?在很多運營理論中，我們經常會看到“通過數據挖掘用戶需求”的話，不過在沒有數據或者數據少的情況下就不能做用戶需求挖掘了嗎？而本文就向我們說明了了這種情況下該怎么辦？

“利用后臺數據，去深挖用戶需求”，運營中是否有太多這樣的要求？但說實話，除了BAT和頂級企業，大多數中小企業數據的可用性并不強，90%的公司連數據體系都不完善，數據維度混亂，如何有效分析需求呢？分享一下，我自己的經驗。

一、數據不足時，需求挖掘方式

把用戶當做女朋友（挖掘需求）——整理高頻需求（歸納需求）——活動、調研等（驗證需求）——數據埋點完善（需求分析體系完善）——指標拓展（需求價值變現）

1. 需求挖掘核心：把用戶當做女友

需求在哪？用戶間的交流、用戶的問題反饋、用戶的吐槽等等，用戶的一切行為，都反映出用戶的需求。很多人做運營，不屑于做客服類的工作，好多公司，也把客服類工作單獨剝離出去，其實這是將運營與真實的用戶需求分離。用戶真正的需求，都埋藏在日常和用戶的接觸中，需要運營人員在不斷地交流中，用心去揣測和驗證需求。

做個類比，怎么確認女友喜好呢？你通過日常交流，你的一些小試探，總結出女朋友可能的喜好，然后準備小驚喜去驗證，通過反饋，最后確定女友喜好。真實的用戶需求發掘是相同的，例如我做HR的積分商城，需要補充書籍，我在社群里發現大家對《麥肯錫》系列的書討論較多，那么我得到一個可能的需求，然后我在社群里引導了這個話題的討論，效果很熱列，最后積分商城上線了這本書，兌換效果較好，最后我驗證了一類書籍的需求。

目前，運營一般都能接觸的兩個渠道為：社群、客服。運營人員應該養成每天去社群交流、每天看客服反饋的習慣，不要讓自己和用戶剝離，在不斷地交流中，你會對用戶潛在的需求有所把控，才能去驗證真實需求。

2. 整理高頻問題（歸納需求）

通過與用戶接觸，我們會收集很多用戶的需求點，要習慣把所有需求都記錄在表格中。然后，以一定時間維度，記錄相關需求出現的頻次，并排出需求級別，為驗證分優先級。

例如：我在做HR群體運營的時，6月收集了30條我認為的需求點，然后社群中關于績效管理參與討論人數最多，并且反復出現，那么我認為這是一個高頻需求。（如下表）

通過對需求的頻次排序，我明確了驗證需求的優先級，然后我們選擇合適的方式，來辨別真偽。

3. 活動、調研等（驗證需求）

需求的驗證方式很多，常見的有問卷調查、深訪、意見小組、A/B測試等等，也可以直接用活動或者購買行為來驗證?？傊槍Σ煌枨箢愋?，我們選擇合適的方式即可。

要強調的是，調研類本身是一個低接受度的行為，不能總用，所以就要選好人群，控制好頻次，把控好調研的內容。切記，千萬不要一想到收集需求就做調研，調研本身是帶有傾向性的，是用來驗證需求而不是收集需求。

我個人建議做活動類的驗證，因為我們在挖掘需求時樣本比例較小，需求的代表性不夠，利用活動的參與度和結果數據來驗證需求比例，對確認需求的真實性更有效。

4. 數據埋點完善（需求分析體系完善）

數據是驗證需求的基礎，前面我們的痛點是沒有完善的數據體系，那么在不斷地驗證需求的同時，就要不斷地完善數據埋點，以核心指標（或北極星指標）打造更完備的數據分析體系，減少需求收集的時間成本。如公司開發人力有限，建議采用第三方數據渠道，不是很復雜的運營體系，費用比招一個技術要劃算一點。

5. 指標拓展（需求價值變現）

最后，用戶需求的變化就如女人對新衣服的追求，所以驗證需求的真偽以后，要最短時間做到效益最大化，充分考慮需求的時效性。

二、案例

我在做HR運營時，我們通過3萬人的QQ社群、幾十個微信群、客服結果反饋，收集驗證大量需求，最后總結3點：

• 1-2年的HR，對于工作效率的提升需求最高（表格、工具等）。
• 3-5年的HR，對于6大模塊的統合，以及如何職業規劃需求很高。
• 6年以上的HR，對于如何提升人脈圈以及知識變現的需求最高。

最終，圍繞三個維度，我們打造了一個52周全年學習計劃，分層提供資料和課程。同時，我們對整個積分體系和用戶教育體系重新分層運營，初步實現了精細化運營。

三、總結

運營人，用戶要什么，我們給什么，給的同時，達成我們自己的目的。運營的數據分析也好，方法論也罷，都是建立在用戶交流的基礎上，要把用戶當女朋友一樣去研究，需求其實不難發掘。

在缺乏數據的時候，我們反向思維，先確立一部分可能需求，然后分段驗證需求，并不斷的完善數據體系，最后及時讓驗證的需求產生價值，那么運營自然就產生有效結果。

（以上為個人見解，第一次總結，有很多不足，希望大家多多包涵）