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让用户研究插上数据的翅膀

  无论是产品经理、设计师、工程师,大家都是为用户服务的。用户各有所好。你喜欢这个,我喜欢那个,也有我们都喜欢的。那么在用户的心理隐藏着什么样的秘密呢?要想发现其中的奥妙,通常有两种方式:定性研究、定量分析。定性的信息告诉你为什么会发生,它灵活、快速、细节丰富,但缺乏普遍性,我们能听到的只能是少部分用户的声音,他们是否代表大多数用户是无从判断的。另一种方法就是让数据来说话,定量的信息告诉你发生了什么,它真实、精确。也就是说,用户研究并不一定总要使用定性研究这样的方式才能进行。借助数据分析也可以达到了解用户喜好的效果。
  一、数据分析在用户研究中的作用
  数据分析如何作用于用户研究呢?
  (1)了解用户概况
  了解目标用户背景信息:通过数据统计目标用户人口统计信息,比如,年龄构成、性别比例、等等(如下图),达到对目标用户背景情况摸底效果
  (2)区分用户群体差异
  按照多种维度,发现用户不同特征,将相同特征用户归类,进而准确形成用户分组,为之后进一步用户分析工作在此基础上进行,为产品优化设计工作指明用户群体的方向(如下图)
  (3)分析用户偏好
  以调研的产品为核心,按照多种维度统计频次、含量占比,从而挖掘目标用户各种偏好,让产品优化设计能够迎合用户需求,有的放矢:如下图一,产品使用地点排行,挖掘用户对地点的偏好;如下图二,产品分类排行,挖掘用户对产品分类的偏好
  二、用户研究中的数据分析方法
  收集用户数据amp;gt;制定编码分类amp;gt;数据分析(用户特征提取)amp;gt;确定优化方向amp;gt;提升商业回报,下面进行简要介绍
  (1)制定编码分类
  抽取近几周到几个月内的数据,根据分析的产品目标建立编码规则,执行编码,直到不再产生新的编码为止。编码可以是任何维度上的,只要对后续的分析有帮助
  (2)数据分析(用户特征提取)
  编码建立之后,围绕研究目标产品用户特征这个中心,按照各种有用的维度进行数据统计,通过数据分析结果,分析提取出用户特征
  (3)确定优化方向
  在分析出来的众多用户特征中,根据商业目标和用户体验双方向共赢的原则,寻找产品优化设计的方向
  三、为数据分析穿上美丽的外衣
  (1)数据说明图形化,让分析结果更易理解
  给统计图表增加图形化数据说明,可以更直接快速的传达结论,更易于读者理解,如下方的两张图,分别给横轴的性别、年龄、峰值原因说明增加了形象的图形说明
  (2)数据分析图,要能直观的反应结论
  统计图表中,在说明不同类别占比或者频次有差异的时候,图形本身尺寸大小建议和所反馈的占比频次成正比,以便读者观看分析报告时候,一目了然,快速理解图表含义,比如下方图形,YES类占比多所以图形面积大;NO类占比少,所以图形面积小

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