產(chǎn)品經(jīng)理，你對用戶的需求了解多少呢？你知道用戶想要什么樣的產(chǎn)品嗎？你想知道用戶將會如何看待你的產(chǎn)品嗎？你想知道你設(shè)計的產(chǎn)品在用戶中的口碑如何嗎？……

是的。每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望在產(chǎn)品開始立項設(shè)計前，得到用戶最真實的需求，為自己的產(chǎn)品設(shè)計提供良好的支撐；每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望自己設(shè)計的產(chǎn)品得到用戶的認可和親睞；每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望用戶能在使用產(chǎn)品的過程中不斷反饋關(guān)于產(chǎn)品改進的意見和建議……那么，我們?nèi)绾尾拍艿玫接脩舻那捌谝庖姾秃笃诜答伳兀?/p>

這個時候我們需要的是數(shù)據(jù)的支撐，只有數(shù)據(jù)才能讓一切更有說服力（前提是真實、有效的數(shù)據(jù)）、只有數(shù)據(jù)才能讓我們更清楚地了解到我們想法的可行性……

既然這樣，那數(shù)據(jù)從何而來？這自然少不了市場調(diào)研，只有通過對用戶的調(diào)研才能收集用戶最基礎(chǔ)的用戶數(shù)據(jù)、從最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)上進行分析，從而了解用戶的真實需求。那么，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們應(yīng)該如何對市場或用戶進行調(diào)研呢？調(diào)研的方式和方法有哪些？對于調(diào)研的數(shù)據(jù)我們?nèi)绾芜M行數(shù)據(jù)分析呢？數(shù)據(jù)分析的方法和方式有哪些呢？

針對以上問題，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理QQ3群（217321695）開展了激烈討論。

一、 產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做市場調(diào)研？調(diào)研的目的是什么？

PS:我們在做市場調(diào)研前，必須有一個自己的調(diào)研思路：調(diào)研目的、調(diào)研對象、需要收集的數(shù)據(jù)、需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數(shù)據(jù)。

1、通過調(diào)研了解市場需求、確定目標用戶、確定產(chǎn)品核心，為了更好的制訂MRD；

2、為領(lǐng)導(dǎo)在會議上PK提供論據(jù)；

3、提高產(chǎn)品的銷售決策質(zhì)量、解決存在于產(chǎn)品銷售中的問題或?qū)ふ覚C會進而系統(tǒng)、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；

4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產(chǎn)品或服務(wù)；

5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求；

6、找準產(chǎn)品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產(chǎn)品戰(zhàn)略線路；

7、調(diào)研到最后，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產(chǎn)品越難做，難以打開市場等；

8、對于全新的產(chǎn)品，調(diào)研前PM必須先自己有一個思路，然后通過調(diào)研去驗證自己的想法的可行性。

二、 市場調(diào)研的方式方法有哪些？怎樣確定調(diào)研的維度？

1、問卷調(diào)查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調(diào)研、用戶訪談、用戶日志、入戶觀察、網(wǎng)上有獎?wù){(diào)查；

2、做人物角色分析：設(shè)置用戶場景、用戶角色進行模擬分析；

3、情況推測分析；

4、調(diào)研的維度主要從戰(zhàn)略層、范圍層、結(jié)構(gòu)層、框架層、視覺層來展開（不同的產(chǎn)品從不同的層次來確定調(diào)研的維度）

三、 如何整理市場調(diào)研的數(shù)據(jù)？

PS:對收集到的調(diào)研數(shù)據(jù)，我們需要整理出那些有效的數(shù)據(jù)，對于無效數(shù)據(jù)果斷丟棄。對有效數(shù)據(jù)進行細致的處理、分析。

通過市場調(diào)研，我們收集了不少的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是用戶最直接的對產(chǎn)品的某種需求的體現(xiàn)。作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們視這些數(shù)據(jù)為寶貝，我們需要將這些數(shù)據(jù)進行整理，讓他們變?yōu)檎鋵殹Ｄ俏覀冊撊绾握砟兀?/p>

1、將規(guī)范的數(shù)據(jù)按照維度整理、錄入，然后進行建模；不規(guī)范的數(shù)據(jù)的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規(guī)范，然后再用工具進行分析；

2、封閉性的問題，設(shè)置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然后再頭腦風(fēng)暴整理出有用的東西；

