互联网产品运营中获取”用户需求”的五大

1、用户想要的未必是需求。

你设计一个手机，你跑去追着用户做调研，问用户你要不要这个功能，用户说要，你说你要不要那个功能，用户说要，你跑去推销功能，用户都说好，你很开心，你觉得你抓住了大市场，超越对手成为霸主指日可待，你产品发布出去一看，哎，说好的这也要那也要的，怎么用户还是买苹果去了。

用户当然喜欢锦上添花的东西，但是如果你没有提供一个基本的让用户满意的产品，那些花不会吸引到用户的。

苹果到现在都没有双卡双待，你说这个需求多明确？但是你手机做不到苹果那样好，你说你有双卡双待，比苹果多十个功能，也没卵用。

2、用户头疼的往往是需求

用户在日常生活或流行产品使用中，有什么不爽，不愉快，烦恼，这些往往意味着需求，也就是所谓的痛点。

为什么手机那么卡，那么慢？ 优化大师，清理大师出现了。

看别人上网挺好玩的，但真记不住那么多网址，也不会输入法，网址导航解决了这个问题。

聊天打字很慢很吃力，语音录入，视频聊天出现了。

基本上，每个成功的互联网产品，都能对应到的是传统上人们的痛点，也就是头疼麻烦的问题。

3、甄别伪需求，不能盲目去满足所有需求。

但即便是用户头疼的问题，也不是说一定要去满足的。

用户往往希望说，我又不花钱，又要享受最好的服务，又讨厌各种各样的推销和宣传，又不用我辛苦跑来跑去，对呀，这些都是需求啊，但是问题是，商业社会存在的基础是什么？等价交换对吧，你要我提供这个提供那个，又不肯出钱不肯出力，这种不等价交换根本就是违反商业本质的，一些创业者天天喊发现用户需求了，其实不少发现的都是伪需求。

用户说了，我啥都不干就天天呆着，来给我送钱送吃的。这是强需求啊，谁去满足一下？

有些伪需求还真就融资了，然后疯狂烧钱，真让用户爽了，他们潜台词是，我先让你爽，然后等到一定时间你习惯我们服务了，我再收钱也不迟，结果，到开始收钱的时候，用户纷纷大骂你耍流氓，你抛弃用户，然后纷纷离开你的平台，一点恩情都不会记着，你说你图什么呢？别说，这还真是劫富济贫共建和谐社会了。

但这里存在一个问题，就是所谓的伪需求并不是那么容易判断，比如在微软时代，比尔盖茨说，用户想不花钱就获得免费的软件是一种偷窃行为，是的，不花钱就获得技术产品难道不是伪需求么？ 瑞星后来也这么说，免费的杀毒都是耍流氓，然后瑞星死了。 为什么呢？成本转嫁了，用户没有直接付费，但是免费软件捆绑了复杂曲折的商业逻辑在里面，老外也搞好久不明白，但这个模式居然走通了，这个模式为什么走通了呢？因为用户在上网过程中会产生持续的消费，而且这个消费能力会随着时间的延伸而增强，谁通过免费的产品和服务掌握了入口位置，谁就可以在这个消费过程中获得为不同品牌和产品进行推荐宣传的机会，从而分到一杯羹。微软时代是不存在这个商业路径的，但现在这个路径特别清晰了。从不清晰到清晰，确实需要一些判断力和胆识。

那比如说，这几天我就在想，最近两年中国电影市场特别火，打击盗版的工作还是卓有成效，但是回过头来说，免费电影有没有机会呢？我想了想还真有可能。如果我搞个影院，我可能就会这样操作，在淡季，也就是大片不多的时候，拿出一两个厅，搞一些经典电影的回放，比如阿凡达，比如魔戒系列，等等，就开免费场循环放，但是很多人入场都要买个饮料买个爆米花吧，虽然不能说所有人都买，但免费吸引人来，总会有转化吧，这不就是生意么？此其一，其二呢？ 免费票给随机位置，如果想选座需要出选座费，当然比普通电影票便宜很多，你说一对情侣过去怎么也要选个位置吧。其三，现在电影开场十多分钟广告，对广告主来说，这可不是免费的，有更多免费用户这广告费也是收入吧，这些当然都需要精细测算，我可能也会有些一厢情愿，不过想说明的是什么呢，并不是说免费或者说低于成本价格就是伪需求，如果存在关联的商业模式和商业行为，其实很多看上去不合理的需求还是可以做的。

