用戶需求分析獲取方法

A. 如何採集用戶需求

如何獲取和發現用戶需求

一、顯性需求，發現用戶的這個需求可以通過如下幾個方式：
用戶調研、競品分析、數據分析、行業分析（市場分析）4個方法，輕松挖掘產品需求
1.用戶調研：
線上問卷調查工具網站有：麥客、問卷星、金數據等，
在設計調查問卷的時候，我們往往會有先入為主的毛病，自己挖個洞引導用戶往裡鑽。這樣做可以獲得自己想要的「調研真相」，但也遠離了真正的用戶需求。所以在進行用戶調研的時候一定要遵守客觀、謹慎的原則，而不是自己挖個洞然後引導用戶往裡鑽。
2.競品分析
A.競品分析算是做產品的基本功和日常任務了。總的來說，競品分析的作用就是：
更清晰的了解市場態勢及走向，讓團隊跟上趨勢；
更具體的分析業務場景，更細致的把握用戶需求；
借鑒競品優點，規避競品缺點。
B.競品分析的流程
一般來說，競品分析的姿勢是這樣的：
a確定競品分析目標，明確競品分析的目的；
b圈定競品分析的邊界，選擇合適的分析對象。
c確定分析維度。對產品目標進行拆解，分析了解用戶需求，據此獲得競品分析的維度：分析的側重點，以及分析時需要採用什麼標准。
d進行對比分析。按照步驟二所得維度，對所選競品進行逐項對比、分析優劣。
e總結及建議。總結對比分析的收獲，給出有建設性的解決方案。
中庸的困局
然而，就算掌握了分析流程，也未必給得出具有建設性建議的競品分析報告。
一來，流程的合理無法彌補分析思維的不足；
二來，隨著互聯網發展愈加成熟，產品愈發同質化——分析愈發中庸的競品往往只能得出愈發中庸的結論。
3.數據分析
數據分析所得來的用戶需求，會比用戶調研的更靠譜些。因為很多時候，用戶表達的都是自己想要的，而不是真正需要的，但用戶行為所遺留下的數據卻是很誠實的。
據說，微信出來之前，微博的產品做過數據分析，發現有30%左右的用戶非常高頻的使用發私信功能（即為移動IM），但微博並沒有重視這一點，這個疏漏也間接造就了微信等一大波移動IM的崛起。
數據分析的流程：
數據分析一般的流程如下，與產品開發及運營緊密結合，從而做到讓數據引導產品運營及需求管理：
比起用戶調研和競品分析，數據分析更加系統化——這句話反過來說，就是坑也更多：
數據來源：必須保證源數據的真實、完整及准確。為此，必須和數據挖掘的技術人員以及和業務相關的運營人員說明清楚數據分析的目的、數據的范圍及數據統計的口徑；
數據備份：處理前請備份！
屁股決定腦袋：要從一堆數據里提取出具備說服力的結論不容易，但要為自己的論點拼湊出一套數據卻很簡單——雖然這套數據最終也是站不住腳的——在做數據分析的時候，客觀謹慎是必須的原則。

B. 什麼是用戶需求分析為什麼要做用戶需求分析

用戶需求分析是指在系統設計之前和設計、開發過程中對用戶需求所作的調查與分析，是系統設計、系統完善和系統維護的依據。當完成用戶需求調查後，首先對《用戶需求說明書》進行細化，對比較復雜的用戶需求進行建模分析，以幫助軟體開發人員更好地理解需求。
例如採用Rational的Rose工具進行需求的建模分析。如果使用工具進行建模分析，對需求分析人員的要求比較高。需求定義過程中通常會出現的問題有內容失實、遺漏、含糊不清和前後描述不一致。
需求狀態（Establish Requirement State），顧名思義，狀態也就是一種事物或實體在某一個時刻或點所處的情況，此處要講的需求狀態是指用戶需求的一種狀態變換過程。
為什麼要建立需求狀態？在整個生命周期中，存在著幾種不同的情況，在需求調查人員或系統分析人員進行需求調查時，客戶存在的需求可能有多種，
對於這些需求，在開發進展的過程中，存在著以下幾種情況：
有可能要取消的；
有的因為不明確而可以後延的，同時可能轉化為被取消的需求；
與客戶經過溝通或確認的，此處有兩種情況，一類是確認雙方達成共識，另一種情況是還需要再進一步溝通的。

