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定量的用户分析研究 定义 通过大量样本、数据等客观证据对用户的特征、需求场景、目标、 为进 研究分析。 一般是数据描述 为什么要做定量的用户研究分析 由于定量方法可以快速的面向更多、更广的用户 ，所以定量分析是 用于验证在定性用户研究时发现的问题和用户需求 （用户需求的真伪 ），让你的定性分析根据说 服力 用于确定用户需求的重要性和优先级 “定性用户研究方法”是用于发现问题和用户需求的 ，注意区别。 目标 既然是要验证在定性分析时发现的问题和用户需求 ，所以首先得有需要验证的用户需求 ，所以定性 分析是做定量分析的前提。 具体该如何进 定性分析 ？其实我们的目标就是验证在定性分析结果中 目标用户模型是否准确 ？ 用户需求场景是否真实存在 ？ 对用户需求场景进 分析所得出的具体用户需求点是否存在 ？是否是伪需求 ？ 最终 ，定量分析最终的产出物是 明确的目标用户模型 真实存在的用户需求场景 需求场景分析报告 （对用户需求场景进 分析所得出的具体用户需求点 ） 以上产出物都是已经经过数据进 验证了的 ，是具备统计分析学的精确性、具备说服力的 ，你可以 凭借定量分析的结果去证明你的观点 ，你在需求评审时站不站得住脚 ，就看你的定量分析了。 如何验证用户需求(如何进 定量的用户研究分析 ）？ 常用手段 调查问卷 数据分析 ，包括定性的数据 （用户反馈 ）、定量的数据 （产品使用数据统计和 ）；（前提是有 产品 ） 具体描述 调查问卷 明确调研目标 ：即你要调研的是什么 ，要明确调研的所有目标 ，因为再次投放调查问卷会消耗大量 的成本 ，这里会考察产品经理的逻辑能力 ，需要尽可能列出所有可能的潜在情况 明确调研对象 ：即在定性分析的目标用户模型 ，需要明确这个目标用户模型投射到现实场景是哪些 用户 明确问卷数量 ：比起那些没卵用的“经验法则” ，我更愿意提供一些经验的法则 ：每种细分用户模 型200份。 （当然这些经验法则是我根据书上实践其他人的工作经验得出的 ）；为了确保你能达 到目标的问卷数 ，可以使用一些激励手段 ，比如说奖励等等 明确投放方式 （线上 ？线下 ？）：现在互联网信息传递渠道多样化 ，同时有专门帮助发放和分析调 查问卷数据的工具 ，比如说问卷星这类 ，使用线上的方式无疑是性价比最高的 ，具体可以是在问卷 星填写好问卷 ，然后通过与你产品领域相关的微博、微信公众大号等等渠道进 投放 ，然后回收 ， 利用问卷星进 统计与分析。 相信我 ，你线下去发放问卷并回收 ，再一份份输入电脑再进 分析统计 ，你会疯的。 设计调查问卷 ： a. 问题 ：多用选择题 ；少用”是/否“题 （假如非得使用“是/否”题 ，请使用5点量表 （1-5个等级 ）） ；尽量不使用开放题。 b. 问题的答案 ：铭记MECE原则 ，Mut ually Exclusive Co llect ively Exhaust ive ，即相互独立、完 全穷尽 c. 问题的顺序 ： i. 整体顺序是 ：简单没那么重要→难重要→简单不用思考 ； ii.人口统计问题一定要放在最后 ，这些敏感信息假如放在开头 ，会使用户认为泄露了个人信息 ，可 能会影响下面问卷的填写,同时这些信息时简单且不用思考的 ，所以适合放在最后。 iii.每个问题要自然和下一个问题进 关联 投放调查问卷 ：根据你选择的问卷投放方式进 投放就可以了。 回收调查问卷 ：当达所需问卷数量即可回收 清洗调查问卷数据 ：最简单的 ，一些明显乱填的、异常值应该要去掉吧 ？ 统计分析调查问卷数据 ：并不需要装逼用 P ，只是因为你不懂Excel的强大。 整个调查问卷的流程大概就是酱紫了.. 数据分析 定量的数据分析 首先得明确要分析哪些产品使用数据 ： 下载量 流量分析 用户是从哪些渠道来的 ，从哪里去 活跃度 用户使用频次使用时长,主要有月活跃用户数 （MA U ）和日活跃用户数 （DA U ） 留存率 第n天开始使用 ，第n+x天继续使用 ，即x天留存率 用户留存率的4 0-20- 10法则 ：若你的目标是让你的应用的DA U达到100万 ，那么你的日留存率应大 于4 0%、周留存率大于20%、月留存率大于10% PV UV 转化率 功能使用频率 … 当然这里只是列举了一些较为普遍的参考数据 ，具体产品还需具体分析。至于什么进 数据分析 的话 ，这里就不详细写了。 （以后会写一篇专门讲述“数据分析”的 ） 定性的数据分析 这里主要是指用户反馈