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產品經理，你對用戶的需求了解多少呢？你知道用戶想要什么樣的產品嗎？你想知道用戶將會如何看待你的產品嗎？你想知道你設計的產品在用戶中的口碑如何嗎？……

是的。每一個產品經理都希望在產品開始立項設計前，得到用戶最真實的需求，為自己的產品設計提供良好的支撐；每一個產品經理都希望自己設計的產品得到用戶的認可和親睞；每一個產品經理都希望用戶能在使用產品的過程中不斷反饋關于產品改進的意見和建議……那么，我們如何才能得到用戶的前期意見和后期反饋呢？

這個時候我們需要的是數據的支撐，只有數據才能讓一切更有說服力（前提是真實、有效的數據）、只有數據才能讓我們更清楚地了解到我們想法的可行性……

既然這樣，那數據從何而來？這自然少不了市場調研，只有通過對用戶的調研才能收集用戶最基礎的用戶數據、從最基礎的數據上進行分析，從而了解用戶的真實需求。那么，作為產品經理，我們應該如何對市場或用戶進行調研呢？調研的方式和方法有哪些？對于調研的數據我們如何進行數據分析呢？數據分析的方法和方式有哪些呢？

針對以上問題，人人都是產品經理QQ3群（217321695）開展了激烈討論。

一、 產品經理為什么要做市場調研？調研的目的是什么？

PS:我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：調研目的、調研對象、需要收集的數據、需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。

1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂MRD；

2、為領導在會議上PK提供論據；

3、提高產品的銷售決策質量、解決存在于產品銷售中的問題或尋找機會進而系統、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；

4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產品或服務；

5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求；

6、找準產品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產品戰略線路；

7、調研到最后，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產品越難做，難以打開市場等；

8、對于全新的產品，調研前PM必須先自己有一個思路，然后通過調研去驗證自己的想法的可行性。

二、 市場調研的方式方法有哪些？怎樣確定調研的維度？

1、問卷調查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調研、用戶訪談、用戶日志、入戶觀察、網上有獎調查；

2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析；

3、情況推測分析；

4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開（不同的產品從不同的層次來確定調研的維度）

三、 如何整理市場調研的數據？

PS:對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對于無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。

通過市場調研，我們收集了不少的數據，這些數據都是用戶最直接的對產品的某種需求的體現。作為產品經理，我們視這些數據為寶貝，我們需要將這些數據進行整理，讓他們變為珍寶。那我們該如何整理呢？

1、將規范的數據按照維度整理、錄入，然后進行建模；不規范的數據的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規范，然后再用工具進行分析；

2、封閉性的問題，設置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然后再頭腦風暴整理出有用的東西；

3、定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事后可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數據性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據問題來歸納整理；

4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。

四、 如何書寫市場調研報告？

對整理后的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的BOSS，從而獲得老板對產品的支持。

1、對市場調研的數據分析后進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現；

2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點；

3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內容；

4、根據調研的時候的思路，將報告逐一完善，將數據分析的結論圖表化，得出自己的結論總結出趨勢和規律

五、 數據分析的方式方法有哪些？

1、數據分析需要掌握數據統計軟件和數據分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、數據分析的主要方法有：

• 對比分析法:將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。
• 結構分析法:被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所占的指標。
• 交叉分析法:同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表內，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
• 分組分析法:按照數據特征，將數據進行分組進行分析的方法。
• 其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。

（數據分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數據分析》一書）

PS:數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。

六、 數據分析報告如何指導產品經理進行產品設計？

1、根據調研結論 確定產品核心功能

2、把數據分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產品的迭代更新

3、評估解決方案的可行性。根據實施的結果再去評估解決方案是否真的可行？是否還需要再改進，依此類推

4、通過數據進行分析，得出用戶的行為規律，為產品提供支撐

5、日常的運營分析，及時發現產品問題

6、產品后期設定一系列的運營指標進行運營監控，然后反饋產品迭代（指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產品的BUG、3、市場的反映、4、產品未來的發展方向、5、點擊率、留存率等等）

PS: 我們不是JOBS，有時候我們需要了解用戶的習慣，所以調研在某些特殊情況下是產品經理必須去做的。只有能跟用戶真正互動，你的產品才能融入用戶。

感謝一下親們的積極參與：喵了咪-PD-北京, 石頭-運營-鄭州, 待業-pm-深圳, 小刀子-PL-杭州, 逐光-Pro-深圳, 漓江-PM-北京, 蘭若-運營-BJ, 土豆-學生-香港, 追風–新人-杭州, 醬油-玫瑰流-蘇A, front-PM-iflytek, 明哲-pm-成都, 草帽-學僧-西安, baoxg-實習-武漢, 瘋鳥-學生-浙大, 小石頭-pm-成都, 紅茶-PM-上海, 紙信-窮猿-杭州, 鼬-學生-北京, 左岸-PM-北京, 木木-產品-上海, 一水-pm-北京, 師妹-學習-杭州, 淡藍冰-PM-廣州, 小老虎-pm-北京, 老十一-PM-北京, 博雅—PM-深圳, 周舟-PM-杭州, jerry-學生-南寧, together-PM-西安, 小驢-PM-杭州, test-pm-bj, 咖啡-設計-上海, 娜娜-pm-北京, 薄荷君-pm-北京, 樂樂-PM-上海, Lin-產品-上海, 冠希哥-BD-深圳, 艾米-PM-深圳

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