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有同學問：領導總讓我們挖掘用戶需求，咋個挖掘法？特別是手頭還沒什么數據，最多只有一個用戶購貨記錄，感覺挖不出東西。今天系統(tǒng)解答一下。做用戶需求挖掘上，有很多很流行的無解，今天也一并澄清。
這個段子很多人都聽過：
一個小哥來五金店買釘子
買釘子是因為他想掛一幅畫
掛一幅畫是因為他很孤單
他很孤單因為他很想找女朋友
所以他真正的需求是個女朋友
應該給他介紹個女朋友
故事很好聽，可是卻大錯特錯……從業(yè)務上看，一個五金店老板，如果不想著怎么賣金屬器械，而是研究牽線搭橋的話，那小店離倒閉也就不遠了。從數據上看，想不想找女朋友，估計連自己七姑八姨都懶得說，又怎么會輕易告訴陌生人（況且他還是個賣鋼筋的）。
這是個普遍的錯誤：誤以為，用戶需求挖掘，非得挖到別人不知道的八卦奇聞，才算有深度，非得滿足很深層的需求，才算是真需求。
實際上，只有極少數行業(yè)能如此深度地了解用戶，能無限度地滿足用戶。比如金融行業(yè)，針對極高端客戶的私人服務，或許能做到這一點（分行行長親自開車送大客戶兒子上學也不是啥新鮮事）。
但，大部分企業(yè)業(yè)務范圍有限，面對的是海量用戶。因此，不能脫離業(yè)務實際，做太細膩深刻的挖掘。無論是業(yè)務上還是數據上，都做不到，也沒有必要做到。
所以，用戶需求挖掘的本質，是從有限的數據里，篩選關鍵區(qū)分維度，提升用戶響應概率。我們要做的，不是搞清楚每個用戶的每個層次的需求。而是通過區(qū)分，提高用戶響應概率，識別核心用戶群體。讓用戶對我們的業(yè)務響應率，比閉著眼睛瞎做要高。每高出來一個百分點，都是數據分析師對企業(yè)的貢獻。
▌ 第一步：區(qū)分核心用戶
還拿五金店老板舉例。在精力有限的情況下，先抓住大客戶才是關鍵，分類是很必要的。五金店的用戶分類，可能是：
第一等：物業(yè)維修部、裝修隊、工地（B2B類客戶）
第二等：裝修、改水電、維修的客戶（B2C類大客戶）
第三等：偶爾買一個燈泡、插座、釘子的散客（B2C類小客戶）
問題在于，當一個小哥進門，五金店老板并不知道他到底是哪一類。如果置之不理，可能損失掉一個大生意。但如果每個人都上來問一大堆問題，估計會把客人嚇跑。這里就開始了第一步的用戶需求挖掘，挖掘的問題很簡單：“您想買點什么”。
▌ 第二步：對業(yè)務分類
小哥回答：“我想要買釘子”——你聯(lián)想到了什么？這個回答聽起來很簡單，可透露了很多信息。因為，每一類業(yè)務，可能有固定的商品組合和消費特點，比如對五金店而言：
● 工程類業(yè)務：大量的鋼筋、各種物料（不會零散采購）
● 水類改造：水管、扳手，防水膠帶
● 電類改造：電線、開關、插座
● 墻體維修：水泥、刷子、油漆
● 物件維修：釘子、錘子、鉆機
這叫：業(yè)務強相關性。即使不做關聯(lián)分析，這些商品也是天生捆綁出現(xiàn)的。并且根據業(yè)務規(guī)模大小，有固定消費量。做好事先業(yè)務分類非常重要。當我們無法采集大量用戶信息的時候，可以通過僅有的一點點購貨記錄，利用業(yè)務相關性去推斷用戶需求。
比如這里老板聽到小哥需要釘子，可以很快推斷：不是B類用戶，和維修有關。但是老板仍不知道，小哥到底是C類大客戶還是散客，還需要第二步挖掘。問題也非常簡單：“您買釘子做什么”。
▌ 第三步：抓關鍵信息
小哥回答：“我想要買釘子，在墻上釘一副畫”——聽到這句，你是不是馬上想到要說什么了！是滴，我們可以看到，做好用戶分群和業(yè)務分類以后，再做需求挖掘的時候是非常容易的。
