杂谈数据分析
2012-11-14 16:15 vlnk 阅读(186) 评论(0) 编辑 收藏 举报现在做产品,尤其是互联网产品,大家都重视数据的采集和挖掘,用数据驱动产品的设计、迭代。但是每种方法都有自身的局限性,下面我就用户反馈和竞品分析跟大家分享一下我的经验。
一般来说,一款产品发布后都要根据用户的反馈不断的改进产品。但是如果过分看中用户的反馈,最后会发现产品的功能会越来越多,越来越臃肿,甚至最后发现产品大的方向都在改变——如果出现这种问题,就需要好好反省一下,是不是被一小部分用户给“忽悠”了。
对一款定位明确的产品来说,用户分为两部分:目标用户和非目标用户。
目标用户又分为三类:
1.一种是使用产品,感觉还OK,懒得反馈(这占整个用户群的绝大大部分)。
2.一种是产品满足不了需求,懒得反馈,直接卸载掉(当然有人还会骂一些脏话)。
3.还有一种人,是产品的重度用户,经常使用我们的产品,也喜欢我们的产品,但是对他自己来说,产品还有不方便的地方,于是反馈给我们,要我们改进产品——他们想要的是一款为他们量身定制的产品(我们收集的反馈80%~90%来自这些人)。
从上面可以看出来,用户反馈有盲点,并不能涵盖全部目标人群。甚至还会有一些我们目标用户之外的人,扰乱我们的判断。
我们产品定位的是整个目标用户群,如果仅靠用户反馈来改进产品,就会形成马太效应。少部分喜欢我们产品的人,会越来越喜欢;大部分普通用户会越来越不喜欢我们的产品,随着产品的迭代而慢慢放弃我们的产品——因为产品的实际目标用户已经偏离了他们,产品功能离他们的需求也越来越远。
如果在分析用户反馈时配套做一些用户访谈,就能够避免此类情况的发生。需要注意的是,用户访谈要兼顾两种人群:
1.目标用户中弃用我们产品的用户:弃用我们的产品,说明我们的产品满足不了他们的需求,或者产品有让他们难以忍受的地方(如交互、UI、信息组织等)。
2.产品的一般用户:我们的大部分用户属于此类,这些用户使用我们的产品,但是频率不高,我们需要了解他们,然后改进产品,使他们转化成我们的重度用户。
总之,用户反馈、竞品分析、以及所有的研究方法,其目的都是帮助我们更好的了解用户,做出让用户满意的产品,而不是绑架用户!