乾貨推薦 | 運營人員必須邁出的第一步：挖掘用戶需求

產品是給人用的，是為了滿足人的各種需求。所以我們在規劃運營策略時，當然要以用戶需求為中心，以此作為決策的依據。

所以，了解用戶的真實需求，是從業者必須邁出的第一步，也會貫穿後續工作的全過程。對於運營來說，只要能很好的把握用戶需求，即使專業能力弱一些也無所謂。

這就是為什麼音樂、電影、體育等垂直領域的產品，都會找有專業背景的人或資深粉絲做運營。我認為運營的最高境界是，先讓自己成為用戶，然後努力去做讓自己滿意的事。

其實，這很難做到。當我們站在運營視角時，決策的出發點可能有偏差，就很難成為真正的用戶。舉個例子：步行時，我們覺得私家車不懂禮讓很討厭，有車了不起啊；開車時，我們覺得步行的人能不能走快點，我趕時間呢。這就是立場不同，屁股決定了腦袋。

所以，把握用戶需求變成了一件專業的事，成為從業者的一項專業技能。對於運營人員來說，這個專業技能就是會分析、運用和創造用戶需求，並通過運營手段在產品上落地，從而達到產品的整體目標。

當我們面對一個陌生的領域時，就要自己想辦法去了解用戶需求。目前最常用的方式是調研，流程是這樣的：

收集用戶信息的方式：

以上是傳統的用戶調研方法，看起來很順很合理，其實有很多問題：

我們追求的是最本質的客觀事實，而在調研中，用戶反饋的信息必然會經過自己處理，不知不覺的加入了主觀意識。這樣得到的反饋信息，就有悖於我們想得到客觀事實的初衷。

主要體現在以下兩個方面：

①利益驅使

用戶為什麼要參與調研，好像沒什麼理由讓用戶給出自己的真實情況，所以一般的解決辦法就是獎品激勵。但是，本應客觀公正的用戶調研，摻雜了利益的元素，難免會變味兒。

正所謂「吃人嘴短」，當用戶拿了或希望拿你的好處時，肯定會不自覺的給出偏正面的反饋。比如，你在我的淘寶店買東西，我說快買吧我送你價值5元的禮品，記得給好評哈。即使我的東西質量一般，你都會給好評的。

所以，沒有利益驅動，就很難讓用戶參與調研；有了利益驅動，有可能會影響最終結論，這是很難繞過的一個坎兒。不過，如果對調研樣本的數量要求不高，這個問題的影響面還在可接受範圍內。

②群體影響

在參與調研時，如果與群體在同一空間，個人觀點會受到群體影響，從而給出非客觀的信息。

這一點往大了說，屬於心理學領域，如《烏合之眾》里講述的大眾心理研究。這種案例很多見，比如在現場看球時，雖然你是中立球迷但很容易被身邊的人感染；比如在公共場合看到一群人在打小偷，雖然你認為打人不對但還是會湊上去踹兩腳。

調研時更容易出現這種情況，比如你看完一部電影，準備去豆瓣上標記評分。一邊打開網站一邊糾結，到底打三星還是四星。突然發現大多數網友都打了四星，這時你是不是也不自覺的打四星？

無論問卷還是訪談，都需要傳遞信息給用戶，才能獲得反饋。在這個過程中，很容易夾雜導向性描述。

舉個例子，為了研究用戶對什麼內容感興趣，我們做過一次問卷調研。其中有一題是這樣的：

你最希望看到以下哪一類內容：

結果，選擇「官方精選內容」的用戶佔比最高。但我覺得這個結論沒有說服力，問題出在選項的描述，「官方」和「精選」代表著優質和權威，是導向性描述，和其他幾個客觀描述的選項相比，用戶不選這個都說不過去。

