시장 조사 방법
1. 제품 관리자가 시장 조사를 하는 이유는 무엇입니까? 조사의 목적은 무엇입니까?
시장 조사를 하기 전에 먼저 해야 할 일은 무엇입니까? 자신만의 연구 아이디어를 가지고 있습니다: 연구하고 싶은 대상, 수집해야 할 데이터, 달성해야 할 결과 등. 명확한 목표가 있어야만 보다 효과적인 데이터를 얻을 수 있습니다.
1. MRD를 더 잘 공식화하기 위해 시장 수요를 이해하고, 대상 사용자를 결정하고, 제품 핵심을 결정합니다.
2. 회의에서 리더에게 주장을 제시합니다. /p>
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3. 상품 판매 의사결정의 품질 향상, 상품 판매에 존재하는 문제점 해결 또는 기회 모색을 위해 마케팅 정보를 체계적이고 객관적으로 파악, 수집, 분석 및 전파하며, 적시에 자원을 제공합니다.
4. 우리가 설정한 대상 고객이 우리가 원하는지, 대상 사용자가 원하는 제품이나 서비스가 무엇인지 확인합니다. 우리가 대상 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있는지, 그리고 대상 사용자의 요구 사항을 기꺼이 충족할 수 있는지 여부
6. 제품 기회 격차를 파악한 후 다양한 요소를 평가하고 제품 전략 라인을 수립합니다.
7. 연구가 끝나면 목표가 명확할수록 수요가 좋아진다. 명확하다면 제품 만들기가 어려울수록 시장 개척이 더 어렵다는 것을 느낄 것이다. /p>
8. 신제품의 경우 PM은 연구를 수행하기 전에 아이디어를 갖고 있어야 하며, 연구를 통해 아이디어를 검증해야 합니다.
2. 시장 조사 방법과 방법은 무엇입니까? 조사 차원을 어떻게 결정합니까?
1. 설문 조사, 사용자 AB 테스트, 포커스 인터뷰, 현장 조사, 사용자 인터뷰, 사용자 로그, 가구 관찰, 상품이 포함된 온라인 설문조사
2. 캐릭터 분석 수행: 시뮬레이션 분석을 위한 사용자 시나리오 및 사용자 역할 설정
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4. 설문조사의 차원은 주로 전략 계층, 범위 계층, 구조 계층, 프레임워크 계층 및 시각적 계층으로 개발됩니다(다른 제품에 따라 다양한 수준에서 설문조사의 차원이 결정됨)
3. 시장 조사 데이터는 어떻게 정리하나요?
추신: 수집된 조사 데이터는 유효한 데이터를 정리하고 유효하지 않은 데이터는 과감히 폐기해야 합니다. 유효한 데이터에 대한 상세한 처리 및 분석을 수행합니다.
시장 조사를 통해 우리는 많은 데이터를 수집했는데, 이는 제품에 대한 사용자의 특정 요구를 가장 직접적으로 반영합니다. 제품 관리자로서 우리는 이러한 데이터를 보물로 여기며 이를 정리하고 보물로 바꿔야 합니다. 그렇다면 어떻게 정리해야 할까요?
1. 표준화된 데이터를 차원에 따라 정리하고 입력한 후 이를 모델링하려면 먼저 몇 가지 정성적 처리를 거쳐야 합니다. 표준화한 후 도구를 사용하여 분석해야 합니다.
2. 마감형 질문의 경우 분류 옵션을 설정하기만 하면 됩니다. 서술형 질문의 경우 먼저 녹음한 후 브레인스토밍하여 유용한 내용을 정리하는 것이 좋습니다.
3. 정성적, 집중적 인터뷰와 심층적 인터뷰를 녹음할 수 있으며, 인터뷰 기록도 가능합니다. 집중 인터뷰 과정에서 사용자는 카드나 기타 형식의 객관식 질문을 하게 되는데, 이를 통해 소량의 데이터를 얻을 수 있는 반면, 다른 사용자는 의견과 방향에 대한 정리가 필요합니다.
