产品运营 | 常用的数据获取方式及特征

      提出任何一个产品的idea或者解决某个需求，都离不开用户，用户是需求之源，而了解用户的需求，提高使用体验的第一步，必定离不开对用户的研究。而与用户接触的过程就是需求采集的过程。

       首先最常见的就是直接面向用户的。例如，用户访谈，用户调研，用户的主动触达。CPO（call per order）是衡量一个电子商务网站流程是否合理，是否将服务贯彻全面的一个指标，CPO的降低将直接代表了运营策略的正确，可以逐渐推广学习。当然这些指标还有多种叫法，比如feedback，客服进线之类的。

      这样直接面向用户的，对于客户的需求采集虽然可以帮助我们直接定位到用户目前的需求，以及他们使用我们产品发现的badcase，可以帮助我们快速的止损，但是这种采集方式，在整合用户的反馈，过滤清洗掉用户的无效需求的时候，必然将耗费大量人力资源，而对于互联网行业来说，这显然是不太划算的。

      相对于典型的传统行业来说，互联网产品的研发生命周期更短，研发管理更精简。例如一款新型汽车的研发过程中，评审点是以百来计数的，而互联网行业的一个典型的产品研发，一般只有几十个不到的评审点。而且盈利模式也更为多元化。互联网、软件产品大多是为使用产品的终端用户所做，通常是面对的是海量的用户，所以就产生了下一种用户需求的数据获取方式“直接面向大数据”。

        例如app中常用的“埋点统计”，埋点是网站分析的一种常用的数据采集方法，数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式，埋点统计的数据采集，可以简化理解为对于某个 *** 作的标记累加。用微博来理解，可以在用户对内容点赞的时候进行一个标记，再在用户对微博转发的时候进行一个标记，通过对两种数据指标的对比，根据两个数据的匹配度来判断出哪一中类型的优质内容的传播更广一点，用户群体更活跃。但“手动埋点”工程量极大，极容易出错误，对于工程师来说是个很难过的事情。

      在运营策划中常用的方法的还有ABtest和灰度，根据数据来判断新策略是否值得深化推广。对同一个群体制定两种策略，通过两种策略的不同表现数据来对比判断哪个策略更优。例如B站为了让我们更好的投入视频内容中，可以根据使用app的平均使用时长来判断哪种策略更好。A组采用新策略，B组采用旧策略，对于两种策略的平均使用时长数据的采集，可以很明显的看出哪一种策略更为优化，而对于互联网软件行业这种DAU（日活跃用户数量）很大的产品。10%产出的数据就非常有代表性了，这10%就相当于与已经灰度上线了，找到了用户的核心需求，完成了新策略的灰度上线，再经过ABtest的数据，最后得到更好的一种策略，将10%进行逐步的放量，逐渐达到使用的覆盖率100%，最终实现整个策略的温水煮青蛙式上线，非常的稳定，这个过程可以称为灰度放量（阶段性放量）。

关于需求分析的文章相信大家都看过不少了，而且对于如何获取用户需求的方式方法也很多，最常用的就是报告了。

今天，青岛IT培训>

客户需求识别的方法：

1、体验中心法

设立体验中心，全方位展示品牌价值，让体验来说明产品的功能或性能，并获取客户反馈，是识别客户需求的有效方法。对一些高科技产品、时尚产品而言，这是一种新颖而有效的识别客户潜在需求的方法。

2、深度访谈法

深度访谈是专业访谈人员和被调查者之间针对某一主题进行的一对一的谈话。深度访谈可用于采集被调查者对企业产品或服务的看法，如用于了解客户如何做出购买决策，产品或服务如何被使用以及客户需求个人倾向等。

3、竞争对手研究法

竞争迫使企业不断寻找新的、更有效的方法来使企业得到长久的发展。通过研究竞争对手的产品或服务，企业可以了解客户的基本需求，推动客户需求的识别。

4、数据挖掘法

企业利用数据挖掘技术可以找出大量数据背后隐藏的规则和模式，从而预测未来趋势。基于人工智能、机器学习、统计等技术的数据挖掘，可以高度自动化地分析客户需求信息，从中挖掘客户需求模式，预测客户需求趋势，帮助企业决策者调整市场策略，从而减少经营风险。

