抓住核心需求的發(fā)展趨勢

這一部分的分析目的有兩點：第一，需要分析這個目標用戶群的需求會發(fā)生什么樣的變化；第二，有哪些外部因素可能會導(dǎo)致這些需求發(fā)生變化。這一環(huán)節(jié)需要搜集的信息主要是：

①行業(yè)內(nèi)外，包括投資機構(gòu)和消費者研究機構(gòu)等對該領(lǐng)域發(fā)展趨勢的預(yù)測，可以將這些預(yù)測按照條目整理和歸類。

②社會整體的趨勢性報告，包括技術(shù)、經(jīng)濟、生活、消費、文化等方面的內(nèi)容，根據(jù)領(lǐng)域的具體內(nèi)容來確定。

③領(lǐng)域內(nèi)一些細分環(huán)節(jié)超常規(guī)增長或者衰退的情況。

你應(yīng)該做的分析

①分析發(fā)展趨勢的成因，哪些因素導(dǎo)致這種趨勢的發(fā)展，這些因素是否能夠持續(xù)？例如，隨著人們收入水平的提高，媽媽們是否會考慮選擇更專業(yè)化的月子會所，來替代掉傳統(tǒng)的月嫂在家照顧月子的模式。

②根據(jù)社會整體的趨勢報告，分析哪些趨勢有可能會導(dǎo)致領(lǐng)域內(nèi)需求發(fā)生改變。這些突變是否會導(dǎo)致各個分支的增長速度有差異？這些改變會讓哪些環(huán)節(jié)的核心資源減值，或者讓哪些資源增值。例如：隨著全面二胎的政策發(fā)布，生第二胎的媽媽會越來越多，針對二胎媽媽，坐月子的需求是否會有什么改變？

③預(yù)測需求的拐點是否會到來。用戶的某種需求是否得到了充分滿足，是否“反需求”已經(jīng)產(chǎn)生。所謂“反需求”是指一種需求發(fā)展到極致后，用戶會產(chǎn)生一種對需求的逆反需要的情況，這體現(xiàn)出一種需求的螺旋形上升的情況。例如，隨著“綜合購物平臺”的發(fā)展，當這種需求已經(jīng)得到了充分的滿足，“反需求”——要求一種專業(yè)的“垂直購物平臺”的需求開始有所發(fā)展。在月子期媽媽這個細分人群中，所謂反需求有可能就是當坐月子的需求得到比較充分滿足的時候，新的健康觀念可能就會形成，從而徹底改變中國人坐月子的習(xí)慣。

大規(guī)模信息分析

有時候，在進行案頭分析的時候，你會獲得很多的數(shù)據(jù)，來自于各個論壇，博客，朋友圈，這些數(shù)據(jù)并沒有經(jīng)過系統(tǒng)的整理，只是簡單地放在了一起，在論壇中，很多能夠反映用戶痛點的內(nèi)容分散地存在于吐槽的帖子中，其中有些問題被一再地重復(fù)，沒有經(jīng)過整理。

這時候問題并不是在于缺乏信息，而是在于信息太多了。你知道有用的信息就在這里面，但是你卻沒有辦法從中把有用的信息提取出來。

在案頭研究階段，大規(guī)模的信息分析有時候是一個有利的武器，因為當信息過多的時候，如果不通過計算機處理，那每個人只能看到信息中的一部分內(nèi)容，沒辦法把所有的信息都匯總在一起，呈現(xiàn)出信息的全局。大規(guī)模信息分析能夠幫助需求研究者轉(zhuǎn)變視野，實現(xiàn)對案頭研究資料的鳥瞰，從更高的角度去理解案頭資料。我有一個師弟，當年的畢業(yè)論文是研究國家政策對創(chuàng)新的態(tài)度，他的其中一個研究方法就是搜集了歷年國家政策文件，統(tǒng)計每一年文件中“創(chuàng)新”兩個字的出現(xiàn)次數(shù)，并通過圖表表現(xiàn)出這種頻次變化，從而展現(xiàn)出了一種新的觀察問題的維度。

你可能會覺得，大規(guī)模信息分析需要采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。如果你有一個強大的技術(shù)合作團隊，的確可以使用一些大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，但是在絕大多數(shù)情況下，需求洞察其實并不需要特別強大的技術(shù)能力。

如果一點技術(shù)能力也沒有，的確很難處理這些信息，但對計算機來說，這點信息并不算什么，對人腦來說，除非你有一些簡化法則，否則這些信息足以讓你頭昏腦漲。為了處理這些信息，你可能需要學(xué)一些簡單的腳本語言，掌握一些基本的分析方法。