C. 如何獲取用戶真實需求

需求是在一定時期內人們的某種需要或者慾望，在經濟學上還有購買慾望的含義。用戶描述需求的時候，往往會停留在表面層次，但用戶說的往往不是真實需求，我們需要盡最大的努力去挖掘用戶的真實需求。

我們來看一段描述，有人問張三現在的需求是什麼，張三回答要寶馬車，還要原裝進口的。那麼張三的需求是否真的就是進口寶馬車呢？其實不一定，或許進口奧迪車也能滿足張三的需求。

用戶需求

但我們不能只分析到這里，要挖掘更深層次的東西，要寶馬車幹嘛呢？或許是為了代步以圖方便，節省時間；或許是愛慕虛榮，以方便泡MM。一旦我們找到背後隱藏的需求，我們就可以去設計一個替代品，去滿足用戶的真實需求，以節省進口寶馬車那高昂的成本。我們做產品也一樣，不能只關注用戶表面的需求，而要挖掘出真實需求，才能設計出正確的產品。

我們還可以分析一些社會化產品的案例，比如QQ的隱身功能，SNS社區的真實頭像和非真實頭像的區別等，看起來這些功能都不是產品的主要功能，是一些附屬的功能，那麼為什麼要做這些功能？

原因就在於用戶在社交群體裡面有個體心理表達這樣深層次的真實需求在裡面，這些功能可以讓用戶在社交過程當中有存在感又有安全感，也滿足了用戶傾訴表達的慾望。不過這些功能用戶是不會告訴你他真正想要真實頭像還是非真實頭像的，要靠我們去挖掘。

如何獲取用戶真實需求

1、獲取足夠全的信息。

途徑極多，比較常見的就有：

• 公開信息。包括新聞(網路新聞、科技媒體、微信搜索)、大眾評論(微博、微信、知乎)、相關領域的網站和論壇、各種互聯網分析網站(比如艾瑞咨詢、企鵝智酷等)。

• 用戶調查。在線問卷(問卷星等)、線下問卷，還可以委託代理公司等。

• 用戶訪談。找到目標用戶中較高質量的進行跟蹤訪談，高質量的定義一般是在領域內資深、對產品體驗要求高、有話語權，以及擅於表達。

• 行業專家、同類產品從業者訪談。可以獲得更落地、更真實以及更深入的一些信息。

通過這些途徑，要獲取的信息大概是：

• 市場規模、市場特點

• 競品狀況、用戶使用情況

• 目標用戶特徵

• 用戶目前滿足同類需求的方式

• 用戶期望其它哪些方式滿足需求

2、整理數據、總結信息，並得出分析。

整理和總結實際並不是特別棘手，稍有統計知識或者做過調研，這些都不用多說。在每一步統計和總結中，一定要做到兩點：A. 有邏輯 B. 避免陷阱。比如，朋友的二次元項目做調研，發現垂直領域女性用戶比例是 95%，是問卷得來的板上釘釘的，但做調研的過程中眼尖的他們發現，男生很少願意填問卷，所以真實比例肯定是比這個小的。

比如用戶說一直想有人給他做飯，你不要就覺得需求是「找人做飯」，應該記下來的需求點是：平時忙沒時間做飯，又不想出去吃覺得不幹凈。這樣抽象出來的核心就是：方便、快捷、衛生。如果只是找個人做飯，結果預約步驟麻煩、上門服務又不夠干凈，即使再便宜也沒用，因為這不是他的需求點。

D. 用戶需求分析方法

客戶的需求是我們銷售行為的關鍵，但是客戶不會每次都會毫無保留的告訴你，所以我們要通過行業分析，客戶需求分析，了解客戶需求，解決問題。


一、分析競爭對手

想要了解客戶需求，就要先了解市場發展及我們的競爭對手。中國自古就有一句古話：知己知彼百戰百勝，銷售更應牢記這句話，因為只有你足夠了解你的競爭對手，才能做出應對。了解競爭對手，不僅要了解競爭對手的價格、特徵，還要了解有哪些長處、不足、銷量及銷售形式等，我們只有足夠透徹的了解競爭對手，才能在市場掌握主動權，同時也能從另一方面了解到市場需求。