APP开发前期如何收集用户需求呢？下面根据我们多年的开发经验，来为大家进行介绍。

我们需要正确区分市场调研和用户调研

对于用户需求的手机，场调研和用户调研都是不可缺少的环节，但是他们的目的却不同。市场调研主要是为了了解市场的整体需求，侧重的是市场定位和品牌价值。另一方面，用户调研的关注点则在于用户如何与你的APP互动，主要是收集用户对APP的使用情况的反馈，并整理提出修改意见。

其次，我们还需要区分定量研究和定性研究

在定量研究中，数据往往是通过调查问卷或者网页分析收集，而不是直接收集自受访者。定量分析能帮助你理解发生了什么情况，或者在多大程度上出现了这种情况。而定性分析数据直接从参与者处收集，通常以访谈或者可用性测试的方式进行。

需求分析就是对客户提出的“要求”或者“需求”进行深入细致地调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么，为系统设计、系统完善和系统维护提供依据。

需求分析是项目计划阶段非常重要的环节，该环节决定了需要“实现什么”，为下一步如何去“实现”提供了明确的方向。

进行需求分析需要做到以下几点：

（一）需求获取：在准备阶段，我们首先要确定需求获取的目标及范围，根据你的目标来选择对应的方式获取需求。

（二）需求分类：一般情况下，我们会根据对象的不同，将需求分为业务需求、用户需求、功能需求等。

（三）需求筛选：有些需求是伪需求，有些需求则不具备实现价值，我们可以通过真实性、价值性、可行性三个维度来筛选需求，过滤掉虚假的、不可行的、没有价值、价值不大或投入产出比不理想的需求。

（四）需求提炼：对剩下的需求进行提炼，目的在于从获取的表面需求中提炼出客户的本质需求。找出“为什么要做”比“做什么”更重要。

（五）需求优先级排序：挖掘到客户的真实目的后，我们需要根据不同维度的需求归类方法，如KANO模型分析法、投入产出比ROI等，对其进行归纳整理并排出优先级，帮助产品有条理地安排开发秩序，避免盲目排序。

（六）产出需求文档：通过以上的分析，我们需要将收集到的需求进行分析、汇总、归类，输出产出需求文档，为接下来的工作做好铺垫。

以上是对需求分析的一些理解和思路，做好需求分析工作之后，就可以对可实现的需求进行落地方案的跟进。

大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：

1、离线采集：

工具：ETL；

在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

2、实时采集：

工具：Flume/Kafka；

实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种 *** 作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求

3、互联网采集：

工具：Crawler, DPI等；

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持、音频、视频等文件或附件的采集。

除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

4、其他数据采集方法

对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动~

满足客户需求的方式主要包括高质量的服务、优秀的产品、直接的解决方案等等。

1、高质量的服务。

提高服务质量，为客户提供方便、快捷准确的服务，减少客户时间、体力和费用的支出。即在不增加客户成本的情况下，使客户享受到出规定外能够做到的超出客户心理期待的服务。

2、优秀的产品。

一个优秀的产品是吸引客户的最佳方式，所谓打铁还需自身硬。以客户的需求为最佳方向，沿着客户的需求做出满足客户心意的产品方为上上策。同时在做产品时，到需要做决策的步骤，及时询问客户，有利于增强客户对于产品的期待。

3、直接的解决方案。

客户的需求只是想要一个解决方案，不是其他多余的东西，高效经济的解决方案是拿捏客户需求的最佳方式，也是提高口碑的最佳方式之一，还是体现实力高低的硬性指标。

需求层次：

根据马斯洛的需求层次理论，人类的需求层次由低到高依次为生理、安全、社交、自尊、自我实现，较低层次需求的满足是实现较高层次需求的基础。任何社会经济时代的产生和发展，都是生产力发展和人类需求不断升级及其相互作用的产物。

客户需求指在广泛和深入地了解客户的实际需求，从而帮助企业做出正确的决策。不管是经济低迷还是高涨，企业的生存发展都应该始终以客户需求为导向，也只有以客户的需求为导向，不断完善业务的发展方向，才能赢取更多消费者的青睐，提高客户满意度。

以上就是关于产品运营 | 常用的数据获取方式及特征全部的内容，包括:产品运营 | 常用的数据获取方式及特征、北大青鸟设计培训：如何进行用户需求分类、识别客户需求的方法有哪些等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！