一个全新产品研发之前的调研到底有多大的意义

1. 一个全新产品研发之前的调研到底有多大的意义

新产品测试的目的：
（1）新产品测试可以纠错；
新产品在全面上市，现在小范围，比如，一两个乡镇进行小规模的测试，以了解产品及营销策略时代真的有效。公司可以从小规模测试中获得经验，为全面上市打下基础。
新产品也可以在市场测试中不断完善。通过测试与不断修正，使最后全面上市的产品尽善尽美。
（2）新产品测试可以降低风险
所有新产品都有潜在利益与风险，测试的目的就是为了以最小的成本，降低风险，提高利益。具体做法上应先测试产品每一个组成部分，再测试产品的整体表现。产品测试能检测出可能造成上市失败的产品缺陷。最后，市场测试可以就是发现营销4P组合的不足，避免新产品全面上市失败的厄运。
（3）能过产品测试诊断产品；
以上就是我要调查网提供的关于新产品测试的方法与目的，希望对各大企业能够有所帮助。

2. 产品调研之用户调研

用户调研，通常在产品开始立项前或产品上线后，希望通过针对用户的调研收集用户行为及操作等基础数据，然后从数据分析了解用户的真实需求，为自己的产品设计提供基础需求，和通过用户反馈不断对产品进行改进和升级。那么用户调研究竟是如何去做的？
  
  
 用户调研的第一步工作就是产品经理要确定调研的目的是什么，调研的对象是谁，调研的内容是什么、要有哪些工作人员如何设置调研内容等。
  
 通常情况下， 用户调研的目的 有如下几点：
  
 找准行业产品机会缺口，衡量各种因素，制定产品战略路线；
  
 确定目标用户，确定产品核心，为产品设计和市场运营提供数据基础；
  
 了解和分析用户群体的需求和行为，验证目标客户是不是我们的真正目标用户，目标用户想要什么样的产品和服务；
  
 了解用户对产品的认知和建议，以及对其他品牌相比的优缺点；
  
 提高产品提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源；
  
  调查对象 ，不同的产品类型调研对象也不相同：
  
 如果目标用户为B端用户，那么主要对象为高管、经理和操作人员。调研过程就需要对于高管了解对系统的宏观期望与建设目标，对于经理的访谈了解管理方式上的目标与建议，对操作人员了解具体操作时的指导意见。管理层追求的是系统在人员与业务管理上的高效便捷，确保每个环节都不出错，但这往往会为普通操作人员增加工作量影响工作效率，例如繁杂的审批流程。有时候双方的需求可能会发生冲突，所以调研不同类型的用户正是为了更深入地了解这背后错综复杂的关系，最大化去平衡各方的利益。
                                          
 如果目标用户为C端用户，可以通过5w和1H的方法来进行用户调研：
  
 who: 目标用户
  
 when：用户使用产品的时间点+行为习惯
  
 what：用户会做什么
  
 where：用户使用场景
  
 why：用户需求
  
 How：用户执行任务或达到目标采取措施的细节
  
 也就是说，我们要知道，什么样的人用什么样的设备干什么样的事情。
  
 （以英国智能手机海外浏览器的市场调研为例，来说明C端用户的调研目标设计）
                                                                                  
 
  
  
  用户调研方法 常用方法：问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、户外调研、用户访谈、用户日志、情景调查、网上有奖调查等。
  
 用户访谈，是最直接最有效的方式，在访谈中可以与用户进行更长时间、更深入的交流。较容易获得用户真实的想法以及潜在因素等，通常用于解决特定的问题。有了清晰的目标之后调研者提出的问题也需要经过仔细的推敲与打磨，在文章下一部分会重点讲问题的组合方式。
  
 问卷调查，是大家普遍比较熟悉的调研方法。问卷调查的优势在于调查面广、能够获得更多人的反馈以进行数据统计 /分析。缺点是不够深入，并且问卷在设计上很大程度会左右用户的回答。所以设计一份合理的问卷直接决定了这次调研的质量。一份优秀的问卷需要主要两个方面:篇幅与问题类型。通常问卷不适合超过15 分钟，并且设置的题目应尽量具体不空洞。在问题设置上也要尽量避免使用封闭式的问题(提供多个选项，与选择题相似)，因为这类问题很容易诱导被调研者，从而产生不准确的结论。另外使用半封闭与开放式问题的好处在于这类问题能让被调研者产生更多的思考，获得更准确的信息。
  
 情景调查，较适合B端产品，看用户在熟悉的环境下如何操作。这种做法能够让产品人员对需求与业务流程建立更直观的认识并且更容易获得一些被忽略的细节。在观摩的过程中需要多思考，努力总结出整个任务的步骤、找到脉络。
  
 附件： 用户研究工作中的14个经典方法 
  
 
  
