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用戶洞察實操指南 | 人人都是產品經理

2020-07-22 12:30黄 色带国产 人已围观

简介深刻的用戶洞察,是混沌信息中的燈塔,指引我們在開放無邊界的信息中找到適合的方向。文章大綱如下:一、為什麼了解用戶作為一個產品經理,需要掌握的技能有很多,而其中最基...

深刻的用戶洞察,是混沌信息中的燈塔,指引我們在開放無邊界的信息中找到適合的方向。

文章大綱如下:

用户洞察:混沌信息中的灯塔

一、為什麼了解用戶

作為一個產品經理,需要掌握的技能有很多,而其中最基本and最重要的就是了解你的用戶或客戶。這裡的用戶在B端部分場景下也指代客戶,本文均用“用戶”一詞涵蓋。基於對用戶的深刻洞察,才能談價值發現,產品規劃,產品設計,上線運營等。

在對用戶感知弱的情況下,很多公司使用A/B測試來讓用戶選擇。在做小的功能性需求時,或許可以使用A/B測試。即便使用A/B測試,也是在A/B中找到相對解,而這個相對解,不一定是解決用戶場景的最優解。只有對用戶的深刻洞察,才會更大概率,更有效直接地找到“優解”。

另外,在涉及到方向性問題的時候,在混沌的信息中,在開放的無邊界的信息中,找到適合的方向,這本身不是A/B測試能搞定的事情,對用戶的深刻洞察是混沌信息中的燈塔。

二、需要了解到什麼度

我們要知道用戶的問題、痛點、渴望,以及他們的想法。如果是商業產品,我們需要知道用戶是如何使用的,如何決定購買的。

那麼對用戶的了解和洞察應該到什麼度呢?

至少在你們公司,你應該是你們公司用戶的專家,即其他人想要了解用戶對某些場景或問題的看法時,如果想到諮詢一個人的話,第一個想到的是你,那麼你就是你們公司的用戶專家。可以不斷的問自己一個問題“自己是否可以稱為用戶專家,是否足夠的洞察用戶”,這需要時間的積累,在實踐中回答這個問題,並不斷的通過實踐給出一個肯定的答案。

任何一個產品經理,都應該致力於成為你的產品和行業的無可爭議的專家,並慷慨的分享知識,通過分享加深對用戶的理解,如果能得到一些異意的反饋就更好了。

三、怎麼衡量了解的度

怎麼衡量自己對用戶的了解?

最簡單直接的方法是假設驗證法,即給定一個場景,給出你對用戶的判斷,然後以實際結果驗證你的判斷。不斷的實踐來提高對用戶判斷的準確度。

當給出任何場景,你對用戶的判斷八九不離十,知道用戶是否存在這個問題?多少用戶存在這個問題?用戶當前是怎麼解決這個問題的?是否值得做?做了之後用戶是否能從原來的習慣中遷移過來?

能把前三個問題回答清楚,就很不錯了。回答後面的問題,除了對用戶的洞察,還需要對商業的理解,這個另外一個話題。

四、哪些人需要了解

只要產品經理足夠洞察用戶,那麼就能做好產品嗎?就能高效的做出有質量的產品嗎?

答案是否定的。首先,一個人的思路是有限的,認知也受背景和知識結構的影響。其次,產品的構建是個team work,運營、設計和開發同學對用戶的認知非常影響對需求理解和對產品的熱愛。再者,其他利益相關者,如市場、銷售等,也需要對用戶有一定的洞察。

因產品經理最終對產品負責,那麼就有義務和責任提升產品團隊對用戶的感知,以促成傳教士般的團隊。如果一個團隊中,只有產品經理是關心用戶,關心產品的,那麼大概率不會做出多麼優秀的產品。

五、洞察用户时常犯错误

洞察用户时,容易犯的N个错误:

1)以偏概全,因自己或周边人经常遇到某些场景,就以为绝大多数人会遇到类似场景,很感性的认知。举例:你朋友圈的热点可能真的只是你朋友圈的热点,在你父母那,在你高中同学那,在别的行业的大学同学那,甚至同行业同事那里,大家的热点都是有差异的。