4、需求往往藏在搜索引擎里

以前讲过SEO的三重境界，提过，理解用户搜索词往往就是需求。

以美图秀秀为例，最开始他们做的一个小工具叫做火星文输入法，当时流行过一段时间，用户量特别大，都是非主流的小孩子，但这个东西后来巨头也在做，然后商业路线不清晰，他们就准备转型，可是有这么多非主流用户，那么做什么好呢？吴总就做了特简单的一个事情，搜索了一下非主流的相关词，结果发现，非主流图片和非主流头像的搜索量，特别特别的高。

这是强需求，美图秀秀最开始的时候，刚引爆市场的时候其实是通过做一些摇头娃娃等头像生成工具，迅速在即时通讯上传播起来的。而当时市场领先的光影魔术手，还根本没意识到草根网民的需求在哪里呢。

分析搜索指数，查阅百度知道，是寻找用户需求的一个重要途径，这事我再强调一次。

5、把握本质需求而不是盲从于用户的描述

下面说另一个重要思路，把握用户的本质需求

用户往往基于自己的历史经验提出需求，而科技和文明的发展，可能对用户的诉求有了更好的满足，而用户不自知。

在历史上，用户需要更快的马，本质需求是快，所以汽车解决了这个需求。

我们看用户描述的需求，要理解他本质的诉求是什么，基于本质解决问题，才能避免一厢情愿。

下面举一个特别经典的例子，360刚开始崛起的时候，和做安全的聊天，那时候一些安全高手不是很看得起360，为什么呢，他们说，360技术不咋样，实话说，早期360确实并不是靠技术取胜的。 那我就问了一个问题，用户需要安全产品，其本质需求是什么，是安全么？

先不看答案，你们想一想，是不是用户为了安全而需要安全产品？

其实不是，用户需要安全产品，本质需求就一个词，要爽，要更爽的上网。为什么会不爽？玩着玩着游戏被盗号了能爽么？打开浏览器到处弹广告能爽么？电脑卡的要死能爽么？ 然后你看360做了啥，很多技术高手觉得不屑的玩意，我把你各种插件清理了，让你浏览器加速，我搞开机加速小助手，高手说了，这玩意和安全有毛关系啊，这玩意让用户上网爽了啊。

windows的安全问题饱受诟病，后来出了一个版本，叫做windows vista，安全有了极大提升，然后市场惨遭滑铁卢，为啥呢，为了安全牺牲了用户的使用便捷性，用户操作起来各种不爽，怎么会开心。如果他们能理解用户本质诉求，就不会犯这样的错误。

所以，当用户说，快快，给我一个安全产品保护我，他只是需要一个让他安心上网的东西，而你给了一个18般保护结果让他没法上网的东西，他肯定怒了，卸载你没商量，这是很多产品人犯过的错误。

