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
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07