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产品新人该如何了解用户需求?

产品新人该如何了解用户需求?

作者: Dylan_zhijing | 来源:发表于2020-07-15 21:10 被阅读0次

    深度长文预告,全文共5000+字(认真阅读需要大概10分钟,建议先收藏)。

    产品新人,最好的了解用户需求的方式是产品调研。此回答将具体介绍两种常见的产品调研方法:

    - 收集用户反馈总结产品问题

    - 深度用户访谈

    1. 收集用户反馈

    收集用户反馈作为产品迭代的依据,是产品经理日常工作中必做的事项之一。我们一般会通过以下渠道收集用户反馈:

    - 产品内部反馈通道

    - 用户社群

    - App Store和安卓应用商店等公开反馈渠道

    1.1 产品内的反馈渠道

    几乎每个产品都有内部的反馈通道。

    职景创始人Dylan老师之前负责拉勾移动端,在拉勾十几万日活的阶段,每天能收到一百条左右的反馈建议。这些反馈建议他每天都会看。在做版本迭代时,很多思路都是来自于用户直接填写的反馈建议。

    目前来讲,大部分C端产品都会建立用户反馈通道。

    1.2 用户社群

    除了内部反馈通道,大部分C端产品还会建立自己的用户社群。

    在用户社群里,用户们往往会自发地讨论产品。如果他们使用产品时遇到了问题,也可能会在群里吐槽。这时候我们就可以进行收集。

    1.3 公开渠道收集用户反馈

    如果是没有入职的产品新人,不能接触到内部反馈渠道,但也可以选择:

    - 加入产品的用户社群,收集用户反馈

    - 从公开渠道收集反馈

    公开渠道,比如在App Store和安卓应用商店收集用户的反馈,效率比较低,更好的渠道是七麦数据。

    通过这个渠道,我们可以查看一个产品在App Store里的用户反馈数据,并且可以进行个性化的筛选,这样会方便得多。

    那么该如何收集用户反馈?如何整理呢?

    下面以keep为例来进行讲解。下图是在七麦数据上收集keep的用户反馈:

    首先,打开七麦数据,搜索keep,然后筛选近一个月的评论数据。这里要注意两个问题:

    - 无论是5星好评,还是1星差评,都有可能提供有价值的信息。

    比如很多用户很理性。他们在使用keep的时候遇到了很多问题,但他们也知道任何产品都有不足,keep已经提供了很大的便利,所以他们会打好评,并且写上自己对产品的建议。

    比如这样的评论:

    而很多吐槽确实是来自于差评,在吐槽中,有我们可以吸收的有价值的反馈评论。但是,很多吐槽其实没有什么意义,就是单纯对产品发泄不满。

    而差评中也是有很多有价值的反馈,比如很多用户都是因为keep新上的弹幕问题才给差评,这说明弹幕对于用户的体验影响还是比较大的,需要我们思考这个功能的利弊。

    其他的二星三星四星评论也是同理的,星级并没有和评论的内容、质量挂钩,我们所有星级的评论都可以看。

    - 判断反馈的准确性

    很多条反馈都说keep的gps有问题。

    但gps是手机本身的功能,keep只能调用手机的gps,keep本身并不提供定位功能。那么,用户反馈的gps有问题,可能是用户手机本身的问题,也有可能是keep在调用过程中,产品的问题,这个问题我们暂时无法验证。

    因此,我们要加以判断,如果不是产品本身的问题,那么就不用收录到反馈合集里。这里有2个建议:

    - 如果有些功能,用户提出质疑,比如找不到功能的入口。我们就需要判断其准确性,可以看一看产品,试着复现一下。假如功能的入口很明显,那么就可以归因到用户的问题上。

    - 一切涉及手机性能、比如卡顿、手机慢、网络问题,我们可以暂时不用将其归因到产品的问题。因为当下的互联网环境已经比较成熟,如果你是一个较为知名的产品或公司,这些基础的问题都不会犯大的错误,所以我们不把这些归纳到产品的问题里。

    下面总结了一些常见产品问题的类型:

