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  • 需求分析是产品经理的核心竞争力。关于如何做好需求分析,本文作者总结了他的三点建议,与大家分享。一早上,小龙按部就班处理着公司业务,老板一声高喊把小龙叫到了办公室内,只见老板一边比划一边说“小龙呀,...

    需求分析是产品经理的核心竞争力。关于如何做好需求分析,本文作者总结了他的三点建议,与大家分享。

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    一个早上,小龙按部就班处理着公司业务,老板一声高喊把小龙叫到了办公室内,只见老板一边比划一边说“小龙呀,昨天晚上在刷牙时,突然想到这个,这样这样那样那样,你看,市场还是有的,你去做做看吧。”

    小龙听完一阵脑瓜疼,心里直犯嘀咕,刷牙跟你这个想法有毛关系?

    无论是创业型的公司还是名列前茅的大厂,类似拍脑袋的需求可不少,小龙要是不做呢,那滚蛋吧,要是做不好呢,照样滚蛋,进退两难。

    小龙究竟该做还是不该做呢?

    答案是肯定的:做!但千万别急急忙忙就立项、拉资源、推项目,我们需要开启一轮需求分析!

    需求可以从很多地方获取,老板、用户、投资人、市场、自己、甚至是竞争对手,但是感性的想法偏多,往往依赖个人经验推演得出,存在一定的主观偏见,而环境是一直在变化的,历史经验也就存在一定的局限性。

    因此,我们需要对需求进一步做分析,在这个阶段,主要是把想法拆分,与实际业务结合,在当前环境下,通过层层质问,最终了解该需求究竟是为了解决什么样的问题而存在。

    在小龙看来,需求分析还有一个十分重要的目的,那就是决定这个需求是做还是不做,在此之前所有的输出都应该围绕该问题展开,时间十分宝贵,如果非必要,请别浪费在那些虚荣的文档、图表上,等这个需求能活过这一阶段再说。

    那么如何做好需求分析,小龙认为有三点必须处理好。

    一、了解需求本身

    需求是为了解决一定问题而被提出的,分析不当,后面的工作都会因此被拖慢,甚至是跑偏,可以从三个维度来了解需求本身。

    首先,了解需求对象

    换位思考,模拟角度去思考问题是需求挖掘的重要方法,当接触需求时,首当其冲的就是要找出它真正的主人。

    作为产品经理最不缺的就是需求,被动的需求从不同的渠道涌现而来,提出需求的并不一定是需求用户,需要我们细心的去甄别。

    一般而言,我将其分为四类:用于解决客户问题的用户需求,用于建设品牌或跟进竞争的市场需求,用于解决团队或企业自身问题的内部需求,用于解决由产品架构产生连带问题的自身需求。(各有各的打法,篇幅关系后续再聊)

    其次,定位需求场景

    坐在电脑前,敲着键盘握着鼠标,这是PC场景,QQ、博客、优酷等产品的天下;拿着手机到处走,随手敲文、发图、发视频,这是移动场景,因为新场景的出现才孕育出微信、微博、抖音等新的巨匠产品。

    而百度正是错失移动化的时代,导致如今尴尬地位——BAT名不副实,强行跳入下一代人工智能、物联网的场景已属无奈。

    所以场景化去思考产品,决定细节的成败。

    最后,询问需求本质

    福特造车的故事想必大家耳熟能详,用户说他想要一匹更快的马,但福特通过追究需求的本质,探测出用户真正的需求在于用更短的时间到达目的地,于是福特造出了汽车。

    需求被提出来有可能是个伪需求,也可能只是个表面需求,由于存在认知偏差,用户并无法准确的描述出他们不知道的产品。

    所以面对需求时,一定要多问几次为什么,在我们对用户穷问为什么后,兴许能得到用户真正的需求,5why分析法的理念在这里可以得到很好的发挥,请善用它。

    二、需求价值定位

    解决需求的产生的价值得从两方面说起,分别是用户价值与产品价值,两者区别明显。

    用户价值,从需求者本身去衡量,即需求解决了用户什么问题,满足了用户的什么层级期待感。

    产品价值,从企业或经营者的角度出发,解决用户需求后能否提高用户粘度、带动市场份额,最终给企业带来什么样的利益。

    需求的价值当然以用户为中心,只有用户的问题被解决才能创造出更多的价值,互联网的博弈就是看谁能得到用户的芳心,因此,市场的竞争也是用户的竞争,如果抓不住用户核心问题将会被对手超越。

