网易产品经理笔记写写

本文深入探讨了如何通过观察生活、提问等手段获取用户需求,并运用角色、场景、路径分析方法进行需求挖掘。进一步,文章阐述了用户心理分析,通过定义惊喜并结合用户标签、场景分析,为用户提供个性化推荐。通过分析用户行为数据,建立用户标签,以场景分析预测用户状态变化,从而提供更精准的个性化体验。

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一、产品的需求挖掘与分析
(一)、如何获取需求
1.生活中观察
2.善于提问
(二)、需求如何分析
1、角色、场景、路径
2.需求穷举和寻找重点
二、用户心理

我喜欢苹果,讨厌梨,你给我苹果,我会觉得很贴心,你给我梨,我会觉得郁闷,但是你给我一个芒果,我尝了下觉得居然这么好吃这么合我意,于是欣喜若狂。
个人觉得首先得定义一下惊喜,惊喜应该是给了超出对方意料结果对方很喜欢。所以要做到这点首先需要了解用户,从而给出合理推荐。
用户标签:从用户填的信息、经常听的歌、收藏的歌单、听的fm电台、经常在线互动的其他用户、更换音乐风格的频率、常用发现音乐的路径等,给用户打上听音乐风格年龄段、歌手性别喜好、音乐风格喜好、经常follow的ugc歌单者、听歌的习惯(保守、喜欢追新)等的标签,通过用户使用云音乐的数据累积,标签的数据会越来越多,对用户的了解会越来越准确,同时用户会变,标签也需要定时调整。
场景分析:听歌的时间段,听歌场景猜测(根据手机移动速度可以知道是步行、跑步、还是地铁、汽车或公交车),所在地点的天气情况。
特殊场景推断:还可以根据用户听歌习惯的忽然改变推测用户的状态,本来不爱听悲情音乐的忽然开始了(没准失恋了),以前听摇滚的忽然听流行恋爱小曲了(没准恋爱了)。
通过标签加场景的组合,可以给用户带去更多的惊喜,像是有了个熟悉自己的朋友,知道自己想听什么。

惊喜感就是实现用户的隐形需求,当用户的隐形需求被满足时,用户会兴奋、会惊讶、会尖叫;但不被满足时,也可得过且过。
用户原本只是想听一首歌,可以将这首歌曲背后的故事或者搜集现有网友的故事,展现给用户,用户收获的就不只是一首歌曲,会得到情感上的满足,从而觉得惊喜;
或者从便利性着手,增加语音识别功能,可以更加便利的切换。

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