在产品和运营过程中，如何利用数据和日志，去了解用户的真实需求

第一条要说的，看日志，有人说，用什么看？用自己的眼睛看。

日志很多怎么处理？最简单的处理，找一个用户出来，分分钟就能获得这个用户的完整访问和操作轨迹。

当然，前提是你真的记录了足够详细的日志。

在百度的时候，孙云丰曾经主持过一个分享会，讲产品的一个分享会，具体讲的东西不记得了，但是提到了一个案例记忆犹新，说当时百度的首席架构师，晚上没事干什么呢？上服务器看访问日志，看一个用户的搜索行为，为什么要看用户的搜索行为呢？通过搜索行为的跟踪来分析用户的搜索预期，和搜索引擎给出的结果，是否一致，如果存在差异，再通过其他方式来分析到底在哪里出现了差异，当时讲的例子很有意思，说用户输入了一个关键词，“苹果” 。 这时候，你无法知道用户真实目的是什么，因为苹果是个多指向词，是一种水果？是一个数码品牌？还是当时热播的一部电影？ 用户没有产生有效的点击，而是搜索了第二个词， “苹果 范冰冰” ，好了，已经知道用户要找的是当时热播的电影苹果，但是用户目的是什么呢，看剧情介绍，看幕后花絮？还是看电影视频呢？ 依然不知道，但已经知道用户在搜索苹果的时候，没有找到他想要的结果。 然后就看到用户搜索了第三个词，“苹果 范冰冰 露点视频” ，现在终于知道用户的目的了，然而当然，这种搜索目标是肯定没有结果的，当时正好因为有关部门的原因，苹果的所有视频都在网上被取缔了，然后这个用户就不断变换关键词，从百度网页搜索到视频搜索，然后再度变换多个关键词，最后，搜了一个关键词，雅虎。离开了。 我们设身处地想一下，用户为什么搜索雅虎，很容易想到用户当时的心理，对百度的搜索结果深深的失望，然后跑去雅虎继续搜索了。但是好玩的事，过了20分钟，这个用户又回来了，还在继续搜索这类关键词，那么，这代表什么呢？ 雅虎他也没搜到对不对。 最后用户终于放弃，但是举这个例子，孙云丰说了一句话，我分享给各位，叫做理解用户的挣扎。

这个例子特别典型是因为他不可能得到他想要的结果，但是从这里我们看到的是，作为产品设计人员，作为运营人员，通过对用户日志行为的跟踪，是可以设身处地的理解用户的心情，理解用户的处境，从而理解自己产品和运营中，是不是有一些不合适，不妥当的地方。

很多公司都会说，我们有数据分析部门，我们天天出数据报告，我们工程师每天处理很多数据，但是回过头来说，这种看上去一点技术含量都没有的体力活，读日志，去揣度用户行为特征，其实价值异常巨大。而大部分公司，并没有人去做这样的事情，他们觉得自己有程序员，有数据库，这么low的事情干嘛要去做。但真正的用户操作习惯，用户使用中细节的诉求，往往隐藏在这里。

那么有人就会问，我那么多日志，我怎么知道看什么呢？

以前我讲过数据分析三板斧，对比，细分，溯源。

简单说就是通过数据对比和数据细分，对所有数据进行筛选，找到你认为需要关注的用户，然后把这些用户的行为特征拿出来，看一下。理解用户的诉求和挣扎。

举例说，你发一款游戏出去，然后看到统计数据里，玩家流失率有点高（通过同行对比得到的结论），然后去细分这些流失玩家，发现在15级出现一个较大流失，这时候就是溯源，也就是把这些15级流失的玩家，找出几十个完整的玩家的行为记录，拿来看，一条条的看，理解玩家在干嘛，比如说，过15级有个boss任务，玩家去打，没打过，充钱去打，还没打过，又试了三次，流失了。你回头研究一下，发现玩家在这里挺绝望的，卡了两三天难以寸进，说明这个boss难度太高了。

总结：

基于一些常见的统计工具，或者自己开发的统计工具，去统计用户的行为特征，行为链路，然后和自己的预期设想对比，和历史数据对比，和同行数据对比，看看哪里和自己的预期不一致，寻找问题点，找到问题点后，通过这个问题点的边界条件，去筛选目标用户，然后人工去分析这些用户的行为记录，人工的目的是强代入感，真正把自己代入到用户的体验中，理解用户的不满，理解用户的挣扎，理解用户在使用中的困惑和障碍，然后优化产品，从而满足用户需求。 这是今天要说的一个重要方法。

很多人做到了天天看统计数据，看数据分析报告，但是没有认真去溯源，没有代入感，得到的结论往往是片面的，不求甚解的。