對於調研中的問題或選項的描述，很多時候是沒有嚴格且清晰的界定，用戶對此的認知也可能完全不同。如果認知有差異，那麼調研的結論就沒有價值了。

舉個最簡單的例子，讓幾個男生評價一個女生的外貌，張三選的「還行」，與李四選的「漂亮」，很可能在他們心裡都是「不錯」的意思，屬於同一水平。

再舉個例子，給電影評分時：

這個案例說明，用戶對於評分的標準認知不同。即便打分時有文案引導，比如三星的文案是「一般般」，四星是「比較好」，但是關注文案的肯定是少數人。

調研時，需要預設一個場景或條件，再收集信息。然後從各個角度再調研，去交叉驗證這個預設場景是否正確。這是比較傳統的方法，理論上是合理的。

但實際上很少人去做「交叉驗證」這個環節，只做了「預設場景」，相當於把調研設計者的主觀意志強加到用戶身上。

舉個例子，調研中有一個這樣的問題：

在線問診時，你會向誰提問：

這個案例存在的問題，就是把未知因素視為已知條件。首先，用戶不一定會「在線問診」；其次，用戶並不清楚「三甲」和「二甲」醫院的差別。如果這樣，這個問題就沒有價值了，甚至還會誤導最終結論。

即使在這個問題之前，還有一個「你是否會使用在線問診」這樣的問題，那麼到這個問題時，用戶仍然會遇到困惑。因為即使用戶之前選擇了「不會使用在線問診」，這個問題還是要回答的，但是必須選一個。

這樣的案例還有很多，再比如「XX作為媒體平台，你認為哪一類內容最吸引你」，用戶就暈了，什麼是媒體平台，用戶真的認為你是媒體平台嗎？

以上四點，是我認為在調研用戶需求時，容易出現的問題。並不是說問卷或訪談不靠譜，而是說這種形式更適用於收集客觀的用戶信息，比如在一個廣場里，是男生多還是女生多，是本科生多還是碩士多。

不要偏激的認為傳統調研不靠譜，而是要針對不同的調研目的，選擇合適的調研形式。下面說說用戶需求調研應該怎麼做：

上文提到，運營的最高境界是先讓自己成為用戶，再努力去做讓自己滿意的事。可以把這句話拆解為兩點：

1. 把握用戶需求，了解用戶就像了解自己一樣

2. 具備運營能力，把用戶需求通過運營手段落地

可以看出，用戶需求實際上是來源於對用戶的了解，真正的站在用戶的視角和階層，設身處地的去感受和積累，去做用戶可能去做的事，並不是通過分析和調研得出的。

以下是我總結的調研用戶需求的方法：

在調研前並不確定哪幾類用戶是我們的目標受眾，所以先主觀列出幾個分類和名單，大量與用戶面對面溝通，快速積累到一定的量級。

這時理應對用戶群體有了一定了解，再回頭來檢查之前列出的分類和名單是否合適，再調整的更合理一些，然後繼續溝通，直到自己認為想清楚為止。雖然這是笨辦法，是體力活，但一定最有效、最牢靠。

之前在做K12產品時，起初完全不了解這些中小學生用戶，於是就拚命的和他們見面交流。希望了解中小學生的學習環境、生活方式、興趣愛好、手機持有情況等，把用戶分為小學、初中和高中三類，再以相應的方式做調研：

在訪談量級較小時，可能會感到困惑，因為個體之間的差別很大，並不能總結出規律。一旦積累到一定量級後，我們首先能做到對中小學生和家長這個群體有足夠的了解；其次也能認知到不同群體的差異，可以有針對性的做運營規劃。

雖然也不能用一兩句話總結規律，但對這個群體的理解肯定更深了。舉一個極端的例子，我們對自己的父母最了解，但我們很難用一句話去描述他們是什麼樣的人，善良、開朗、勤勞這樣的辭彙實在太蒼白。