    也只有产生了用户价值,才能带来反哺性的产品价值。

    但是只考虑用户价值也是不合理的,做点产品、创个业,没有盈利怎么谈持续发展,不图那点钱怎么有动力,考虑给用户带来价值的同时也需要考虑如何让企业获得价值。

    三、匹配实现成本

    想法最终需要落地,在开始的时候不谈详细的设计,但基本的可行性却需要推演一下的,有几个成本是需要了解下的。

    1. 代替成本

    用户有多懒“惰”,需求就越多,但也是因为如此,用户接触新产品更多是被动式。

    百度之所以错过移动时代却依然屹立不倒,就在于百度搜索在PC端早已深入人心,替代成本之高远远高搜索技术的壁垒。

    2. 研发成本

    不同于大局面的所有成本,这里所说的更多是关于周期与研发部门的开发成本。

    不要理所当然的认为小小的需求就是一句代码搞定的事,天晓得背后是否会牵扯出一系列架构或技术瓶颈问题,最好与研发人员提前探讨取经一番。

    3. 市场成本

    好的产品会说话,也可能是痴人说梦话,是产品就免不了需要推广、营销、与竞争对手相互切磋的成本,只要好的产品加上市场运营手段才能把产品推销出去。

    4. 试错成本

    一切理论都是推演的,只有走上市场接收反馈才是真实的,如果最终试验结果证明最开始的想法就是错误的,那么之前所付出的成本将付诸东流,这种风险应该在我们的承受范围之内。

    产品经理是需要去衡量投入产出比的,因为每一个决策都会影响整个团队前进的方向。

    说在最后

    总结以上三个点问题,了解需求可以从三个问题去质问:需求的目的是要做什么东西?做了有什么用?投入的成本是多少?

    当我们了解完以上相关问题后,做与不做已经有初步的判读。

    如果不做,那么对产品负责,应该大胆“怼”回去,无论需求是否由老板提出,我们需要进一步碰撞讨论。

    如果做,那么恭喜,我们接下来又有一大堆的活儿要干了,下一阶段便是细化需求并将其归类纳入需求池,这个下篇探讨。

    小龙将产品工作拆分为4个阶段,分别是产品启动、产品设计、产品研发、产品运营。

    近期主要说说产品启动阶段,包括立意、需求分析、需求池整理、需求评审、立项。

    产品千千万,思维价更高,从大局思考,从小事做起,欢迎各种探讨。

    本文由 @小龙 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

    题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  • 在大数据时代,CRM逐渐被企业认同并成为企业管理的重要工具。... 1、统计报表直观可见CRM系统可以按团队或者按人员查看销售数据,包含了员工线索数据分析、员工客户分析、员工商机分析、销售漏斗分析、商机趋势分析...

    在大数据时代,CRM逐渐被企业认同并成为企业管理的重要工具。CRM在销售和管理上,有着无可比拟的优势,它借助大数据的发展潮流,让数据的智能分析成为可能。

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    CRM无疑是企业有效的销售工具,为企业做出准确的客户数据分析,提升数据分析的水平,帮助企业提升销售业绩。

    1、统计报表直观可见

    CRM系统可以按团队或者按人员查看销售数据,包含了员工线索数据分析、员工客户分析、员工商机分析、销售漏斗分析、商机趋势分析等。

    销售数据直观可见,管理简便,管理者即可清楚的看到员工的正常任务是如期完成还是超期完成,对于员工的工作绩效考核有重要分析意义。

    2、客户需求整体把握

    CRM系统通过把为外部数据,如社交媒体数据,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部数据结合起来以提升洞察力。

