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結合用戶反饋，產品經理可以更清楚地了解用戶的產品使用感受，挖掘用戶潛在需求，矯正產品發展方向和節奏。那么，怎么做好用戶反饋收集和分析？一起來看看本文的闡述。

一、什么是用戶反饋

在平時的工作中，有一塊內容是收集、整理用戶對產品的反饋，并定期產出報告，也就是用戶反饋的整理。它是很重要的一份工作，能夠讓我直接面對用戶，傾聽用戶的聲音，了解他們真正想要的是什么。因此，我希望能夠結合自己的工作經驗和其他人的相關文章，總結一個關于用戶反饋相關的工作方法論。

開始還是老生常談的問題。用戶反饋是什么？我認為，用戶反饋就是在產品的生命周期各個階段，用戶對產品的評價和訴求。

定義里有幾個要素。產品、各個階段、用戶、評價和訴求。

首先是產品。這個范圍非常廣，大到整個產品，小到某個產品的功能模塊，甚至是某個文案，某個icon的改變。這就要根據產品經理的收集目標決定了。我在工作的時候，往往會比較聚焦。

其次是各個階段。一個產品會有多個版本，從最初的形態，到后面一步步的迭代。對于用戶的反饋不能只停留在某個階段，尤其是某個用戶反饋非常好的階段。因此對用戶反饋的收集和分析是一個持續性的工作。

再次是用戶。對于同一個功能，不同的用戶會有不同的反饋，甚至是天差地別的反饋。對用戶進行識別可以讓我們對反饋有更深刻的認識。某一類反饋是普遍性問題還是某一群體在使用產品時面臨的問題？某一類反饋是新用戶在反饋還是資深用戶在反饋？通過對用戶的識別，可以使產品經理在決定反饋優先級（目標用戶反饋的優先級更高）、重要程度（所有用戶都在反饋的重要程度更高）和挖掘反饋背后的需求（新用戶反饋的問題也許并不是用戶需求本身）上更準確。我在工作中對用戶的識別做的不是很好。

最后是評價和訴求。這部分很多時候可以被用戶的行為數據所覆蓋。比如，看一個產品用戶的停留時間發現，很多用戶停留的時間遠小于使用產品滿足需求的時間。這可能表明了用戶進入之后并不知道要做什么，或不知道怎么使用。

但是這只是通過數據所作的推斷，并不能真正確認到底是怎么回事。因此，在定量的同時，也需要對這種現象進行定性。用戶反饋正好可以做到這一點。它能夠收集到用戶對產品的態度和評價。確定到底是什么原因導致了定量數據顯示的現象。

對用戶反饋的收集和分析有什么價值呢？

做產品就是幫用戶解決問題的過程。如果洞悉用戶反饋，產品經理可以清楚知道用戶面對的問題是什么。同時，在用戶反饋中，可以知道用戶的預期邊界在哪里。這為產品經理設計功能時提供的非常好的參考。用戶很挑剔，它對產品“好”的定義不僅僅是解決了問題，而且能夠超預期的解決用戶的問題。

最后，用戶反饋是反矯情的一個利器。在設計功能的時候產品經理很可能會自我陶醉，覺得自己設計的很牛X。實際上用戶不一定會買賬。用戶反饋是一面鏡子，很好的矯正產品經理對事物的理解和方案的完善方向。

分析用戶反饋的目的是什么？根據用戶反饋的定義可知，分析用戶反饋就是為了挖掘用戶潛在需求，矯正產品發展方向和節奏，衡量用戶的預期。

二、如何做好用戶反饋收集和分析

一個完整的用戶反饋流程一定是一個閉環。通常會經歷用戶反饋收集->處理分析->形成結論->產出方案->最終落地的過程。

用戶反饋如何收集？

我在負責用戶反饋工作的時候總結了一個用戶反饋收集的方法。收集用戶反饋要確定五點內容。目標、周期、用戶、來源、具體內容。

定目標可以讓用戶反饋的收集有的放矢，節省成本，提高效率。定了目標之后就可以確定后面的幾個點了。

用戶的反饋是以自然時間進行收集（月維度、季度維度等）還是產品功能時間（上線后）進行收集？這也要確定下來。

用戶是哪些用戶？比如，要收集地圖產品駕車導航功能的反饋，收集車主用戶的反饋更有價值，也更節省資源。

來源關鍵的不是來源來自哪里，因為來自哪些的用戶反饋都是有一定價值的。關鍵在于確定來源的全面性和準確性。據我了解，有些渠道的用戶反饋是已經經過一道手的用戶反饋?？赡苌嫌喂ぷ魅藛T因為工作績效的壓力導致某些用戶的反饋無法抵達產品經理層面。還有一些用戶反饋入口可能某一類型用戶看見的更多，因此，這個渠道的用戶反饋可能就會放大或隱藏某些反饋。

具體內容就是我們收集時要收集哪些信息。因為某些信息的缺失可能會導致我們對問題的判斷出現偏差。比如，某個問題只在IOS用戶中存在，但是收集過程中，缺少了機型信息，產品經理可能就會錯誤的判斷是所有的機型都有問題。

因此，在收集具體內容時，要注意收集三個方面的內容。分別是用戶基本信息（機型、聯系方式、用戶id、性別、地域等）、功能信息（產品版本、功能頁面等）、反饋信息（反饋時間、反饋具體內容等）。這三方面不是必須要收集的，有些輔助信息可以沒有。這需要根據目的決定。

