产品经理如何进行市场调研？
一、 为什么要做市场调研？ 别以为只是为了“了解”
首先得想明白，做市场调研不是为了填报告好看，也不是为了给老板一个数字就完事儿。它有几个核心目的：
洞察用户需求： 这是最根本的。用户到底想要什么？痛点在哪里？他们愿意为解决这些痛点付出什么？
理解市场环境： 我们的产品要落在哪个“战场”？这个战场有多大？竞争对手是谁？他们有什么优劣势？市场趋势是什么？
验证产品假设： 很多时候，我们脑子里都有一个模糊的产品概念，市场调研就是用来检验这个概念是否靠谱，是否有市场潜力。
指导产品决策： 从需求优先级、功能设计、定价策略到推广渠道，所有这些都会因为市场调研的结果而变得更有依据。
规避风险： 避免投入大量资源开发一个没人要的产品，或者进入一个已经饱和、没有增长空间的市场。
二、 调研前的准备工作：磨刀不误砍柴工
别上来就拉着用户访谈，那会效率低下，甚至方向跑偏。充分的准备是成功的关键。
1. 明确调研目标： 这是最重要的第一步！你想通过这次调研解决什么问题？例如：
“我们想了解年轻用户对于在线教育平台的学习习惯和付费意愿。”
“我们要确定我们的SaaS产品在中小企业市场的核心卖点和竞争优势。”
“在新功能上线前，我们需要评估用户对该功能的接受程度和潜在的负面反馈。”
记住： 目标越清晰，调研越有方向，结果越有价值。
2. 界定目标用户群体： 你的产品是给谁用的？越具体越好。
年龄、性别、职业、地域、收入水平
他们的行为习惯、技术偏好、痛点、期望
举个例子： 如果你想做一个面向程序员的工具，那目标用户就是“2540岁，在一线城市工作的后端工程师，主要使用Python和Go语言，对代码效率和开发流程优化有强烈需求”。
3. 确定调研范围和资源：
时间： 调研需要多长时间？有没有紧迫性？
预算： 是否需要付费工具、样本采集、市场报告等？
人力： 谁来负责执行？需要多少人？是产品团队内部消化，还是需要外部支持？
4. 梳理现有信息和假设：
你已经知道什么了？哪些是你的初步判断（假设）？
比如： “我们假设用户不愿意为免费功能付费。”“我们认为竞争对手的支付流程太复杂。”
这些假设会指导你设计具体的问题和研究方向。
三、 调研方法论：十八般武艺都要会
市场调研的方法很多，产品经理需要根据目标和资源选择最合适的方式，或者组合使用。我习惯将它们分为定量调研和定性调研两大类，再加上一些辅助手段。
（一） 定量调研：用数字说话，看“多少人”
这类方法侧重于收集可量化的数据，用于分析用户行为的广度、频率和比例。
1. 问卷调查 (Surveys/Questionnaires)：
怎么做： 设计结构化的问卷，通过在线平台（如问卷星、SurveyMonkey、Google Forms）或线下分发，收集大量用户的答案。
关键点：
问题设计： 问题要清晰、简洁、无歧义，避免引导性问题。多用封闭式问题（选择题、量表题），但也可以适当加入一些开放式问题作为补充。
量表选择： Likert量表（非常同意到非常不同意）、评分制（110分）等。
抽样： 要注意抽样的代表性，确保样本能反映目标用户群体的特征。可以使用随机抽样、分层抽样等。
分发渠道： 用户社群、社交媒体、邮件列表、合作平台等。
适用于： 了解用户偏好、使用频率、满意度、购买意愿、市场规模估算等。
2. 数据分析 (Data Analysis)：
怎么做： 利用已有的产品数据、网站分析工具（如Google Analytics、百度统计）、第三方数据平台的数据，挖掘用户行为模式。
关键点：
用户行为路径： 用户是如何访问你的产品，走了哪些流程，在哪个环节流失最多？
功能使用率： 哪些功能最受欢迎？哪些被忽视了？
转化率： 从注册到付费、从浏览到购买的转化率是多少？
用户画像拆解： 按不同维度（地域、设备、行为习惯）分析用户数据，发现群体特征。
适用于： 验证现有产品的表现、优化用户流程、发现潜在的增长点。
3. A/B测试 (A/B Testing)：
怎么做： 将用户随机分成两组（A组和B组），分别展示同一功能的不同版本（例如，一个按钮的颜色不同，一个标题的文案不同），通过数据对比哪个版本效果更好。
关键点：
明确测试指标： 要测试什么？点击率？转化率？停留时长？
控制变量： 只改变一个变量，确保测试结果的准确性。
样本量： 需要足够大的样本量才能得出有统计学意义的结论。
适用于： 优化UI/UX、测试营销文案、调整产品策略等，解决具体细节问题。
4. 竞品数据分析 (Competitor Data Analysis)：
怎么做： 利用第三方工具（如SimilarWeb、Alexa、艾瑞咨询等）或通过公开信息（财报、新闻稿）分析竞争对手的用户量、流量来源、市场份额等。
关键点： 了解市场大盘，识别竞争态势，找到自己的差异化机会。
适用于： 宏观市场分析，了解行业格局。
（二） 定性调研：深入挖掘，看“为什么”