3、定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事后可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數(shù)據(jù)性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據(jù)問題來歸納整理；

4、深度訪談的數(shù)據(jù)整理，我們以前會做頭腦風(fēng)暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數(shù)據(jù)。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。

四、 如何書寫市場調(diào)研報告？

對整理后的數(shù)據(jù)，我們最終需要形成書面的市場調(diào)研文檔報告，以最直觀的方式呈現(xiàn)給我們的BOSS，從而獲得老板對產(chǎn)品的支持。

1、對市場調(diào)研的數(shù)據(jù)分析后進行的說明總結(jié)，用圖表或圖形的形式最直觀呈現(xiàn)；

2、分析用戶當前現(xiàn)狀，用戶對產(chǎn)品的需求點；

3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結(jié)論等相關(guān)內(nèi)容；

4、根據(jù)調(diào)研的時候的思路，將報告逐一完善，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)論圖表化，得出自己的結(jié)論總結(jié)出趨勢和規(guī)律

五、 數(shù)據(jù)分析的方式方法有哪些？

1、數(shù)據(jù)分析需要掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、數(shù)據(jù)分析的主要方法有：

• 對比分析法:將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發(fā)展變化的規(guī)律和情況。對比分為橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取?/li>
• 結(jié)構(gòu)分析法:被分析研究總體內(nèi)各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內(nèi)各部分所占的指標。
• 交叉分析法:同時將兩個有一定聯(lián)系的變量及其值交叉排列在一張表內(nèi)，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
• 分組分析法:按照數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)進行分組進行分析的方法。
• 其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等等。

（數(shù)據(jù)分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》一書）

PS:數(shù)據(jù)分析的方法有很多種，在進行數(shù)據(jù)分析的時候，選擇有效的數(shù)據(jù)分析方法，能達到事半功倍的效果。

六、 數(shù)據(jù)分析報告如何指導(dǎo)產(chǎn)品經(jīng)理進行產(chǎn)品設(shè)計？

1、根據(jù)調(diào)研結(jié)論 確定產(chǎn)品核心功能

2、把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果加入到整個迭代設(shè)計的過程中加速產(chǎn)品的迭代更新

3、評估解決方案的可行性。根據(jù)實施的結(jié)果再去評估解決方案是否真的可行？是否還需要再改進，依此類推

4、通過數(shù)據(jù)進行分析，得出用戶的行為規(guī)律，為產(chǎn)品提供支撐

5、日常的運營分析，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題

6、產(chǎn)品后期設(shè)定一系列的運營指標進行運營監(jiān)控，然后反饋產(chǎn)品迭代（指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產(chǎn)品的BUG、3、市場的反映、4、產(chǎn)品未來的發(fā)展方向、5、點擊率、留存率等等）

PS: 我們不是JOBS，有時候我們需要了解用戶的習(xí)慣，所以調(diào)研在某些特殊情況下是產(chǎn)品經(jīng)理必須去做的。只有能跟用戶真正互動，你的產(chǎn)品才能融入用戶。

感謝一下親們的積極參與：喵了咪-PD-北京, 石頭-運營-鄭州, 待業(yè)-pm-深圳, 小刀子-PL-杭州, 逐光-Pro-深圳, 漓江-PM-北京, 蘭若-運營-BJ, 土豆-學(xué)生-香港, 追風(fēng)–新人-杭州, 醬油-玫瑰流-蘇A, front-PM-iflytek, 明哲-pm-成都, 草帽-學(xué)僧-西安, baoxg-實習(xí)-武漢, 瘋鳥-學(xué)生-浙大, 小石頭-pm-成都, 紅茶-PM-上海, 紙信-窮猿-杭州, 鼬-學(xué)生-北京, 左岸-PM-北京, 木木-產(chǎn)品-上海, 一水-pm-北京, 師妹-學(xué)習(xí)-杭州, 淡藍冰-PM-廣州, 小老虎-pm-北京, 老十一-PM-北京, 博雅—PM-深圳, 周舟-PM-杭州, jerry-學(xué)生-南寧, together-PM-西安, 小驢-PM-杭州, test-pm-bj, 咖啡-設(shè)計-上海, 娜娜-pm-北京, 薄荷君-pm-北京, 樂樂-PM-上海, Lin-產(chǎn)品-上海, 冠希哥-BD-深圳, 艾米-PM-深圳

（按照出場順序排列）

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明出處。