1.5 数据分析
数据分析是每个产品几乎都会用的,去看网站的PV,UV,用户停留时长,看APP的日活,留存就是一种通过数据去发现用户行为的方式,Google Analytics和百度统计其实就是用户行为分析的工具。因为用户的访问数据和行为数据都是可追踪的,这时候基于流量入口、流量分配及转化率的分析能很清楚地看到用户的行为偏好。
需要注意的是,数据分析需要系统性,即从宏观业务层面去建立整个数据的框架,不要有遗漏;同时,需要在产品开发阶段,不能忘了提数据埋点需求,否则上线之后,发现没有埋点,那数据还是采集不到,时间就会白白浪费。这里先开个头,数据分析,还会在后面的方法论中重点讲到。
2、用户建模
在对用户进行前期定性与定量了解之后,下面就需要形成产品的用户模型,即针对用户人口学特征,以及垂直业务领域的特征,提取几个关键因素对典型用户进行分类。
举个例子,网易云音乐,就通过年龄和对音乐的喜好程度,将用户分为这样几类:
年龄在24-30岁之间的用户,对音乐的喜好程度一般,听音乐的目的主要是打发时间。

年龄在18-24岁之间的用户,视音乐为陪伴,非常喜欢听音乐,对于喜欢的风格还未固定,听音乐的目的是希望通过音乐来表达自己。

年龄大于30岁的用户,视音乐为生命的一部分,对音乐有深入的了解。

还有一群年龄更大的用户,他们是资深音乐爱好者,非常了解音乐,是资深的乐评人。

通过对用户进行拆解,产品经理发现云音乐上的资深乐迷已经很多,而且产品功能也已经很好地满足这个群体的需求了;而,那部分白领用户群却不多,这是一批数量更大的用户,因此确定了那个阶段产品的重点就是主要努力争取这类白领用户。
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2017年,51对于平台上的活跃用户做了详细的问卷调研,从使用习惯、主要需求和人口结构特性建立起了活跃用户的模型。

其中的年轻奋斗型人群,和小贷活跃族,他们对于消费及网络借贷都有相对更积极的态度,同时具有更大的金融消费潜力。针对我们自身的业务,我们确定了重点挖掘这两类用户的产品目标。
用户建模的核心是从更广的角度去看到用户的整体范围及特征,方便抓住重点,各个击破。
3、成为用户
用户研究最高的境界是成为用户,张小龙说,乔布斯能够在1秒之内变成小白,马化腾能在5s之内变小白用户,而他自己需要10s。这说的正是产品经理能够随时切换到外部视角去看自己设计出来的产品的能力。手机丢了怎么找回来有腾讯管家
成为用户,是每个产品经理多会说,然而并不是每个人都能做到,为什么?因为我们多年基因优胜劣汰后的进化,让我们拥有的那些天生本能直觉,阻拦了我们站在用户的角度思考。我们天生是关心自己,并想表达自己的感受的。
举个例子:
假设你在一条双行线的道路上开车,突然路面塌方导致双行线变成单行线,很快两边各有五六辆车相遇——排头的分别是一辆和一辆私家车,任何一方都不想退让。
作为排在后面的一辆车主,你打开车门,走上前去,想说服司机倒车。
第一反应,你会怎么说?
大部分人会说:
“麻烦让一下路”“师傅,你不走我们后面的也走不了啊”“来,给我个面子怎么样?”
这种思路是最常见的,这是“自我视角”的第一反应:从自己出发,表达自己的感受。
但改成用户视角,你应该关心的是从对方真正在意和关心的事情出发,比如这个案例的主人公,哈佛大学谈判学教授跟司机是这样说的:
“两辆车中,只有你是司机。”
司机经常以自己开车比别人而自豪,因此这样的表达,就是把自己想让对方做的事情,关联到了对方真正在意的事情上了。
做产品时,需要不时地注意提醒自己,如果我就是其中的一个典型用户,我对于这些页面和提示是怎么感知的,我平常遇到最大的问题是什么,最在乎的功能是什么。通过这样的训练,能够让我们起码有机会去模拟用户的视角去看问题,这对你去做产品一定会有启发。
用户研究深度的不同,直接决定了你能做出的是一个平庸的产品和杰出的产品,因为对于现在的互联网而言,解决方案比比皆是,只有一些通过很细微的洞察所引出的创新性解决方案,才能让你能够区别于对手,从而不断领先对手,占领用户的心智。
练习:尝试用问卷调查和用户访谈的形式,对你所做的产品进行一次用户调研,并分析该产品现阶段的用户特点是怎么样的,对于下一阶段的产品迭代有什么启发,欢迎分享。
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我们还是要按南海管控的既定方针做去
百万雄师过大海