1.1.3 如何用數據挖掘真實需求

在當今數字化時代，數據如同蘊藏著無盡寶藏的寶庫，而掌握有效的數據挖掘方法就如同擁有一把開啟寶藏之門的鑰匙。那么，究竟該如何運用數據精準挖掘用戶的真實需求呢？接下來詳細介紹一種行之有效的方法——數據三角驗證法。

1.行為數據（冷數據）

在商業領域中，行為數據是一種客觀且具有重要參考價值的“冷數據”。它宛如一面鏡子，能夠真實地反映用戶在各種場景的行動軌跡和偏好。

（1）電商平臺

作為現代商業的重要交易場所，電商平臺匯聚了海量的用戶行為數據。通過深入分析用戶的搜索關鍵詞，我們可以洞察到用戶在特定時期對不同產品的關注度和興趣方向。例如，某些關鍵詞的頻繁搜索可能暗示著市場對某一類產品的潛在需求正在上升。加購率則能進一步揭示用戶對產品的初步認可程度，高加購率意味著該產品在吸引用戶方面具有較強的競爭力。而跳出頁分析更是幫助我們了解用戶在瀏覽過程中遇到的阻礙和不滿之處，從而有針對性地優化頁面設計和產品展示。通過對這些多維度數據的全面分析，企業可以清晰地勾勒出用戶的購物行為模式和偏好特點。

（2）社交媒體

社交媒體已成為人們生活中不可或缺的一部分，也成為企業挖掘用戶行為數據的重要陣地。在社交平臺上，筆記收藏量反映了用戶對特定內容的喜愛和認可程度，視頻完播率則直觀地顯示出哪些內容能夠真正吸引用戶的注意力并保持興趣；話題熱度更像一座燈塔，指引著企業關注當下社會熱點和用戶需求的集中區域。通過對這些指標的細致分析，企業可以深入了解用戶在社交平臺上的活躍度和興趣點，為精準營銷和產品創新提供有力支持。

（3）工具推薦

為了更高效地收集和分析這些繁雜的行為數據，企業可以借助一些專業的工具。例如，蟬媽媽專注于電商數據分析，幫助企業更好地理解用戶在電商領域的行為邏輯；新抖等工具在社交媒體數據分析方面表現出色，能夠精準捕捉用戶在社交平臺上的一舉一動。

2.態度數據（熱數據）

與相對客觀的行為數據不同，態度數據更多反映了用戶內心的主觀感受和評價，它是一種充滿溫度的“熱數據”。

（1）用戶評價

用戶評價是企業了解用戶態度的重要窗口。通過對差評中高頻詞的分析，企業可以敏銳地識別用戶在使用產品或服務過程中遇到的核心痛點。這些痛點可能是產品設計上的缺陷、功能上的不完善或者服務體驗上的不足。例如，如果大量用戶在差評中提到產品的某個功能難以操作，那么企業就需要重點關注并思考如何優化該功能的設計和用戶體驗。

（2）調查問卷

設計科學合理的調查問卷是獲取用戶態度數據的有效手段之一。在設計問卷時，需要特別注意避免誘導性問題。因為誘導性問題可能會誤導用戶的回答，導致數據失真。例如，“你喜歡這個功能嗎”這樣的提問方式就帶有一定的引導性，容易使用戶受到干擾。而采用“你在什么場景下會使用這個功能”這樣的提問方式，則能夠引導用戶更真實地表達自己的需求和使用場景，從而為企業提供更具價值的參考信息。

（3）工具推薦

為了確保調查問卷的有效性和數據的準確性，企業可以利用一些專業的在線調查工具。騰訊問卷、百度調查、問卷星等工具都提供了豐富的問卷模板和便捷的數據收集功能，能夠滿足企業多樣化的調查需求。

3.實驗數據（活數據）

實驗數據是通過實際的實驗操作所獲得的動態數據，它就像一場實時的市場演練，能夠讓企業直觀地感受到用戶對不同產品或功能的反饋，因此被稱為“活數據”。

（1）AB測試

AB測試是一種常用的實驗方法，通過對比不同設計或功能的轉化率，企業可以清晰地了解到用戶對哪一種設計或功能更感興趣。這種對比實驗能夠在真實的市場環境中進行，避免了主觀臆斷和猜測，為企業的決策提供了可靠的依據。例如，在網頁設計中，通過AB測試可以確定哪種頁面布局更能吸引用戶點擊和購買；在產品功能優化方面，可以測試不同功能版本的用戶接受程度，從而選擇最優方案。

（2）眾籌預售

眾籌預售作為一種創新的市場驗證方式，具有成本低、風險小的優點。通過發起最低成本的眾籌預售活動，企業可以直接面向潛在用戶推出新產品或新功能，觀察市場的反饋和需求情況。如果眾籌預售活動獲得較高的參與度和支持度，說明市場需求旺盛，企業可以加大投入進行產品開發和生產；反之，如果反應平淡，企業則需要謹慎考慮是否繼續推進項目，從而有效減少產品開發的風險。

案例：從數據到爆款

某國產床墊品牌就是一個通過巧妙運用數據挖掘真實需求，從而實現打造爆款產品的經典案例。該品牌深入研究天貓“問大家”板塊的用戶提問，發現用戶在租房搬家時對床墊處理存在諸多困擾，這個高頻提問背后隱藏著巨大的市場需求。基于這個精準的市場洞察，他們迅速推出了“可卷折床墊”，并主打“一卷就走，輕松搬家”的獨特賣點。這款床墊正好迎合了用戶在租房搬家場景下的實際需求，解決了他們的痛點。結果令人驚喜，首月銷量就突破了1萬件，成功打造了一款備受市場追捧的爆款產品。

在激烈的市場競爭中，成功的案例往往為我們提供了寶貴的經驗和啟示。這個案例充分證明了數據三角驗證法在挖掘用戶真實需求、推動產品創新和市場成功方面的強大威力。