数据分析和的市场调研方法和方式
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关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)、数据分析师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、数据分析师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?
针对以上问题
一、 产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么?
PS:我们在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:调研目的、调研对象、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进而系统、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?
PS: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?
1、数据分析师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:
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。
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。
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。
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。
PS: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)
PS: 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。(文章来源CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14