众所周知，产品经理的核心价值就是发现潜在需求，那么需求从何而来，有一条途径就是整理用户反馈，聆听用户真实的声音和他们遇见的问题。不做用户反馈的后果就是拍脑袋想出的需求会疯狂被用户骂。
这个产品经理一定是脑子有坑吧，设计的产品根本没法用/一点都不好用/越来越难用。。。。
此外，由于新人不熟悉业务，做用户反馈调研也是很好的接触业务的第一步，通过查看用户的真实反馈，了解业务细节和当前存在的问题，快速了解和上手核心业务。那么本篇科普贴手把手教你做用户反馈调研，从数据来源，到数据的清洗，整理，最后完成对数据的分析。
Tips
不过在此之前你需要明确一下自己做用户反馈调研的目的，是属于以下某一个，还是多个，毕竟不同的目的对应不同的调研流程和颗粒度。作为一个产品爱好者，希望了解外部反馈数据更好的了解和使用这个产品。那么粗略浏览应用商店或者产品论坛的评论即可，找到和你一样喜欢这个产品的人共同去交流。
作为一个产品新人，希望制作一个用户需求调研报告作为面试作品。那么应该关注产品全局，了解近期不同渠道的用户反馈内容，由此更好的了解产品并呈现自己对于反馈发现的问题的一些思考。
作为一个产品经理，希望关注自己所做产品板块的用户反馈，那么根据关键词或者分类查看近期反馈内容，主要关注低分评论以期发现产品的问题和用户的潜在需求。
一、数据来源
一般情况下，用户反馈的数据来源分为产品的内部数据和外部数据。
内部数据一般是产品内部的用户反馈。
- 比如许多产品的设置页面都会有反馈入口，以及类似知乎等产品会有便捷的反馈渠道，摇一摇截屏反馈当前页面的问题等。
- 再比如产品的客服中心接收到的电话反馈，产品的专属论坛等等。但这部分属于公司内部数据，一般情况下非内部人员很难拿到。
所以本篇主要分析产品的外部数据，外部数据包括但不限于应用市场的用户评价，公开的内容资讯平台如微博/头条等，以及关于产品的一些资讯和用户在资讯下的互动和评论。
目前第三方的数据平台很多，我们以七麦数据为例，注册一个账号，输入你想搜索的产品，比如搜索“趣头条”，点击你需要的结果进入详情页面。点击左侧评分评论，就可以看到产品在app store当前展示的评分，继续下拉就可以看到评论详情。可以根据时间段和评分高低以及自定义关键词进行相关筛选，点击右侧导出数据就可以导出到excel表格。
七麦数据页面截图
此外，由于微博是一个公开的舆论平台，很多用户会发送带有产品关键词的微博，因此这部分也是非常有效的数据来源。在微博搜索页，输入趣头条关键词，点击实时tab，就可以按照时间顺序查看前50页的用户反馈内容。
当然一条一条的浏览和复制效率过低，大家可以下载一个后羿采集器之类的爬虫软件，设定好爬取的关键词和网址，自动抓取一段时间的反馈内容导出到excel表格中。（具体操作非常小白，自行百度就可）
二、数据清洗与整理
通过上一步，我们获得了一个excel表格，但这个表格内容可能非常多，包含了一段时间内的成千上万条用户反馈，数据维度包括反馈内容，反馈时间，应用市场来源，用户id等等。那么我们需要对数据进行简单的清洗和整理，以期获得有效的反馈内容。
由于用户反馈多为用户主观意见，缺乏专业性，以及当用户打低分差评时的确是遇到了一些我们未曾考虑到的场景和问题导致了用户使用过程的体验不佳，因此反馈评论中可能带有很多情绪化的意见，需要我们客观的去看待。
这个部分我们要做的是以下两件事：
- 第一，删除重复的评论和无效的评论。
- 第二，对于用户的主观情绪化的评价进行整理，对信息进行加工。
1.先说第一件，重复的评论很好理解，来自同一个id的同样内容的反馈视为重复的评论。那么无效的评论怎么定义呢，就是对业务没有指导和帮助纯粹无理取闹的反馈。
比如“今天分手了我想给个差评”，这种无脑给差评的用户还真的不少。再比如，“这个产品真的太难用了”，只表达了情绪却没有具体论据，没办法知道到底是哪个部分遇到了问题，需要解决他什么问题，所以也属于无效评论。
2.第二部分整理和加工。
用户不是专业的产品经理，因此很多时候我们需要去提炼和加工信息。用户可能只说了一句话，就是xxx功能不好用，或者我用xxx功能时发生了什么，虽然没有具体场景以及其他线索，但至少反映出这个功能存在一些问题，可以简化为xxx功能异常。
再比如，用户可能说了一大段话，比如下图示例的趣头条的用户反馈，我们可以得到用户反馈的两个问题，广告太多和软件卡顿。这个过程锻炼的是我们剔除无关信息，抓取关键信息的能力。
趣头条用户反馈截图示例
说完信息的加工，再来说说整理。用户反馈的是他们遇到的问题，而我们不仅需要知道每个反馈的用户遇到了什么问题，还需要知道有多少用户面临了同样的问题，以此来评估优先级并且交叉验证到底是单个用户的使用不当导致问题，还是产品的功能设计确实存在一定的问题。
最终我们需要得到这些问题并且反馈给不同的业务部门去进行问题的核实和处理。所以需要对用户反馈的内容进行分类，否则加工完之后依旧还是数千条内容，实质上许多用户反映的可能是同一类问题。
所以这里考察的就是产品经理的逻辑思维能力。之前提到过我理解的逻辑思维能力分为三层：
- 第一层是分类，即把所有事物都根据一定的特征去进行分类，
- 第二层是排序，根据不同的要素进行优先级的排序，