这类方法侧重于理解用户背后的动机、情感、态度和行为原因，通常样本量较小，但能提供更深层次的洞察。
1. 用户访谈 (User Interviews)：
怎么做： 与目标用户进行一对一或小群体的深入交流，通过开放式问题引导他们分享想法、感受和经验。
关键点：
访谈提纲： 事先准备好访谈提纲，但也要有灵活性，根据用户的回答深入追问。提纲应围绕调研目标展开。
提问技巧： 多问“为什么”、“怎么样”、“你当时是怎么想的”，引导用户回忆具体场景和感受，而不是泛泛而谈。避免提问“你喜欢/不喜欢什么”，而是问“你为什么会这样做/那样做？”
倾听： 认真倾听，适时点头、复述，让用户感到被理解。观察用户的肢体语言和情绪变化。
录音/笔记： 征得用户同意后录音，并做好详细笔记。
适用于： 探索用户痛点、理解用户行为背后的逻辑、挖掘新功能创意、验证产品概念。这是产品经理最常用也最重要的方法之一。
2. 焦点小组 (Focus Groups)：
怎么做： 邀请一群（通常610人）目标用户，在一个集中的环境中，由一位主持人引导，就某个特定主题进行讨论。
关键点：
主持人技巧： 需要经验丰富的主持人，能够控制讨论节奏，引导不同观点的碰撞，并确保每个人都有发言机会。
群体互动： 观察用户之间的互动，能发现一些个体访谈中难以观察到的群体心理和意见领袖。
适用于： 测试新概念、广告语、产品名称等，了解用户对某个主题的普遍看法和反应。但要注意避免群体压力对个体意见的扭曲。
3. 可用性测试 (Usability Testing)：
怎么做： 让用户在真实环境中尝试使用产品（原型或已上线产品），观察他们在完成特定任务时的表现，并记录遇到的问题和困难。
关键点：
任务设计： 设计用户完成产品核心功能的典型任务。
观察： 仔细观察用户操作时的每一个步骤，注意他们的表情、语言提示（如“我找不到XXX”、“这里怎么这么卡”）。
引导与追问： 在用户遇到困难时，可以适度引导，但不要直接告诉答案，而是问他们“你为什么会这样做？”“你当时是怎么想的？”
适用于： 评估产品的易用性、用户体验，发现设计缺陷，为产品优化提供具体依据。
4. 用户故事收集 (User Story Collection)：
怎么做： 在产品使用过程中，鼓励用户通过特定渠道（如产品内反馈入口、用户论坛）分享他们的使用场景、遇到的问题和改进建议。
关键点： 建立便捷的用户反馈机制，并定期梳理和分析用户提交的内容。
适用于： 持续收集用户反馈，发现潜在需求和问题。
5. 场景分析 (Scenario Analysis)：
怎么做： 构建用户在特定情境下使用产品的详细叙述，包含用户是谁、他们的目标是什么、在什么环境下使用、会遇到哪些问题以及如何解决。
关键点： 想象力与同理心相结合，站在用户的角度去思考每一个环节。
适用于： 梳理用户使用流程，发现流程中的断点和痛点。
（三） 辅助手段：
1. 市场报告和行业研究 (Market Research Reports & Industry Studies)：
怎么做： 阅读第三方机构（如Gartner, Forrester, IDC, 艾瑞咨询, QuestMobile等）发布的行业分析报告、市场趋势报告、竞争对手分析报告。
关键点： 了解宏观环境、市场规模、增长潜力、技术趋势和行业痛点。这些报告通常需要付费购买，但有时也能在行业会议或官方渠道找到免费摘要。
适用于： 建立对整个市场的初步认知，发现新的机会领域。
2. 专家访谈 (Expert Interviews)：
怎么做： 采访行业内的专家、分析师、资深用户、合作伙伴等，听取他们对行业趋势、技术发展、市场机会的看法。
关键点： 选择具有公信力和深入见解的专家。
适用于： 获得权威观点，验证自己的判断，拓宽视野。
3. 社交媒体聆听 (Social Media Listening)：
怎么做： 关注与产品相关的社交媒体话题、论坛、贴吧、评论区，了解用户在公开场合的讨论内容、情绪和反馈。
关键点： 使用专门的工具或手动搜索，关注用户对行业、竞争对手和自身产品的评价。
适用于： 实时了解用户情绪和声音，快速捕捉热点事件和负面舆情。
四、 调研执行：落地执行，确保质量
1. 招募调研对象：
来源： 现有用户池、合作第三方机构、社交媒体招募、地推等。
筛选： 根据调研目标和用户画像，设计筛选问卷，确保招募到符合条件的用户。
激励： 提供适当的激励措施（礼品卡、现金、产品体验机会等）来吸引用户参与。
2. 执行调研：
访谈/可用性测试： 严格按照提纲进行，保持中立，多问开放式问题，深入挖掘。确保记录完整。
问卷： 确保问卷逻辑清晰，发放渠道恰当，收集足够的数据量。
数据分析： 对收集到的数据进行清洗、整理和统计分析，使用图表工具（Excel, Tableau, Power BI等）来可视化数据。
3. 信息整理与分析：