  
  从用户属性调研 ，需要建立用户属性表，定位产品面向用户特点，包含：
  
 用户定位：（什么样的人会使用我们的产品）
  
 客户定位： （什么样的人会购买我们的产品或服务）
  
 用户分类：（将拥有共同特征或行为的用户归类，对有价值用户分析）。
  
 用户特点：（人口统计信息、性格、爱好、需求特征等）。
  
 用户行为：（行为时间、地点、频率、习惯、消费等）。
  
 （用户属性表如下）
                                          
 
  
  
  针对产品的维度调研 ，不同产品从不同层次进行维度调研，包含：战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层。（例：产品立项前，则主要从战略层和范围层进行调研。）
  
 战略层对应产品目标，用户需求。战略是对目标、需求的商业化方案的归纳。
  
 范围层对应产品的信息和功能点，涉及到产品的侧重点和取舍。
  
 结构层对应产品的实际落地，产品在这个层面开始具体化。
  
 框架层对应产品具体内容的呈现，产品进一步具体化，落实到界面。
  
 表现层对应产品的视觉传达，是产品的美化。
  
 针对收集到的调研数据，需要整理出有效数据，对有效数据进行细致的处理、分析。
  
  调研结果分析 
  
 1、将规范的数据按照维度整理、录入，然后进行建模；不规范的数据的话就必须得自己先通过一些定性的处理，让它变得规范，然后再用工具进行分析；
  
 2、封闭性的问题，设置选项归类即可。开放性的问题，建议还是先录下来，然后再头脑风暴整理出有用的东西；
  
 3、定性的，焦点访谈和深访，都可以录音，在事后可以形成访谈记录；焦点访谈的过程中，可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题，可以获取少量的有数据性的东西，其他的更多的是观点、方向性的，这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理；
  
 4、深度访谈的数据整理，做头脑风暴，建立多个用户模型，强行量化这些数据。此方法做人群研究较为有效。
  
 
  
  
  数据分析具体方法 
  
 1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具（分析工具如SPSS等）；
  
 2、数据分析的主要方法有：
  
 对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。
  
 结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。
  
 交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。
  
 分组分析法:按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。
  
 其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等。（数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书）
  
 
  
  
  调研报告撰写 
  
 1、数据分析后进行说明总结，以图表或图形的形式直观呈现；
  
 2、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容；
  
 3、分析用户当前现状，用户对产品的需求点；
  
 4、分析产品不足和解决方案，通过旁听和证明法了解领导者的想法和目的；
  
 5、根据调研思路，采用图表、用户画像和故事版等方式，完善报告，数据分析结论，总结趋势和规律。
  
  1、 用户调研误区  
  
 误区1：通过问答创建用户画像
  
 Alan Cooper提出了Persona这一概念，是真实用户的虚拟代表。通过调研去了解用户，从每种类型中抽取出典型特征，来形成用户画像。理论是没错的，但在具体执行中，用户调研太急于为用户分类与贴标签，这样得到的用户特征很容易片面而不准确。因为人有许多面，不同时间场合会表现出不同的自我描述，同时自我认知未必是准确的。
  
 那么该如何创建用户画像呢？我认为比较恰当的做法是事先调研。以社交阅读产品为例，通过用户账号可得知个人资料、加入时间、活跃程度、兴趣点、图书列表及购买情况、社交网络等。还可以通过用户的微博、博客等了解更多用户的信息与兴趣。事先做好用户画像的功课能提高访谈的起点，有所侧重的提问，而不是对用户一无所知
  
 误区2：调查用户行为而非心理
  
 在调研中，我被频频提问一些占比分布，频度统计的问题。以前作为提问者不觉得这样有什么问题，今天一一回答才发现，给出的数字那真是拍脑袋。一是因为使用过程中没有具体统计过时间、频率，只能大概估算；二是因为普通用户只关注使用体验，对统计数字不敏感，就拿阅读产品的使用频率比例来说吧，并不是以产品为维度的，而是以内容为维度的，最近在读什么书决定了最近使用哪款产品。所以呢，最好不问过于量化的问题，如果要量化，用户数据和用户日志更能诚实准确的反应用户行为。
  
 用户调研比起数据，更能反映的不是用户行为，而是用户心理，是用户在做出行为之前的一系列目的、动机、需求、感受、体验，更需要的不是做统计，而是引导用户讲故事。我认为这样一些问题有助于引导用户讲故事并挖掘其心理：
  
 用户是如何知晓并到达产品的？
  
 用户会如何向别人形容产品特点？（自问：用户的形容与产品定位相符么？）
  
 对于用户哪些功能是must have哪些是nice to have?
  