4. 심층 인터뷰 데이터를 정리하기 위해 브레인스토밍을 하고, 다수의 사용자 모델을 구축하고, 데이터를 강제로 정량화하곤 했습니다. 이 방법은 특히 인구 조사를 수행할 때 더 효과적입니다.
4. 시장 조사 보고서는 어떻게 작성하나요?
수집된 데이터를 위해 마지막으로 서면 시장 조사 문서 보고서를 작성하고 이를 가장 직관적인 방법으로 상사에게 제시해야 합니다. 이로써 제품에 대한 상사의 지지를 얻게 됩니다.
1. 시장 조사 데이터 분석에 대한 설명 및 요약을 차트 또는 그래픽 형식으로 가장 직관적으로 제공합니다.
2. 사용자의 현재 상태와 요구 사항을 분석합니다. 제품 포인트
3. 보고서는 연구 배경, 연구 목적, 연구 방법, 연구 결론 및 기타 관련 내용으로 구성됩니다.
4. 보고서를 다음 사항에 따라 하나씩 개선합니다. 연구 중에 아이디어를 얻고, 데이터 분석의 결론을 도표화하고, 자신만의 결론을 도출하고, 추세와 패턴을 요약합니다.
5. 데이터 분석 방법은 무엇입니까? 데이터 마스터가 필요합니다. 통계 소프트웨어 및 데이터 분석 도구(SPSS 등의 분석 도구)
2. 데이터 분석의 주요 방법은 다음과 같습니다.
비교 분석 방법: 결합 두 개 이상의 데이터 비교분석을 실시하고 차이점을 분석하여 이러한 사물의 발전과 변화의 법칙과 상황을 밝혀냅니다. 명암은 수평 명암과 수직 명암으로 구분됩니다.
구조 분석 방법 : 분석된 연구 모집단 내 각 부분과 전체, 즉 전체 내 각 부분이 차지하는 지표를 비교 분석하는 방법.
교차 분석 방법: 두 개의 관련 변수와 해당 값을 동시에 테이블에 교차 배열하여 각 변수 값이 서로 다른 변수의 교차점이 되도록 일반적으로 2차원 교차입니다. 테이블은 분석에 사용됩니다.
그룹분석방법 : 데이터의 특성에 따라 데이터를 그룹화하여 분석하는 방법.
기타에는 깔때기형 차트 분석, Dupont 분석, 매트릭스 상관 분석 등이 포함됩니다.
(데이터 분석 방법은 『누가 신인은 데이터 분석을 못한다』라는 책을 참고하세요.)
추신: 데이터 분석을 할 때 여러 가지 방법이 있습니다. 분석, 효과적인 데이터 분석 방법을 선택하면 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.
6. 제품 설계 시 데이터 분석 보고서는 어떻게 제품 관리자를 안내합니까?
1. 연구 결론을 바탕으로 제품의 핵심 기능을 결정합니다.
2. 데이터 분석 결과를 입력합니다. 전체 반복 설계 프로세스에 참여하여 제품 반복 업데이트를 가속화합니다.
3. 솔루션의 타당성을 평가합니다. 구현 결과를 바탕으로 솔루션이 실제로 실현 가능한지 평가합니다. 여전히 개선이 필요한가요?
4. 제품에 대한 지원을 제공하기 위해 사용자의 행동 패턴을 얻기 위해 데이터를 분석합니다.
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5. 일일 작동 분석, 제품 문제 적시 발견
6. 제품 후반 단계의 작동 모니터링을 위한 일련의 작동 지표를 설정한 후 제품 반복 피드백 (지표에는 주로 1. 사용자 피드백, 2. 제품 BUG, 3. 시장 반영, 4. 제품의 향후 개발 방향, 5. 클릭률, 유지율 등이 포함됩니다.)
PS: 우리는 JOBS가 아닙니다. 때때로 사용자의 습관을 이해해야 합니다. 따라서 제품 관리자는 특정 상황에서 조사를 수행해야 합니다. 사용자와 진정으로 상호 작용할 수 있는 경우에만 제품이 사용자와 통합될 수 있습니다.