二、客戶特點及習慣

一方面要了解客戶的興趣愛好，消費習慣等，另一方面要從銷售本身出發，了解客戶的內心，一般客戶都比較重視產品質量和售後服務，我們只需要把握好這兩點往往銷售會比較容易成功。

三、客戶的真實需求

要想了解客戶的真實需求需要尋找客戶需求、仔細發現、等待客戶需求呈現、確認客戶需求、最後成交。了解客戶需求是成交的必要條件。


四、滿足客戶

要學會維護客戶自尊，溝通過程中多用：有什麼我可以幫您的嗎？您的事我一直放在心上，會盡快給您處理的；您好有眼光等等。可以讓對方感覺到受到了尊重和重視，同時客戶也會感覺有良好的消費體驗。

細心聆聽客戶心聲，溝通過程中多用：您的意思是......對嗎？原來是這樣；我知道您的感受或心情等。要認真聽客戶講的話，體會對方感受，並及時給予回應，說出自己的想法。

E. 需求收集的常見方法有哪些

需求收集的常見方法有：

1、用戶訪談：找尋目標用戶並近距離接觸，最好是以會面的形式，也可以採取電話溝通等途徑增進了解，目的是通過交談了解用戶真實感受。

2、調查問卷：通過線上問卷的形式（有實體的也可以線下收集，但會增加統計工作量），設置一些有關產品功能、使用方面的問題。最終通過統計收集來的問卷信息，獲取用戶需求分布並直觀解讀各項數據情況。

3、可用性測試：製作高保真demo或可操作原型提供給目標用戶試用，觀察用戶操作使用過程，並誘導用戶說出操作原因。

4、數據分析：對前端、後端設置埋點，統計並記錄用戶與產品相關聯的數據信息，如按鈕點擊、UV、PV等。

(5)用戶需求分析獲取方法擴展閱讀：

需求收集階段完成後，你就會驚喜的發現，需求鋪天蓋地而來，但面對五花八門的需求該如何取捨，這可就是一門學問了。

在需求分析階段，我們要做的是對需求初步挖掘，目的是找出用戶的實際心理需求。在此過程中，實現對需求從標到本的剖析，探究表象背後的真實目的。雖然看上去很高深，其實，最終的分析結果只決定該需求是否有被記錄下來的必要。

就像用戶需要一匹馬（需求），在對用戶進行全方位的了解之後，發現他其實是想更快的前往某地（目標）。而我們的工作，正是服務於那些有出行要求的人。我們有能力滿足他們的需求，在此基礎之上，讓用戶能通過我們提供的方式更好的出行。那麼，這個需求就有必要被記錄下來。

F. 軟體工程中常用的需求分析的方法有哪些

一、過濾需求的方法
做後端系統，要學會的第一個技能就是砍需求。也就是過濾需求。

這不是一個貶義詞，反而是體現後端產品價值判斷的基礎。

過濾需求的方法，就是通過一定的手段判斷需求是否是偽需求，應該被過濾掉。

1. 用戶場景模擬法
後端產品的出發點就是幫助業務用戶，因此在調研需求的時候要模擬業務的場景，分析業務用戶提到的需求是否能解決他的問題。

如果不能幫助用戶，那麼這個需求就可能是偽需求。

以下面的案例說明：

背景：「貨到付款」類型的訂單會因為缺貨而無法發出，如果超過一定的時間，客服就會跟顧客溝通，幫顧客取消訂單。

需求：由於這種訂單的數量還是蠻多的，逐個取消太費時間，因此業務用戶要求在「缺貨訂單」列表頁增加「批量取消訂單」按鈕。

分析：調研到業務操作場景,是先找到該類缺貨訂單，然後和顧客溝通，顧客同意刪除，才進行刪除。也就是逐個溝通確認，再逐個取消訂單的，所以「批量取消訂單」無法被有效使用。