基于前邊的分類，讀者們聽到釘一幅畫，也能立即反映出來：這是個散客，價值不高。釘子和錘子、鉆機是高度關聯(lián)的，有交叉銷售機會。這里借助2個簡單的問題，我們已經完成了抓關鍵信息。
當然，實際業(yè)務中，傳統(tǒng)企業(yè)靠銷售、導購、業(yè)務員去抓關鍵信息，互聯(lián)網企業(yè)靠埋點、推送/反映、問卷、瀏覽頻次等抓關鍵信息。
▌ 第四步：推送商品/活動
現(xiàn)在有了假設，我們可以嘗試驗證，推一個商品/活動試驗下。這時候五金店老板就不會花大力氣去問小哥是不是想談戀愛，而是說：“你需要釘畫的話，用1寸小釘子比3寸的大釘子好看，容易釘還不顯眼。”這樣就能鎖定小哥的需求，比那些不理不睬的老板成功幾率高。
同時，還能做個交叉推薦：“你有錘子了嗎？可以買個小鉆機，比錘子省事，修其他東西也能用”如果推薦成功，就能成功地把客單價從1塊錢提升到200塊，也是小賺一筆。
▌ 第五步：驗證推送效果
有推送，就有成功和失敗兩種可能，因此需要驗證效果。需求挖掘，本質上是個概率問題。需要通過數據驗證我們推送，進而驗證我們選擇的挖掘維度和挖掘方向是否正確。對五金店老板而言，這里有兩個維度要驗證：
1、釘墻推薦1寸釘子（假設：基于用戶需求考慮，更容易成交）
2、釘墻的男性推薦風鉆（假設：男性喜歡機械，有機會成功）
這實際上已經是個小型ABtest了。如果有一個數據可記錄的話，老板會看到，這兩個假設可能成立，也可能失敗。
比如做了200組，發(fā)現(xiàn)用戶根本不考慮美觀，都是什么便宜買什么，那以后的策略，就是散客來了直接丟最便宜的東西給他。
當然，也有可能發(fā)現(xiàn)這個策略可行，10單能交叉賣出3單鉆機。那以后就按這個策略走。到這里，我們的需求挖掘結束。我們找到了一個區(qū)分方向，驗證了一個可提升成交的機會點，從用戶買釘子挖出了鉆機的需求。這么做，可比天天琢磨小哥到底有沒有女朋友，是喜歡蘿莉還是喜歡御姐要靠譜的多。
雖然只是一個搞笑的例子。（實際上五金店老板才沒這個耐心，五金店也沒有數據可以記錄）。但是它很形象得展示出了挖掘用戶需求的工作流程：
1、區(qū)分用戶類型
2、區(qū)分業(yè)務類型
3、抓關鍵信息
4、推送商品/活動
5、驗證推送效果
這套方法論是可以推廣到各個行業(yè)的，特別是數據記錄較少的情況下。注意，這里先區(qū)分用戶還是先區(qū)分業(yè)務，是有行業(yè)差異的。
一般傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務類型比較固定，傾向于先區(qū)分業(yè)務?；ヂ?lián)網企業(yè)業(yè)務比較靈活，甚至能無中生有創(chuàng)造新場景，往往傾向于先區(qū)分用戶，甚至有可能針對一個用戶不同場景做文章。
但無論怎么做，區(qū)分用戶與業(yè)務都是第一步預動作，也是最重要的一步。通過分類可以清晰后續(xù)挖掘的方向，明確挖掘深度，為驗證挖掘是否有用提供標準。所以這一步下邊會單獨拿出來講。很多同學做用戶需求挖掘毫無頭緒，都是因為缺少分類。而很多同學陷于Abtest，缺少整體判斷，也是因為缺少分類。
一提用戶分類，很多文章都扯RFM，這是非常錯誤的。并非所有的業(yè)務都需要高頻次消費，也不是所有業(yè)務都累積高金額，甚至有可能一個業(yè)務同時存在一次消費和高頻消費。如果從頻次和金額的角度來看，常見的業(yè)務可以歸納如下：
傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務相對聚焦，業(yè)務分類相對容易。
