“用戶(hù)反饋找不到下載按鈕。我們是否考慮在頁(yè)面上突出一下? ”
"通過(guò)競品分析，發(fā)現不少網(wǎng)站都加入了xx功能，用戶(hù)反饋很不錯，我們這期也可以考慮加入。”
“通過(guò)產(chǎn)品數據，我們發(fā)現80%購買(mǎi)了A產(chǎn)品的用戶(hù)都購買(mǎi)了B產(chǎn)品，那么我們是否可以考慮組合銷(xiāo)售的方式? "
一個(gè)很簡(jiǎn)單的例子我們通過(guò)頭腦風(fēng)暴的方式很容易想到用戶(hù)的一些常見(jiàn)需求但如果遇到一個(gè)全新的、復雜的產(chǎn)品又該采取何種方式呢?這個(gè)時(shí)候通過(guò)頭腦風(fēng)暴恐怕已經(jīng)難以應對了，我們需要更科學(xué)的方式。
在實(shí)際項目中，采集需求的主要方式有用戶(hù)調研、競品分析、用戶(hù)反饋(上線(xiàn)后)、產(chǎn)品數據(上線(xiàn)后)等，如圖5-5所示。這些方法都是產(chǎn)品經(jīng)理和設計師需要密切關(guān)注的。
用戶(hù)調研: 通過(guò)問(wèn)卷調查、用戶(hù)訪(fǎng)談、信息采集等手段來(lái)挖掘需求的方式。
要想真正了解用戶(hù)的需求，就要盡量走到用戶(hù)帖了解他們的想法，深入了解目標用戶(hù)在真實(shí)使用環(huán)境下的感受痛點(diǎn)、期望等。這個(gè)過(guò)程主要就是依靠用戶(hù)調研的方法來(lái)進(jìn)行的，一般由專(zhuān)業(yè)的用戶(hù)研究員來(lái)完成。建議產(chǎn)品經(jīng)理和其他設計師也能共同參與這一過(guò)程。
如果沒(méi)有條件請專(zhuān)門(mén)的用研人員，也可以由產(chǎn)品經(jīng)理或設計師親自探訪(fǎng)、觀(guān)察一些目標用戶(hù)，來(lái)代替專(zhuān)業(yè)的用戶(hù)調。
用戶(hù)反饋: 產(chǎn)品在測試階段或正式發(fā)布后，我們可能會(huì )收到很多用戶(hù)反饋。這些反饋可以幫助我們了解用戶(hù)使用中存在的問(wèn)題。畢竟產(chǎn)品、設計人員都比較了解產(chǎn)品，很多現象已經(jīng)習以為常，感覺(jué)不出來(lái)問(wèn)題的存在，而用戶(hù)一般是第一次使用，所以通過(guò)用戶(hù)反饋，我們往往能發(fā)現很多之前意想不到的問(wèn)題。
比如用戶(hù)覺(jué)得網(wǎng)站不安全、不專(zhuān)業(yè)；找不到想要的內容；看不懂標題含義或容易理解偏差；誤把不能點(diǎn)擊的當成可點(diǎn)擊的，把可點(diǎn)擊的當成不能點(diǎn)擊的，等等。
競品分析: 找到有代表性的同類(lèi)產(chǎn)品，對比產(chǎn)品之間的優(yōu)勢、劣勢，從而發(fā)現產(chǎn)品的突破口。
競品分析可以根據規劃進(jìn)行，也可以根據功能、設計細節來(lái)進(jìn)行，這取決于項目情況和需要。在競品分析的過(guò)程中，我們可以研究別人是怎么擬定產(chǎn)品戰略、方向的，怎么做用戶(hù)體驗的，怎么處理邏輯、界面層級、界面細節的，等等。好的地方可以借鑒，不好的地方可以超越。競品分析提供的內容也是重要的需求來(lái)源之一。
產(chǎn)品數據: 產(chǎn)品上線(xiàn)后，就可以收集到產(chǎn)品的相關(guān)數據了。比如常規的訪(fǎng)問(wèn)瀏覽數據、瀏覽痕跡、點(diǎn)擊痕跡、在每個(gè)頁(yè)面上的瀏覽時(shí)長(cháng)、整體的瀏覽順序，等等。
為了能順利獲取到這些數據，在設計的時(shí)候就要考慮到后期數據收集的需求。預先埋點(diǎn)，否則獲取不到數據，就無(wú)法進(jìn)行分析。還可以參考一些公共調研機構出具的數據分析報告，比如艾瑞資訊等對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里面所做的一些數據分析，很多都很有參考價(jià)值。
還可以試試百度指數、淘寶指數等工具，它們可以告訴你目前的搜索熱詞、搜索詞對應的用戶(hù)特征、各項數據指標等，非常實(shí)用，如圖5-6所示。
收集到數據后，網(wǎng)站建設者還要進(jìn)行分析，挖掘數據背后潛在的意義。比如某天某頁(yè)面的某項數據指標突然急速下降；再如某充話(huà)費送麥旋風(fēng)活動(dòng)，70%的用戶(hù)并沒(méi)有領(lǐng)取獎品。面對這些出乎意料的現象，我們都需要分析原因，當然必要時(shí)如能配合用戶(hù)調研，效果會(huì )更好。
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