京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
产品经理做市场调研和数据分析的方法
|
产品经理,你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前,得到用户最真实的需求,为自己的产品设计提供良好的支撑;每一个产品经理都希望自己的设计的产品得到用户的认可和亲睐;每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈对于产品改进的意见和建议……那么,我们如何才能得到用户的前期意见和后期反馈呢? 这个时候我们需要的是数据的支撑,只有数据才能让一切更有说服力(前提是真实、有效的数据)、只有数据才能让我们更清楚地了解到我们想法的可行性…… 既然这样,那数据从何而来?这自然少不了市场调研,只有通过对用户的调研才能收集用户最基础的用户数据、从最基础的数据上进行分析,从而了解用户的真实需求。那么,作为产品经理,我们应该如何对市场或用户进行调研呢?调研的方式和方法有哪些?对于调研的数据我们如何进行数据分析呢?数据分析的方法和方式有哪些呢?
一、 产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么?
1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心,为了更好的制订MRD; 2、为领导在会议上PK提供论据; 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息,及时掌握一手资源; 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的,目标用户想要什么样的产品或服务; 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求; 6、找准产品机会缺口,然后衡量各种因素,制定产品战略线路; 7、调研到最后,目标越明确,需求确明确,也就会觉得,产品越难做,难以打开市场等; 8、对于全新的产品,调研前PM必须先自己有一个思路,然后通过调研去验证自己的想法的可行性。
二、 市场调研的方式方法有哪些?怎样确定调研的维度?1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖调查; 2、做人物角色分析:设置用户场景、用户角色进行模拟分析; 3、情况推测分析; 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度)
三、 如何整理市场调研的数据?
通过市场调研,我们收集了不少的数据,这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理,我们视这些数据为宝贝,我们需要将这些数据进行整理,让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢? 1、将规范的数据按照维度整理、录入,然后进行建模;不规范的数据的话就必须得自己先通过一些定性的处理,让它变得规范,然后再用工具进行分析; 2、封闭性的问题,设置选项归类即可。开放性的问题,建议还是先录下来,然后再头脑风暴整理出有用的东西; 3定性的,焦点访谈和深访,都可以录音,在事后可以形成访谈记录;焦点访谈的过程中,可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题,可以获取少量的有数据性的东西,其他的更多的是观点、方向性的,这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理; 4、深度访谈的数据整理,我们以前会做头脑风暴,建立很多个用户模型,强行量化这些数据。这个方法比较有效,特别在做人群研究的时候。
四、 如何书写市场调研报告?对整理后的数据,我们最终需要形成书面的市场调研文档报告,以最直观的方式呈现给我们的BOSS,从而获得老板对产品的支持。 1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结,用图表或图形的形式最直观呈现; 2、分析用户当前现状,用户对产品的需求点; 3、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容; 4、根据调研的时候的思路,将报告逐一完善,将数据分析的结论图表化,得出自己的结论总结出趋势和规律
五、 数据分析的方式方法有哪些?1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具(分析工具如SPSS等); 2、数据分析的主要方法有:
(数据分析方法可以参考:《谁说菜鸟不会数据分析》一书)
六、 数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计?1、根据调研结论 确定产品核心功能 2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新 3、评估解决方案的可行性。根据实施的结果再去评估解决方案是否真的可行?是否还需要再改进,依此类推 4、通过数据进行分析,得出用户的行为规律,为产品提供支撑 5、日常的运营分析,及时发现产品问题 6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控,然后反馈产品迭代(指标主要包括:1、用户的反馈、2、产品的BUG、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留存率等等) |
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02