    在某些情况下,数据能够揭示顾客的需求,通过数据分析能为企业更好地了解客户行为,分析客户喜好,并有针对性地提供更优秀的产品及服务。

    3、销售预测更加精准

    CRM系统可将销售机会以漏斗形式展示,直观的看到不同阶段所存在的机会数量与预计签约金额,通过多层级细致分析,实现大数据精准预测未来时间段企业产生的销售业绩。

    分阶段的销售过程推进,可以预测出成交的时间和节点,以及所记录的精准需求,由此可以判断出客户成交的价值高低以及可能性。

    此外,CRM系统数据分析功能还可以从多个维度、多个方面对企业数据进行分析,让管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征,进而对企业下一步的规划作出调整。

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    面对纷繁复杂的大量数据,CRM系统嵌入BI功能,能够对海量的数据进行分析处理,甄选出有用的数据,帮助销售人员明了客户需求,为销售带来了福音。

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  • 首先是信息流数据分析,我认为可以从3个维度进行分析。其一是展现。信息流的展现比搜索的展现重要的多,原则上是信息流的展现越多越好,展现越多也就意味着覆盖的人群越多,人群越多线索才会多。信息流的展现,可以...
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    最近大搜成本还挺好,反倒是信息流成本上涨,尤以头条为典型。广点通通过优化成本基本合理。之前说了很多搜索技巧,本篇总结分享一下我的信息流优化心得,内容较浅,仅供大家参考。

    首先是信息流数据分析,我认为可以从3个维度进行分析。

    其一是展现。

    信息流的展现比搜索的展现重要的多,原则上是信息流的展现越多越好,展现越多也就意味着覆盖的人群越多,人群越多线索才会多。

    信息流的展现,可以以万为单位,抛开小众行业,就常规行业而言,如果展现连一万都不过,基本可以确定定向或者出价或者素材有问题。通常定向问题比较大,那么这个时候就要检查定向设置。通常方法是,定向宜宽不宜窄

    其二是点击。

    展现过万,再去看点击,如果点击过了200还没有一条线索,基本可以确定落地页不行,这时候要么再观察要么换落地页。

    先说第一种,观察。等点击到达300或者400还没线索,这时候该计划就可以停了。第二种,换落地页。换落地页的方法,可以把时段暂停一个小时,再去换落地页,换好之后等待时段开启自然上线。要停时段而不是暂停计划,在信息流中,停时段比停计划好

    其三,效果不稳定或者效果不好,而钱花的不多也不少。在这种尴尬时候,要怎么办呢?其实调整的方法无非两种,一是立刻改动,二是不动再观察一会儿

    什么时候应该改动什么时候应该观察?

    主要看自己可接受的成本值预判。比如你的正常成本是80,当成本涨到120的时候,就得注意了。如果成本你能接受,就不动。如果成本不能接受,就得去调整。另一方面是预判,基于自己的经验和近几天的数据情况去判断,是观察还是调整。所以,每个推广都要练就出善于预判的能力。

    上述说的是什么时候该调整什么时候该观察,下面再说一下应该怎样调整。

    举例来说,你正常成本是80,跑着跑着成本涨到120,这种情况应该怎么调整?

    建议:

    1. 先暂停时段,不要暂停计划,把时段停到流量高峰再开,这样或许可以挽救一下。比如晚上6至7点效果不好,成本很高,那么你可以停掉8至9,10至12点再开开,也许会有效果;

    2. 把这个单元(头条里是计划)再复制一个,并列跑,然后再去对比效果,效果好的留,效果差的停,如果效果都差,那么落地页、素材或者定向就有问题了。

    3. 再观察半个小时或者一个小时,或者再观察100个点击,如果效果好转,保留,效果不行,直接停掉再上新。

    以上是常规的数据分析,展现以万为单位去分析,看看能不能展现出去。点击以百为单位,一般200个点击就要注意线索转化了,同理,每增加100个点击,都要注意转化情况。

    效果调整,效果调整与点击有密切的关系,点击足够了却没效果,就应该考虑是观察还是调整。如上文所说,观察还是调整主要看自己的承受值和预判。通常建议不要观察太久,半小时或一小时没好转,就要去调了。

    以上简单的说了下信息流数据分析,但事实上,信息流数据分析是比较复杂的,维度非常多。而且每个行业每个渠道特性也不一样,所以不能每个行业一一说清。但展现、点击、千次展现消费这些是可以共通的。