用戶反饋如何分析？我總結用戶分析需要有以下五個步驟。

反饋清洗。該步驟是為了去除無效反饋，去除惡意反饋。在實際工作中，有些用戶會向我們打聲招呼，雖然這為乏味，辛苦的工作帶來了一絲絲欣慰，但我還是無情的把類似這種反饋去除（十動然拒！哈哈哈哈）。另外還有一些反饋明顯是惡意的攻擊。這種反饋我也會去掉。

反饋識別。這一步就是判斷需求的真實性，考慮用戶的訴求是否有可替代性?！安灰耆犛脩舻?，對于用戶的直接訴求，需要進一步深挖其本質?！北热?，有些地圖用戶反饋說導航結束后能不能給我推薦停車場？他的訴求是推薦停車場，但實際訴求是如何讓他到達目的地后更方便快捷的停車。如果我只是簡單的做一個推薦最近的或子點停車場是不能解決問題的。而應該是給用戶提供一個車位充足的附近停車場list。

反饋分類。我的分類體系一共有三級。第一級可以叫做主題。是根據目的拆分出來的幾個大項。比如，可以分為數據類、功能類、技術類幾個大類。后續再進行更細致的拆分，第二級是主題下的某個功能點，第三級就是某個功能點的問題。這樣既可以很方便的知道哪個主題問題多，還可以詳細了解具體問題是什么。

其次，分類一定要標準化，這樣在算占比的時候直接數據透視就可以很快的解決，省去了很多統計工作。最后，反饋分類不是一成不變的，要根據實際情況迭代優化。

優先級排序。在工作時，我采用統計占比的方式確定優先級。統計某個三級分類占總數的比例。比例高的就是優先級高的。但是這種辦法存在一個問題，就是沒有考慮到反饋的性質。所以這個時候我們可以根據重要緊急象限進行優先級排序。我建議先象限后占比。既能兼顧反饋的性質，又能考慮到大多數用戶關注的問題。

主題分析和數據補充。通過優先級的排序可以對相關問題有個大概的掌握了。但是這樣還是不夠的。當用戶反饋較多時，應該考慮對相關的主題著重進行分析，或者跨主題進行分析。

其次，能把自己的評價和訴求反饋的用戶要不就是非常熱心的，要是就是使用體驗非常差的。其實產品經理能獲取到的用戶反饋是丟失了“沉默的大多數”的反饋，會有一定程度的失真。因此我認為如果有些問題無法通過反饋看出來，需要看用戶行為日志數據作為分析補充。

三、如何使用好用戶反饋

上文已經探討了用戶反饋的收集和分析。分析完后就要思考如何使用。下圖是我整理的一份使用流程。

對用戶反饋分析完成后需要形成一份報告。這樣有利于沉淀用戶訴求，也有利于日后對用戶反饋的追溯。報告的寫法之前在評估的那篇文章中有提到過，不贅述了。

其次就是完成用戶反饋的閉環工作。所謂閉環就是有相應的方案對用戶反饋的問題進行解決。

在使用過程中，也要注意一些問題。

產品經理要有自己的主見。雖說用戶的訴求是很重要的。但絕大多數的普通用戶無法確知他們真正需要的是什么。怎么聽比聽或不聽用戶的意見更重要。產品經理要有自己的判斷，這也是產品經理的價值所在。

不可太極端。既不要做一個完全不聽用戶聲音的產品經理，也不要做一個對用戶反饋言聽計從的產品經理。產品經理要做的是如何做一個方便快捷滿足用戶需求的產品，用戶反饋只是一個比較重要的參考信息，但它不是方向本身。

最后是我的一點執念。就是用戶反饋的處理要提高效率，把它變成一個例行的系統化、自動化的過程。這需要構建好用戶反饋分析的流程，安排專人負責這項工作，制定好工作所需的模板文件，不斷迭代優化流程。

參考：

• http://www.aharts.cn/user-research/3453934.html 用戶反饋如何分析？這份B站用戶差評反饋報告可以給出一個答案
• http://www.aharts.cn/pd/3380192.html 如何將用戶/客戶反饋，轉化為切實的行動計劃？
• http://www.aharts.cn/it/2823150.html 4000 字詳解「用戶反饋」的收集與分析
• http://www.aharts.cn/operate/2370143.html 我通過整理用戶反饋，明確了【Foodie】App的優化方向
• http://www.aharts.cn/operate/2179351.html 「foodie」| 如何針對用戶反饋問題做優化？
• http://www.aharts.cn/pmd/1757467.html 用戶的反饋，是埋在深山的寶藏
• http://www.aharts.cn/operate/1648807.html 「foodie」近三個月的用戶反饋收集、整理及輸出
• http://www.aharts.cn/pmd/1282645.html 以「京東到家」為例：產品新人如何處理用戶反饋？
• http://www.aharts.cn/pd/985645.html 如何收集整理應用商城中的用戶反饋
• http://www.aharts.cn/user-research/745038.html 用戶反饋分析：網易蝸牛讀書用戶評論分析流程及結果
• http://www.aharts.cn/pd/674548.html 淺談APP意見反饋設計
• http://www.aharts.cn/operate/624858.html 處理用戶反饋時，我總結的幾點經驗
• http://www.aharts.cn/data-analysis/494650.html 如何分析用戶反饋數據? （下）
• http://www.aharts.cn/user-research/491551.html 如何更好的理解用戶反饋？(上)
• http://www.aharts.cn/pd/343433.html 用戶反饋，最簡單也最困難！
• http://www.aharts.cn/pmd/313936.html 喬布斯不做調研，張小龍不看數據：用戶反饋該咋處理？