定性数据： 将访谈、焦点小组的记录进行归类、提炼，找出用户的共性需求、痛点、行为模式和关键洞察。可以尝试使用“用户画像”、“旅程图”等工具来梳理。
定量数据： 对问卷和行为数据进行统计分析，找出关键指标的变化趋势、用户偏好分布、用户群体的差异等。
关联性分析： 将定性洞察与定量数据相结合，解释数据背后的原因，验证假设。例如，定量数据显示某个功能使用率低，定性访谈可以找出是由于功能太难用，还是用户根本不需要。
五、 调研成果输出与应用：不只是报告，更是行动
1. 形成调研报告：
结构： 通常包括：调研背景与目标、调研方法、用户画像概览、核心发现（痛点、需求、行为特征、市场机会等）、数据支撑、结论与建议。
可视化： 用图表、图片、用户故事等方式清晰地展示调研结果，让非专业人士也能快速理解。
2. 与团队沟通：
将调研结果在产品团队、设计团队、技术团队、市场团队进行分享，确保大家对用户和市场有统一的认知。
组织会议，讨论调研结果对产品策略、功能规划、设计方案的指导意义。
3. 指导产品决策：
需求优先级排序： 基于调研结果，将用户最迫切的需求排在前面。
功能设计： 确保产品功能能够解决用户痛点，符合用户使用习惯。
用户体验优化： 针对调研发现的可用性问题进行改进。
市场推广策略： 找到目标用户的触达渠道，打磨有吸引力的产品卖点。
产品迭代方向： 为后续的产品版本规划提供依据。
关键心态：
保持好奇心和同理心： 永远不要停止对用户和市场的探索，站在用户的角度去思考问题。
拥抱不确定性： 市场调研的结果可能与你的预期不符，甚至推翻你的想法，这是正常的，也是有价值的。
持续迭代： 市场在变化，用户需求也在变化，市场调研不是一次性的工作，而是一个持续优化的过程。
量化与定性结合： 不要只偏重一头，两者结合才能看到更全面的真相。
目标导向： 时刻记住你做调研的目的是什么，别被信息的海洋淹没。
总而言之，产品经理的市场调研是一个系统工程，需要清晰的目标、多样化的方法、严谨的执行和深入的分析。它不仅是收集信息，更是洞察用户、理解市场、驱动产品不断前进的生命线。做好市场调研，才能做出真正能打动用户的好产品。
网友意见
我总共总结了6种方法：
- 知乎&Quora：听听专家的意见
- Alexa/Compete/Google Trend：看看靠谱的数据
- http://Archive.org：学习历史博古通今
- http://Twitter.com/Facebook.com/Weibo.com：听听用户的声音
- 百度指数：挖掘网站采用的营销和公关策略
- 研究目标网站本身的关键信息
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1 知乎&Quora：听听专家的意见相关链接：
Quora：http://www.quora.com
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知识是最重要的，数据只能帮助我们作分析。但是，如果你当前的认知是错误的，给你再多的数据都是无用的。好在，知乎和Quora上面有很多牛人、产品经理和创业者可以帮我们分析问题。比如你想知道“ABC网站的产品定位”，如果是国外网站就去Quora，国内网站就去知乎，其他人的思想一定会让你大呼过瘾的。
知乎上给每一个有名气的网站都建立了一个独立的Tag。你点进去Tag就可以看到业内专家们对该内容作出的评论。如果没有你需要的内容，你也可以自己发问哦。相信会有人给你满意的答案的。
调研一个网站，上知乎是我推荐必做的第一个功课
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2 Alexa/Compete/Google Trend：看看靠谱的数据相关链接：
Alexa：http://www.alexa.com
Compete：http://www.compete.com
Google Trend：http://www.google.com/trends
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这两个网站是网站分析必须掌握的最佳工具，他可以帮助你：
- 查看网站当前排名
- 查看网站历史排名、流量曲线
- 查看网站SEO关键词
- 查看网站流量来源
- 该网站用户离开网页之后去哪个网站
- 上该网站的主要人群
当然，还有很多数据可以从Alexa获得，但是需要注意的是，这个网站的信息不是很准确。他只是一个基于概率统计的结果，并不能准确反应实际情况。
不同网站的准确率是不同的，具体原因自己去研究Alexa排名的原理。
如果你用的是Chrome，推荐安装Alexa推出的插件，安装之后，不仅仅你上任何网站他可以帮你显示各种排名信息。你搜索google的结果中，他也会把每一个结果的网站排名全部显示出来，可谓妙不可言。