    下面再说说信息流优化的五个细节预算、出价、时段、验证码和落地页数据积累的相关问题。

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    一、预算

    很多新手不知道怎么设预算,或者不知道预算和流量的关系。一般来说,预算越多,系统分配的流量也会越多。所以从这个角度上来说,一般计划层预算越多越好(头条是推广组)。

    计划层预算越多越好,但为了防止钱不会花的超标,所以账户层一定要设置一个预算,这个预算是自己的最大承受值。所以在预算上,总结就是:

    1. 账户层设一个日承受最大值;

    2. 计划层或者单元层保守的做法是设置日预算的120%,比如日预算1000,计划或组可以设1200,不必担心最后会花1200,因为账户层的预算是最大的;

    3. 计划层或者单元层大胆的或者说开放的做法是,预算不限,或者设置999999这样的预算,也不必担心会花费超标,有账户层预算,最终都不会超过账户预算;

    这两种设置的区别是,后者不设限,有时候会花的比较快,前者设日预算120%,会花的较慢一点。平台不同,设置方法有所差异。比如广点通可以设不限,头条可以设日预算的120%。

    二、时段

    之前也说过,效果不好,先停时段而非先停计划。比如有一个计划跑的很差,但你又不想彻底放弃它,那么就可以把推广时段停一下,换个时段推。

    另外关于时段,最好不要留太多断档(比如推两个小时停两个小时),要尽可能连贯一些。

    另外就我个人的经验,大夜的效果还不错,针对广点通凌晨0点到早上6点可以试试。

    三、出价

    出价有三种方法,以转化出价为例。第一种,比建议出价高3%到5%,比如建议出价是100,你可以设置出价103到105之间,一般不低于建议出价。

    第二种,依据其它平台的转化价出价,比如你头条成本100,那么你百度或者广点通就有了参考,或者你可以多了解下你投放的平台你所属业务的平均成本,从而有参考。

    第三种,大搜成本的70%到80%,逐步去试。一般而言,信息流成本会比大搜低一些,所以在不清楚成本的时候,可以以大搜成本为参考。当然,主要出价还是第一二种,尤其是第一种。

    原则上,不建议出价过低,也不要比建议出价低。当然,如果你想尝试一下,也可以。每个时段每个版位的出价都不相同。所以,试一下比建议出价低也可以,但要注意成本,成本不行时,就得变思路了。

    四、验证码

    个人看法,不管线索质量有多差,都不要加验证码。加验证码,毫无疑问会降低注册率。碎片化时代,没人愿意花时间去查看手机验证码然后再填,除非访客非你不可。线索质量差,就优化定向和意图词,增加验证码,只会让注册率越来越低,影响账户整体表现。

    搞不懂加验证码的人怎么想的,成本都那么高了,还不去掉验证码。另外,建议底部导航标配电话按钮,因为很多人不想填表单,想打电话,所以设置一个电话组件,有一定的作用。

    五、关于数据积累

    我们都知道,信息流是系统调价,它调价的依据就是基于你的整个账户的数据表现,尤其是转化数据。所以这也是第四点为什么不设验证码的原因,线索数据越多,系统才能有更精确的算法,才能为你的账户带来更多的量。系统不知道线索质量,系统只认数据表现。

    另外在数据积累中,有4个建议:

    一是跑的好的页面,不要做太多改动,也尽可能多用,不要舍弃或者删除,除非页面跑的非常差。一般数据积累多的页面,可以复制新的,简单优化下再作为新的落地页;

    二是用O系列时,尽可能用后台提供的建站工具去做页面,少用自己的页面,用自己的页面,系统比较难去积累数据;

    三是页面尽量不要带外部链接,页面底部或者页中可以设置链接,链接到表单;

    四是数据积累通常都是为了方便系统调价,而系统调价通常都是基于转化出价,所以,建议主流行业都优先O模式出价,即OCPM/OCPC/OCPA等等。量越多,系统的算法就会越准,所以,尽可能前期先优先跑量。这样,优先跑量+转化出价,就越能起量。