2)常识性错误,比如我们知道一般老板会查看下属工作情况,老板也更关心公司的业绩统计数据,然后我们就可能认为下属资料和业绩统计分析会有较高的用户重合度,其实不一定,因为查看下属资料这个大概率是管理员做,但统计分析这种业务员也可以查看,甚至是老板指派专人管理。

3)过于相信数据,比如AI技术可以实现一些功能的自动化,我们通过自动化的开关来判定用户有没有使用,也通过用户对自动化数据的修改来判断用户是否真的将自动化使用起来。但数据表现都很好,不代表用户满意,用户可能只是不知道你给他自动做来那么多事情,甚至知道了,也觉得数据是错的,但选择忽略而已,需要更多的从用户真实的反馈中得到。

4)静态的看待用户的行为,无论我们做用户访谈,还是用户调研,得出的数据和内容是基于当时用户状态及对产品的了解,而用户在产品或服务使用的过程中,是会随时间的变化而变化的。比如对于C端用户勋章挑战类的功能,刚开始可能用户比较喜欢,参与度较高,但随着参与次数的提升,部分用户会有疲劳感,这在产品的设计中,就要考虑随时间周期变化的用户的反馈。

六、提升用户洞察力

1. 定性分析

1)用户访谈,包括现场访谈,电话访谈,视频访谈等

这是很基础的方法,这里就不老生常谈了。用户访谈的关键是避免诱导用户,并需要知道“霍桑效应”可能会使得访谈结果有一定偏差。

“霍桑效应”就是当人们在意识到自己正在被关注或者观察的时候,会刻意去改变一些行为或者是言语表达的效应。能现场访谈,就现场访谈,现场访谈可以观测到用户环境、行为和表情,可以提供更多的信息。

现场访谈包括邀约式访谈和到访式访谈。

  • 邀约式访谈即约用户到非用户所在环境进行访谈,这种访谈方式的优点是可以一天中约多个用户进行访谈,缺点是缺少了用户所在的真实环境。
  • 到访式访谈即到用户的工作地点或生活地点进行访谈,对于B端的产品,到客户工作地点访谈可以观测到用户工作的环境,工作的设备,公司的情况,这本身就会增加对客户的感知。

比如,对于某行业领域SaaS的产品,拜访客户的时候就可以发现,很多客户在郊区,公司环境一般,电脑设备就是普通的windows电脑,业务员的穿着也可以判断他们的收入情况,这样就会知道为什么他们会反馈产品卡顿,而自己没有遇到过类似的问题(互联网公司的设备比传统公司还是要好很多)。观测他们工作时的电脑屏幕,可以大概知道他们是怎么工作的,怎么操作产品的,怎么配合自家产品与其他应用一起使用的。

2)观测法

即观测用户在特定环境或场景下的行为,观测用户的选择或操作。观测法分为:有感知观测和无感知观测。

  • 有感知观测时,主要是避免干扰用户,让用户按照他自然的行为选择或操作,如果在观测过程中,用户遇到障碍想要询问,不要直接引导用户下一步操作,而是以“鹦鹉”的方式询问用户的意图和问题。如用户操作原型产品的时候,眼睛上下找东西,然后向你求助,你可以问“您是想找什么操作吗“,以这种询问的方式,以确定用户的意图和问题,而不要直接引导用户怎么操作。在有感知观测时,同样也存在”霍桑效应”情况,比如你让用户尝试操作界面,用户知道自己被观测,他会表现的比正常环境下更努力的学习操作。
  • 无感知观测,即在用户不知道的情况下,观测用户选择或行为,通常通过摄像头记录用户在一定环境下的操作。

3)追踪法

即构建可被自己追踪的用户群,基于每次的产品迭代,给出自己的预判,并追踪用户的行为,这样可以通过一个一个的个体用户,基于时间、基于产品迭代、基于用户对产品的使用,对产品使用及情感的变化。基於一個一個的個體畫像,可以結合用戶調研和數據分析,來推斷,是否可以從個體推出一個群體。通過數據分析和用戶調研的群體行為數據,有時候不容易分析出用戶的真實場景。