    - 产品性能&产品bug

    产品性能主要指:网络慢、使用起来卡顿、gps不准等问题。

    产品bug很好理解,大家在使用app中都会遇到,比如:在keep中收集的就是和硬件的数据同步失败。

    在以后的工作中,对产品性能问题和产品bug,一定要提高重视程度。用户很可能因为性能优化不好、bug多直接放弃产品。作为产品经理,关注bug和性能的优先级甚至要高于做需求。

    - 商业化方向的吐槽

    任何产品都要赚钱,几乎任何产品也都会面临商业化的问题。在用户的评论中,对产品商业化的吐槽非常多。

    对于商业化的评论反馈,我们收集什么信息呢?

    要重点搜集对商业化方式的评论反馈。比如keep在运动视频前加贴片广告,这肯定会让用户反感。而一些商业化方式,我们可能都不容易在产品中注意到,通过用户的评论反馈,我们可以关注用户对产品现在商业化中的哪些功能细节觉得不舒服。

    针对商业化策略,我们是可以做优化方案的。

    - 产品体验不爽&对产品有更多需求

    这是我们收集的用户反馈中,最常见、也最重要的类型。

    主要有2种表现形式,一种是直接给产品建议,这是最友好的用户反馈方式,我们可以直接提炼出有价值的内容。

    比如这条反馈,几乎每条建议都是用户的真实需求,我们可以照单全收。

    而另一种表现形式则是吐槽式的,比如下面这个一星评论。他在吐槽中认为弹幕没有存在的必要。我们会遇到很多吐槽式的建议,比如有的用户认为这个功能不好用,或有的用户吐槽说怎么连某某功能都没有。这种并非直接给建议,但他们的吐槽也是用户真实需求的体现。

    最后,面对产品体验、产品需求上的反馈建议,我们要按照业务对其进行归类。

    比如keep,可以对用户反馈分成2类,一类是针对课程内容、课程形式的反馈。另一类则是针对社交模块的反馈。

    2. 深度访谈

    深度访谈也是很常见的调研方法。

    但在实际产品工作中,深度访谈并不是很常用。

    相比我们每天都需要关注用户直接反馈过来的意见,深度访谈的使用频率要低很多,正常情况下,可能只有两周一次或一个月一次。

    因为做深度访谈,基本都有明确的目的,是要获得一个明确的结果或结论。换言之,我们不会像日常收集用户反馈那样无目的的使用这种方法。

    下面举一个工作中的例子:

    我们在做职景的教育业务时,遇到了一个问题:

    “教育是逆人性的,在学习的过程中,学员会遇到各种困难,会感到灰心、难过。课程越难,学员的心态往往也会越差,因为会遇到各种困难。而我们为了保证教学质量,要求产品小白产出完整的项目,在这种难度下,课程的完成率就会下降。那么,职景可以通过哪些方法提高课程的完成率呢?”

    面对这样的问题,我们希望用访谈的方法,跟用户聊一聊,寻找提高课程完成率的方法。下面是深度访谈的全流程:

    2.1 先分析问题,细化调研的方向

    首先,要思考想要提高课程的完成率,可以从哪些方面入手:

    - 降低课程的难度

    - 提高课程的时间长度

    - 将课程做的更有趣,激发同学们的学习兴趣

    - 改变课程模式,比如给予完成课程的同学更强烈的激励(一定现金)

    - 加强精神支持,比如给予有困难的同学们一定鼓励,适当时给予心理辅导

    列出这几种方向后,要继续分析每个方向的可行性,在可行的方向上进行调研。

    - 降低课程的难度是不可行的。原因只有一点——提供“切实有用、能解决问题的教育内容”是我们做事的基本原则,如果降低难度,学课程的同学发现只学到了很浅的内容,出去找工作也得不到认同,那么职景的口碑就会变差,发展就会恶性循环。

    - 提高课程的时间长度也不可行,原因如下:

        - 提高课程时长,会提高我们的运营成本,而最后这部分成本,只能够由用户买单。

        - 35天的课程周期,其实已经是时间长度的极限了。在学习过程中,过长的时间会让学员疲倦、懈怠、甚至焦虑。因为大部分学员是以求职为目的,而迟迟无法开始找工作,学员难免都会很着急。

