來源丨饅頭商學院

產品經理的能力主要包括三個方面，一個是用戶的需求分析，第二個是用戶調研，第三個就是市場分析調研能力。

需求分析

說到需求分析，最重要的就是需求從哪里來？需求到底是什么？對于互聯網行業來講，需求是一個非常低門檻的東西。有一本書就叫《人人都是產品經理》。每一個人都可以去對一個需求和功能去做評價，因為每個人都會有需求。對于一個做產品的人來講，最好的事情就是你負責產品的典型用戶恰好就是你自己，因為需求的第一大獲取來源就是自己。

1.怎么樣了解大眾用戶需求？

怎么樣去了解大眾用戶的需求？首先就是去聊天，還有就是觀察，從你身邊的朋友開始逐漸去擴大范圍。你要去不斷的找他們聊，了解他們的需求。同時在生活中去觀察，當你坐車的時候，上班的時候，學習的時候，任何時候觀察到的一些小的東西都可能會給你帶來靈感。如果你真的想成為一名優秀的產品經理，你對用戶需求的把握和捕捉并不是通過學習和看一些書或者技能上面獲得的，而是通過你在日常生活中不斷去觀察和揣摩用戶的需求才能達到的。

舉一個生活中的例子。之前有一個抽屜式導航的設計非常流行。在那段時間剛剛出來的時候很多內容型的產品，包括新聞，社交軟件等都會把抽屜式導航應用到自己的APP中。

我在坐公交和地鐵的時候就發現一個現象，用戶在公交和地鐵上是比較擠的，沒辦法兩只手都空出來來操作手機。這個時候為了能夠扶住把手他必須單只手來操作手機，現在有一些大屏幕手機在操作的時候很難點到抽屜式導航左上角的導航部位的，如果用戶想切換內容會特別不方便。如果你是產品經理的話，此時此刻你就要應該觀察到這一點，抽屜式導航在這個場景下適不適用？如何不適用的話該怎樣改進？

在生活中，通過不斷地思考和積累，你就可以逐步了解和感知到大眾用戶的需求。遇到一些問題也會比別人更快感知到。

在產品設計的過程中，還有一點會比較直觀，用戶反饋。這里用戶不僅僅是包括產品的使用者，還包括你的同事，上司，甚至是你的老板，他們都是你的用戶，他們會對產品提出各種各樣的意見和反饋。很多產品經理在工作過程中都會遇到這樣的問題，自己的上司或者老板直接給你提了一個需求，這個時候你應該怎么辦？

首先你要搞清楚用戶的概念。要把你上司和老板和其他所有人都當成用戶，不要對他們有職級上的區分，所有用戶你都需要去尊重，去了解他們的需求，做到一視同仁。其次，他們提過來一個需求的時候千萬不要馬上當成一個功能來去做，而是搞清楚他背后真正的需求點是什么？有一個很經典的例子：在汽車沒有被發明之前，有的人會想我需要一輛跑的非常快的馬車，但是做出來的是一輛汽車。成功的把馬車取代掉了。這就說明搞清楚需求背后的動機非常重要。

2.怎么樣分析某個需求是否靠譜？

除了在日常生活中找到需求，有沒有一些更直觀或者更常規的方法去幫助我們分析某個需求是不是靠譜的？這里有一個比較經典的方法。總的來說可以分為三個詞：角色、場景、路徑。

角色是指你面對一個需求的時候要搞清楚提這個需求的人的角色是什么。比如說我們現在做一個在線教育項目，如果一個老師提出來一個需求，你在分析需求的時候首先要聯想到老師這個角色他提這個需求的原因是什么？有什么樣的動機？

再來說場景，場景是指每個需求都有一定的應用場景。比如說我們在一個咖啡廳聊天，這個時候咖啡的應用場景就是社交。如果我在家里煮咖啡，咖啡的應用場景可能就是一杯飲料。

最后來說下路徑，用戶提出一個需求，你在設計功能的時候要去考慮能不能夠在一條完整的路徑上都去滿足他，而不是說只滿足這個需求中的某一部分。

這里有一個非常經典的案例，支付寶的AA收款。這個功能可能是大部分人在用了移動智能手機之后才了解到的。實際上支付寶的AA收款在五六年前的PC時代就已經有了，但是很多人都不太知道。所以，這個功能是比較失敗的，我們來去分析一下這個功能為什么會失??？