    以上就是常规数据分析的3个维度以及信息流优化的几个小细节,欢迎留言交流。

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  • 随着互联网产品的不断向前发展,「产品设计导向」一类的概念...在产品上线之后,通过数据分析和功能反馈,发掘更多的需求,去规划下一步的「功能增删改」,将产品的设计方向引导到更正确的位置,提升用户留存率,延...
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    随着互联网产品的不断向前发展,「产品设计导向」一类的概念已经不仅限于大公司中,在往日越来越注重「短期效率」的小公司也都纷纷开始注重产品设计方面的建设。

    所谓的「产品设计导向」指的是产品建设之前要围绕着产品的立项、目标用户等等去规划产品的功能点,明确产品核心价值;在产品上线之后,通过数据分析和功能反馈,发掘更多的需求,去规划下一步的「功能增删改」,将产品的设计方向引导到更正确的位置,提升用户留存率,延伸挖掘出产品更多的可能。

    另一方面,从现在的设计环境而言,对所有的设计师既是机遇,又是挑战。大量的 UI专用工具(Sketch、Principle、Flinto、Origami等)的出现,大大提升了产品前期 UI设计师的工作效率,所以现在「全链路思维」已经从刚出现时的「概念化思维」变成了「主流化趋势」。所以现在很多的 UI设计师在站酷发布自己的作品的时候大部分都喜欢加入一些产品前期分析(功能设计、用户画像等)内容。

    但是很多设计师的分析环节明显就是为了证明「有」而去「做」,缺少了真正的分析部分。给我印象很深刻的就是之前看到的一个二手房买卖的UI设计作品,典型用户画像里主流用户是:「男、七十岁、目标是给自己的儿子购买婚房」。实际上这种所谓的产品分析流程对于设计师而言是没有任何帮助的,只是从形式上走个过场罢了。

    本篇主要讲述产品设计中的一些分析方法,范围从「个人练习式设计」到「团队合作式运作」,适合初级产品经理、交互设计师,在工作中职能范围与产品规划有关的 UI设计师,想要学习产品设计的新人阅读。

    产品运作流程概览

    我遇到的比较普遍的问题是:很多设计师对于自己所在公司产品的运作流程并不是十分了解。这样会在你实际配合工作的时候感到无从下手。有的甚至于同一家公司的不同设计师对于产品设计方面的理解也不尽相同。所以说要从浅到深的学习产品功能设计,就必须先理清当前工作的常规流程,例如常见的产品运作流程。

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    上面是一个相对规范的产品开发流程,实际上你在看到上述流程图后,对照自己公司的情况,会发现有一些岗位上的缺失。出现这种情况最大的原因是因为很多公司会把一些职能进行合并用来节省成本,现在仍然有大多数的公司并没有交互设计师的岗位,但是交互设计的职能不代表没有,而是被产品经理或者视觉设计师兼任了。你需要明确团队中各个人负责的职能部分,才能更好地提升沟通效率。

    个人思考方法(一):空·雨·伞

    上面讲到了设计师的「全链路思维」现在已经成为了一种主流的观点,将来前期的铁三角「产品经理、交互设计师、UI设计师」很有可能结合变成是「交互视觉二合一」甚至是「产品交互视觉三合一」的状态。所以现在很多的设计师开始尝试自己去 DIY 一个需求或者做ReDesign 这样的设计,希望可以通过这样的方式完成自己跨领域能力的一个积累。但是当他们打开电脑的时候,大部分人会发现自己突然变得没有思路,从产品方向点确定到产品视觉产出之间出现了断层。

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    其实做过设计练习的人都知道,由于一些现实场景的不同,一些人在做设计练习的过程中会受到很多条件的局限,尤其是在孤立无援的情况下,你面对自己的练习作品往往会无从下手。当然,不同的场景下有不同的分析方法。

    在团队协作的时候,分析方法要全面、严谨、反复推敲。

    在个人练习的时候,分析方法要高效、直接、简化不必要的流程,以培养自己的分析能力为主。在这种场景下,空·雨·伞就是一个非常好的思考提升方法。

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    简单概述「空雨伞」思考方式:观察(事实) → 思考(内在) → 产出(解决方案)。