    - 将课程做的更有趣是否可行呢?我们最终也否定了这个方向。因为不同于小孩子学习英语,如果想产品课程最有效,需要尽量贴近真实的产品经理工作内容和环境。真实的产品工作,往往跟有趣并不沾边,更何况我们的课程有很强的求职导向。所以,想让课程变得有趣并不是合适的研究方向。

    - 改变课程模式,给予学员激励,这是一种可研究的方向。

    - 最后,加强精神支持,也是一个可行的方向。这就像我们以前在学校里读书时,老师给予的鼓励、父母或朋友给予的认同,都会激励我们坚持学习下去。

    经过细化后,我们总结的调研方向是:

    - 研究物质激励对提高课程完成率的作用

    - 研究人工的情感激励对提高课程完成率的作用

    - 如果以上方法有用,如何应用到我们的教育产品流程中

    2.2 明确调研方向后需明确用户画像

    由于我们对自己的业务很熟悉了,所以不用再通过调研来完善用户画像。

    在公司里工作的时候,我们一般也是直接通过内部数据库看数据,就能够得到比较精准的用户画像。

    下面这两张图是我们输出的用户画像列表:

    在输出用户画像上,我们主要会对用户,分校招和社招两种主要的角色类型,其中校招就是学生求职产品实习,或通过秋招春招拿毕业offer。

    而社招则基本都是想转行互联网产品的用户,他们之前都不是产品。

    在做调研的时候,我们要基于调研的目的,来输出用户画像,以及设置调研问题。因为我们要确定跟我们调研目的相关的用户画像中的元素,基于此为用户分层,得到的调研结果也更准确。

    我们的调研目的是:研究物质激励和人工激励对于课程完成率的提高。我们分析,一个同学能否完成课程,主要有以下2个因素:

    - 客观因素就是这位同学的时间分配因素,如果在课程期间,这位同学突然有很多事情要忙,那么完成课程肯定就比较难了

    - 主观因素是这位同学的个人特性:

    比如他的心态是否比较踏实,不踏实的同学,做一件事久了容易心浮气躁,做不下去。

    比如他面对困难是否有较强的抗挫折能力。

    综合来看,就是看这个人的心态和心理素质。心态和心理素质不一样的用户,对激励的需求程度和需求内容可能是不一样的。

    所以我们需要给用户划分类型,在每个类型的用户上,都找几个用户来进行调研,以保证样本能够尽量覆盖完全。

    如果我们不做用户画像,盲目地找到一些用户去调研,可能就会有偏差。比如我们只找到了几个985的同学调研,发现他们对于完成课程都很自信,对人工激励没有需求,但这并不代表基础更差的同学没有需求。

    经过分析,我们认为一个人的心态和心理素质的划分,以下几个维度可以成为划分的参数:

    - 学历水平

    - 工作年限

    - 工资水平

    - 参与的招聘类型

    学历水平和工资水平更高的人,心态和心理素质往往更好;而工作年限越久的人,可能对于转行的心态越差,因为他觉得自己年龄比较大了,转行的竞争优势不大,对于转行产品的信心也就不大。

    参与的招聘类型也是一个高相关的因素,因为从求职难度上讲,春招>秋招>找实习,你面对不同的难度,自然心态不一样。

    因此,我们最终对用户画像的划分,就是上图中的16种用户角色。这里需要强调的是:这16种角色,我们还需要再进行一次划分。

    我们会挑选学过职景课程的同学,分为完成课程的和未完成课程的进行调研。

    完成课程的和未完成课程的同学,我们需要设计不同的调研问题列表。

    其中,完成课程的同学的问题列表,问题的主要目的是探索他在完成课程的过程中,遇到困难时,帮助他克服困难进一步前进的影响因素有哪些。

    未完成课程的问题列表,主要目的是探索未完成课程的影响因素有哪些。

    所以,这两个问题列表是很不同的。

    由于调研的参数很多,所以这里只拿出完成课程的调研问题列表供大家参考。

    2.3 设计调研问题列表

    明确访谈的用户画像之后,我们要根据用户画像设计调研问题。

    设计调研问题上,要遵循以下原则:

