）保真产品原型交互有多重要！！！

用好原型设计工具做原型设计，就能收获最有效的用户意见哦～比如说 墨刀、axure

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理，你对用户的需求了解多少呢？你知道用户想要什么样的产品吗？你想知道用户将会如何看待你的产品吗？你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗？

是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用户最真实的需求，为自己的产品设计提供良好的支撑；每一个产品经理都希望自己的设计的产品得到用户的认可和亲睐；每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈对于产品改进的意见和建议……那么，我们如何才能得到用户的前期意见和后期反馈呢？

这个时候我们需要的是数据的支撑，只有数据才能让一切更有说服力（前提是真实、有效的数据）、只有数据才能让我们更清楚地了解到我们想法的可行性……

既然这样,那数据从何而来?这自然少不了市场调研，只有通过对用户的调研才能收集用户最基础的用户数据、从最基础的数据上进行分析，从而了解用户的真实需求。那么，作为产品经理，我们应该如何对市场或用户进行调研呢？调研的方式和方法有哪些？对于调研的数据我们如何进行数据分析呢？数据分析的方法和方式有哪些呢？

一、 产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？

我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：我们要调研的对象，需要收集的数据，需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。

1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD；

2、为领导在会议上PK提供论据；

3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源；

4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务；

5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求；

6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；

7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等；

8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

二、 市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？

1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖调查；

2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析；

3、情况推测分析；

4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从不同的层次来确定调研的维度）

三、 如何整理市场调研的数据？

PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。

通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢？

1、将规范的数据按照维度整理、录入，然后进行建模；不规范的数据的话就必须得自己先通过一些定性的处理，让它变得规范，然后再用工具进行分析；

2、封闭性的问题，设置选项归类即可。开放性的问题，建议还是先录下来，然后再头脑风暴整理出有用的东西；

3定性的，焦点访谈和深访，都可以录音，在事后可以形成访谈记录；焦点访谈的过程中，可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题，可以获取少量的有数据性的东西，其他的更多的是观点、方向性的，这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理；

4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些数据。这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。

四、 如何书写市场调研报告？

对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的BOSS，从而获得老板对产品的支持。

1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结，用图表或图形的形式最直观呈现；

2、分析用户当前现状，用户对产品的需求点；

3、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容；

4、根据调研的时候的思路，将报告逐一完善，将数据分析的结论图表化，得出自己的结论总结出趋势和规律

五、 数据分析的方式方法有哪些？

1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、数据分析的主要方法有：

对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。分组分析法:按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

（数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书）

PS:数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。

六、 数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计？

1、根据调研结论 确定产品核心功能

2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新

3、评估解决方案的可行性。根据实施的结果再去评估解决方案是否真的可行？是否还需要再改进，依此类推

4、通过数据进行分析，得出用户的行为规律，为产品提供支撑

5、日常的运营分析，及时发现产品问题

6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控，然后反馈产品迭代（指标主要包括：1、用户的反馈、2、产品的BUG、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留存率等等）

以上是小编为大家分享的关于产品经理做市场调研和数据分析的方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

好了，今天关于“产品经理必读用户研究方法总结 ”的探讨就到这里了。希望大家能够对“产品经理必读用户研究方法总结 ”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。