4)參照法

通過競品分析,識別競品提供的服務及面向的用戶群體,分析自家產品與競品提供服務的本質差異,進一步理解自家產品的用戶群體與競品用戶群體的差異。通過行業分析和競品分析構建用戶全景圖,找到自家用戶在全景圖中的當前坐標,及目標坐標。

舉例,A公司為企業提供廣義CRM服務,面向的企業行業類型不限,大小規模不限,而B公司也是提供的廣義CRM服務,但面向的是外貿行業,且主要是中小外貿企業。

假如你的公司也是提供CRM服務的,那麼在需要CRM服務的用戶全景中,你的用戶當前的位置在哪裡,對應坐標的用戶群體與其他群體有什麼差異?通過參照分析,可以更好的洞察自家用戶。

2. 定量分析

(1)用戶調研

基礎方法不贅述,這里關鍵是問卷設計的合理性,分發渠道的選擇,目標人群的選擇,不要誘導用戶。參考數據,而不能全信數據。用戶的回答和其現實場景中的行為可能會有偏差,比如:你問用戶喜歡什麼顏色的手機?用戶可能選的五花八門,但真實情況買的時候,可能絕大多數用戶買的都是黑,金,銀色,這就是回答和現實的差異。

(2)數據分析

通過埋點數據,客觀的分析用戶屬性、時空數據、用戶行為之間的關係,對用戶進行分群,探索用戶流失的原因,留存的原因,活躍用戶的共性等。

數據分析是產品經理的基本功,這裡需要對數據的有效性進行基本的判斷,因為有時因為埋點、技術架構等原因,數據有誤也是有可能的,這時需要產品經理基於業務有自己的判斷。更需要產品經理挖掘數據背後用戶的使用場景,數據表層所傳達是基礎信息,埋藏在信息之後的用戶分群,用戶使用場景才是產品經理真正需要關注的。

數據分析本身就是一個專門的課題,這裡不再贅述。

(3)抽樣用戶真實數據分析

如果可以得到用戶授權查看其真實使用產品的數據,可以分類抽樣用戶,看下用戶在真實使用產品的時候,是怎麼使用的。比如用戶是怎麼使用系統中的日程的,怎麼用系統進行客戶管理的,通過抽樣5-10個真實用戶的真實產品使用數據,結合數據分析,會讓你對用戶使用場景有更全面的了解。甚至你會發現用戶對產品的使用超出了你的想像,通過他自己的使用方式達成了系統中本不支持的功能,這些可能是你的需求來源。

(4)工單分析

工單是指用戶反饋建議、問題的一種方式,工單分析是B端產品的基礎,是了解用戶需求和場景的基本渠道。

工單分析包括3類:以時間為維度分析不同時間下用戶所關注的內容;以特性為維度分析用戶對於不同特性的關注度;針對特殊場景的工單,對工單場景進行明確,並加以衍生,來分析場景是否具有通用化,是否潛藏的用戶普遍具有的問題。

七、制定計劃並執行

首先,選擇用戶洞察方法,根據公司業務特徵和用戶群特徵,及自己的時空情況,選擇適合自己的用戶洞察方法,多數情況下,多種方法共用以互相補充。

其次,制定適合自己的持續洞察用戶的計劃,包括什麼週期執行什麼行為。比如,每天進行半小時的工單分析,每週現場拜訪1個客戶,每月進行一次數據分析,每季度進行一次用戶調研;

再者,制定場景分析時的用戶分析步驟,為了更合理的分析一個場景或需求,需要進行哪些用戶分析,以及他們的依次順序是怎麼樣的。

基於SaaS產品的特性規劃,一般用戶分析的步驟是:整體數據分析》工單分析》真實數據分析》客戶訪談/調研,在每一步的分析之後都會形成一定的假設、疑問和結論,帶著這些假設、疑問和結論,在下一個環節分析中可以得到佐證或解惑,並補足前步分析的局限性。

最後,執行自己制定的用戶洞察實施方案,然後根據實踐優化迭代適合公司業務及自己時空安排的用戶洞察方案。

作者:Sunny;微信號公眾號:yaoyao202001,前華為C端產品經理,曾擔任AI領域創業公司COO,現SaaS領域產品經理,5年互聯網產品設計經驗。

本文由 @Sunny 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基於CC0協議

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