    - 问题要根据细分的调研目的、或调研业务的不同,进行分层,不要混在一起。当你能把问题较好地分层,说明你调研的思路也比较清晰。

    - 问问题不要问“你觉得这个功能怎么样,好用吗?”或“你觉得对这个功能有什么想法?”之类的问题。这类很主观探索用户想法的问题,往往得不到有价值的信息,因为用户也不知道你想问什么,他可能也就是随便说。问的问题,最好是“了解用户真实使用场景和情况的问题,通过得到这些信息,用我们自己的逻辑和经验来判断出我们想要的结论。”

    比如我们看这个问题,“除了课程内容之外的内容,你和老师之间的沟通,是否会涉及学习方法、学习心态上的内容?”,如果用比较差的提问方式,就是“老师对你帮助大吗?老师都给过你什么帮助,可以讲一讲吗?”

    但如果我们问的是具体的学习内容,自己就可以判断是否有帮助、以及后续应该如何调整老师讲课的方式。

    所以,在调研中,最重要的一条原则就是“尽量不要问回答起来特别主观的问题,而是要问客观的真实情况,来代替主观问题”

    下面列举了我们针对校招用户和社招用户的问题列表:

    针对校招用户

    针对社招用户

    2.4 调研总结

    最后,把我们收集到的有价值的信息记录下来,记录如下:

    1. 每个人其实都是渴望鼓励的,我们可以采取阶段性评估项目的方式,让做的好的同学尽快看到成果,得到激励。

    2. 每个人的性格都不同,这位同学有问题喜欢自己扛,精神力量比较强。而我们之前遇到的部分学员,属于需要别人给予更多鼓励、给予更多精神支持的类型。基于我们的调研目的,我们应该重点寻找没完成课程的同学进行调研,能获得更多的有价值的信息。

    3. 职景的项目,并不是从头难到尾,而是有2-3个关键节点,这些节点突破了,学员接下来的工作也就很容易了。如果要给予支持,那么更适合在这些关键节点上给予支持。

    4. 对物质激励是在意的。但在课程过程中,并不会把物质激励和完成课程结合在一起。所以可以把物质激励放在老带新、老用户推荐新用户上,但可能不适合用于提高课程完成率。

    5. 目前老师给予的更多是技能+方向上的指导,职景提供的精神支持很少。这方面确实有待加强。

    根据这个案例,我们总结了以下几点:

    - 首先,我们产品调研的结果,核心都是输出能够优化产品的思路和方向;也有可能部分结论是对调研本身的完善。

    - 第二,我们需要在调研的过程中,不断完善我们的调研细节,因为刚开始设置好的用户画像、调研问题,可能有很大的偏差。而调研一部分人后,我们肯定能发现调研细节的不少问题,比如用户画像设置错了,问问题的角度错了。这时候一定要及时调整,不要按照一开始就设计好的框架一条路走到黑。

    - 最后要强调的是,调研的结果输出,应该是2部分,第一部分是用户的访谈整理,第二部分是我们分析访谈内容输出的定性分析的结论。因为我们只访谈了一位用户,所以不合适做访谈整理,这里有之前职景的学员做的微信读书调研内容的整理,大家可以参考一下。

    可以看到,我们整理访谈内容,最好以表格的形式呈现,这样能够最方便的横向对比不同用户对每个问题的回答,方便读者阅读。

    而第二部分,对访谈内容做定性分析的内容,不仅要有文字内容,在你做完访谈后,需要输出一个脑图,这个脑图是对产品优化方向的整理。

    举个例子,我们一位做小猿搜题的产品分析的同学,进行了以提高转化率为目的的调研,她在调研了用户后,输出了产品的优化方向思路:

    有了定性分析的结论,才能指导我们后面的产品功能优化迭代。

    终于完啦!以上就是对产品调研常见的两种方式的详细介绍,原创不易,欢迎点赞+关注。


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