關于洞察挖掘產品需求的思考與總結

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本文作者將從行研、用研、場景、人性等幾個維度,如何挖掘并分析需求。enjoy~

什么是產品需求?產品需求是指用戶對某個具體產品的需要,并且用戶行為可以衡量這種需求的重要程度。

阿爾伯塔大學的一門軟件設計的課程中,對want(需要)和needs(需求)進行了區分,前者是“希望在產品中看到的功能”,后者是“確定的具體問題,待產品解決”。對于很多用戶提出的表面的需求,以及產品拍腦門想出的看似有用的需求,很多其實都是值得商榷的。

本文重點討論從行研、用研、場景、人性幾個維度如何挖掘并分析需求。

一. 行業研究

行業研究包含幾個方面:國內外行業趨勢研究、國內行業產品研究、國外對標行業產品研究等。

1. 國內外行業趨勢研究

無論是基于泛生活領域的,如社交產品、生活電商產品等,還是垂直行業“+互聯網”的產品,對行業趨勢研究都至關重要。再高品質的音樂播放器(MP3)也被智能手機降維打擊,被取代了在這個細分市場的主流地位。飛信在那個移動數據上網很貧乏的時代背靠移動通信的支持,因能夠向其他手機終端發送離線信息而盛極一時,卻也在智能手機的高速發展、移動網絡提速減費、移動化互聯網IM產品崛起等移動互聯網通訊行業多元素高速發展的趨勢中沒落,這就是行業的趨勢的力量。

產品設計者需要對行業經濟的運行狀況、產品生產、銷售、消費、技術、行業競爭力、市場競爭格局、行業從業人員結構、產業鏈上下游、行業政策管控等行業要素進行深入的分析,發現行業當前運行的內在規律,結合第三方的行研報告與自己的評估判斷,進一步預測未來行業發展的趨勢。行業分析是介于宏觀與微觀分析之間的中觀層次的分析,是發現行業當前待解決/待優化的問題,即行業需求,的重要分析研究方式。

2. 國內行業產品研究

很多產品設計者在進入產品行業的時候有一個理解誤區,內心秉持著一個信念:“不要看到競品做什么就做什么,要做出創新的產品”。于是便將研究、分析、參考行業內其他產品作為不屑一顧的事情。

但其實,研究在同一社會和時代背景下的行業其他產品是非常重要的。研究產品首先要找到自己需要研究的對象。那么怎么能夠找到自己的行業產品呢?以汽車行業為例,如果手機里不超過150個APP,都不能算是很好的找到了行業里的產品。給大家一些實用的方式:

  1. 在應用市場內對行業的名詞與名詞關聯詞、功能詞、頭部公司品牌詞進行搜集并分別搜索;
  2. 在應用市場內對搜索到的APP進行再搜索;
  3. 通過36氪、億歐等科技媒體搜索行業詞,找到行業新產品的最新消息;
  4. 通過IT桔子、鯨準等商業項目信息數據庫搜索,找到被收錄的全部行業產品;
  5. ……

產品設計者為什么要研究行業其他產品?現存于眼前的行業產品的所有解決方案、設計模式、產品功能等,統統不是本來、天然就存在于這個世界上的。他們都經歷了發展變化,凝聚了別人的思路與實踐。所以觀察并理解這些思路和實踐就是產品設計的基礎,跟進發現這些思路發生變化的路徑及在產品架構、功能、交互、視覺表現上的映射體現,能夠更好的幫助你理解這個行業和產品,也能夠幫助你避開一些別人踩過的坑,然后再遵循筆者之前發布的文章《思考與總結:如何建立產品思維階梯?》一文中,從幾個思維方式出發,帶著對行業和產品的深刻理解,搭建自己的產品體系。

3. 國外對標行業產品研究

有一些行業,國外的發展較國內要早許多,因而在行業的結構組成、產品的商業模式、產品成功與失敗的實踐經驗等方面都有一定的參考借鑒意義。研究國外的對標行業產品,就仿佛是坐上時光機,幫助我們探索行業的發展與進程,縱然不同的國度與文化必然蘊育有本土化的差異,但這并不妨礙我們去看一看我們已經經歷的相似與不同之處,也看一看還未體驗過的也許是我們的未來的樣子。

以汽車行業為例,優信拍、車易拍等代表的B2B模式,對標提供網絡拍賣和場地拍賣等轉售服務、同時提供檢測、金融信貸、整備質保等增值服務的Manheim,國內車300等平臺對標以龐大數據庫建立估值算法模型,提供車輛交易的估值參考的Kelly?Blue?Book,以人人車和瓜子二手車為代表的C2C模式,對標的Beepi,車王、好車無憂等重線下門店的經營模式與CarMax的連鎖賣場模式也有諸多相似之處。

對標國內外,會發現,國外的汽車行業“教父”們都會在中國這片市場上找到其“門徒”,并且這些“門徒”,為了適配本土化的中國市場,都進行著一些產品更友好的變化。

二. 用戶研究

產品設計者在需求分析的階段如果沒有引入用戶研究,則是一件后果很嚴重的事情。但很多常見的情況是,有的產品用戶訪談做了,調研問卷發了,但最后發現,真正推出市場的時候,用戶反響和用戶研究結果相去甚遠。這些現象會讓產品設計者迷惑:用戶研究真的有用嗎?問題出在了哪里?

