——致我部門的一個數據妹紙

聽聞你去深圳了…… ? ?唉！md不煽情！

說些在工作你還沒用上的以后可能會用上的需求分析吧。我邊想邊寫，我們還是有默契的，就不邏輯的從淺顯到深入了。

數據分析的目的，是為了更好的服務產品、客戶、幫助企業建立更優的競爭力，除了之前常說的運營及產品數據分析之外，還有就是需求分析&挖掘

經?？茨阌胮ython爬取，這是一種非常快的收集方法，但不深入！

在需求挖掘分析 中或許更主要的是整理數據，發現需求即如何找到一條合理的需求？

微觀：比如搜索競品的bbs論壇，查看精華帖，求助貼，和教程 若是點擊挺高的，或許這會是個目標用戶的需求？

宏觀：你是生態其中的環節，可以去了解整個環節中需要服務的對象是誰？整個細分市場有多大，同行的套路是怎樣的？你又該從哪方面切入？

切入點分析：就是細分，細分到每種角色，細分到每個行業，然后填充在你分析框架里，分析哪些人群或行業沒被關注，行業或人群有可能需要哪些服務，這都是需要關注的點；同時你又要知道，為什么沒被關注，可行性又有多高，是否需要進一步投入成本，進行分析；

細分到什么程度：細分到不能再細分

又或者根據目標用戶進行需求挖掘，常見的比如用戶訪談、觀察分析、十字分析

用戶訪談：用戶訪談具體定位在定性分析中，意味著這些人是潛在用戶或者已經是用戶，這時候關注的他們哪里用著不爽，哪些因子會影響用戶需求，造成用戶需求發生變化；也要關注其中的非主流用戶，我只得不是非主流！舉個例：比如羅永浩前輩的錘子手機，具有“遠程協助”的功能，這就是對銀發市場（非主流）的關注。不過這只是個例子而已，不是只有年齡這一個維度；（樣本量、甄別手段這些應該已經不用提醒你了吧）

觀察分析：觀察分析有一個AEIOU方法（活動activities、環境environments、互動interactions、物品obiects、用戶users）這個工具主要是幫助建立一個分類信息觀察的整理，這時主要關注的用戶反常行為，本來該這樣他卻這樣，究其原因察其關鍵。觀察用戶之間的差異：用戶行為路徑的差異？用戶理解的差異？用戶在不同時間段的差異？用戶年齡的差異？用戶關注點的差異？究其原因察其關鍵。觀察用戶創新的玩法或者新的關注點，究其原因察其關鍵。

維度對比分析：有可能會遇到新產品，新產品的產生那第一版就是做最小可行性產品，有種情況是基礎需求不是單個體的，這時就要根據用戶不同維度的共同點進行拾取，從而為最小化可行性產品提供依據

又有可能你會接手個已有的產品，你需要努力發現不同維度的用戶需求，這時你又需要做不同維度的差異化分析

又有可能你去需要把握用戶的需求趨勢，根據不同維度，如時間找尋共同點，掌握在一定時間內不會變化的需求，又同時掌握一定時間內用戶需求偏移的方向

如何正確的表達需求？

首先給出結論，讓聽眾知道主題。

第二、用故事的形式演繹場景。

第三、根據數據資料、現象、分析工具、客觀性闡述數據結論

第四、保持數據分析素質（很重要，受到到質疑太正常了），同時明白數據具有欺騙性，分析也有主觀性，求同存異

如何驗證這個需求的合理性呢？

常見的如原型測試，a/b測試、樣本擴大測試、功能驗證等等……