定義

通過大量樣本、數(shù)據(jù)等客觀證據(jù)對用戶的特征、需求場景、目標(biāo)、行為進行研究分析。

一般是數(shù)據(jù)描述

為什么要做定量的用戶研究分析

由于定量方法可以快速的面向更多、更廣的用戶，所以定量分析是

• 用于驗證在定性用戶研究時發(fā)現(xiàn)的問題和用戶需求 （用戶需求的真?zhèn)危屇愕亩ㄐ苑治龈鶕?jù)說服力
• 用于確定用戶需求的重要性和優(yōu)先級

“定性用戶研究方法”是用于發(fā)現(xiàn)問題和用戶需求的，注意區(qū)別。

目標(biāo)

既然是要驗證在定性分析時發(fā)現(xiàn)的問題和用戶需求，所以首先得有需要驗證的用戶需求，所以定性分析是做定量分析的前提。

具體該如何進行定性分析？其實我們的目標(biāo)就是驗證在定性分析結(jié)果中

• 目標(biāo)用戶模型是否準(zhǔn)確？
• 用戶需求場景是否真實存在？
• 對用戶需求場景進行分析所得出的具體用戶需求點是否存在？是否是偽需求？

最終，定量分析最終的產(chǎn)出物是

• 明確的目標(biāo)用戶模型
• 真實存在的用戶需求場景
• 需求場景分析報告（對用戶需求場景進行分析所得出的具體用戶需求點）

以上產(chǎn)出物都是已經(jīng)經(jīng)過數(shù)據(jù)進行驗證了的，是具備統(tǒng)計分析學(xué)的精確性、具備說服力的，你可以憑借定量分析的結(jié)果去證明你的觀點，你在需求評審時站不站得住腳，就看你的定量分析了。

如何驗證用戶需求(如何進行定量的用戶研究分析）？

常用手段

• 調(diào)查問卷
• 數(shù)據(jù)分析，包括定性的數(shù)據(jù)（用戶反饋）、定量的數(shù)據(jù)（產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)統(tǒng)計和）；（前提是有產(chǎn)品）

具體描述

• 調(diào)查問卷

明確調(diào)研目標(biāo)：即你要調(diào)研的是什么，要明確調(diào)研的所有目標(biāo)，因為再次投放調(diào)查問卷會消耗大量的成本，這里會考察產(chǎn)品經(jīng)理的邏輯能力，需要盡可能列出所有可能的潛在情況

明確調(diào)研對象：即在定性分析的目標(biāo)用戶模型，需要明確這個目標(biāo)用戶模型投射到現(xiàn)實場景是哪些用戶

明確問卷數(shù)量：比起那些沒卵用的“經(jīng)驗法則”，我更愿意提供一些經(jīng)驗的法則：每種細(xì)分用戶模型200份。（當(dāng)然這些經(jīng)驗法則是我根據(jù)書上&實踐&其他人的工作經(jīng)驗得出的）；為了確保你能達到目標(biāo)的問卷數(shù)，可以使用一些激勵手段，比如說獎勵等等

明確投放方式（線上？線下？）：現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)信息傳遞渠道多樣化，同時有專門幫助發(fā)放和分析調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的工具，比如說問卷星這類，使用線上的方式無疑是性價比最高的，具體可以是在問卷星填寫好問卷，然后通過與你產(chǎn)品領(lǐng)域相關(guān)的微博、微信公眾大號等等渠道進行投放，然后回收，利用問卷星進行統(tǒng)計與分析。
相信我，你線下去發(fā)放問卷并回收，再一份份輸入電腦再進行分析統(tǒng)計，你會瘋的。

設(shè)計調(diào)查問卷：

• a. 問題：多用選擇題；少用”是/否“題（假如非得使用“是/否”題，請使用5點量表（1-5個等級））；盡量不使用開放題。
• b. 問題的答案：銘記MECE原則，Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，即相互獨立、完全窮盡
• c. 問題的順序：
• i. 整體順序是：簡單&沒那么重要→難&重要→簡單&不用思考；
• ii.人口統(tǒng)計問題一定要放在最后，這些敏感信息假如放在開頭，會使用戶認(rèn)為泄露了個人信息，可能會影響下面問卷的填寫,同時這些信息時簡單且不用思考的，所以適合放在最后。
• iii.每個問題要自然和下一個問題進行關(guān)聯(lián)

投放調(diào)查問卷：根據(jù)你選擇的問卷投放方式進行投放就可以了。

回收調(diào)查問卷：當(dāng)達所需問卷數(shù)量即可回收

清洗調(diào)查問卷數(shù)據(jù)：最簡單的，一些明顯亂填的、異常值應(yīng)該要去掉吧？

統(tǒng)計分析調(diào)查問卷數(shù)據(jù)：并不需要裝逼用SPSS，只是因為你不懂Excel的強大。

整個調(diào)查問卷的流程大概就是醬紫了..

數(shù)據(jù)分析

定量的數(shù)據(jù)分析

首先得明確要分析哪些產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)：

下載量

流量分析

用戶是從哪些渠道來的，從哪里去

活躍度

用戶使用頻次&使用時長,主要有月活躍用戶數(shù)（MAU）和日活躍用戶數(shù)（DAU）

留存率

第n天開始使用，第n+x天繼續(xù)使用，即x天留存率

用戶留存率的40-20-10法則：若你的目標(biāo)是讓你的應(yīng)用的DAU達到100萬，那么你的日留存率應(yīng)大于40%、周留存率大于20%、月留存率大于10%

PV

UV

轉(zhuǎn)化率

功能使用頻率
…

當(dāng)然這里只是列舉了一些較為普遍的參考數(shù)據(jù)，具體產(chǎn)品還需具體分析。至于什么進行數(shù)據(jù)分析的話，這里就不詳細(xì)寫了。（以后會寫一篇專門講述“數(shù)據(jù)分析”的）

定性的數(shù)據(jù)分析

這里主要是指用戶反饋，用戶反饋問題一般分為四類：

功能的新增/修改/刪減

這部分是最需要考察產(chǎn)品經(jīng)理的真功夫的，比如說判斷用戶需求的真?zhèn)蔚鹊?.

性能的改善

一般來說，這塊的話都是需要去做的，只是優(yōu)先級的高低，去跟技術(shù)部門溝通吧；

交互&視覺設(shè)計

這塊除了用戶的意見，還需要去咨詢下設(shè)計相關(guān)專業(yè)人員的意見；

純吐槽

要安撫！要安撫！要安撫！其次是，其實吐槽的點看看就好，一般沒什么卵用..

對問題進行優(yōu)先級排序：性能的改善＞功能的新增/修改/刪減＞交互&視覺設(shè)計>純吐槽

當(dāng)然這個優(yōu)先級也不是絕對的，具體要看情況而定.

總結(jié)

關(guān)于定量的用戶分析研究大概就說到這里了，對于產(chǎn)品經(jīng)理驗證需求是非常有效的手段，同時，這也是和老板、程序員們進行需求評（Si）審（Bi）時最有力的武器！希望大家能花多點時間去研究和進行定量的用戶分析和研究。

作者@Carson_Ho

來源@簡書

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