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上一篇文章我們介紹了行業和競品研究的框架與工具，這一篇章我們將圍繞用戶研究與分析來開展。下一篇文章講深入分析用戶分析方法及關鍵模型，歡迎關注隨時交流哈。

在互聯網運營能力模型中，我們看到“用戶畫像”、“用戶洞察”、“用戶分析”等在招聘需求中，都會被提及到。

用戶調研是產品研發運營和市場策略制定的重要環節，幫助我們了解真實的用戶需求、行為和偏好。

在大量的互聯網C端業務中，不管是新業務啟動、業務增長突破點，都要基于用戶群體理解、用戶行為分析，扎實的做好研究和分析，不僅能幫助我們去制定策略，還能幫我們識別重要增長機會和商業機會。

在這個篇章中，我依然會用“方法論”+“實操”的結構，來總結和分享我過往在工作中積累的用戶研究經驗。

一、方法論

1. 產品不同階段用研重點

在實際工作中，用戶研究一般是作為業務發展的支持，為業務決策找到支撐點。滿足業務在宏觀層面，包括市場洞察、機會挖掘、用戶圈層和需求變化等；微觀層面，包括用戶心智、價值認知、偏好調研、功能性測試等。

從上述框架可以看到，在不同的階段，業務目標及用戶研究的側重點不同，需結合自身業務的階段來制定具體計劃。

2. 用戶研究實操重點

在了解業務不同階段的重點后，在實操落地層面，我一般會分為3個部分，研究設計、用戶研究、數據分析。

不管是有用研公線部門支持，亦或是運營同學自己落地執行，用戶研究都要服務于業務的發展目標，以終為始。

以數據發現規律，以研究洞察真相，最終給到能支持業務發展的結論。

二、用戶研究（定量+定性）

在這個部分，我們將展開講清楚用戶研究方法，分為定量和定性2個常用的維度。二者的重點和區別如下：

在實際應用中，定量和定性調研往往結合使用，以獲得更全面的用戶洞察。

結合我過往的經驗，補充一點，創新業務和成熟業務的研究方法也會有不同側重。

假設是獨立業務，如新App等

側重：由于產品前期沒有流量積累，更側重在定性層面，如用戶訪談、現場使用觀察、原型測試反饋等。

Tips：在選擇用戶時，在基于產品的用戶圈層，確定目標用戶畫像，來挑選調研和訪談對象，以滿足圈層代表性。

存在的局限性：定性方法由于覆蓋范圍小和對象具有個體主觀性，因此結論存在一定的偏差。

假設是成熟產品新業務，如新功能等

方法側重：產品具備一定流量時，有一定的數據基礎，則更側重定量層面，如數據實驗、問卷調查等。

Tips：一般新功能是加法，在做用戶圈選時，要考慮大盤用戶、目標用戶等不同用戶群在新功能中的表現。

存在的局限性：定量的方法有豐富的數據呈現，但在用戶行為和動機洞察上較有限。

下面，我們圍繞定量中常見的問卷、A/B實驗，定性中常見的訪談、用戶旅程地圖，來具體講講實操。

1. 定量方法-設計一份高效的調研問卷

這里我補充幾個分析方法，幫助大家更深入的洞察，避免停留于表面的描述性分析和總結。

1.1 描述性分析

一般是最為基礎的，描述不同題目中的數據概況，包括分布、占比、均值、中位數等數據，也一般能得到一些基礎的發現。

1.2 相關性分析

相關性分析一般是把不同問題之間進行交叉分析，分析它們是否相互影響，識別潛在的因果關系或相關性。

舉個簡單的例子，比如用戶的性別、年齡、職業與用戶的功能滿意度是否有關系，某個功能的用戶與另一個功能的用戶是否有關系，通過相關性分析可以看到共性和差異性。

1.3 聚類分析

聚類分析一般是有大量的問題或變量，可以使用因子分析或聚類分析來簡化數據結構，幫助我們識別潛在的因子分布或用戶群體分布。

1.4 細分分析

這個一般用于用戶群體的細分，去發現不同屬性的用戶在行為和偏好上的差異。

舉個簡單的例子，對于個性化裝扮，女性用戶的喜愛程度比男性用戶高，初高中生群體比大學生高，可以初步總結為在個性化裝扮中，初高中女生是主力用戶群，再繼續下鉆，用數據佐證。