- 最后一层是归因，找到不同事物之间的因果联系和各种联系，将知识串联成网。这里考察的是第一层，合并同类项。
需要强调的是，金字塔原理提到过有两种思考的方式：
一是自上而下，一是自下而上。
这里很显然是自下而上，因为在没有接触到实际业务之前，你根本想象不到用户会产生什么千奇百怪的问题，因此通过浏览之后找到共同点逐渐的合并同类项，然后提炼出分类背后的框架更为合理。
比如在整理趣头条的用户反馈过程中，并不是一开始就能给出技术性问题，用户建议，广告问题和内容低质这四个框架再往下填充内容细节的，而是在整理过程中用户频繁提到相应关键词提炼而来。
以广告问题为例，又包括广告数量过多，虚假广告，不雅广告，广告频繁跳出，广告自动播放等问题，那么就可以再次提炼二级标签，分为数量问题，质量问题和交互相关的问题。虽然都是在吐槽广告，但是吐槽的方面不一样，则相应的解决方案也不一样。
三、数据分析
通过上一步我们完成了基本的数据整理，得到了一个思维导图，并且得到了一个区分一级标签和二级标签的相对更精炼的表格，但最终我们的呈现形式不仅是表格，还有调研报告，因此需要对数据进行分析。
这部分的分析我认为分为两大部分，即你需要问自己两个问题，你从这次调研过程中得到了什么，别人能从你的调研报告中获得什么。
（这个过程类似一个信息传递漏斗，看似相同但是实际思考逻辑不同）
先回答第一个问题，你从这次调研过程中得到了什么。做一次用户反馈调研不是去完成任务，而是带着思考去发现问题，对于所有阶段的工作同理。
假设作为一个新人，还不太熟悉业务，那么用户提到了很多的使用场景即他们使用过程遇到的问题都可以优化你的用户场景需求框架，帮助构建一个更加清晰的用户画像，了解真实的用户到底是什么样子的。↓
如果这个过程发现用户提到的xx功能你也尚存疑惑，那么需要尽快去补充自己这部分的业务空白。此外，用户提及的某些问题是否能引发你对业务的思考，比如下面这个问题：
当用户在反映广告过多的时候，应该如何解决？
普通思路就是广告过多就减少广告嘛，但是广告是营收的重要来源，不可能盲目的一刀切，那么势必要拆解问题并且权衡用户体验和商业利益。
首先用户在反映广告过多的时候，可能存在以下几种不同的情况：
- 广告和内容的比例不恰当，广告比例过高，内容比例过低；
- 广告容易频繁打断用户对内容的沉浸式体验，存在感过高；
- 广告的定向推荐机制不合理，大部分广告对自己帮助不大，构成打扰；
- 广告敏感型用户觉得广告真的太多了
那么拆分成四种不同情况之后，我们就可以给出更有针对性的方案如下：
- 引入更多优质内容创作者和更多内容，通过调整比例减少广告对用户的打扰；
- 优化广告的存在样式，类似微信将广告做成朋友圈，微博把广告做成单条微博类似的样式，将广告隐藏在内容feed流中间，降低广告的存在感；
- 优化目前的定向推荐机制，通过用户线上行为对用户打标签，并更多推荐其可能感兴趣的内容；
- （最后一类用户调整广告是留不住了，可以通过产品其他的优秀板块去提升他们的留存意愿）
所以你看，实际业务场景远比想象复杂，积极去思考的话能够发现很多有趣的问题，并且可以和你的面试官/leader去求证你的思考，获得外部反馈去不断调整你的思路，细化你对产品的思考。
第二个问题，别人能从你的调研报告中获得什么？
也就是说，你的调研报告是对谁负责，对你的面试官还是leader还是其他人。他们希望看到什么，如何提升他们获取信息的效率。不同的用户意味着不同的诉求，因此调研报告的侧重点会稍有不同。
关于数据的分析推荐使用数据透视表，b站有很多学习教程，百度也不少，这里就不赘述了。毕竟合并了许多同类项，所以可以对于每个部分所占比例，以及不同数据维度之间的关联去进行拆解分析，以期发现解决问题的思路并且更全面直观的呈现分析结果。
此外，你需要将此次调研结果用几百字的内容归纳概括你发现的重点问题，并置于报告的最前，即结论先行。给出我的一个框架仅供参考：
此次调研总共获取了来自xx渠道的xx条用户反馈，数据维度包括用户id，反馈时间，反馈内容，用户机型等，剔除无效评论后共xx条，主要集中于xx和xx几个方面，此次调研的主要结论如下：（结论包括但不限于以下维度）
- 高频问题集中于哪些方面
- 此次调研发现了哪些新的问题
- 不同数据维度之间是否存在关联性，比如发现xx问题集中在某一时间段，xx问题是否发生在某一特定机型，xx问题是否集中于某一特定版本
- 此次发现的问题按照用户量和用户频次进行优先级排序得出亟待解决的问题top5（也可用其他的优先级排序依据）
- ……
结论之后就是你的报告主体内容啦，可以详细阐述一下每个部分你得出结论的依据，能用表格的用表格，能用图形的用图形，毕竟谁都不想看那么多字儿，图表的信息传递效率还是很高的。
到这里，一份产品新人的用反调研就差不多完成啦。当然最后需要强调一下的是，用户反馈得到的信息是一部分，但同时我们也要考虑到，由于找到反馈入口输入反馈内容存在一定的操作成本和时间成本，所以我们看到的是少部分，并不是全部。
以及用户反馈出来的很大程度上已经是问题并且影响其使用了，因此这部分的需求主要是提升产品的可用性而不是产品的易用性。所以后期对于需求的分析和优先级的评估还应该结合更多维度去交叉验证数据。