因此，該需求是個偽需求，應該被過濾掉。

2. 功能歸屬分析
專門的系統做專職功能，有助於合理的產品體系建設。

因此需求調研的時候，可以通過系統的定位，判斷需求是否應該在該系統完成。

如果不屬於該系統范疇，那麼直接說服需求方更換方案。以

下面的案例說明：

背景：CRM系統（顧客關系管理系統）有一個顧客標簽生成功能，就是根據顧客的消費行為數據，自動對應關聯上標簽，如優質顧客、高潛力顧客、欺詐顧客等。

需求：業務用戶提出需求，除了做上述的基礎標簽之外，還要做出英語版本的標簽（就是把標簽文案翻譯成英文），這樣歐美員工可以在英語版本的系統下使用。

分析：調研到翻譯之後的標簽不是在CRM系統使用的，而是給到SMS（客服系統）使用的。

所以應該由SMS根據CMS提供的基礎標簽數據，自己做二次的衍生。

之所以這樣，首先是為了避免未來更多語言版本的擴展需求或更多系統提出類似的需求；

其次，CRM系統已經完成了「接力賽」的第一棒，創造了基礎數據，那麼其他系統要特殊化使用，完全可以自行進行特殊化處理，無需耦合回CRM系統。

結論：案例的需求本身是真需求，並且實現上也沒難度，但是該功能的定位超出了本系統范疇，專門系統做專職功能，化衍生需求應該在下游執行。

否則，耦合性過高只會增加系統的復雜程度，難以維護和擴展。

二、拆分和聚合的方法
1. 拆分需求法
業務用戶提出一個需求，很可能只是短短的一段話。

但是不要高興太早，可能這一句話暗含了很多線索，因此要善於拆分：

先找他要解決的核心問題，再圍繞核心點，理清前、後、左、右、上、下的旁系需求點。

每個需求點再當做一個子需求進行調研，最後再聚合在一起。

以下面的案例說明：

背景：訂單業務的類型很多，訂單退貨之後需要創建售後單據，但是因為數量大，所以花費很多人力，且手動創建有出錯的風險。

需求：業務提出的需求是「增加退貨訂單自動創建售後單的功能」，這是個一句話需求。

該一句話需求，其實包含了多種具體的訂單類型和場景，那麼我們就要拆分調研，拆分的維度比如：

自營訂單、第三方訂單、貨到付款訂單、先款後貨訂單、部分退貨訂單、完全退貨訂單、服裝事業部訂單、電子事業部訂單等，其中每一個維度就相當於一個小需求。

這里不一一展開。

2. 聚合需求法
拆分法是對單個需求分解成若干小需求進行調研，聚合法相反，是找到許多個相互關聯的小需求的共性，然後統籌成一個大需求去完成。例如：

由於業務用戶分散在不同的部門，各自為政，於是張三、李四可能都對一個業務流程有相同的需求，或者對同一個功能有相同的優化期望，結果倆人分別提了需求過來。那麼產品經理就要找到二者背後的相關性和交叉區。

然後統籌規劃，聚合在一起當作一個需求來調研，最終輸出一個整體的需求調研結果。

三、利用輔助功能調研需求
調研產品現有功能，可以用來確認原有功能的邏輯，或者確定新需求方案是否可行。

比如業務用戶需要更新一個功能，為了避免更新出錯或遺漏，產品經理需要知道修改前和修改後是否會能正常運行。

最基礎的辦法就是自己設計一個測試用例，記錄操作方式、狀態變化、數據流向等。看看下面的例子：

背景：從銷售網站獲取到OMS系統（訂單管理系統）的訂單信息中帶著顧客的郵箱。顧客下完單，可能會在銷售網站修改郵箱，而此時已經獲取到OMS的歷史訂單中的郵箱是不變的。

需求：顧客若在銷售網站修改郵箱，要求已獲取到OMS的該顧客的訂單中的郵箱也要同步修改。

分析：需求是很明白的，也有它的意義，但有風險。

因為我們知道訂單信息貫穿於整個訂單流轉過程中，牽扯到訂單編輯、審核、取消、配貨、發貨等，而這些環節跳轉的觸發條件可能就是某個信息更新（這裡面就可能包括有郵箱更新）。