首先從角色分析，AA收款這個功能會有哪幾種人來用？

第一種就是如果一幫朋友一起出去娛樂，吃飯，這個時候可能會遇到AA收款。

第二種就是如果用戶是某個興趣團體的一員，比如是某個一個球隊的成員，經常一起出去踢球可能也會有收款AA的需求。

最后一種就是相對固定的團隊，人數比較多，比如某個班的班長，經常要收班費。傳統的方法收班費會告訴學生直接帶現金過來，以后可能會通過AA收款直接用電子化方法把費用收上來。說到這里看來上述三種角色都有這個需求，那這個需求也是應該做得，我們繼續往下分析。

再來看下這三中需求下的場景。第一種情況我和狐朋狗友們一起出去腐敗一下，然后AA?，F在已經有了一種功能叫當面付，在付款的時候兩臺手機靠在一起就能夠把這個錢付掉。在當時那個場景下為什么不行呢？因為在五六年前智能手機還沒有普及，如果要用到支付寶的AA收款功能，會發生如下場景：我在一家餐廳和朋友們去吃飯，我先付了錢然后回到家打開電腦上支付寶去問我朋友們你們的支付寶帳號是什么，一個個添加數據，最后再發一個AA收款的請求，可想而知這個場景是有多么復雜。所以，第一種場景下AA收款的功能是不適合做的。

第二種場景，對于某個小團體而言這個場景可能就很適合，為什么？因為團隊是相對固定的，每次可以從這些人里面挑選出來發起AA收款，也就是說用戶只要去記錄每一個人一次支付寶賬號就好，還是很方便的。

第三種是收班費，人數比較多的情況，這個時候往往由于人數太多，可能沒有任何一個人會愿意在輸入40個人的支付寶帳號的情況下收班費，這是非常痛苦的一種體驗，所以這個情況也不太常見。

最后的事實就是支付寶AA收款功能在上線之后一段時間內一直都沒有什么人用，只有兩種人會用。第一種人就是阿里巴巴自己的員工，因為這些人經常在一起吃飯，彼此的支付寶帳號也非常熟悉，每天登錄網站最常用的也是支付寶，所以說添加支付寶帳號非常方便，這樣的場景他們會去用。第二種情況是我們剛才說的收團費的場景，這兩個場景下面是有用的。但是在絕大多數其他場景下支付寶AA收款都沒有得到很好的應用。

到了移動互聯網時代，為什么AA收款反而會有更多的人來用呢？很重要的原因是大家的智能手機里面都包含通訊錄，現在AA收款不需要再去知道每個人的支付寶帳號。甚至連微信也推出了一項收款功能，利用財富通的AA收款。用戶只需要去填朋友們的聯系人帳號就能夠將他的收款請求發出來，這樣的話整個場景和路徑都會比較簡單。所以AA收款功能會有更多的人來用。

3.需求的窮舉和重點抓取

現在我們去分析一個發現音樂的需求，然后去做一個音樂的窮舉和抓取重點的案例。我們首先看一下發現音樂的需求，分為兩大類，包括主動發現音樂和被動發現音樂。主動發現音樂也就是用戶主動去搜尋一些他想要聽的音樂，比如搜歌曲，搜歌手這些。還有就是去識別環境音樂，比如用戶正在咖啡廳里面，聽到一首歌非常好聽，特別想知道這首歌的歌名和歌手都是什么。同時，用戶也會主動找一些新歌或者比較熱門的流行歌。

上面的這些需求就構成了一個用戶主動發現音樂的需求列表，相當于把主動發現音樂這塊兒窮舉掉了。

再來看一下被動發現音樂，被動從最早人們還沒有通過互聯網聽音樂的時候就開始存在了。比如說熟人之間會交流你最近聽什么？朋友之間會進行音樂的交流，用戶會收到被動的推薦。所以，熟人推薦就是一種需求。另外一種聽意見領袖的，比如說很早以前大家都聽電臺的DJ，電臺里面放什么歌，我接收到了會覺得這首歌比較好聽。還有一種是隨便聽聽，當用戶懶得找音樂的時候，比如說他在讀書，在工作，在廚房燒菜做家務等等，肯定需要一些音樂的陪伴，這個時候用戶可能不太愿意去找，所以就需要一個比較快的找到音樂的方式。

上面就是關于發現音樂需求的窮舉，窮舉完之后我們就要抓重點。抓重點的原因是什么？關于用戶的某一個需求，你可以窮舉出很多小的需求，一個產品不可能把所有需求滿足特別好，你肯定要去滿足其他人滿足不了的，有空間的，同時量比較大，這就是你的重點。所以抓重點是需要尋找一些你比較容易滿足的，同時能夠為你的產品帶來大幅度增長的需求。

