初识需求挖掘

需求是现实状况和想象状况的差距。差距越大,需求越大。
对应一些必不可少的需求,叫做刚性需求。而其他有了能让生活更美好的需求,叫做非刚性需求。理论上说,这个需求越是必不可少,用户依赖性越强,产品就会越受欢迎。
而用户的需求往往不是直接看到的,往往隐藏在他们话中或者行为背后,要挖掘出这些需求。学习分为三个阶段:
P1: 注重基础的需求整理包含,通过数据发现需求,思维导图法梳理需求以及核心需求的提炼。
P2: 注重更明确地从复杂需求里挖掘出核心的需求点。其中包含用户故事和HMW分析法。
P3: 更注重挖掘团队潜力,团队需求归纳和脑暴主持。

好文章
需求分析——挖掘最根本的欲望

用思维导图整理需求

思维导图的思考方式,需要考虑以下4点:

  • 用户:当想到一个功能,先不要想怎么实现,而是想谁会用
  • 场景:用户分别在什么情况下会用(感兴趣)?
  • 问题:用户在上述的场景下,碰到什么问题(挑战)?
  • 方案:用户现在的解决方案是什么? (时间?空间?价格?)

举列

老板提出一个想在下订单的时候,有输入优惠码的一个功能,这样老板可以让给法优惠码给朋友,让朋友来体验产品?

当拿到这个需求,可以通过思维导图的方式继续深入的分析,有四个步骤要走:

1. (用户)潜在用户有哪些?

  • 谁会对优惠码感兴趣?
  • 思维导图,列出所有感兴趣的人
  • 这时不用思考这些人是否真的是潜在用户,把能想到的都穷举出来,思维导图就是发散思维用的
    第一步:列举潜在用户

2. (场景)列出用户感兴趣的场景?

  • 针对每一类用户“分别”往下分解
  • “什么情况”描述清楚,最好简单描述一个故事
    第二步:针对用户细分场景

3. (问题)不同的用户在不同的场景下分别碰到什么问题?

  • 注意是“分别”, 不要怕重复写,可能不同的场景下,发生的问题是一样的,都写出来
  • 不同的群体、不同的场景,问题都是不同的
  • 区分“问题”和“中性词”,如时间,价格这些中性词,需要细分,如价格:是太贵了,太便宜了,性价比太低了.. 时间:太早了,太晚了,太快了… 质量问题:质量太好了,质量太差了,做工太差了… 信任感问题:不相信,不敢相信,自己没信心,别人没兴趣…
    第三步:不同用户不同场景下的问题

4. (方案)现在的解决方案是什么?

  • 是用户现在的解决方案,而不是你要做的功能的解决方案
    第四步:目前客户针对某个问题的解决方案

酷产品的需求案例

酷产品的需求案例
酷产品的需求案例

需求的优先级排序

对需求的优先级排序依据有4种:频率、开发难度和效果、产品价值、对用户的熟悉程度。

1.用四象限看用户量与发生的频率

  • 优先解决大用户量的高频问题,基础体验,基础功能(什么是基础功能:砍掉这个功能产品还能用不,还能用就不是基础功能)
  • 最后解决少量用户的低频问题,超好体验
    需求的优先级
  • 举个垂直电商的例子
    需求的优先级例子

2.看开发难度和效果

  • 优先见效快且开发难度不大的,这就是迭代
  • 最后做很费劲而且见效慢的,这可能是未来的机会
    看开发难度和效果

3.看产品价值

  • 迫切程度:用户是不是真的非常需要?还是空想的?
  • 付费意愿:用户是否会为了解决问题而付费?
  • ARPU:如果开发出来,用户会为之付多少钱?

4.看你对目标群体的熟悉程度

  • 是否深入了解用户的使用场景?
  • 对用户群体是否足够了解?
  • 如果不熟悉,就想办法熟悉它,否则就不要动手

5. 其他方面

文章: 产品经理定义需求优先级的四种方法

总结你的结论

  • 用户:这个功能的第一批核心用户是谁?
  • 场景:用户在什么场景下会使用?
  • 问题:解决这个用户的最大的痛点是什么?
  • 对比:和用户现在的解决方案相比,体验/效率提升有多大?

通过数据发现产品需求

常见名词:

  • DAU(Daily Active User,日活跃用户量)
  • 支付率
  • UV(Unique Visitor,访问网站的电脑客户端)
  • PV (PageView,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次)
  • CTR (Click-Through-Rate,点击通过率,CTR=实际点击次数/展示量)
  • MAU (monthly active users,是一个用户数量统计名词,指网站、app等月活跃用户数量(去除重复用户数)
  • 新增用户数
  • 成单量 (成交单量是指成功付款的数量)
  • 次日留存
  • 7日留存 (第一天新增的用户中,在注册的第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数)
  • 30日留存
  • 跳出率(Bounce Rate, 跳出率定义了只浏览了单个页面的访问量占总访问量的比率。)
  • 访问到下单的转化率 (当访客访问网站时,把访客转化成网站的常驻用户进而再提升成网站的消费用户,由此产生的消费率被称为订单转化率)
  • 活跃用户数(活跃用户,是相对于“流失用户”的一个概念,是指那些会时不时地光顾下网站,并为网站带来一些价值的用户)
  • ARPU (ARPU-AverageRevenuePerUser 每用户平均收入)
  • KOL (Key Opinion Leader的简称,意思是关键意见领袖,KOL是在其领域有号召力,影响力,和相当公信力的帐号)
  • 复购率 (消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数)
  • WAU (周活跃用户量)

产品的黑盒子模型

产品的黑盒子模型

商业数据模型

  • 收入 = 用户总量 付费率 ARPU值(平均客单价 * 单位日期内平均购买单数)
    产品的黑盒子模型

产品数据模型

  • 产品指标:流程/页面
  • 用户指标:行为/动作
    产品的黑盒子模型

产品指标

  • pv (page -view): 即页面浏览量;用户每1次对网站的每个网页访问均被记录1次。用户对同一个页面的多次访问,访问量累计。
  • UV(user view): 即独立访客,访问网站的一台电脑客户端为一个访客。
  • Duration: 一次访问的持续时长,也叫做停留时间.
  • Bounce Rate:即跳出率;是指在只访问了入口页面(例如网站首页)就离开的访问量与所产生总访问量的百分比
  • 页面渗透率: 分流到本站下游页面的pv/本页pv总数
  • referral: 指从其他网站点过来的链接,比如友情链接,这里来源通常是免费的