因此，更新郵箱是否會影響流程中的某些環節，一時間很難准確知道。

於是，我們可以採用預測試的方式，設計測試用例，在測試機運行一些訂單，觀察各個環節郵箱變更的影響，然後收集起來分析對策。

測試法就像是探雷一樣，主要用來解決未知風險點。這個方式的重點是記錄和分析操作前狀態、操作位點、操作後狀態、操作後觸發的連鎖反應、數據流向等。

四、「拔蘿卜帶出泥」的方式調研需求
調研需求時，產品經理要拔蘿卜帶出泥,挖掘用戶沒看到的需求點和價值。

舉例說明：

背景：公司入駐到銷售平台後，銷售平台會對入駐的店鋪的違規行為進行罰款。

需求：業務用戶提出需求，將銷售平台的罰款數據抓取到訂單系統，關聯訂單數據，以便進行人工分析。

分析：

第一步，先拆分需求，確定什麼是罰款數據，總共有哪些罰款種類，需要對接哪些罰款種類，罰款數據與訂單系統關聯方式是什麼，是否都能關聯到，關聯不到怎麼辦，銷售平台是否已經提供了公用的罰款介面，Token（請求許可權）如何獲取，抓取頻率怎麼樣，數據增長幅度多大，獲取之後做哪些展示和搜索，用戶許可權怎麼設置，需要和訂單系統做哪些交互，該需求的價值是什麼……

第二步，挖掘需求：是否需要作分析功能，分析功能的規則是什麼；是否需要做監控和預警，是否需要指派負責人；其他業務人員是否也有類似需求，其他平台是否也有類似需求……

通過「拔蘿卜帶出泥」的方式，連帶出更多需求點。將上述調研結果重新組裝起來，得到一個系統化的完整需求。

羅列出需求要點和對應的驗收目標，這樣使得需求具象化，同時又不會遺漏細節，內部充實，外部閉環，並且進行了價值挖掘，做成控制閾值、預警、責任人分派、趨勢分析、損失分析等高價值的功能，超出業務的預期。

G. 最早開始使用的獲取用戶需求的方法

這個方法是訪談。
訪談(或稱為會談) 是最早開始運用的獲取用戶需求的技術， 也是迄今為止仍然廣泛使用的主要的需求分析技術。
訪談是管理咨詢獲取信息的一個常用方法，是研究者對被研究者進行尋訪、訪問、交談的一種活動方式。咨詢顧問通過與客戶組織中各類人員的接觸談話，能夠獲取客戶組織的重要的主觀問題，被訪談的人也感到他們在為項目作貢獻。訪談過程是一個耗費時間的過程，需要巧妙周全的構建，訪談之前要做好充分的准備，包括材料准備、思想准備等 。也是應用寫作研究的重要文體之一。一共分四塊，第一塊，典型問題；第二塊，回答原則；第三部分，回答實例。最後一部分是艱難/模糊的問題的回答。

