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讓用戶研究插上數據的翅膀

無論是產品經理、設計師、工程師,大家都是為用戶服務的。用戶各有所好。你喜歡這個,我喜歡那個,也有我們都喜歡的。那么在用戶的心理隱藏著什么樣的秘密呢?要想發現其中的奧妙,通常有兩種方式:定性研究、定量分析。定性的信息告訴你為什么會發生,它靈活、快速、細節豐富,但缺乏普遍性,我們能聽到的只能是少部分用戶的聲音,他們是否代表大多數用戶是無從判斷的。另一種方法就是讓數據來說話,定量的信息告訴你發生了什么,它真實、精確。也就是說,用戶研究并不一定總要使用“定性研究”這樣的方式才能進行。借助數據分析也可以達到了解用戶喜好的效果。

一、“數據分析”在“用戶研究”中的作用

“數據分析”如何作用于“用戶研究”呢?

(1)了解用戶概況

了解目標用戶“背景信息”:通過數據統計目標用戶“人口統計”信息,比如,年齡構成、性別比例、等等(如下圖),達到對目標用戶背景情況摸底效果

 

(2) 區分用戶群體差異

按照多種維度,發現用戶不同特征,將相同特征用戶歸類,進而準確形成用戶分組,為之后進一步用戶分析工作在此基礎上進行,為產品優化設計工作指明用戶群體的方向(如下圖)

(3) 分析用戶偏好

以調研的產品為核心,按照多種維度統計“頻次”、“含量占比”,從而挖掘目標用戶各種“偏好”,讓“產品優化設計”能夠迎合用戶需求,有的放矢:如下圖一,產品使用地點排行,挖掘用戶對地點的偏好;如下圖二,產品分類排行,挖掘用戶對產品分類的偏好

二、 用戶研究中的“數據分析”方法

收集用戶數據->制定編碼分類->數據分析(用戶特征提取)->確定優化方向->提升商業回報,下面進行簡要介紹

(1)制定編碼分類

抽取近幾周到幾個月內的數據,根據分析的產品目標建立編碼規則,執行編碼,直到不再產生新的編碼為止。編碼可以是任何維度上的,只要對后續的分析有幫助

(2)數據分析(用戶特征提取)

編碼建立之后,圍繞研究“目標產品”用戶特征這個中心,按照各種有用的維度進行數據統計,通過數據分析結果,分析提取出“用戶特征”

(3)確定優化方向

在分析出來的眾多“用戶特征”中,根據商業目標和用戶體驗雙方向共贏的原則,尋找產品優化設計的方向

 

三、 為“數據分析”穿上美麗的外衣

(1) 數據說明“圖形化”,讓分析結果更易理解

給統計圖表增加“圖形化數據說明”,可以更直接快速的傳達結論,更易于讀者理解,如下方的兩張圖,分別給橫軸的“性別”、“年齡”、“峰值原因說明”增加了形象的圖形說明

(2)數據分析圖,要能直觀的反應結論

統計圖表中,在說明不同類別占比或者頻次有差異的時候,圖形本身尺寸大小建議和所反饋的占比頻次成正比,以便讀者觀看分析報告時候,一目了然,快速理解圖表含義,比如下方圖形,“YES類”占比多所以“圖形面積”大;“NO類”占比少,所以“圖形面積”小

最后,“數據分析”需要與“定性研究”相結合,才能發現規律并且追根溯源,更高效的指導設計和產品。

 

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