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如果我們正處于產(chǎn)品啟動(dòng)期，但又沒有大量面對(duì)面的機(jī)會(huì)與用戶直接溝通，那我們要如何進(jìn)行用戶洞察呢？筆者結(jié)合《精益創(chuàng)業(yè)》提出的“構(gòu)建-度量-學(xué)習(xí)”過程，分享自己對(duì)新產(chǎn)品用戶洞察的理解。

大企業(yè)推出新產(chǎn)品時(shí)，可以采用很多策略導(dǎo)出新用戶，比如說，對(duì)已有產(chǎn)品的存量用戶進(jìn)行分層、引流，或針對(duì)某個(gè)渠道的線下用戶、二級(jí)用戶進(jìn)行推廣，吸引到線上新產(chǎn)品等等。

但是更多的新產(chǎn)品是這樣的：

1. 創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的新產(chǎn)品，往往沒有時(shí)間和資源做詳細(xì)的市場(chǎng)調(diào)研，甚至由于理念和概念太新了，調(diào)研根本不會(huì)有結(jié)果，或者得出錯(cuò)誤的結(jié)果。
2. 互聯(lián)網(wǎng)新產(chǎn)品，面對(duì)的是海量用戶，應(yīng)該調(diào)研多少樣本呢？面對(duì)不同的調(diào)研結(jié)果，應(yīng)該如何做出權(quán)衡呢？

其實(shí)，這樣的產(chǎn)品往往是通過“實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”逐步打磨成型的。而《精益創(chuàng)業(yè)》推出了“構(gòu)建-度量-學(xué)習(xí)”創(chuàng)意落地過程，但如何做到有效的度量和學(xué)習(xí)呢，筆者將結(jié)合新產(chǎn)品的用戶洞察分享自己的構(gòu)建過程。

一、基本運(yùn)營(yíng)指標(biāo)

說到線上產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)，您肯定瞬間就想到了訪客數(shù)量（UV）和瀏覽量（PV），以及注冊(cè)用戶轉(zhuǎn)化率了。但UV/PV還過于籠統(tǒng)，要找出問題，您需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括：

• 日活躍用戶數(shù)量 DAU
• 月活躍用戶數(shù)量 MAU
• 渠道來源 Channel
• 搜索關(guān)鍵詞 Keyword

如果產(chǎn)品已經(jīng)有較多的模塊或頁(yè)面數(shù)量，還需要進(jìn)一步分析入口頁(yè)面、停留時(shí)間等等。

二、建立度量體系

有了基本的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)并實(shí)施了訪客跟蹤（我們采用了百度統(tǒng)計(jì)和Google Analytics兩個(gè)工具），很快就有了第一手產(chǎn)品數(shù)據(jù)了。對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品如社交、通訊以及電商，DAU/MAU比率是一個(gè)重要的指標(biāo)。普遍認(rèn)為，DAU/MAU如果達(dá)到20%，就是一個(gè)足夠好的產(chǎn)品，而如果達(dá)到50%以上，就是一款世界級(jí)產(chǎn)品了。

但隨著越來越多的活動(dòng)“被數(shù)字化”，DAU/MAU已經(jīng)不能準(zhǔn)確反映產(chǎn)品的好壞了。

比如：

• 只有人們有打車需求時(shí)，才會(huì)打開Uber，而Uber司機(jī)基本上都不是全職司機(jī)，所以它的DAU/MAU并沒有達(dá)到50%。
• LinkedIn，只有獵頭和正在找工作的人才會(huì)每天使用它。
• Airbnb/Booking這樣的旅游網(wǎng)站，每個(gè)人可能一年只用上一兩次，但它已經(jīng)做到了億級(jí)交易量。

事實(shí)上，最不適用DAU/MAU評(píng)估的就是SaaS產(chǎn)品了，世界上最好的SaaS類產(chǎn)品，包括SalesForce、DropBox、WorkDay和Google Analytics，每周都只有1~2次的使用量。

針對(duì)商業(yè)產(chǎn)品，您需要建立起合適的度量體系，一種好的方式就是圍繞商業(yè)與用戶目標(biāo)，測(cè)量您的產(chǎn)品達(dá)成目標(biāo)的程度。