2. 定量方法-設計一個科學的A/B實驗

在產品設計中，AB實驗常用于在2個不同版本中，設計單一變量因素，測試不同的產品策略、UI設計、流程設計等因素對用戶行為的影響。

在AB實驗的設計和實操中，存在下列三個重點

1. 流量分配：在樣本提取時，要保證樣本有效性，避免樣本偏差?？衫梅滞皩嶒?，來提高實驗效率，保證每個分桶流量中的用戶在實驗期間只看到一種實驗形式，確保結果有效性。
2. 數據質量：定期檢查數據收集系統，確保沒有數據上報有效，不會丟失或錯誤記錄。
3. 持續監控：即使實驗結束，也要監控一段時間，以驗證結果的穩定性和長期效應。

下面我們用一個電商的商品界面，列表式（文本描述和較小的縮略圖）與圖片式（大尺寸圖片和簡短描述），來進行說明

（1）實驗名稱

商品列表展示形式效果對比實驗

（2）實驗目的

確定列表式商品列表（A）與圖片式商品列表（B）對用戶點擊率和購買轉化率的影響。

（3）實驗假設：

假設：圖片式商品列表（B）將提高用戶點擊率和購買轉化率。

（4）實驗變量

• 獨立變量：商品列表的展示形式（列表式 vs 圖片式）
• 控制變量：頁面布局、導航欄、搜索框、頁腳、商品信息（如價格、描述）、促銷活動、頁面加載速度等

（5）實驗設計

a.實驗版本

版本A：列表式商品列表，包含文本描述和較小的縮略圖。

版本B：圖片式商品列表，包含大尺寸圖片和簡短描述。

b.隨機分配

假設取用戶UID，取UID尾數為1/3/5/7/9，為A組，UID尾數為0/2/4/6/8，為B組，確保每個用戶在實驗期間只看到一種商品列表形式。

c.實驗持續時間

設定實驗持續時間為兩周，以收集足夠的數據進行統計分析。

（6）數據收集

關鍵性能指標（KPIs）：

• 用戶點擊率（CTR）
• 購買轉化率（CVR）
• 頁面停留時間
• 跳出率

（7）分析方法

• 使用統計軟件收集數據。
• 對比兩個版本的KPIs，使用t檢驗或ANOVA分析差異的顯著性。

（8）結果評估

• 如果圖片式商品列表（B）在點擊率和購買轉化率上有顯著提升，且在統計上具有顯著性，則認為實驗成功。
• 考慮實驗期間的外部因素，如市場活動、季節性變化等，對結果的影響

（9）實操注意事項

• 確保實驗期間所有控制變量保持一致，避免其他因素干擾實驗結果。
• 實時監控數據收集系統，確保數據的準確性和完整性。
• 在實驗結束后，繼續監控一段時間，以驗證結果的穩定性。

3. 定性方法-做一場有效的定性訪談

定性研究方法往往作為定量和用戶行為分析的補充，用于發現在數據中無法解釋和用戶真實使用場景和動機。

以一款聊天產品為例，我們通?？梢栽谝韵陆Y構中來輸出研究方案。

3.1 研究背景

XXX作為一款新興的智能對話助手，旨在為用戶提供高效、便捷的信息獲取和任務處理體驗。為了深入了解用戶對XXX的整體滿意度，并收集改進建議，計劃開展一系列半結構化的定性訪談。

3.2 研究目標

• 評估某類用戶對產品的整體滿意度。在篩選訪談對象時，要注意用戶是否具有代表性，是否是產品的核心用戶或者目標用戶，結合研究目標挑選用戶。一般包括活躍用戶、付費用戶、流失用戶、未注冊用戶等群體做交叉對比。
• 探索用戶發現產品的途徑、過程、使用頻率和場景。
• 識別用戶最喜歡的功能和遇到的挑戰。
• 收集用戶對產品改進的具體建議。

