產(chǎn)品經(jīng)理如何輕松挖掘用戶深層需求
作為產(chǎn)品經(jīng)理,要怎么樣輕輕松松就能夠挖掘到客戶的深層需求呢?下面這篇文章的筆者分享了這么一篇文章來解答這個疑惑,大家一起接著往下看借鑒借鑒叭!
一、背景
在我的產(chǎn)品經(jīng)理生涯中,我遇到的最大挑戰(zhàn)之一就是理解用戶的真實意圖。
剛開始時,我總是直接詢問用戶他們想要什么,希望通過這種直接的方式獲取信息。
然而,我很快就發(fā)現(xiàn),用戶的回答往往是表面的、模糊的,甚至有時是矛盾的。有些用戶可能會因為不想傷害我們的感情而不說真話,有些則可能因為自己也不清楚自己想要什么而給出不準確的答案。
我開始意識到,要真正理解用戶,我需要超越他們的言語,深入他們的行為和心理。這意味著我需要更多地依賴觀察和數(shù)據(jù)分析,而不僅僅是用戶的自述。
在我的早期職業(yè)生涯中,我主要依賴于傳統(tǒng)的用戶研究方法,如調(diào)查問卷和面對面訪談。
這些方法在收集用戶的直接反饋方面非常有效,但我逐漸發(fā)現(xiàn),它們在揭示用戶深層需求方面有限。例如,用戶可能會在問卷中表達對某個功能的需求,但實際上他們在產(chǎn)品中很少使用這個功能。
二、怎么做
我開始探索更多的方法,比如用戶旅程分析、人物畫像建立等,希望能從中獲得更深入的洞察。
但這些方法也有其局限性,比如時間消耗大、成本高、可能受到參與者偏見的影響等。
用戶旅程分析是理解用戶體驗的關(guān)鍵。通過繪制用戶從認識產(chǎn)品到成為忠實用戶的整個過程,我們可以識別用戶體驗的每個觸點。這種分析幫助我們理解用戶在每個階段的需求和痛點,從而為改進產(chǎn)品提供方向。
人物畫像建立是創(chuàng)建詳細的用戶人物畫像是另一種有效的方法。這涉及收集關(guān)于目標用戶群的詳細信息,包括他們的背景、興趣、行為習慣和需求。這些人物畫像幫助我們更深入地理解我們的用戶,并為產(chǎn)品設(shè)計提供指導。
隨著時間的推移,我開始更多地依賴數(shù)據(jù)和心理學原理來理解用戶。
我開始使用工具來追蹤用戶的行為數(shù)據(jù),比如他們在應(yīng)用中花費的時間、他們點擊的功能、他們的瀏覽路徑等。通過這些數(shù)據(jù),我可以得到用戶實際行為的直接證據(jù),而不僅僅是他們的言語。以下是我常用的挖掘用戶需求的工具。
1. 挖掘用戶需求的工具
1)Google Analytics
Google Analytics 是一個強大的工具,用于追蹤和分析網(wǎng)站流量。它可以幫助我們了解用戶如何與我們的產(chǎn)品互動,包括他們在網(wǎng)站上花費的時間、他們訪問的頁面以及他們的轉(zhuǎn)化路徑。
2)Hotjar
Hotjar 提供了熱圖、訪客錄像和反饋調(diào)查等功能。這些工具可以幫助我們直觀地了解用戶在我們的網(wǎng)站或應(yīng)用上的行為,從而揭示他們的需求和偏好。
同時,我也開始研究心理學原理,尤其是關(guān)于決策過程和行為動機的理論。
我學習了如何通過用戶的行為來推測他們的內(nèi)在動機和需求。例如,如果一個用戶在一個功能上花費了很多時間,這可能意味著他們對這個功能非常感興趣,或者這個功能對他們來說很難使用。
在我的職業(yè)生涯中,我遇到了許多有趣的案例,其中一個特別令我印象深刻。
我們的團隊曾經(jīng)開發(fā)了一款旨在提高工作效率的應(yīng)用。通過用戶訪談,我們得知許多用戶希望應(yīng)用能夠提供更多的個性化功能。然而,當我們深入分析用戶的使用數(shù)據(jù)時,我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶實際上并沒有利用這些個性化功能。
這個發(fā)現(xiàn)讓我們意識到,用戶表達的需求并不總是他們真正的需求。有時,他們可能只是想要感到被聽取和理解。這個經(jīng)驗教訓促使我們在開發(fā)新功能時,更多地依賴數(shù)據(jù)分析,而不是僅僅依賴用戶的言語。
基于這些經(jīng)驗,我逐漸形成了一個結(jié)合定量和定性分析的框架。
在這個框架中,我不僅分析用戶的行為數(shù)據(jù),還會考慮他們的心理動機和情感需求。這種方法幫助我更全面地理解用戶,不僅僅是他們表面的需求,還包括那些深層次的、未被言說的需求。
這種方法不僅適用于我之前提到的社交媒體應(yīng)用,還可以擴展到其他領(lǐng)域。
例如,在電子商務(wù)領(lǐng)域,通過分析用戶的購物行為和購物車放棄率,我們可以更好地理解用戶的購物動機和潛在的障礙。在在線教育領(lǐng)域,通過分析學生的學習行為和課程完成率,我們可以更好地理解學生的學習需求和挑戰(zhàn)。
三、總結(jié)
對于我們產(chǎn)品經(jīng)理,我的建議是:不要滿足于表面的用戶反饋。深入挖掘,結(jié)合行為數(shù)據(jù)和心理學原理,你會發(fā)現(xiàn)更多未被觸及的寶藏。始終記住,我們的目標是創(chuàng)造真正符合用戶需求的產(chǎn)品,這需要我們不斷地學習、觀察和實驗。
專欄作家
Ruby的產(chǎn)品工坊,微信公眾號:Ruby的產(chǎn)品工坊,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注智能制造和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,多年B端產(chǎn)品經(jīng)驗,用AI工具解決產(chǎn)品工作遇到的問題
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