    运用在设计上就是:发现痛点 → 思考原因 → 提出解决方案。「空·雨·伞」因为简单、成本低、易上手,可以作为设计入门培养思考能力的一种方法,但是在使用空·雨·伞的分析方法时需要结合一定的具体调研(或者轻量级的用户研究)相配合,不然又会变成一味的「拍脑门儿」式的主观臆测,对于分析能力提升没有丝毫帮助。

    个人思考方法(二):逻辑树

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。很多咨询公司分析问题最常使用的工具就是「逻辑树」。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

    简单来形容一下逻辑树:把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点,就给这个问题(也就是树干)加一个「树枝」,并标明这个「树枝」代表什么问题。一个大的「树枝」上还可以有小的「树枝」,如此类推,找出问题的所有相关联项目。逻辑树主要是帮助你理清自己的思路,不进行重复和无关的思考。

    如果你要运用逻辑树方法去分析产品,主要的一点在于学会细化拆解目标。

    举个例子:在2017年我创建了自己的个人号,但在发布了一部分的文章之后,我开始意识到文章的可读性始终不高。在这个时候我们就可以按照逻辑树的分析方法去进行拆解分析,去发现自己提升的空间。

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    如上图,就是逻辑树最简单的一种场景应用。确定目标后向下进行拆分,拆分出三级逻辑树是比较容易的,甚至你可以沿着已经列出来的大纲继续深入细化,再拆分出更细更深层的各种提升点。

    逻辑树分析法在个人作品中的主要作用是发散思维;在实际工作中的作用则是针对特定问题进行分析,理清思路。总而言之,是让你在分析的过程中更加有条理,避免重复思考。但是逻辑树分析也有一个缺陷,就是在逻辑树分析的过程中,根据现象分裂出子层级的步骤十分依赖你的认知能力,就如同做设计一样,当你感觉界面的视觉出现问题的时候,需要利用你学出来的知识去进行视觉优化,如果你对设计理论知识掌握程度并不是很强,那就不能采用逻辑树分析法解决问题。

    总而言之,逻辑树分析法适用于对问题研究十分深入的情况下,如果你对当前的环境认知并不充足,那么就很容易走入歪路,跑偏主题。

    实际项目:用户调研访谈

    在一些实际项目中,用户调研是需求来源的主要渠道。提起用户调研,很多人会觉得这不属于 UI设计师应该做的事情。其实行业逐渐规范的现在,用户调研、分析需求的能力也成为了衡量 UI设计师能力的一个标准。现在的互联网产品种类繁多,从早期只做主流行业,到现在基本所有的冷门行业都有涉及。作为设计者,大多数设计师已经开始在设计的过程中心有余而力不足。

    造成这种现象的主要原因是随着行业的细分以及范围的扩大,我们距离用户的真实场景偏离太远,导致我们在设计中很容易理所当然地赋予给用户大量无用的东西,偏离了用户所需要的主要轨道。因此对于很多的设计师来说,学会了解用户以及分析需求成为了十分重要的事情。

    下面是我整理的在用户调研过程中的几点认知。

    1. 保证调研的目标的准确性

    我们需要明确,我们希望通过调研达到怎样的目的?例如:提升部分页面转化率,收集用户对于产品不满意的地方,通过用户使用产品发现用户潜在的痛点。

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    2. 有目标的选择用户

    一般来讲互联网公司都有收集客户反馈的部门,他们掌握着所有客户的反馈意见。我们在选择调研用户的时候,最好可以根据我们在调研行动确立初期拟定的目标去选择调研目标。

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    3. 适当的准备调研内容

    当我们确定了调研目标和调研用户之后,就可以根据现有状况去准备调研内容。调研内容一定是要在事先拟定好(开始调研之后根据实际情况进行改动)。

    一般市场调研细分的维度通常有四种,分别是:地理、人口统计、行为、心理统计。运用在互联网产品里面就更加的复杂。以B端产品为例:我们在调研中可能要把调研对象分为客户(老板)和用户(业务员)去进行不同情况的信息跟踪,而且根据产品的属性不同,需要提前预设好调研内容的侧重。

