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作为产品经理，领导总是让我们挖掘用户的需求，如何挖掘？特别是手头没有太多的数据，最多只有一个用户的购买记录，所以我觉得什么也挖掘不出来。这篇文章解释了这个系统关于用户需求挖掘，有许多流行的未解问题，今天将予以澄清。
这段话很多人都听说过:
一个小哥去五金店买钉子，因为他想挂一幅画，挂一幅画，因为他孤独，因为他想找一个女朋友，所以他真正的需求是一个女朋友。他应该给他介绍一个女朋友。这个故事很好，但是完全错了...从生意的角度来看，一个五金店的老板，如果他不想卖金属器具，而是学做媒，那么这家店离关门不远了。从资料上看，你想找女朋友，估计连他们的七姑奶奶八姨都懒得说，怎么会轻易告诉陌生人(再说，他是个卖钢材的)这是一个常见的错误:错误的是，只有当用户挖掘别人不知道的八卦和轶事时，他们的需求挖掘才是深入的，只有当他们满足了深层的需求时，他们才是真正需要的。
事实上，只有少数行业能如此深刻地理解用户，并能无限期地满足用户。例如，在金融行业，面向高端客户的私人服务可能能够做到这一点(分行行长亲自开车送大客户的儿子上学并不新鲜)然而，大多数企业的业务范围有限，面临大量用户。因此，在不脱离实际业务情况的情况下，不可能进行过于细致和深入的挖掘。无论是在商业领域还是数据领域，这样做都是不可能的，也是不必要的。
，因此，用户需求挖掘的本质是从有限的数据中过滤出关键的区分维度并提高用户响应概率我们需要做的不是明确每一级用户的需求。但通过差异化，提高了用户的响应概率，识别了核心用户群用户对我们业务的响应率比闭眼瞎做要高。数据分析师对企业的贡献每提高一个百分点。
用户需求挖掘的五个步骤以五金店店主为例在能源有限的情况下，首先抓住大客户是关键，分类是非常必要的。
五金店用户的分类可能是:
一级:物业维修部、装修队、建筑工地(B2B客户)二级:装修、水电改造、维修客户(B2C大客户)三级:偶尔购买灯泡、插座和钉子的临时客户(B2C小客户)问题是当一个小兄弟进门时，五金店老板不知道他是什么样的人。如果你忽视它，你可能会失去一个大企业。但是如果每个人都上来问了很多问题，这将会吓跑客人。这是用户需求挖掘的第一步。采矿的问题很简单:“你想买什么”
第二步:回答“我想买钉子”——你怎么看？这个答案听起来很简单，可以揭示很多信息。因为，每一种业务都可能有固定的商品组合和消费特征，例如，对于五金店:工程业务:大量钢筋，各种材料(不是分散购买)水装修:水管，扳手，防水胶水电气化装修:电线，开关，插座墙壁维修:水泥，刷子，油漆维修:钉子，锤子，钻机这就是所谓:业务相关性强即使没有相关性分析，这些商品也是自然绑定的。而且根据企业的规模，有一个固定的消费提前做好业务分类非常重要。当我们无法收集到大量的用户信息时，我们可以通过少量的购买记录，利用业务相关性来推断用户的需求。
比如，这里的老板听说小兄弟需要钉子，他马上就断定不是乙类用户，是和维修有关的。然而，老板仍然不知道小舸是C级大客户还是普通客户，这还需要第二步挖掘。问题也很简单:“你买钉子做什么？”
第三步:掌握关键信息肖哥哥回答:“我想买钉子，钉一幅画在墙上”——听了这话，你有没有马上想到该说什么？是的，我们可以看到，在对用户进行分组和业务分类之后，进行需求挖掘是非常容易的。
根据之前的分类，读者听到图片被钉住时会立即反映:这是一个低价值的临时访客钉子与锤子和钻机高度相关，有交叉销售的机会。借助两个简单的问题，我们已经掌握了关键信息。
当然，在实际业务中，传统企业依靠销售人员、导购员和销售员来掌握关键信息，而互联网企业则依靠嵌入式网站、推送/反思、问卷、浏览频率等关键信息
步骤4:推销商品/活动现在有一个假设，我们可以尝试验证和推销商品/活动测试这时，五金店的店主不会花太多力气问小舸是否想谈恋爱，而是会说:“如果你要钉一幅画，一个1英寸的小钉子比一个3英寸的大钉子好，钉起来容易，但不显眼。”“这样就能锁定小弟弟的需求，比那些无视老板的人有更高的成功几率同时，
也可以交叉推荐:“你有锤子吗？可以买一个小钻，比锤子麻烦少，修理其他东西也可以用”如果推荐成功，可以成功地把单价从1元提高到200元，也是一个小利润
步骤5:验证推送效果使用推送，有两种成功和失败的可能性，所以验证效果需求挖掘本质上是一个概率问题。我们需要验证我们的推送数据，然后验证我们选择的挖掘维度和挖掘方向是否正确。对于五金店老板来说，有两个维度需要验证:
，这实际上是一个小的ABtest如果有数据要记录，老板会发现这两个假设可能成立，也可能失败。例如，我做了200组，发现用户根本不考虑美。他们买了更便宜的。之后，策略是把最便宜的东西直接扔给个人顾客。
