用户需求洞察的常用方法

　　互联网时代，企业与用户之间的连接关系发生了巨大改变，尤其在移动互联网大行其道的当下，用户的大部分需求在线上即可得到响应和满足，这也让那些曾经比较依赖线下渠道触客的企业不得不进行数字化转型，以此来获得更多与用户进行交互的机会，进而洞察用户需求并指引产品的更新迭代。
　　那么，＂用户需求洞察＂究竟就是什么？互联网公司常用的用户需求洞察方法又有哪些呢？今天咱们就来解读一二。
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　　＂用户需求洞察＂是什么？
　　知名营销专家王宇在《洞察力：让营销从此直指人心》一书中就＂用户洞察＂给出了如下定义：＂用户洞察就是对用户的持续、深入理解。 ＂
　　乍一看，这句话很是简单，但是做起来却并非易事，对于大部分商业模式相对固定的企业来说，很容易沉浸在既有的产品或服务层面，而忽略了对用户进行持续地了解和认识，实际上做好用户洞察，对于企业自身而言大有裨益，具体表现在如下几个方面： 帮助企业持续完善自身的产品、服务和用户体验； 帮助企业适应不断变化的市场环境和用户期望； 帮助企业准确把握用户需求，打造超出用户预期的产品或服务； 通过让用户完成他们想做的事或企业想让他们做的事来影响用户行为； 基于客观证据而不是主观观点来影响企业高层的决策过程。
　　而在对用户进行洞察时，通常需要关注以下几个问题： 用户是谁？长什么样子？ 用户当前和未来的需求都有哪些？ 哪些渠道能够覆盖或触达到这些用户？ 用户对企业所提供的产品或服务的满意度如何？ 所提供的产品或服务都有哪些需要改进的地方？
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　　用户洞察的常用方法
　　那么，所谓的＂用户需求洞察＂就是对用户的需求进行持续且深入地理解，而在对用户需求进行洞察时，通常有定性和定量两个维度，其中定性的常用方法有用户访谈和可用性测试，定量的常用方法则是调查问卷和数据分析 。
　　（1）用户访谈
　　用户访谈就是通过一对一或者一对多的形式和用户进行面对面的交流和沟通。在访谈中，通常需要了解用户的核心需求，然后请用户对各种需求进行优先级排序，最后还可针对问题的改进措施征求用户的意见。
　　用户访谈是用户洞察的常用手段，其优缺点也非常明显。优点是面对面的方式能够拉近企业与用户的距离，同时可以根据问答的实际情况随时调整问题，通过与用户进行深入的沟通交流来全面了解用户需求。缺点就是成本较高，对时间和空间的要求都比较苛刻，所以能够进行访谈的用户数量有限，样本数量太少，这可能会导致最终的结果发生偏差而降低其说服性。
　　（2）可用性测试
　　邀请忠实用户对产品进行体验，根据用户在现场的使用情况和反馈结果得出对产品的真实需求。与用户访谈一样，可行性测试也是一种定性研究法，所以不要引导用户，也不要在中途打断用户，要尽量给他们营造安静、舒适、放松的体验环境，通过对现场情况的观察和对用户的倾听来获取与用户需求相关的信息。
　　（3）调查问卷
　　调查问卷是一种定量研究法，一般通过线上或线下的方式向用户发放调查问卷来采集和洞察用户需求。
　　通常的流程是：设计问卷大纲和问题 发放问卷 回收问卷 对问卷进行整理和分析 提炼出用户的需求。问卷题目则主要包括用户的需求及重要程度、用户对产品的满意度、用户对于产品改进建议的反馈等。
　　调查问卷的成本较低，可通过大规模调查得到相对可靠的结论，但在执行过程中需要关注样本量、回收率和问卷设计等三个方面，样本量和回收率不足，可能会造成结果偏差，而问卷设计如果缺乏逻辑性，将会影响到后续的结果分析。
　　（4）数据分析
　　数据分析主要指的是以埋点的方式记录用户在体验产品时的行为数据，通过对这些数据来分析用户的具体需求。在条件允许的情况下，尽可能以＂全埋点＂的形式来采集数据，避免遗漏关键数据，但如果条件有限，则可围绕用户的关键行为进行埋点设计，主要分析用户的关键行为，此时得出的结果可能不会特别精确，但也足以洞察用户的大致需求。
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　　互联网公司如何洞察用户需求？
　　除了上述常规方法之外，互联网公司在洞察用户需求时，通常还会借助用户的行为数据和标签数据，来进行更加全面立体的需求描述。
　　（1）用户行为数据
　　通常情况下，互联网用户的行为数据主要分为以下三类： 粘性指标：主要用来洞察用户对产品或服务的持续访问情况，包括用打开次数、访问次数和间隔时间等，此外还包括用户的访问时间、年龄、地域、收入、性别和学历等维度信息（便于针对不同层级用户制定相应的运营策略）。 活跃度指标：主要用来洞察用户的访问参与度，包括用户的整体使用时长和在某个页面的停留时长等，这些都与用户的转化率密切相关。 价值贡献指标：主要用来衡量用户对平台的价值贡献。价值贡献指标在不同形态的商品上有不同的含义，电商类平台主要有GMV、订单量、客单价等，信息类平台主要是广告的曝光、点击率和转化率等，而金融类平台则主要是金融服务的转化和金融产品的购买等。
　　基于以上三类用户行为数据相关的指标分析，我们可以深度挖掘用户的行为特征，进而洞察用户的潜在需求，并以此为中心来制定相应的运营策略，在促进用户转化的同时，也为用户创造更多价值。
　　（2）用户标签数据
　　除了行为数据之外，用户标签也是多数成熟互联网平台用来了解用户需求的主要工具，通过不同的用户标签构建起用户画像，进而对用户需求的进行全面洞察。
　　具体来说，用户标签主要分为两类： 平台既有的用户静态属性数据：例如用户人口属性、账户信息等，以及从第三方数据供应商购买的标签数据，这些数据相对粗浅，主要应用在营销获客方面； 平台自身积累的用户行为数据：这些数据大多基于实际的业务运营场景，可以从中提取出与用户偏好、习惯和需求等相关的标签，并结合用户与平台间的交互痕迹来识别用户的具体需求。
　　不管是行为数据，或是用户标签，其目的都在于对用户的具体需求进行洞察，进而对用户进行更加科学的细分，便于企业针对不同的用户群体制定不同的运营策略来提升整体转化。
　　结语
　　随着互联网从＂流量时代＂逐步过渡进＂留量时代＂，许多企业的首要经营目标已经从发掘潜在客户转向存量客户的价值挖掘，此时，如何有效维系存量用户，持续挖掘用户的最大价值就显得弥足重要。
　　欲想留客，必先懂客。 留住用户的根本在能够及时洞察用户的需求，并通过产品、服务或运营手段来满足这些需求，所以需求洞察就是用户运营的＂排头兵＂，而只要搞懂了用户需求，后续的活跃、增长和价值变现就都有了可靠依据，进而变得水到渠成。
　　作者：西欧欧 互联网营销与运营领域15年老兵，混迹于传统IT、互联网金融、保险集团和国有大行等行业平台，专注互联网营销运营和用户增长。