 用户在什么情况下“想起并找到”该产品？
  
 用户感知到的与竞品的明显差异是什么？
  
 误区3：混淆个性与共性
  
 一个用户的特征和想法是个性，不能代表全体用户。但一位心理学家说过，越是个人的，越是普遍的。用户调研，正是一门挖掘个体之共性的艺术。
  
 举例来说，我在调研中提到，找一本书时我会先到字节社找，因为字节社的书可以复制文字做笔记很方便。这其实就透露了两个用户心理痛点：做笔记、资源全。对于产品来说，大部分用户的must have是共性，如果不能满足这个需求用户就会转而使用其他产品了；nice to have是个性，这里面的需求是多种多样的了，能满足更好，不能的话也能凑合用。
  
 分辨用户的个性与共性，能让调研结果不仅仅是一家之言，也能发掘用户的共同特征与普遍现象，从而作为产品决策的有力依据。
  
 最后，如果我设计问题来调研自己，我会这么问：
  
 1、我注意到你的阅读列表中有19本书，其中8本购买，11本试读。能否介绍一下每本书分别是如何发现的？（搜索、逛书店、社交推荐、微信账号推荐、参加活动等等）
  
 2、和竞品相比，你使用这款产品的原因是什么？竞品有哪些特点让你印象深刻，该产品和竞品分别有哪些不足？
  
 3、你会向朋友推荐这款产品么？如果会的话，会如何形容？
  
 4、你在什么情况下，想起并使用这款产品？
  
 5、演示或描述计划中的新功能，观察哪个最让用户感到兴奋。
  
 
  
  
  2、问卷调查注意事项 
  
 在使用问卷调查或访谈时，各个问题的顺序应该根据业务逻辑顺序组织。想要高效地在访谈中获得最有价值的信息，可以使用"问题组"的方法，循序渐进得切入被访谈者的真实想法。具体来说可以使用金字塔结构、漏斗结构和菱形结构来组织问题组。
  
  金字塔结构 ，采用金字塔结构构成问题组，是一种归纳的过程。使用这种形式时，调研者会提出非常具体的问题，通常是以封闭式的问题 (提供多个选项，与选择题相似)开始，然后使用半开放式的问题，并且鼓励被调研者用更通用的回答来对问题进行拓展。如果你认为被调研者还不在状态需要对这个话题进行预热时，就应该采用金字塔结构。当你想结束问题时，同样也可以使用金字塔结构组织问题的顺序。
                                          
 
  
  
  漏斗结构 ，实际上是一个演绎过程，也就是我们经常说的把问题逐步聚焦。它通常以通用，开放式的问题开始，然后用封闭式的问题缩小可能的回答。漏斗结构能够为开场提供一种容易且轻松的途径，当被调研者对这个话题有情绪波动时就要适当控制使用问题的顺序并根据被调研者的回答决定问题的深入程度。
                                          
  菱形结构 ，实际上就是上面两种结构的组合，这种方式通常以一个非常明确的问题开始然后过渡到通用型问题，最后再根据一个结论进行深入。调研者首先会提出一些简单的，封闭式的问题，为调研做铺垫。随着问题的逐步展开，向被调研者提出明显没有"通用"答案的问题。然后根据回答，调研者再次限制区域深入某一个问题以得到明确的答复，这样就完成了一组完整的问题。
                                          
 （注：本文根据网络和个人经验总结整理。）

3. 怎么做一个新产品的前期用户调研

几乎所有跟互联网相关的应用都会承接互联网的优势，就是传播速度快，运行处理速度非常快，高效方便。网络数据调研同样也具有互联网的这些特性，利用互联网来进行调研其不会受到时空，地域等因素的影响，只要有互联网覆盖到的地方都能够快速的实现调研的目的。新产品的前期用户调研可以用多瑞科舆情数据分析站系统。
在创业的过程中，幸运的公司会走完这四个阶段：拿种子基金(Seed Fund)来做产品原型，拿A轮风投验证产品在市场有人用，B轮风投开始冲用户数，C轮风投做全球扩张 ，最后IPO风光上市 (阿里巴巴造就千万富翁)，在这个创业冒险旅程中，用户研究扮演什么样的角色呢？ 
 在这个方法论爆炸，服务设计/用户体验设计工具随处可及的年代，在用方法之前，建议可以参考前人的经验，先确定自己的需求为何，而非看到哪个工具好就去用它。   用户体验设计也不只是营销学上的漏斗跟转换率，在我看来，转换率是结果，而非前提。现在很多大数据工具能帮助我们轻易得到这些数字，但数字背后的洞察是什么，往往需要透过质性研究来验证，或发现新的现象。  
从我过去的经验，我发现适合新创事业的用户体验设计，大概可以分为四个阶段。这张图左边的Y轴是模糊程度 (Ambugity Level) ，事业点子在早期非常模糊的阶段，模糊程度与不确定性都高，随着X轴时间慢慢推演，在不同阶段虽然有起伏，但会渐渐降低。右边的Y轴则是用户数，随着时间而增多。