因而,用戶研究的核心準則就是:獲取足量的、盡可能縮小樣本偏差的、符合你的產品受眾的群體的、真實的用戶反饋。

產品設計者常犯的錯誤是會帶著自己的主觀傾向去提問,并希望用戶可以回答出自己內心所偏向的答案。然而,當人們意識到有“他者”存在的時候,他們所表達的信息和真實的行為之間往往可能會存在一定的偏差。

介紹幾種常見的用戶研究方式:

1. 訪談、問卷、網絡檢索

訪談和問卷都是通過問答的方式獲取用戶反饋,在設計問題的時候要注意:確保自己的第三方立場,避免帶有主觀誘導性;一個問題只關注一個重點;如果是可選性的回答要盡量考慮到選項的完整性避免用戶因為沒有更好的可選答案而勉強選擇一個湊合的答案等。

網絡檢索或潛伏在產品相關的論壇或垂直社區、群里,觀察用戶的討論內容和關注點,能夠更好的了解他們的偏好、厭惡點、群體性待解決問題、吐槽點等,也是獲取真實的用戶反饋的有效方式。

2. A/B test

在產品設計的時候,如果對多個方案的效果差距不能獲得明確的預期,或對于成熟功能的優化方案比較謹慎為了降低新方案的發布風險,這時候需通過對這些方案的真實用戶使用反饋進行定量研究。A/B test是為界面或流程制作兩個(A/B)或多個(A/B/n)版本,在其他變量因素都不變的情況下,分別讓組成成分相同(相似)的用戶群組隨機的訪問這些版本,收集各群組的用戶使用數據和業務數據,最后分析評估出最好版本正式采用。

3. 建立數據模型

在你的產品投放市場,獲取了一定的用戶基數的情況下,通過對頁面和元素的埋點,獲取到用戶的使用行為數據,再對埋點數據進行篩選,選取具有行為特征性的數據字段,建立數據分析模型。

比如說,取APP內的幾個重要特征數據字段,通過聚類分析算法,可以處理出幾個分類用戶群體,觀察每一簇數據的特征,然后可再集中對特定的聚簇集合進行進一步地分析。被聚類的幾個用戶群體在APP內的行為數據的側重點存在一定的差異,產品設計者了解并研究自己的用戶群體的組成結構,對產品設計和產品營銷層的支撐都有重要意義。

三. 需求場景分析

我們討論場景的時候,討論的內容是什么?我們討論的會是一些很形象的描述,這里面包含了時間、人物、地點、環境、情節等。當我們和用戶訪談溝通時,往往每個用戶都會站在自己的立場和場景里描述自己的需求,作為產品設計者,則需要更全面的考慮到全部需求場景的主干流程和分支,我們通常會針對優先級最高的使用場景來設計產品的核心動線。需要注意的是,如果我們在觀察數據的時候,如果發現了一些無法理解的用戶使用行為數據,那往往潛藏著我們在設計和優化產品的時候還沒有考慮到的使用場景。

那么如何基于場景洞察需求呢?一個原則就是 “從用戶中來,到用戶中去”。

1. 深入你的用戶群體,尤其是垂直行業“+互聯網”的產品,產品經理往往不是行業從業人員出身,在前期對需求的把握力較弱。這時候應該更多的走入你的用戶群體的環境里,去觀察了解他們在應用你的產品時候的時間、地點、環境、流程、行為、解決的問題類型等。在這個過程中,積累對你的產品的使用場景的認知,并可能發現你的用戶群體在產品內待解決/待優化的其他衍生需求。

2. 隨著對自己的產品所在的行業的理解更加深入,對目標受眾的了解更加透徹,產品設計者需養成隨時把自己假想轉化為目標用戶并置身于不同的應用場景中思考產品的能力。充分利用自己的理解力和同理心,在腦海里走一遍所有的場景和流程,往往能夠找到新的突破點。我們常說要抓需求痛點,但其實有很多痛點是產品教會用戶的,有一些產品在應用場景里的價值,需要由產品設計者來發掘、主導,并設計解決方案。

需要注意的是,以上1和2需在產品設計和迭代優化的過程中結合使用,只有1沒有2會缺乏對產品本身的思考和陷入現實場景的局限性,只有2沒有1容易陷入自己的思維定式誤區缺乏現實場景下的引導和糾偏。

四. 洞察人性

說起人性,對很多產品設計者來說,聽起來有點撲朔迷離,講起來也不算是很落地,像是沒有營養的雞湯,也不好喝。但是人性卻是跟產品的需求息息相關的,古人說人的七情六欲,馬斯洛說需求層次理論,其本質都是人性,都跟產品有各式糾葛。

從人性的角度去看問題,是一種更高的視角。能夠深刻的明白,表層需求背后所折射出的人性本質。

從人性的角度去挖掘需求的案例和雞湯都很多,就不贅述具體的案例了。但是具備體悟人性并將其應用,運籌帷幄的能力,需要時間、思考和人生閱歷的積淀,希望所有的產品設計者都可以在路上,也希望作為產品設計者,能夠更好的善用人性而不是利用人性,產品的出發點都應該是善良的。

#專欄作家#

作者:吉倩倩,人人都是產品經理專欄作家,專注于互聯網產品與運營領域的研究和總結,在用戶研究,需求分析,產品設計,數據研究,產品運營方面有深刻的思考。

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評論
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  1. 產品的出發點都應該是善良的,贊

    來自河南 回復
  2. 受益匪淺,明白了這些研究的意義和每個研究里的方法和解析,但是還是不知道實踐怎么做的。好希望作者繼續解答,期待新作。

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  3. 不錯

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  4. 挺好

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