，当然也有可能发现这个策略可行，10台可以交叉销售3台钻机之后，遵循这个策略。在这里，我们的需求挖掘已经结束。我们找到了辨别方向，验证了改善交易的机会点，并从用户购买的钉子中挖掘出对钻机的需求。这样做，比考虑我哥哥是否有女朋友，他是否喜欢洛丽或御姐要可靠得多。
只是一个有趣的例子(实际上，五金店的老板没有耐心，五金店也没有任何数据可记录。)然而，它生动地展示了挖掘用户需求的工作流程:
区分用户类型、区分业务类型、掌握关键信息、推送商品/活动、验证推送效果这种方法可以扩展到各种行业，尤其是当数据记录很少时请注意，用户和企业之间存在行业差异。一般来说，传统企业的业务类型是相对固定的，倾向于先区分业务。互联网企业在业务上更加灵活，甚至可以凭空创造新的场景。他们倾向于首先区分用户，甚至可能会对用户的不同场景提出问题。
但无论如何，区分用户和企业是第一步，也是最重要的一步。通过分类，可以明确后续开采的方向，明确开采的深度，为验证开采是否有用提供了标准。
，因此这一步将在下面单独进行。由于缺乏分类，许多学生不知道如何进行用户需求挖掘。然而，许多学生被困在Abtest和缺乏整体判断，这也是由于缺乏分类。
用户/业务差异化注意事项许多文章在提到用户分类时都提到了RFM，这是非常错误的不是所有的企业都需要高频率消费，也不是所有的企业都积累了大量的金钱。甚至有可能一个企业在同一个村子里有一次性消费和高频率消费。
从频率和金额来看，常见的业务可以概括为:
传统企业的业务相对集中，比较容易分类例如，房屋分为房屋所有权和投资。住房所有权将第一次和第二次得到改善，为老年人提供保障。第二个改进包括区域改进、环境改进、配套改进和资源改进等。家居装修、汽车、贷款等业务都有类似的分类方法(太多的话，不会先推出)，每个对应的用户需求都会非常集中。因此，传统企业不太依赖“大数据”来挖掘用户需求。更像五金店的店主，做好业务分类，在前端销售、导购、业务员做好关键信息的收集
互联网公司需要特别注意:一个平台可以同时集成多种服务。这些服务看起来很相似，但是实际对应的用户需求和相关服务完全不同。(如上图中的红色圆圈所示)对于商务旅客来说，预订平台可能是频繁出现的高频率和低成本，这可以由RFM在此时进一步细分。
但是对于新婚旅行来说，这可能是一个非常低频率的需求。可以找到的相关业务是酒店、汽车租赁和回国后的休闲场所(十几天到二十天的乡村之旅回来真的很累，你需要弥补假期)同样，电子商务平台同时出售零食、手机、充值卡、电视等等。当挖掘需求时，有必要区分普通的需求，而不是把它们放在一个锅里炖。
用户有太多的具体操作内容需要分组，所以他们需要写一篇单独的文章。这篇文章有3000字，以防每个人都读厌了。
推送/验证注意事项身为产品经理的学生经常与身为数据制作者的学生一起做大量的ABtest，但他们是被动的。通常是企业持有计划，而数据只是机械操作。自己做假设和验证的能力很差。
这里的关键是做出假设许多学生感觉不到交易数据，数据库中的评论、需求和浏览数据太少。这里有一个简单的例子例如，当我们看到购物清单时，我们可以做出大胆的假设:
，因此您可以在没有额外数据的情况下做出假设当然，没有必要把ABtest放入所有的假设中。我们可以先从数据中辨别出来。例如，让我们先来看一个用户发现的假设点:如果用户有很强的特征，例如，如果我们假设他是优先驱动的，那么他参与了n次优先订单，50%的优先强度X%的活动参与率，简而言之，他确实对优先待遇表现出特殊的兴趣让我们看看是否有足够数量的具有相似特征的用户。如果用户数量太少，即使这是一个机会点，也不一定会被企业使用。如果以上两点得到满足，你可以考虑提出建议，让企业做计划，然后去Abtest。
需求挖掘，合适多深看到上面，一些学生可能会问:既然有这么多方向要挖掘，我们应该在哪里挖掘？答:从当前企业发展中最紧迫的问题出发在业务方面，要求:
提高转化率:提高用户首次购买产品的客户单价；增加用户跨类别需求的交易金额；增加重度用户的重复购买率；增加二次购买需求...当有明确的目标和指导方针时，更容易找到答案。当然，也有可能挖一个圈，发现没有任何东西可以接收，数据中也没有机会点。但至少它也可以证明在相反的方向:花哨的扔钱营销是没有用的，它还可以指导操作做一些节约成本的工作，这也是一个信用。超过
是挖掘用户需求的基本思路。正如你所看到的，它集成了用户分组、假设测试、ABTest等具体工作。这是一个非常全面的问题。同时，可以看出，它不是一蹴而就的，而是需要大量的基础工作来打基础，结合大量的尝试来得出结论。
挖掘用户的需求，不像算命先生在路边摆摊，当铜钱丢失时，他们什么都知道。产品经理使用有限数据进行需求挖掘的价值在于去除粗糙和精细，去除虚假和保留真实，重复迭代和接近真实。
#专栏作家#停课老师陈，大家都是产品经理专栏作家高级顾问，在互联网、金融、快速衰落、零售、耐用和美容等15个行业拥有丰富的数据相关经验。
这篇文章最初是由每个产品经理发表的根据CC0协议
,未经许可，禁止从Unsplash转载图片