比如，下图是我们用安装了Alexa插件的chrome浏览器在google搜索“团购导航”的结果：
Google Trend的功能类似，不再赘述。
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3 http://Archive.org：学习历史博古通今相关链接：
http://Archive.org：http://www.archive.org
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http://Archive.org这个网站存档了互联网上所有网站的一些时间的页面快照。剖析一个网站，不仅仅要研究他现在的样子，更要去研究这个网站以前是什么样子的？这样，我们才能从这些网站一步一步的进化中领悟到一些有深度的信息。比如，我们都知道蘑菇街和美丽说的设计是非常美观的，而且从内容上来看，有一些偏媒体性质，社交的特性被淡化掉了。那它以前的样子呢？让我们一起来进入回顾蘑菇街的历史：http://wayback.archive.org/web/20110301000000*/http://mogujie.com：
显然以前的设计的更偏社区，现在的样子更偏媒体。可以明显看到蘑菇街转型的过程。有兴趣的同学也可以去看看美丽说的历史，也有类似的成长过程。由此，我们根据这个可以大概分析的出来，导购类网站社交路线不是很好走，要不他们为什么要转型呢？看看历史，可以避免我们走不必要的弯路。
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4 http://Twitter.com/Facebook.com/Weibo.com：听听用户的声音相关链接：
http://twitter.com：http://www.twitter.com
http://Facebook.com：http://www.facebook.com
http://weibo.com：http://www.weibo.com
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Twitter、facebook、新浪微博都是非常好的官方媒体发布信息的地方。上去看看这些网站的官方账号，你会看到很多有用的信息。
此外，尤其重要的就是twitter和新浪微博。我们可以在上面得到非常重要的用户对网站的评价、和宝贵的用户行为。
甚至有时候可以估算出大概的用户数量。尤其一些网站是支持用新浪微博和facebook账号登陆的应用或者网站，更容易估算，以美图秀秀为例，总共有106万用户使用美图秀秀的时候绑定了新浪微博。假设每5个美图秀秀的用户就有一个人绑定了新浪微博账号，可以大概估算出美图秀秀的网站用户数量是500万。当然，这个比例不一定靠谱，不同应用的比例是不同的，在估算的时候还需要视具体情况而定。
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5 百度指数：挖掘网站采用的营销和公关策略相关链接：
比如，link：美丽说的百度指数
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通常情况下，网站名称搜索频率和网站访问量是成正比的（简单解释一下，有20%左右的人是不记网址也不会把网址放到收藏夹中的，每次访问美丽说，都是直接百度搜索美丽说，然后点击第一个链接过去的。所以，从概率上讲，网站名搜索量适合网站PV成一定正比关系的）。所以，左边的搜索指数上我们可以大概看出来网站的流量走势。右边是互联网资讯站发布的相关新闻，贴心的是，百度指数在一些关键的波动拐点上都列出彼时发布的相关新闻，这些新闻有很多都是网站的公关和营销行为。比如：美丽说和海豚推出XXX。美丽说推出XXX客户端。也许，能从这些新闻和左边的趋势图对比起来看，发现一些有意思的信息呢。
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6 研究网站的关键信息
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1）看网站的“about us”“FAQ”，尤其是国外的网站，这部分都写的很用心，能在一定程度上看到作者的初衷，对自己产品的定位等。
2）看产品的广告（促销活动等）和用户激励措施，可以最直接地知道他们重视的是哪块儿。
3）看产品的用户社区，能够最方便地看出他们的用户为什么用这个产品，他们喜欢产品的什么地方，他们关注哪些功能。
我的博客原文有配图，有兴趣可以去看一下：http://AmazingIdea.net
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