2020-11-25 10:56:14 阅读(183)
“利用后台数据深入挖掘用户需求”,运营中有太多这样的要求吗?但说实话,除了BAT和顶级企业,大多数中小企业的数据可用性并不强。90%的公司甚至不完善数据系统,数据维度混乱。如何有效分析需求?分享一下我自己的经历。1、当数据不足时,需求挖掘模式将用户视为女友(挖掘需求)-整理高频需求(归纳需求)-活动、研究等(验证需求)-数据埋点改进(需求分析系统改进)-指标扩展(需求价值实现)1。需求挖掘的核心:用户作为女友的需求在哪里?用户之间的沟通、用户的问题反馈、用户的嘲笑等,用户的所有行为,都反映了用户的需求。很多人做运营,不屑做客服工作。很多公司也把客服工作分开。其实这就是把运营和真实用户需求分开。用户的真实需求埋藏在与用户的日常接触中,运营商需要在不断的沟通中仔细猜测和验证需求。做个类比,如何确认女朋友的喜好?通过日常交流,总结女朋友可能的喜好,然后准备小惊喜验证,最后通过反馈确定女朋友的喜好。真正的用户需求探索是一样的,比如我做人力资源积分商场,需要补充书籍,我发现社区每个人都讨论麦肯锡系列书籍,所以我得到了可能的需求,然后我指导社区讨论这个话题,效果很热,最后积分商场在线书籍,交换效果更好,最后我验证了一种书籍的需求。目前,运营一般可以接触社区和客户服务两个渠道。运营商应养成每天社区沟通、每天观看客户服务反馈的习惯,不要让自己与用户分离。在持续的沟通中,您将控制用户的潜在需求,以验证真正的需求。2.整理高频问题(总结需求)。通过与用户接触,我们将收集许多用户的需求点,并习惯于将所有需求记录在表格中。然后,以一定的时间维度记录相关需求的频率,并排出需求级别,以验证优先级。例如,当我从事人力资源集团运营时,我在6月份收集了30个我认为的需求点,然后社区中参与绩效管理的讨论人数最多,并反复出现,所以我认为这是一个高频需求。(下表)通过对需求频率的排序,我明确了验证需求的优先级,然后我们选择了正确的方式来区分真伪。3.对活动、研究等(验证需求)的验证方法有很多,包括问卷调查、深入访问、意见组等。A/B测试等,也可以通过活动或购买行为直接验证。总之,我们可以根据不同的需求类型选择合适的方式。应该强调的是,研究本身是一种低接受度的行为,不能总是使用,所以我们应该选择人群,控制频率,控制研究的内容。记住,不要一想到收集需求就做研究。研究本身是倾向性的,用来验证需求而不是收集需求。就我个人而言,我建议进行活动验证,因为我们在挖掘需求时样本比例较小,需求的代表性不够。我们使用活动的参与和结果数据来验证需求的比例,这对确认需求的真实性更有效。4.数据埋点完善(需求分析系统完善)数据是验证需求的基础。我们面前的痛点是没有完善的数据系统,所以在不断验证需求的同时,要不断完善数据埋点,用核心指标(或北极星指标)打造更完善的数据分析系统,降低需求收集的时间成本。如果公司开发人力有限,建议采用第三方数据渠道,运营系统不是很复杂,成本比招聘技术划算一点。5.指标扩展(需求价值实现)最后,用户需求的变化就像女性对新衣服的追求。因此,在验证了需求的真实性后,我们应该在最短的时间内最大限度地提高效率,并充分考虑需求的及时性。2、在人力资源运营中,我们通过3万人的QQ社区、数十个微信群和客户服务结果反馈,收集和验证了大量需求。最后,我们总结了3点:1-2年的人力资源需求最高(表格、工具等)来提高工作效率。3-5年的HR对6个模块的整合和职业规划有很高的需求。6年以上的HR对如何提升人脉圈和实现知识的需求最高。最后,围绕三个维度,我们制定了一个52周的年度学习计划,分层提供信息和课程。同时,我们对整个积分体系和用户教育体系进行了重新分层操作,初步实现了精细操作。三、总结运营商,用户想要什么,我们给什么,同时实现自己的目标。无论是运营数据分析还是方法论,都是建立在用户沟通的基础上的。要像女朋友一样研究用户,不难发现需求。当缺乏数据时,我们反向思考,首先建立部分可能的需求,然后分段验证需求,不断改进数据系统,最后及时使验证需求产生价值,然后操作自然会产生有效的结果。(以上是个人观点,第一次总结,有很多不足,希望大家多包容)
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