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比如,日本坐便器,精确感知屁股位置,自动清洗,用户体验满分,我们就会去想如何实现精确感知的。

对于生活很多问题带给我们的结果感知,我们要么感知痛苦,要么感知美好,对于感知的结果,产品经理都会想怎么更好地解决和优化问题。

所以优秀的产品经理,都会很细心地观察注意生活,学习并应用到产品工作中。

如何处理用户需求?

用户是谁,用户有产品用户/同事/老板所以用户需求来源于多方面:

自己、大众、运营、反馈、老板

产品经理经常遇到老板提了需求怎么办的问题?

遇到这种问题,我们需要明白两点:

老板也是用户,产品经理需要开阔胸襟,一视同仁。

老板提出功能需求,不要马上去做,而要先去了解需求的动机,再判断是否要做。

比如,用户说我需要一辆更快的马车。

当我们搞清用户需求背后的动机是为了更快,所以制作了汽车更能符合用户需求,所以搞清楚需求的背后的动机是非常要。

所以每一个需求都需要了解清楚需求背后的动机,然后再决定是否去做,这样才能更好地进行产品功能设计。

需求分析方法

找到需求后,有哪些方法可以分析需求是否是靠谱的?

方法一:

角色——场景——路径

什么角色?

什么样的场景?

通过怎样的途径去实现?

角色:

人、原因动机、他是谁。

场景:

实现需求的场景、他在哪里。

路径:

实现需求的完整过程、他如何被满足。

通过用户他是谁、他在哪里、他如何被满足,从而去思考应用场景存在的问题,判断需求是否靠谱。

典型例子

支付宝AA收款(例子以PC时代AA收款功能,如下图所示:

情形一(朋友聚会)

朋友之间

社交场所——家里(PC端收款)

询问朋友们支付宝账号——电脑端输入——发起AA收款

特点:

需切换环境收款,每次参加聚会的朋友不固定,所以AA收款功能需求不适合该场景。

情形二(社团活动)

兴趣团体

社交场所——家里(PC端付款)

询问朋友们支付宝账号——电脑端输入——发起AA收款特点:

人员固定,账号可重复使用,所以AA收款功能需求适合该场景。

情形三(收班费)

大群体

社交所——家里(PC端收费)

询问全班支付宝账号——电脑端输入——发起AA收款

需要输入大量支付宝账号,所以AA收款功能需求不适合该场景。

从上面应用可以看出,这个AA收款需求一般只适合社团活动收费的场景,当时的数据也证明了AA收款功能主要的应用场景是团活动收费和支付宝员的使用。

所以可以通过这种方法去分析需求是否靠谱。

为什么现在的AA收款又火了?

目前是移动互联网时代,用户可以选择,通过手机导入或者输入对方的联系方式,场景和路径变简单,一键就可以完成了功能应用。

方法二:

穷举抓重点

以网易云音乐发现音乐的需求为例

需求决策

(1)穷举。

(2)抓重点

通过竞品分析,选择其他产品满足不了有增长空间/量大的需求,这样就可以选择出重点需求。

抓完需求后如何组织需求?

一个产品不可能满足所有的需求,也不可能每个需求都对应一个功能,这样产品会很累赘臃肿。

所以就需要我们抽象出一种通用功能满足用户的需求,发现内容。

如何抽象出一种通用功能帮助用户发现内容?

两种思路

打碎,将完整的内容打成碎片。

重组,将碎片的内容组织起来。

在抓完需求后,通用功能的思路,对于云音乐而言,是重组。

重组的常用思路是利用列表和标签。

列表:

相关内容组织在一起,用户一次性发现内容。

标签:

通过打标签方式将内容组织在一起,很快扩大用户发现内容的面。

云音乐是一个UGC的产品,以列表作为突破口,建立以人为中心,让用户主动创建列表,释放用户的创造力。

所以,通过列表和标签的重组分析后,总结得出的通用功能是歌单。

2、用户调研

用户调研本应该是用户调研员的工作,但是,产品经理应是一个团队里最了解用户的人,所以产品经理应该懂得相应的用户调研,去观察和揣摩用户的需求。

用户调研怎么做?

