如何找到用户增长的根本驱动因素，关键在于界定用户痛点，建立用户心智模型，即对用户深刻洞察的过程。
用户研究是摸索用户心智的旅程，运营是营销手段，而用户规模增长、流量变现是最终的目标。无论是咨询公司还是甲方用研团队，对用研的要求早已不是局限挖掘用户洞察这一层面，而是如何对用户进行分层运营，对于增长变现的指导性建议等。我将从数据模型、建立用户分层运营体系、从0-1的营销策划角度厘清这三个岗位的核心价值与交集。
在产品发布前期，用户体验最重要，经常用到的数据模型测试方法有kano模型、相关分析、回归分析、因子聚类等，当然还有数据交叉表中对于用户行为的解读，研究结果皆可以为产品迭代提供方向建议。
根据多年的项目经验，我认为在使用SPSS进行数据建模过程中，有两种数据模型的使用率是最高的，第一是相关分析，探究各个因变量与整体效果之间的相关性强弱。第二是回归分析，判定各个因素对整体变量的影响力大小。某金融APP体验研究项目，需要探讨的是在佣金激励、产品丰富度等因素对APP用户体验的影响程度，通过皮尔逊相关分析可得，所有指标与整体因变量之间的相关系数在0.3~0.4之间，可判定为弱相关，在当下场景对业务无解。使用回归分析后，可以发现，产品收益的回归系数最大，并为正数，其显著性差异为0.00（对整体变化影响较大），产品收益对整体用户体验呈现出正向影响，相对应的业务策略也可落地。
第二阶段，用户分层运营，也是精准营销的一种方式。在用数据模型获得不同细分画像群体后，我们需要针对每类人群做精准营销。比如：流失用户的召回，针对研究新鲜用户的应激模式将他们留存、复购，最终转换为复购的忠诚用户。针对高消费的理性用户，高产品价值更能吸引他们；对于高消费的感性用户，能提供情绪价值的产品更能吸引他们溢价。
最后，谈谈我对增长的理解。曾经见证过一个传统快消零售企业APP从0到1的积累历程。刚开始从门店的地推、线下引流等传统模式，再到社交媒体的种草、推广与KOC宣传等方式触达用户心智，最后一步做用户转换与留存，这是用户增长的关键，真正需要增长的是那些愿意付费和溢价的消费型客户。这时候，用研领域的AB test与kano模型就是很好的研究工具去验证哪些细分功能、文案与视觉页面更有价值，客户转换率与流量变现价值达到最高。#用户研究 #用户运营 #用户增长思维
用户研究是摸索用户心智的旅程，运营是营销手段，而用户规模增长、流量变现是最终的目标。无论是咨询公司还是甲方用研团队，对用研的要求早已不是局限挖掘用户洞察这一层面，而是如何对用户进行分层运营，对于增长变现的指导性建议等。我将从数据模型、建立用户分层运营体系、从0-1的营销策划角度厘清这三个岗位的核心价值与交集。
在产品发布前期，用户体验最重要，经常用到的数据模型测试方法有kano模型、相关分析、回归分析、因子聚类等，当然还有数据交叉表中对于用户行为的解读，研究结果皆可以为产品迭代提供方向建议。
根据多年的项目经验，我认为在使用SPSS进行数据建模过程中，有两种数据模型的使用率是最高的，第一是相关分析，探究各个因变量与整体效果之间的相关性强弱。第二是回归分析，判定各个因素对整体变量的影响力大小。某金融APP体验研究项目，需要探讨的是在佣金激励、产品丰富度等因素对APP用户体验的影响程度，通过皮尔逊相关分析可得，所有指标与整体因变量之间的相关系数在0.3~0.4之间，可判定为弱相关，在当下场景对业务无解。使用回归分析后，可以发现，产品收益的回归系数最大，并为正数，其显著性差异为0.00（对整体变化影响较大），产品收益对整体用户体验呈现出正向影响，相对应的业务策略也可落地。
第二阶段，用户分层运营，也是精准营销的一种方式。在用数据模型获得不同细分画像群体后，我们需要针对每类人群做精准营销。比如：流失用户的召回，针对研究新鲜用户的应激模式将他们留存、复购，最终转换为复购的忠诚用户。针对高消费的理性用户，高产品价值更能吸引他们；对于高消费的感性用户，能提供情绪价值的产品更能吸引他们溢价。
最后，谈谈我对增长的理解。曾经见证过一个传统快消零售企业APP从0到1的积累历程。刚开始从门店的地推、线下引流等传统模式，再到社交媒体的种草、推广与KOC宣传等方式触达用户心智，最后一步做用户转换与留存，这是用户增长的关键，真正需要增长的是那些愿意付费和溢价的消费型客户。这时候，用研领域的AB test与kano模型就是很好的研究工具去验证哪些细分功能、文案与视觉页面更有价值，客户转换率与流量变现价值达到最高。#用户研究 #用户运营 #用户增长思维