H. 需求分析的方法

原型法：獲取一組基本需求之後，快速構造出一個能夠反映客戶需求的初始系統原型。

讓用戶看到未來系統的概貌，以便判斷哪些功能是符合要求的，哪些還需要改進。

按照信息的流向、結構和內容三個方面將現有的需求分析建模方法劃分為結構化分析方法，Jackson分析方法和面向對象分析方法。

通過E-R圖提供表示實體、屬性和聯系的方法，描述顯示世界中的概念模型，不涉及這些實體在系統中的實現方法。

通過數據流圖描述邏輯模型，表示數據在系統內的變化；分層表示信息流和功能的細節。

行為建模採用動態分析方法，直觀地分析系統的動作，最常用的動態分析方法包括狀態遷移圖，時序圖和Petri網。

狀態遷移圖通過描述狀態以及導致系統改變狀態的事件來表示系統的行為，指明了系統如何在狀態間移動。

I. 如何正確的理解和分析用戶需求

3、兩種需求分析方法
1.HMW：how might we=我們可以如何=怎麼辦（Designhackthon）
流程
問題：明確用戶場景問題（問題需要聚焦及開放）
例1:公司想要沖刺業績/清理庫存，如何促銷？
例2:用戶購後評價率低於8%應該怎麼辦？
手段：HMW方法分解問題
拆解問題
積極：如何讓用戶自發資源的解決問題？
轉移：怎樣讓其他人幫助解決這個問題？
腦洞：怎樣想些腦洞大開，平常不敢想的方案？
分解：把大的問題分解成幾個小的步驟？
否定：想什麼辦法能讓用戶放棄這個想法？
方案：腦暴
全部都要想要解決的方案，全部窮舉
優先順序：分類排序
MVP：流程與原型設計
分析需求
步驟
澄清問題
原始需求是什麼層次？（方案級還是問題級？）
想要解決誰的、什麼問題？
用戶遇到現在的問題會採取什麼樣的解決方案？
這個問題中有需要進一步細化和明確的概念嗎？
了解背景
場景（功能）
該需求誰使用？什麼時候使用？具體怎麼做？
術語（數據）
有需要澄清的業務術語嗎？它們的格式是什麼？
環境（質量）
不做誰生氣？多久生氣一次？為什麼？多久用一次？
建議並確定解決方案
要解決這個問題有哪些可行的解決方案
這些方案的實現成本分別有多少？
你覺得哪種最合適？（解決問題/成本合適）
該解決方案對用戶而言有什麼優缺點？
有其他需要挖掘的需求嗎？

J. 需求分析常用方法

行為事件分析

行為事件分析是根據運營關鍵指標對用戶特定事件進行分析。通過追蹤或記錄用戶行為事件，可以快速的了解到事件的趨勢走向和用戶的完成情況。

以用戶投標的行為事件為例，出借人在完成投標過程中，所進行的注冊、認證、開戶、充值、投資等行為，都可以定義為事件，也是完成投標成功的一個完整事件。
確定投標行為事件後，我們可以根據事件屬性細分維度：用戶來源、性別、出生年月、注冊時間、綁卡時間、首次充值時間、首次投資時間、標的ID，標名、期限、利率、還款方式等。然後從中找出符合指標的規律，並制定針對性的措施。

用戶留存分析

用戶留存分析是一種用來分析用戶參與情況與活躍程度的模型。通過留存量和留存率，可以了解用戶的留存和流失狀況。比如用次日留存、周留存、月留存等指標來衡量產品的人氣或粘度。以渠道訪問的用戶留存為例，我們對APP端有過訪問行為的渠道用戶進行留存分析。用戶留存一般符合40-20-10法則，即新用戶的次日留存應該大於40%，周留存大於20%，月留存大於10%才符合業務標准。我們做用戶留存分析主要驗證是否達到既定的運營目標，進而影響下一步的產品決策。

漏斗模型分析

漏斗模型分析是用戶在使用產品過程中，描述各個階段中關鍵環節的用戶轉化和流失率情況。比如在日常活動運營中，通過確定各個環節的流失率，分析用戶怎麼流失、為什麼流失、在哪裡流失。找到需要改進的環節，要重點關注，並採取有效的措施來提升整體轉化率。

邀請人將活動專題頁分享給好友，之後進行的注冊、認證、開戶、充值到投資，用漏斗模型分析一些關鍵節點的轉化率。其中用戶注冊轉化率為68%，實名認證轉化率為45%，綁卡開戶轉化率為29%，線上充值轉化率為17%，投資標的轉化率為8%。
漏斗模型分析可以驗證整個流程的設計是否合理。經過對比發現，訪問到注冊的轉化率為68%，遠低於預期的80%。這次運營策略是用戶必須先注冊才能領取新手福利。之後採取A/B測試的方式，優化為先領取新手福利再誘導用戶注冊。經過數據對比分析，注冊轉化率提升了20%。因此，通過對各環節相關轉化率的比較，可以發現運營活動中哪些環節的轉化率沒有達到預期指標，從而發現問題所在，並找到優化方向。

行為路徑分析

行為路徑分析就是分析用戶在產品使用過程中的訪問路徑。通過對行為路徑的數據分析，可以發現用戶最常用的功能和使用路徑。並從頁面的多維度分析，追蹤用戶轉化路徑，提升產品用戶體驗。

不管是產品冷啟動，還是日常活動營銷，做行為路徑分析首先要梳理用戶行為軌跡。用戶行為軌跡包括認知、熟悉、試用、使用到忠誠等。軌跡背後反映的是用戶特徵，這些特徵對產品運營有重要的參考價值。我們可以記錄用戶從注冊、認證、開戶、充值到投資的行為軌跡。通過分析用戶的這些行為軌跡數據，來驗證訪問路徑是否和預期指標的一致。