
我们不是JOBS,有时候我们需要了解用户的习惯,所以调研在某些特殊情况下是产品经理必须去做的。只有能跟用户真正互动,你的产品才能融入用户。
一、产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么?
我们在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:我们要调研的对象,需要收集的数据,需要达到的效果等。只有有了明确的目标,才能获得更加有效的数据。
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?
对收集到的调研数据,我们需要整理出那些有效的数据,对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。
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?
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);
数据分析的主要方法有:
1. 对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析,分析其中的差异,从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。
2. 结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法,即总体内各部分所占的指标。
3. 交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内,使各变量值成为不同变量的交叉点,一般采用二维交叉表进行分析。
4. 分组分析法:按照数据特征,将数据进行分组进行分析的方法。
5. 其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。
(数据分析方法可以参考:《谁说菜鸟不会数据分析》一书)
数据分析的方法有很多种,在进行数据分析的时候,选择有效的数据分析方法,能达到事半功倍的效果。
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
CDA 人才招聘市场分析:机遇与挑战并存 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据分析能力成为企业发展的核心竞争力之一,持有 C ...
2025-06-17CDA金融大数据案例分析:驱动行业变革的实践与启示 在金融行业加速数字化转型的当下,大数据技术已成为金融机构提升 ...
2025-06-17CDA干货:SPSS交叉列联表分析规范与应用指南 一、交叉列联表的基本概念 交叉列联表(Cross-tabulation)是一种用于展示两个或多 ...
2025-06-17TMT行业内审内控咨询顾问 1-2万 上班地址:朝阳门北大街8号富华大厦A座9层 岗位描述 1、为客户提供高质量的 ...
2025-06-16一文读懂 CDA 数据分析师证书考试全攻略 在数据行业蓬勃发展的今天,CDA 数据分析师证书成为众多从业者和求职者提升竞争力的重要 ...
2025-06-16数据分析师:数字时代的商业解码者 在数字经济蓬勃发展的今天,数据已成为企业乃至整个社会最宝贵的资产之一。无论是 ...
2025-06-16解锁数据分析师证书:开启数字化职业新篇 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为驱动企业前行的关键要素。从市场趋势研判、用 ...
2025-06-16CDA 数据分析师证书含金量几何?一文为你讲清楚 在当今数字化时代,数据成为了企业决策和发展的重要依据。数据分析师这一职业 ...
2025-06-13CDA 数据分析师:数字化时代的关键人才 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已然成为驱动企业发展、推动行业变革的核心要素。 ...
2025-06-13CDA 数据分析师报考条件全解析 在大数据和人工智能时代,数据分析师成为了众多行业追捧的热门职业。CDA(Certified Data Analyst ...
2025-06-13“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-092025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15