機器人行業(yè)調研-產(chǎn)品經(jīng)理篇(二)
上一篇文章,我們說了桌面調研的事。這篇我們繼續(xù)來說說調研,特別是其中最重要的用戶調研。
《U型理論》作者奧托·夏默:在某次分享會上講,自己在德國漢堡附近的農(nóng)場長大,父親經(jīng)常教導他的事情之一就是有機農(nóng)業(yè)中土壤的生命質量是最重要的。
父親跟他解釋說,每塊土地都有兩個方面:可見的部分和不可見的部分,即我們在表層之上看到的部分和居于表層下面的部分。
產(chǎn)出的質量即可見的結果,是土壤質量的函數(shù),是那些最不可見的土地元素的函數(shù)。
最重要的部分往往是眼睛看不見的,對人和產(chǎn)品需求的判斷,都是無法看到,需要去感知的。
這也是我們?yōu)槭裁匆褂糜脩袈贸虉D(User-Journey-Map),從用戶的場景或者基于產(chǎn)品本身去做一次全方面分析的原因。
當我們做了大量的行業(yè)方面的研究,對自己公司的業(yè)務線和切入點有了重新的思考,會出現(xiàn)新的疑惑,我到底選哪個?
基于市場規(guī)模、產(chǎn)品周期、團隊屬性對幾個意向產(chǎn)品進行排序選擇一個更適合自己的。
市場規(guī)模:主要考慮四個維度,增速快不快、體量大不大、利潤高不高、CR5占比多不多。
四個全滿足立馬干,三個滿足可以干,兩個要慎重,一個就洗洗睡吧。
產(chǎn)品周期:尋找產(chǎn)品周期早期的產(chǎn)品。
團隊屬性:
在渠道、技術、算法、市場、供應鏈、資源有客觀的評價,團隊越牛越要去選擇做創(chuàng)新者。
總結為15個字,用戶有需求、商業(yè)立得住、科技能實現(xiàn)。
明確產(chǎn)品的同時,要同步思考用戶是誰?場景是什么?有什么痛點?
先不要思考解決方案,沒有調研就沒有發(fā)言權。
阿里八大用戶人群(可參考)
假設的人群+假設的場景+假設的痛點,明確后就要落在調研上了。
二、用戶調研
用戶調研是一種用來理解用戶行為、需求和動機的方法,能夠幫助產(chǎn)品開發(fā)團隊更好地理解、定義目標用戶,為產(chǎn)品決策提供事實依據(jù),從而降低風險開發(fā)出符合用戶期望和需求的產(chǎn)品。
它和桌面調研不同之處在于,用戶調研需要走到現(xiàn)實之中,與用戶進行面對面交流。桌面調研中我們獲取的是已經(jīng)經(jīng)過前人加工總結,帶有前人思維模式的數(shù)據(jù),而用戶調研時,我們可以最直接地聆聽用戶的訴求,尋找用戶待解決的核心問題。
用戶調研注意點:
1、尋找目標人群,對人群根據(jù)對產(chǎn)品的關注度與影響力進行分類排序,選出密切關注,優(yōu)先訪談的人群。
2、明確溝通的內(nèi)容,前期假設的場景、假設的痛點(高頻高需、低頻高需、高頻低需、低頻低需排列),假設的用戶收益按照重要程度進行排序(用戶收益源自功能效用、社交收益、正向情感還是節(jié)約成本,以及相關收益屬于必需的、預期的、渴望的還是驚喜的)。
3、先定性后定量,定性發(fā)現(xiàn)問題,定量驗證問題。
4、訪談中,用心聽不照做。用戶對自己真正需要什么產(chǎn)品毫無頭緒,大多數(shù)人只知道他們想要的結果。
5、不要過分執(zhí)著于自我,避免進入自我模式,訪談實際上是為了探索關于人群、工作、痛點、收益、優(yōu)先級的相關信息,讓我們了解未知的世界,系統(tǒng)化地針對盲區(qū)進行探索,關注到一些不尋常的信息,以及驗證已知觀點是否正確,檢查自己的世界觀。
6、數(shù)據(jù)分析
- 文字型數(shù)據(jù)→可分析的關鍵詞→對關鍵詞拆分→明確統(tǒng)計→定性分布→可視圖
- 數(shù)據(jù)型→可直接提取使用(年齡、家庭人口、城市、車型、小區(qū)價值等等)
- 資深型數(shù)據(jù)=極值用戶→二次探測→反直覺分析→交叉分析
- 非必需數(shù)據(jù)→非用戶→為什么不買→需求點→可解決相同問題的替代性產(chǎn)品
最后結合用戶需求、road map、目標競品、市場策略輸出關于該產(chǎn)品的Value Curve(價值曲線)。
再通過價值曲線列出我們的產(chǎn)品定義。
作者:new bo 微信公眾號:new bo
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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議
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