用戶會圍繞你的產品做很多事，為了體驗用戶的感受、融入用戶群體，運營人員也應該去做這些事，甚至在多個場景、長期大量去做，這樣才能真正體會用戶的感受。

以簡書為例，貢獻用戶是寫作愛好者。想要了解這部分人的需求，就要自己多發幾篇文章試試。別小看這件事，分這幾個階段，以及相應感受如下：

定主題。感受策划過程中的糾結和痛苦

寫和發。寫作時的感受和產品體驗

等反饋。比如回復/贊/轉發/評論/打賞

篇幅所限，重點說最後一點「等反饋」。之前兩步做的所有工作，付出的時間和艱辛所積攢的情緒，都要通過這個環節釋放。所以，收到很多讚賞和好評是什麼感覺，收到很多謾罵和無人關注是什麼感覺，如果你不寫文章，是很難體會這種感覺的。

這就是有人在互聯網上貢獻內容，但沒有任何經濟收益的原因。只有參與到這個群體中，真正的做起來，才真能感受到這種精神上成就感和滿足感，真的不是什麼都需要錢來搞定的。

我就是這個群體中的一員，由於每周要發布一篇文章，所以需要花費很多私人時間。但是每當我收到大家的打賞和回復時，每當有人告訴我他的受益時，這件事再辛苦我也願意做。但如果以經濟指標去衡量ROI，這件事肯定就沒有做的價值了。

再以電影愛好者群體為例。最初，我以為電影愛好者的心思很容易摸透，幾乎每個人都愛看電影。但事後發現並不是這樣，我不知道一個電影發燒友的生活方式是什麼樣的，也想不到他們會圍繞電影做哪些事，他們喜歡什麼唾棄什麼。

我用了一個最笨的辦法去解決這個問題。通過提升觀影量，讓自己的視角與鐵杆粉看齊，或許這樣我就能理解他們對電影的感受了。我把這件事融入到自己的日常生活中，做了一年的時間，確實感覺收穫很大。

雖然我們是互聯網從業者，但目前基本上都專註在某個垂直行業，比如醫療、教育、娛樂等。

除了感受用戶，還應去研究用戶所在的行業。行業是用戶和產品所處的大環境，用戶和行業就是魚和水的關係，去研究水，是為了更好的感受魚。

不是讓運營做行業調研，這個問題太大，單獨寫一篇文章都不為過。在用戶需求調研這個話題里，只需要做到關注行業熱點和趨勢，並參與業內交流就夠了。

獲取信息和業內交流的方式，這裡不細說。這點主要依賴在日常生活中的積累，以及自我驅動和學習的能力。只要長期堅持下去，就會有「從外行到內行」的變化。

需求調研的難點是，讓用戶在構建的場景下給出反饋信息，但實際上用戶感受不到這個場景。比如，我們抓住一個人問，如果你站在100樓的樓頂往下看，害怕嗎？可是他並沒有站在那麼高的地方，這就是構建的場景。

所以，競品就相當於這真實存在的100層樓，用戶也已經站在了樓頂，想知道用戶怕不怕，結果你都看得到。也就是說，把競品看成小白鼠、出頭鳥、領跑者這樣的角色，坐等結論就行。

回到產品本身，假設你想知道用戶是否有某一方面的需求，可以看看競品里是否有滿足這個需求的模塊，看看這塊的數據情況，基本上就能印證了。比如，想知道用戶是否願意為文章付費，就去看簡書和公眾號；想知道是否會為音樂付費，就去看QQ音樂和網易雲音樂。

有的在前台就能看到數據，比如打賞和瀏覽量；如果前台看不到，可以通過業內朋友打聽一下，基本的數據或轉化率一般都可以問到。

產品內部有很多分散的、無結論的信息，沒有被利用起來。比如用戶反饋和用戶行為數據。

①用戶反饋

歸攏所有用戶反饋的渠道，站內、微博微信、用戶群等，每周收集用戶反饋（bug要及時處理），並分類和標記優先順序。積累一段時間之後，會發現有幾個需求點會被不同的用戶反覆提到，這時就需要重視起來，挖掘用戶反饋背後的需求。

比如，用戶希望新增「關注」的功能，實際需求可能是找不到之前瀏覽過的內容了。假設這點成立，可看出用戶會在這個平台消費內容，並且對內容有穩定的預期，已形成品牌效應。接下來，就可以更重視品牌化的內容，通過PGC或官方產出達成。