需求期待案例分析用户产品(需求产品分析象限用户)「需求分析产品介绍」

编辑导语:在产品的后续迭代优化过程中,用户体验及用户需求是十分重要的参考因素,用户需求的有效分析有助于推动产品后续的用户留存。
本篇文章里,作者介绍了IPA,即重要——表现程度分析法,并结合实际案例总结了IPA需求分析方法,一起来看一下。
一、背景假设你的公司计划对 A产品进行体验优化,通过深度访谈后收集到目前用户体验面临的一些问题,但样本量太少不足以支撑版本迭代改造的决策,希望通过调查问卷的形式,收集更多的反馈,判断出体验优化的优先次序。
二、问卷设计本阶段略过访谈收集可优化“体验要素”的过程,直接进入问卷设计。
问卷的目的是为了获知体验优化的优先次序,所以问卷针对A产品中“体验要素”分别提问重要程度以及体验情况2个问题,如下所示。
重要程度:你认为以下要素对体验A产品的重要程度如何?体验感受:你使用A产品过程中对以下要素体验感受如何? A产品体验调查问卷1. 问卷量表计分采用7点量表。
重要程度:1分(非常不重要),2分(不重要),3分(有点不重要),4分(一般),5分(有点重要),6分(重要),7分(非常重要)。
体验感受:1分(非常不满意),2分(不满意),3分(有点不满意),4分(一般),5分(有点满意),6分(满意),7分(非常满意)。
2. 问卷发放问卷通过腾讯问卷定向发放给有A产品使用体验的用户,共回收145份有效问卷。
注意,需要剔除全部是同一答案的问卷,以免对整体样本造成干扰。
如果后续继续进行因子分析,Gorsuch(1983)建议问卷回收样本数应为量表题5~10倍,且样本量大于100(邱皓政,2000)。
调查结果表好,问卷收集&清理完,下面可以进入本文的重点内容,数据分析环节。
先简单介绍一下使用的IPA分析方法。
三、IPA介绍重要——表现程度分析法(Importance-Performance Analysis,简称IPA),常用于了解顾客对公司组织所提供的商品或服务表现的主观感受。
通过IPA分析结果可以知道,公司提供的商品或服务属性坐落在哪个象限之中,协助了解商品或服务的优劣势;同时找出商品或服务属性改善的优先顺序,将有限的资源先投注在顾客重视的属性层面,借以增进公司的绩效表现。
坐标以重要性与满意度作为评估的基础,绘制出二维的矩阵图形,分成四个象限。
1. 象限定义 IPA四象限第一象限(A):表示重要程度与表现程度皆高,要点落在此象限的属性应该继续保持(keep up the good work);第二象限(B):表示重要程度低而表现程度高,落在此象限内的属性为供给过度(possible overkill);第三象限(C):表示重要程度与表现程度皆低,落在此象限内的属性优先顺序较低(low priority);第四象限(D):表示重要程度高但表现程度低,落在此象限内的属性为供给者应加强改善的重点(concentrate here)。
2. 绘制步骤绘制工具使用Excel就可以,也可以使用SPSS或其他工具。
以重要度作为X轴,表现度作为Y轴;通过分割中点把坐标轴形成四个象限,分割中点以全部题项平均数表示,一个平均重要度,一个平均表现度。
四、IPA分析1. 步骤1先对全部题项进行平均数计算,利用Excel计算平均数的函数=AVERAGE,结果保留2位小数即可。
计算出一个后应用公式,得到其他单个题项的平均数。
计算各题项平均数2. 步骤2整理数据到新的sheet方便后续绘图,求得总体平均重要度和平均表现度,同样使用=AVERAGE计算就可以。
可以得到平均重要度=5.55,平均表现度=5.39。
计算重要度&体验感受平均数3. 步骤3绘制体验要素分布散点图,先框选需要用到数据,左边数据为X轴,右边数据为Y轴。
然后选择插入,选择散点图。
插入散点图这时候,你可以得到“A产品体验要素”分布情况。
A产品体验要素分布图4. 步骤4接下来就是需要分割中点把坐标轴形成四个象限。
点击图中对应的X轴和Y轴,根据重要度和体验感受平均分,设置坐标轴值。
如下图所示,为清晰展示,可以把表格线也一起去掉。
设置X轴坐标设置Y轴坐标 去除图标网格5. 步骤5最后把分布点可视化,把每个坐标的数据与要素名称对应显示出来。
先选中任意一个点,右击进行添加数据标签。
添加数据标签这时候要素点会出现Y轴对应的数据,这个并不是我们最终需要的效果。
你可以选中任意点右键,进行设置数据标签格式。
设置数据标签格式|来源:Guofu自制勾选单元格中的值,接着选中需要匹配的单元格,点击确定。
设置单元格中的值-1最后,你需要把Y轴、显示引导线去除勾选,你就可以得到下图的效果。
设置单元格中的值-26. 步骤6稍加美化,这个时候你就可以进行数据解读了。
IPA分析结果从图中可以看出对于A产品的体验而言,调研结果落在D区域(改善重要)的要素为:页面打开速和数据安全;C区域(次要改善)的要素为:客服服务态度、客服服务速度和处理Bug及时。
处理的优先级可以依据D区域>C区域>A区域>B区域进行规划。
如果不存在DC区域,进行A区域的优化,有机会可以给用户带来惊喜。
五、总结做任何调研工作,核心的目标都是发现问题,通过问题找到改善的方向。
所以,IPA相比其他的分析方法而言简单易用,在产品经理、用户研究、设计师等日常工作中可以快速应用。
这是我最近做课题研究使用到的一个分析方法,数据为真实课题调研收集,具备实证意义,分享给你。
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需求期待案例分析用户产品(需求产品分析象限用户)
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