过去,发展比较慢,传统调研方法:

系统复杂、耗时多、周期长。

现在互联网时代,发展很快,互联网时代市场瞬息变化、需求层出不穷、产品层出不穷,所以需要更好更快的用户调研方法。

1.找典型

产品经理需要亲历亲为,找到产品的典型用户,并了解他们的需求。

例子:

二次元领域产品的创始人,大多数自己就是二次元的资深用户,而且他们认识很多二次元圈内的人,能够帮助他们更好地了解用户需求。

2.打破传统

产品经理可以寻求用户调研部门的帮助(没有用户调研部门的公司,可以寻求专业调研服务的公司合作),但要打破传统的合作模式,用户调研应该和产品紧密结合,共同决策,共同执行。

传统合作做法是用户调研部门得出的需求结果提供给产品经理,但这样会周期长。

现在互联网时代,用户调研部门应该在产品经理想需求之前就介入产品经理的工作,尽早合作的好处,用户调研部门可以提供调研数据和根据经验可以提供更准确的需求,这样产品经理能更好的得到需求和沟通。

一般大公司中,用户调研部门是公用资源部门,用户调研部门会分成小团队,每个小团队都会和产品某一模块的负责人合作,共同介入,共同执行。

所以产品经理应该从一开始就让用户调研部门参与需求决策,这样用研部门不仅可以更好地制定调研方案,同时可以提供其以往积累的经验作为决策参考;

同时,产品经理也要积极参与到执行阶段,与用研部门一起选取调研对象,去到现场参加调研活动,这样可以帮助产品经理拿到一手资料,更好地理解调研结果。

(所谓的共同介入,共同执行,如下图所示:

3.快速决策

产品经理和用研部门合作进行需求调研结果出来后,应该做出快速决策,验证需求。

传统工作模式:

需求做出调研后,对现阶段产品重要性降低(调研周期长)。

解决方式:

一边调研一边验证(迭代思想),使调研结果更具有参考价值,帮助产品经理快速决策。

4.快速建立用户模型

传统工作:

建立一个用户画像往往要2-3个月。

产品经理依靠自己能力,建立用户模型。

5.用户画像

用户画像主要有两部构成:

社会学、人口学方面的属性,如年龄、性别、收入。

垂直领域属性,即产品所在领域能够划分用户的属性。

比如:

音乐领域用户垂直划分的一种方式为:

歌手、作词、作曲、酒吧驻唱、资深乐迷、综艺主持人、普通百姓。

通过这两部分,可以快速地建立用户画像模型,用户画像可以帮助划分用户,并以群组的方式去了解用户。

6.因子

因子是建立用户模型时用以划分用户群体的用户属性。

如:

年龄、性别、收入、职业等。

合理的因子选择能够帮助建立起有效、准确的用户模型。

而如何选择因子需要产品经理在深入了解用户,不断积累经验过程中锻炼出来的。

产品经理根据自己对用户的理解选择划分用户的标准即因子。

通过因子将用户划分为不同的群组,寻找不同群组内的典型用户,了解这些典型用户的行为、需求。

从而建立起用户模型,并帮助产品经理做出产品决策。

该过程中,若最终得到的用户模型不符合预期则可以通过不断调整得以完善,而整个过程能够帮助产品经理加深对用户的了解。

整个过程如下图所示:

7.根据需求选择因子

以音乐需求为例。

选择的因子:

年龄喜好度。

为什么选择年龄?

不同年龄的人对音乐的需求不同,消费音乐的频次不同。

18-24岁的用户:

对音乐喜好度最高,因为此时他们对音乐的喜好成型,每天平均大约听1-2个小时音乐。

更小的用户:

有更多的娱乐方式,如漫画、小说,且他们对音乐的喜好尚未成型。

更年长的用户:

由于工作、生活的压力,可用以听音乐的时间少。

8.建立用户模型

根据年龄、喜好度两个因子划分用户,并加以不同用户群的需求与行为,得到用户模型。

以四象限划分用户群,如下图所示:

划分用户群后,对用户群加以描述,丰富用户画像,此时整个用户群模型就可以被搭建起来。

9.用户画像

典型用户群1:

典型用户群2:

典型用户群3:

典型用户群4:

10.做出决策

根据用户画像模型,可以帮助我们做出决策,比如说目前未来的增量市场主要是打发时间的用户群,我们就可以根据典型用户群1的画像进行相应的决策。

决策思路:

选择用户群:

听歌用以打发时间的人(数量众多,且不一定是云音乐的忠实用户)。

通过用户群的划分和重点选择,了解此类用户的特点、特征、需求。

在网易云音乐后续的开发以及产品设计时向听歌用以打发时间的人群倾斜。

总结:

建立快速模型的过程

产品经理根据自己需求选择相应的因子将用户划分成不同的用户群,填充不同用户群的行为与需求的信息,建立起用户模型,用户模型可用以辅助决策与执行。

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