下圖是各類線上產(chǎn)品90天回訪率與每周使用頻次的統(tǒng)計(jì)，供參考。

三、從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題

由于我們的產(chǎn)品在開始推出時(shí)，需要成為注冊(cè)用戶才能使用，所以注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是我們的度量指標(biāo)之一；又由于產(chǎn)品名稱和首頁(yè)都包含Persona，使得在百度搜索引擎上Persona關(guān)鍵字的搜索排名很高。通過對(duì)比直接訪客和搜索訪客的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率，發(fā)現(xiàn)搜索訪客的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率幾乎為零，于是我們展開了分析，以尋找原因。

從百度搜索來源的訪客轉(zhuǎn)化漏斗如下：

從百度搜索進(jìn)入產(chǎn)品網(wǎng)頁(yè)的訪客地域來源如圖所示，四川的訪客占比29.73%，其次為北京、上海、廣東以及浙江。

從整體分布情況可以發(fā)現(xiàn)訪客多來源于發(fā)展水平較高的省份，可能原因是這些城市的互聯(lián)網(wǎng)公司較多，有大量做用戶畫像的需求。以排名前五的省份做深入分析，可以發(fā)現(xiàn)四川的訪客占絕大多數(shù)，網(wǎng)站跳出率相對(duì)較低，訪問深度為3.66頁(yè)，訪問時(shí)長(zhǎng)7.01分鐘，處于較高水平；北京、上海、浙江的跳出率較高，上海和浙江的訪問深度較低，但從整體看來，訪問深度和訪問時(shí)長(zhǎng)都是有效的。

四、分析訪客動(dòng)機(jī)

既然絕大部分訪客都在產(chǎn)品網(wǎng)頁(yè)上停留了足夠多的時(shí)間，但在轉(zhuǎn)化率上為什么體現(xiàn)不佳呢？

我們需要進(jìn)一步分析訪客的動(dòng)機(jī)，即來到我們的網(wǎng)站希望獲得什么？

動(dòng)機(jī)將分為兩個(gè)部分進(jìn)行探討，一個(gè)是搜索關(guān)鍵詞“persona”的人群動(dòng)機(jī)，另一個(gè)為進(jìn)入產(chǎn)品網(wǎng)頁(yè)的訪客動(dòng)機(jī)。一個(gè)好的工具就是借助搜索引擎本身的指數(shù)，它帶有了大量的搜索相關(guān)數(shù)量。

4.1 搜索動(dòng)機(jī)分析

百度指數(shù)搜索“persona”的顯示結(jié)果如圖，選取了百度前兩頁(yè)的結(jié)果進(jìn)行分類，分別有廣告、動(dòng)E漫、翻譯、用戶畫像、影音以及Persona-X的網(wǎng)頁(yè)。可以看出搜索結(jié)果中用戶畫像、動(dòng)漫和影音占大多數(shù)，其中用戶畫像占29%,動(dòng)漫占24%，影音占14%。

來源相關(guān)詞反映用戶在搜索中心詞之前還有哪些搜索需求。通過過濾出中心詞上一步搜索行為來源的相關(guān)詞，按相關(guān)程度排序得出。從來源關(guān)鍵詞順序表的結(jié)果可以猜測(cè)：有很多人是在查詢完pesonal/personality單詞后，順帶搜索了相同詞根的persona。從去向關(guān)鍵詞可以發(fā)現(xiàn)搜索“persona”之后的訪問情況，大部分是有關(guān)名為“persona”的影視和明星。

4.2 訪客動(dòng)機(jī)分析

從搜索動(dòng)機(jī)可以猜測(cè)有一部分訪客對(duì)用戶畫像感興趣，將“用戶畫像”和“persona”對(duì)比做趨勢(shì)分析，媒體指數(shù)趨勢(shì)見下圖，綠色為“用戶畫像”，藍(lán)色為“persona”。

可以看出3月底開始到5月，媒體指數(shù)波動(dòng)較大。用戶畫像的6個(gè)次最高點(diǎn)均為有關(guān)“用戶畫像”的新聞和文章。“persona”的6個(gè)最高點(diǎn)為電影persona、專輯、游戲的新聞。結(jié)合“用戶畫像”媒體內(nèi)容，可以猜測(cè)訪客對(duì)用戶畫像的建立有較大興趣。

在百度搜素框輸入用戶畫像，通過生成的聯(lián)想詞可發(fā)現(xiàn)對(duì)用戶畫像感興趣的人可能還會(huì)搜索“用戶畫像分析”“用戶畫像工具”“用戶畫像生成器”“用戶畫像案例”等詞，從這些相關(guān)搜索詞可以推測(cè)訪客首先是對(duì)用戶畫像感興趣的人，由于對(duì)用戶畫像的建立流程不清晰，訪客傾向于搜索建立的方法、工具以及案例。有了這一步基礎(chǔ)，我們就可以去尋找相似用戶，并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)他們的需求了。