學(xué)習(xí)腳本語言，例如Python，主要目的是為了能夠幫助編寫一些爬蟲程序，通過網(wǎng)絡(luò)定向爬取一些信息，然后運用這些信息進行進一步的深入分析。你不需要有特別高深的理論和實踐水平，只要你知道一些基本的方法，網(wǎng)上其實有大量的教程和源代碼示例，你只需要拿來稍作修改，基本上就能滿足需求。

關(guān)于分析方法，如果你或者你的公司專門是從事為企業(yè)提供基于數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，為了提高數(shù)據(jù)分析的價值，你可能需要用到很高深的人工智能、機器學(xué)習(xí)等等，可能需要掌握復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識，但在研究用戶的痛點過程中，則沒有這么苛刻，不需要你具備編制出類似于Google開發(fā)的阿爾法狗這種能夠與世界冠軍下圍棋的分析程序。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好的確對分析很有幫助，但是并不是絕對的。事實上在作者實際工作中，分析方法主要還是使用中學(xué)數(shù)學(xué)所講授的那些內(nèi)容為主，比如多維交叉分析、漏斗分析或者留存率分析，這些分析方法中學(xué)生就能理解。分析中有時候也會用一些大學(xué)時學(xué)的數(shù)學(xué)，不過用得比較少，基本上是一些數(shù)理統(tǒng)計方面的內(nèi)容。

大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的難點并不在于技術(shù)的實現(xiàn)，無論IT技術(shù)還是分析技術(shù)，這種分析方法的難點在于方案的構(gòu)思：

首先，你需要建立一個信息分析的框架模型，根據(jù)模型幫助你洞察用戶需求。

其次，你需要知道為了能夠運行這個信息分析模型，你需要找到哪些數(shù)據(jù)。

第三，你需要知道如何找到這些數(shù)據(jù)，并能夠按照要求整理好這些數(shù)據(jù)。

我曾經(jīng)做過一個項目是評價各個App的市場需求，其核心就是想知道在某段時間內(nèi)用戶對哪些App比較喜歡，哪些App會有爆發(fā)式需求的可能。

大家都會考慮采用應(yīng)用市場的下載排名來進行分析，不過由于各個應(yīng)用市場都有推廣及刷榜的影響，可信度都會打折扣。所以，我設(shè)計了一套簡單的模型，對各大應(yīng)用市場的數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理，降低刷榜的影響——萬一有哪個App在所有應(yīng)用市場都刷榜呢，不過首先我覺得一般的App沒有這么大的手筆，另外如果這個App真的這么刷榜，的確說明這個App可能有爆發(fā)的潛質(zhì)，用錢堆出來的爆發(fā)的潛質(zhì)。

除了應(yīng)用市場的數(shù)據(jù)加權(quán)，我還把App的名稱作為關(guān)鍵詞，引入到友盟、微博指數(shù)、百度指數(shù)進行分析，體現(xiàn)App在媒體公關(guān)等軟推廣上的營銷推廣價值。

最后，為了獲得以上數(shù)據(jù)，我請了一個朋友。他花了一天時間幫我開發(fā)了一個爬蟲程序，每周都能夠從各大平臺按照要求把我所需要的數(shù)據(jù)從平臺上爬取下來，并進行整理。這種自動化的方案讓整個項目的工作量成倍減少，從而使我有更多的精力聚焦在分析上，而不是聚焦在數(shù)據(jù)搜集和整理上。

案頭研究勿迷信

案頭資料不能替代你自己直觀的理解和認識，一般來說，案頭研究只是用戶洞察的第一步，其主要作用是：

①迅速學(xué)習(xí)，了解現(xiàn)狀，初步建立自己對該需求的整體知識框架。

②明確下一步需要發(fā)現(xiàn)和探索的方向和要點。通過案頭研究，有可能會發(fā)現(xiàn)一些新的機會點，比如找到新的細分市場、獲得新的潛在需求，明確下一步的研究方向。

“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行?！卑割^研究有價值，但也不能過于迷信案頭研究的作用。不能把案頭研究得出的結(jié)論當做最終結(jié)論，畢竟沒有經(jīng)過真實用戶的檢驗。案頭研究的結(jié)論應(yīng)該作為下一步驗證痛點的基本假設(shè)。

完成案頭研究后，現(xiàn)在你已經(jīng)掌握了一定的行業(yè)背景，用戶情況，并且有了一些初步的機會假設(shè)，這時候你一定迫不及待地想找到用戶，去進一步探索需求。不過你還要稍微有點耐心，因為你還需要完成進入現(xiàn)場的準備工作。

明天開始更新第五章-找到用戶，做好準備。你準備好了么