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    4. 调研过程中

    在调研过程中,我们可以适当结合上文讲述到的「空雨伞」方式去进行调研观察,收集用户需求。

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    在调研过程中,除了思考之外更多需要注意的是对用户洞察的记录与剖析,在记录用户行为的过程中,需要遵循「不干扰」、「不引导」、「记录客观」等原则,这样才可以保持用户行为记录的准确性。

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    5. 获取反馈整理结果

    在调研结束后,我们应该产出一份完整的调查报告,按照本次调研预设目标进行整理,规划出合适的大纲,把调研收获转化为明确的产出,产出形式最好以报告(PPT、PDF),而不是口述或者微信消息,这两者之间差别很大。

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    需求归类:KANO模型

    虽然说现在很多的公司都开始建立了用户体验类的部门,但是因为用户调研或者体验类的工作很难去量化产出。而且在大部分情况下当产品按照用户调研反馈的结果进行调整后,往往很少会出现我们幻想中的「逆袭」、「口碑急剧上升」,有时还会因为受到一部分用户观点的带偏导致产品口碑下降,用户表示不满;又或者会出现需求级规划混乱,重要功能反而后上线这种尴尬的情况。

    所以这驱使着团队中负担「用户体验」职能的角色对用户需求进行正确的分类和排序。

    这个时候就可以运用到卡诺模型(KANO模型)。

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    KANO模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。根据不同类型的质量特性与用户满意度之间的关系,狩野教授将产品服务的质量特性分为五类。

    1. 基本型需求

    用户对企业提供的产品或服务因素的基本要求。是用户认为产品「必须有」的属性或功能。当其特性不充足(不满足顾客需求)时,用户很不满意;当其特性充足(满足用户需求)时,用户也可能不会因而表现出满意。对于基本型需求,即使超过了用户的期望,但用户充其量达到满意,不会对此表现出更多的好感。

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    例如对于网盘类产品来说,用户的基本需求是能快速地上传和下载。如果下载速度达不到用户的期望,则用户满意度将一落千丈。对于顾客而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。对于这类需求,企业的做法应该是注意不要在这方面失分,需要企业不断地调查和了解顾客需求,并通过合适的方法在产品中体现这些要求。

    2. 期望型需求

    提供该功能,用户满意度提高,如果不提供该功能,用户会感觉到不满。当然在这里要补充一句,这里的需求并不都是我们整理出的主观需求,也有可能是用户在使用的过程中产生的客观类需求,例如遇到不会的体验,需求得到响应时我们给的反馈。

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    例如对于一些 O2O类的产品,虽然做的都比较成熟,但是由于体量庞大的原因,偶尔也会受到糟糕的体验,用户在受到糟糕的体验之后往往会期望能通过反馈得到心理上的安慰。例如携程(旅程预计时间偏差)、美团(酒店体验差)、饿了么(用餐体验差)等。在用户遇到这种糟糕体验之后,期望能通过投诉建议获得官方的反馈,那么官方把这种问题解决的越圆满,用户的满意度也会随之提高。

    3. 兴奋型需求

    兴奋型需求又称魅力型需求,指的是不会被用户过分期望的需求。对于兴奋型需求,随着满足用户期望程度的增加,用户满意度也会急剧上升,但一旦得到满足,即使表现并不完善,用户表现出的满意状况也是非常高的。反之,即使在期望不满足时,用户也不会因而表现出明显的不满意。

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    4. 无差异型需求

    不论提供与否,对用户体验无影响。是质量中既不好也不坏的方面,它们不会导致顾客满意或不满意。

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    5. 反向型需求

    用户没有这个需求,提供后用户满意度反而会下降。

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    按照 KANO模型分析可以对收集到的产品需求进行分类,筛选掉一些不合理的需求。更好更有目的性的完成产品待办清单的记录。

    最后

    对于设计师来讲,不管是个人设计练习还是团队项目,都应该掌握一定的产品需求收集和分析的方法。如果你真的下定决心要向交互设计、用户体验方向发展,那就更需要下定一些功夫去学习相关的知识,学会形成自己的思考方法。一开始可能会很痛苦很累,但是如果一味的试图走捷径,最后只会得不偿失。

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空空如也

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客户需求分析8个维度