五、分析訪客的需求

5.1 用戶研究的系統(tǒng)方法

從知乎和人人都是產(chǎn)品經(jīng)理兩個(gè)網(wǎng)站上的信息做分析，首先這兩個(gè)都是知識(shí)分享型的網(wǎng)站，有大量對(duì)用戶研究感興趣的用戶。

用知乎舉例，有4446個(gè)知乎用戶關(guān)注“用戶畫像”話題，目前有261個(gè)問題，這是一個(gè)不小的關(guān)注量。

繼續(xù)查看話題頁(yè)情況，可以看到許多科普用戶畫像的回答和文章，由于撰寫者大多數(shù)為自由作者，文章是站在產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)等職業(yè)人士角度的分享，內(nèi)容專業(yè)性參差不齊。評(píng)論區(qū)常常能夠看到有關(guān)具體方法的疑問，“寫了挺多，但還是不知道怎么做”。

并且由于文章篇幅和各撰寫者觀點(diǎn)和方法的差異，通過這類文章學(xué)習(xí)用戶畫像耗時(shí)較長(zhǎng)且不夠系統(tǒng)，需要閱讀者自己的整合。在用戶畫像的最近最近提問也能發(fā)現(xiàn)，許多人對(duì)用戶畫像的系統(tǒng)方法、意義有疑問，還有部分人想直接獲取某個(gè)網(wǎng)站的用戶畫像。

5.2 輔助進(jìn)行用戶研究的工具

除了學(xué)習(xí)用戶畫像建立的方法以外，訪客還需要一個(gè)便于他們建立和分析用戶畫像的工具，結(jié)合百度搜索“用戶畫像”時(shí)的聯(lián)想詞“用戶畫像 工具”“用戶畫像生成器”，可以推測(cè)有一部分人想找到一個(gè)制作用戶畫像的工具，他們可能是用研新手，也可能是目前的工具無法滿足他們需求，想尋找一個(gè)更適合的工具。

同樣在知乎和產(chǎn)品經(jīng)理的評(píng)論區(qū)也發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問題，“具體的用戶畫像，是用什么軟件，哎哎，一頭霧水”“標(biāo)簽分類和層級(jí)是用什么畫的？”。問到具體工具的用戶已經(jīng)是學(xué)習(xí)意圖強(qiáng)烈的人群了，已經(jīng)了解了用研方法卻缺少工具，就好比一個(gè)文思泉涌的人沒有紙筆。

5.3 練習(xí)資源

除了方法和工具以外，還可以從提問區(qū)和評(píng)論區(qū)發(fā)現(xiàn)想要數(shù)據(jù)進(jìn)行演練的用戶，“沒有數(shù)據(jù)積累如何做用戶畫像？”“如何獲取公眾號(hào)的用戶畫像數(shù)據(jù)？”“大佬有沒有具體的代碼或者啥案例嗎”“如何從海量的數(shù)據(jù)中從零開始逐步建立用戶畫像？”“請(qǐng)問是否有電商平臺(tái)，用戶畫像的公開數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)或國(guó)外的？”。有了方法和工具卻沒有數(shù)據(jù)資源的用戶，好比有了紙筆的文人沒有墨水。用戶需要的練習(xí)資源主要是具體案例或者數(shù)據(jù)。

通過一步的數(shù)據(jù)、動(dòng)機(jī)與需求分析，我們就可以總結(jié)出初步的用戶需求了：

• 系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法和路徑，涉及用戶畫像的意義、流程、學(xué)習(xí)方法。
• 能滿足建立用戶畫像基本流程的軟件，包括存儲(chǔ)用戶信息、構(gòu)建標(biāo)簽體系等功能。
• 案例和數(shù)據(jù)來源，一方面能滿足用研小白練手的需求，另外也要滿足有用戶調(diào)研需求但沒有數(shù)據(jù)來源的公司。

如果您也正處于產(chǎn)品啟動(dòng)期而又沒有大量面對(duì)面的機(jī)會(huì)與用戶直接溝通，希望我們的實(shí)踐可以給您帶來一些借鑒意義。

本文由 @Persona-X 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議