京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16