在抓重點之前，我們先要把這些窮舉出來的需求在市場上做一個分析。在音樂市場上面已經有非常多的人去做比如搜索，新歌排行榜這樣的功能。這些所有的傳統音樂產業都有做，所以它是比較成熟的需求。同時，還需要看一下被動需求發現里面有嘗試但是不深入的需求，比如說熟人推薦，意見領袖推薦，這些已經有一些產品在做，但是做得不夠深入。比如說熟人推薦，你在QQ上或者在QQ空間里面都可以看到類似的推薦，但是做得不夠深入。還有一種就是做得比較好，很小眾的需求，比如說隨便聽聽，從一首歌發現更多的線索，這些有人在做，但是做得比較小眾。

通過上面的分析我們可以看出來除了識別環境音樂這一項之外，在被動發現音樂里面很多需求都有比較大的增長空間，都是我們應該大力去發展的。

通過窮舉，找出來這么多需求之后，你還會發現一個問題，這么多需求我們應該怎么去做？一個產品不可能把所有的需求都滿足的特別好，也不可能把每個需求都做一個功能，這樣的話產品會顯得臃腫和復雜。這時我們就要考慮能不能從這些需求中抽象出來一種通用功能滿足以上所有需求。在被動發現音樂的需求里面都是根據用戶發現的內容去考慮的。內容型產品需要去考慮如何幫助用戶更好的發現和組織內容。

兩種思路，一方面打碎和重組，打碎就是把一個內容打成碎片，重組就是把碎片化內容重新組織在一起。對音樂而言我們面臨的就是一個組織的情況，怎么組織？有兩種方法標簽和列表。標簽就是通過打標簽的方式把各種各樣的內容組織在一起，這樣能夠很快擴大用戶發現內容的面。列表也是一樣的，把很多很多相關的內容組織在一起，用戶一次性就能發現很多內容。這些都是幫助提高用戶發現內容效率的辦法。

用戶調研

再來說一下產品分析里面的第二大塊內容，用戶調研。用戶調研一般來說是用戶研究員的工作，但在團隊里面最了解用戶的一定是產品經理，不然他是無法做好產品經理這個職位的。所以說產品經理必須去了解一些用戶調研的基本方法和技巧，幫助自己在工作過程中去不斷的揣摩感知用戶的需求。

怎么做用戶調研？產品經理首先要能夠自己去找到典型用戶，然后去觀察用戶行為。

比如說現在很火的二次元領域，在這些二次元產品里面很多創始人自己本身就是二次元的資深用戶，他對二次元的圈子比較了解，同時他在認識很多二次元圈子里面的人，所以說他能夠很快找到典型用戶，找到他們的需求所在。

產品經理除了自己做用戶調研外，肯定還需要其他同事的協助。這個時候會打破一些傳統的合作模式，以往模式是產品方確定需求之后提需求給業務員，我要調研什么什么東西。在用戶時代用研在產品想需求的時候就提前介入進來，這個時候不但能夠幫你做調研，還可以利用自己專業的經驗和知識為產品提供更多的一手信息。

同時，用研部門去做深度訪問，做問卷調查的時候，產品經理最好能夠跟他們一起去現場，這樣能夠第一時間獲得用研調研的結果，往往在現場你所感知用戶的反映最真實也是最有價值的。

還有就是要進行快速需求決策，這個對用研來講是一個非常頭疼的問題，也是很多大公司，像網易，阿里巴巴都會遇到的問題。在我們之前一些經驗中，用研做出來的比較大的項目和報告之后，最后往往都沒辦法在產品方落地。這個時候我們應該在產品剛剛提出非常想做用研需求的時候馬上叫用研過來一起參與討論，最終確定這個就是我們最終想要調研的東西，并且快速的去做這個調研，并且結果出來之后做一些快速決策，進行一些產品功能的驗證，一邊調研一邊驗證，這樣效果是最好的。

市場分析

對于產品經理而言必須要掌握的另一個技能就是快速建立用戶畫像。在傳統模式下，建立用戶畫像往往需要非常長的時間，兩到三個月甚至半年。在快節奏的移動互聯網時代，產品立項的時候不可能用這么長時間去做用戶調研，所以產品經理必須依靠自己的能力去做一些用戶模型的建立。

1.快速建立用戶畫像

這個時候就要去考慮兩個東西，第一個是一些社會學、人口學方面的因素，比如通過用戶的性別、年齡，經濟收入情況來做用戶分層。第二個情況就是垂直，垂直的意思是你所在產品的領域，比如說我是做音樂的，我需要去考慮音樂這個因素如何能夠對用戶進行分層和畫像？最簡單來說就是把音樂用戶分為歌手，作詞作曲的人，包括一些酒吧演唱者，還包括一些綜藝節目主持人，還有一些資深樂迷，甚至普通的樂迷，甚至一些大眾的老百姓用戶等等這些，通過以上的垂直因素結合社會學因素，你能夠對用戶做分層的畫像，這樣一開始就能快速把用戶模型建立起來，幫助你在產品初期做好決策。