3.3 研究方法

• 半結構化訪談：結合開放式和封閉式問題，確保訪談的靈活性和深度。
• 目標用戶：年齡在XXX之間的活躍用戶等。
• 訪談準備：設計訪談指南，包括關鍵問題和可能的追問。
• 數據收集：通過電話、視頻會議或面對面訪談進行，確保記錄詳細的訪談內容。

3.4 關鍵問題

• 您是如何發現XXX的？
• 您使用XXX的頻率是多少？通常在什么情況下使用？什么情況下不使用？
• 在使用XXX時，您最喜歡的功能是什么？為什么？
• 您在使用過程中遇到了哪些挑戰或問題？
• 您對XXX有哪些改進建議？

3.5 訪談流程

• 介紹：簡要介紹訪談目的和流程，確保用戶了解訪談的匿名性和保密性。
• 背景信息：收集用戶的基本信息，如年齡、職業、技術使用習慣等。
• 核心問題：圍繞關鍵問題進行深入訪談，鼓勵用戶分享個人體驗和感受。
• 追問：根據用戶的回答進行適時追問，以獲取更多細節。
• 總結：在訪談結束前，總結用戶的主要觀點，并確認是否有遺漏。

3.6 數據分析

• 對訪談內容進行轉錄和編碼，識別主題和模式。
• 提煉用戶反饋，形成改進建議報告。

3.7 報告撰寫：

• 文章將以友好且專業的語言風格撰寫，包含直接引用用戶的話語，以增強可信度。
• 結合訪談數據，總結用戶滿意度和改進建議。
• 提供具體的用戶故事和案例，以展示用戶的真實體驗。

?? 注意：假設在有條件的情況下，盡可能使用面對面訪談的場景，在初期建立對話關系后，盡量使用相關話術讓訪談對象放松，真實反饋。通過現場觀察用戶使用流程，交互習慣，以及真實的喜好原因。

4. 定性方法-設計用戶旅程地圖

在過往的工作經歷中，用戶旅程地圖是一個非常有效可以把握產品增長策略的關鍵方法。

4.1 研究目標

創建一份詳細的用戶旅程地圖，以可視化的方式展示訪談對象在使用產品過程中的體驗、感受和行為。這將幫助我們理解用戶的需求、痛點和滿意度，從而指導產品的優化和改進。

4.2研究步驟

用戶研究：

基于已有的定性訪談數據，識別用戶的關鍵接觸點、任務、痛點、喜悅時刻和決策點。

用戶角色創建：

創建用戶角色（Personas），代表目標用戶群體。這些角色應基于用戶訪談中收集的信息，如職業、技術熟練度、使用習慣等。

旅程地圖構建：

確定旅程地圖的范圍，從用戶發現產品到使用過程中的關鍵互動。

描述用戶在每個接觸點的行為、想法和情感。這包括用戶如何發現產品、下載和安裝、初次使用、日常使用、遇到問題和解決問題的過程。

關鍵接觸點：

識別并標注用戶旅程中的關鍵接觸點，如產品廣告、應用商店、用戶推薦、社交媒體等。

情感曲線：

通過用戶在旅程中的情感變化，繪制情感曲線。這有助于識別用戶滿意度的高點和低點。

痛點和喜悅時刻：

明確用戶在使用過程中遇到的主要挑戰（痛點）和最滿意的功能或體驗（喜悅時刻）。

用戶反饋整合：

將用戶訪談中的直接引用整合到旅程地圖中，以增強地圖的真實性和說服力。

改進建議：

根據用戶旅程地圖，提出具體的改進措施，以解決用戶痛點和增強喜悅時刻。

驗證和迭代：

與用戶分享旅程地圖草稿，收集反饋，并根據反饋進行迭代優化。

示意（圖片來自網絡）

最后，補充一下各類訪談方法的差異

不管是什么分析方法，最終一定是要圍繞著有價值、有輸入的研究結論，幫助業務判定方向和決策，謹記少做已知性研究（數據可以說明的）。

在此推薦鵝廠CDC的用研書籍《在你身邊，為你設計》。

下一篇文章預告：用戶分析方法及關鍵模型，歡迎大家關注和交流！