比如房子，分置業(yè)、投資。置業(yè)再分首次、二次改善，養(yǎng)老。二次改善又有面積改善、環(huán)境改善、配套改善、資源改善等若干。
家裝、汽車、貸款等等業(yè)務都有類似歸類法（文字太多，先不展開了）每一種對應的用戶需求會很聚焦。因此傳統(tǒng)企業(yè)的用戶需求挖掘，沒有那么依賴“大數據”。更多是類似五金店老板，做好業(yè)務分類，在前端銷售、導購、業(yè)務員做好關鍵信息采集。
互聯(lián)網公司需特別注意：一個平臺有可能同時融合多種業(yè)務，這些業(yè)務看似相似，可實際對應的用戶需求，相關的業(yè)務，完全不同。
如上圖紅圈所示，一個訂票平臺，對商旅客人，可能就是高頻次高金額頻繁發(fā)生的事，這時候可以用RFM來進一步細分。
但對新婚游，可能就是個很低頻的需求，找的關聯(lián)業(yè)務就是酒店、租車、回程以后休閑地（出趟國，十幾二十天回來真的很累，需要補假）。類似地，電商平臺，賣的同時有零食、手機、充值卡、電視等等，在挖需求的時候也要區(qū)分常見，而不是一鍋燉了了事。
做數據的同學，往往做ABtest的很多，但做得很被動。往往是業(yè)務拿著方案，數據只是機械操作。自己提假設，自己進行驗證的能力差。這里關鍵是：提假設。很多同學對著交易數據沒感覺，數據庫里評論、需求、瀏覽數據又太少。這里舉個簡單的例子。比如我們看到一個購物單，我們可以大膽做假設：
所以你看，不需要特別多數據，也能提假設。當然，不是所有假設都有必要投入ABtest，我們可以先從數據上作區(qū)分。
比如從一個用戶身上發(fā)現(xiàn)的假設點，先看：是否該用戶有強烈的特征，比如我們假設他是優(yōu)惠驅動，那么他參與優(yōu)惠訂單》n次，優(yōu)惠力度》50%的活動參與率》X%，總之，他得真的表現(xiàn)出對優(yōu)惠有特別興趣。
再看，是否有足夠數量用戶有類似特征，如果用戶數量太少，那即使是個機會點，也不一定被業(yè)務所用。如果符合以上兩點，可以考慮提建議，讓業(yè)務做方案，上Abtest了。
看到上邊，有的同學可能會問：既然有這么多方向可以挖，該從哪里挖起？答：從目前業(yè)務發(fā)展最緊迫的問題開始。業(yè)務上，需要：
● 提升轉化率：挖用戶首次購買的產品
● 提升客單價：挖用戶交叉品類需求
● 提升交易金額：挖重度用戶
● 提升復購率：挖二次購貨需求
● ……
有明確目標指引的情況下，更容易找到答案。當然，也有可能挖了一圈發(fā)現(xiàn)沒啥收獲，數據上找不到機會點。但至少也能反向證明：花里胡哨地砸錢營銷沒啥屁用，那也能指導運營做一些節(jié)省成本的工作，也是功勞一件。
以上就是挖用戶需求的基本思路，大家可以看到，它融合了用戶分群，假設檢驗，ABTest等具體工作，是個綜合性很高的事，同時也能看到，它不是一蹴而就的，而是需要大量基礎工作打底，再結合大量的嘗試才能得到結論。
挖用戶需求，不是像路邊擺攤的算命師傅那樣，銅錢一丟就無所不知了。去粗取精，去偽存真，反復迭代，逼近真相，這才是數據分析師的價值所在。
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3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
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3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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