快速建立用戶模型的時候要用到的一個叫因子的東西。因子就是你去劃分用戶模型的時候用到的一些屬性，比如說用戶的年齡，性別，收入等等，這些都可以叫屬性。產品經理通過自己對用戶的理解選擇劃分用戶的標準就是因子。

合理的因子選擇能夠幫助產品經理建立起有效、準確的用戶模型。而如何選擇因子則需要產品經理在深入了解用戶，不斷積累經驗的過程中鍛煉出來的。

在現在比較快節奏移動互聯網時代里。如果產品經理需要自己快速建立用戶模型的時候，往往需要用到兩到四個或者更少的因子。對于一個用戶群來說它的因子會非常多，如果你要做快速的模型沒辦法用到很多的因子。這個時候你要首先對用戶群有一個預期，就拿網易云音樂來說，我想去了解一下音樂用戶的口味和品味，我可能會用一個音樂的喜好程度這個因子來做。當你選好因子以后，你就可以對這個用戶群進行簡單的劃分，劃分出來之后你可以看一下這個劃分的效果是否符合你的預期。如果不符合預期，你可以不斷地去做一些調整。

2.網易云音樂是如何做到精準推薦的？

在做云音樂的時候我就特別想要去了解對音樂有不同喜好程度的人究竟是怎么樣的？哪些人可能是我們可以爭取的增強市場，哪些人是屬于保守派的。于是我選擇了用戶的年齡和對音樂的喜好程度作為兩個因子。

為什么會去選年齡呢？因為年齡是和音樂非常相關的一個元素。用戶在不同年齡的時候對音樂的消費頻次和需求是不太一樣，舉例來說一個用戶在18到22、24歲之前他聽音樂的頻次是最高的，因為這個時候他的音樂喜好風格基本成型，對音樂需求量特別大，每天聽音樂時間可以超過一個小時到兩個小時。但是往下走，比如說這個用戶到了30多歲，他參加了工作，或者生活有壓力造成聽音樂時間有下降。所以說，年齡是一個非常好的劃分標準，能夠把用戶群做一個很好的區分。

通過年齡和音樂的喜好程度把用戶群劃分為一個四象限的坐標系。在這個坐標系里面每一個區域都是一個用戶群的代表。把用戶群劃分出來之后，對這個用戶群加一些描述，比如說用戶的使用習慣，用戶聽音樂的場景等等這些東西加進來，豐富用戶畫像，這時整個用戶群的模型就會搭建起來。

第一個叫做聽音樂打發時間的人，這部分人群在社會上比較普遍，他的音樂喜好這個因子下面喜好程度是一般，年齡區間在24歲往上走，到30歲之間，這部分就是我們常見的白領族群。他們聽音樂的時間就是上下班聽音樂，比如在公交上，在地鐵上，然后在自己開車的時候聽音樂，他們對音樂的喜好程度比較一般，聽音樂習慣和品位也比較固定。

另外一種是把音樂視為陪伴者的人，這部分人群的音樂喜好程度相當高。年齡段會有兩種，一種是在18到24歲之間，這個年齡段的人處于青春期的結尾，他會把音樂視為自己一種心理的寄托，把音樂當做自己的一種陪伴。

還有一種30歲往上走，這種人年紀比較大，同時他對音樂的了解是非常充分的，已經把音樂當作生命中一部分，盡管自己的工作非常忙，只要閑下來就會聽音樂，音樂就是他生命中最大的愛好。

還有一種人就是資深的音樂愛好者，他們對音樂的理解和認識往往超過一般聽眾，會收藏很多專輯，包括購買一些實體CD，還會去閱讀很多音樂的媒體和雜志，這些人對于音樂的需求已經非常大了。盡管說數量很少，但對音樂的理解和認識都非常深。

把這些人群劃分出來之后，就可以幫助我們做一些快速的產品決策。比如我們想去看一下哪些用戶群是未來我們可能的增量市場？哪些是我們需要去重點抓的人群？比如說云音樂做一段時間之后，我們發現資深的音樂愛好者在云音樂里面數量已經非常非常多了，他們已經形成了一個足夠大的圈子。那么未來我們就需要把重點放在那些聽音樂只是為了打發時間的人群上面去。他們數量眾多，并且并不是云音樂用戶，未來我們要去爭取他們。這時，通過這個用戶模型就可以了解他們的特點，他們的需求，就可以幫助你在產品上面做一些決策。

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