事發(fā)突然：

今年8月份，發(fā)神經(jīng)般的在微博上點開了一個廣告鏈接，發(fā)現(xiàn)某美妝品牌的東西性價比很高，于是成功購買。這是我在SNS的網(wǎng)站上達成的第一筆交易，拿到鐘愛的護膚品，突然發(fā)現(xiàn)：我居然沒有在“我的淘寶”的“好友動態(tài)”里點擊過別人分享的東西，更別提購買了。于是，有了這次的研究。

一、立項：

基于以上想法，本打算研究SNS用戶習慣及動機（沒有限定在淘寶網(wǎng)），希望能通過照片日志（Photo Dairy）的方法，從定性的角度研究活躍在各大SNS網(wǎng)站用戶的特征，從而幫助淘寶網(wǎng)來定位自己的目標人群。但是，后來發(fā)現(xiàn)：在淘寶網(wǎng)購物的人群本身就是有自己特點的，而我的研究更多的價值點應該是放在【如何讓這些網(wǎng)購用戶成為淘寶網(wǎng)的SNS用戶】。

帶著這個目標，了解了SNS下半年的業(yè)務規(guī)劃，為了能夠更好的讓業(yè)務方得到啟發(fā)和指導，更多的提升研究價值，將產(chǎn)品定位在【淘寶網(wǎng)分享】，研究使用淘寶分享的使用習慣及驅(qū)動因素。

二、研究思路的確定：

一個嚴謹、完整的研究，我認為，定性與定量的結合是必不可少的。所以，這個項目采取了先定量、再定性、最后定量的研究過程。見圖1。

圖1

1、定量——確定目標用戶：

確定了要研究的產(chǎn)品，最重要的就是要確定目標用戶了。

為了讓我的目標用戶更“目標”，我選擇了與BI（商業(yè)智能部門）同事的合作。希望BI的同事能將全網(wǎng)使用過SNS分享用戶（當時是8月份，我們的‘分享’產(chǎn)品6月份上線）的特征數(shù)據(jù)進行提取、分析，幫助我們選擇定性研究的樣本。

在這個過程中，我們發(fā)現(xiàn)，7月使用大分享1-2次的用戶、8、9月份GMV­­­①》=3筆以上，但8、9月份沒有再進行分享的用戶占所有SNS大分享用戶的76.2%，我們認為，這部分用戶為什么不再使用SNS分享是一個很有價值的挖掘點。根據(jù)這一思路，我們將用戶分為三層：見圖2

圖2

新用戶：8月1日至8月17日之間，第一次進行過分享，且至少綁定了一個外網(wǎng)SNS網(wǎng)站的用戶。

活躍用戶：6月份，7月份，8月份均進行過分享，且至少綁定了一個外網(wǎng)SNS網(wǎng)站的用戶。

流失用戶：6月份分享過，但是7月，8月均未分享的用戶，且至少綁定了一個外網(wǎng)SNS網(wǎng)站。（BI建議：調(diào)研時候可以選擇分享天數(shù)》=2的用戶，因為分享天數(shù)為1的用戶大部分可能只是嘗試下。） 注：這里并未用分享次數(shù)來定義流失。因為一個用戶如果一天內(nèi)分享了10次，第二天不再分享，也算作流失用戶。

但是，問題出來了。如果我們?nèi)齻�層面的用戶都來做研究，可能會出現(xiàn)每類用戶研究的都不透徹，所以，經(jīng)過討論，排出了優(yōu)先級：流失用戶》新用戶》活躍用戶。

所以，最后，目標用戶確定為：使用淘寶網(wǎng)SNS分享的流失用戶。

2、定性——以研究目的為導向，深入挖掘定性問題

用戶分層結束，確定了目標用戶——流失用戶。接下來，就是對用戶的星級、在淘寶成交情況、人口特征等因素做出分析，然后進行定性研究前的抽樣。具體的抽樣方法不做贅述，這屬于另外一個方面的問題。

接下來，根據(jù)提綱，電話深訪了16名買家，其中有10名流失用戶和6名活躍用戶，得到了諸多的定性問題，經(jīng)過整理，要進行定量驗證了。

為什么要對活躍用戶進行深訪呢？在接下來的定量階段，我會做出具體的解釋。

3、定量——定性結果的量化

從BI提取的數(shù)據(jù)中，流失用戶最后的樣本僅有3萬多用戶，據(jù)我們平時的問卷回收情況估算，樣本量過低，這樣得到的結果誤差會比較大。為了保證最后實驗結果的可靠性和豐富性，添加了【非流失用戶】，即7、8、9月份GMV》=3筆以上的淘寶純買家（除去流失用戶）。因為這部分有效樣本可以保證，而且涵蓋了新用戶和活躍用戶，可以和流失用戶在人口特征、習慣、動機、使用驅(qū)動因素上做以對比。

也是因為這個原因，我們在電話調(diào)研的過程中，添加了6名活躍用戶的電訪。

標簽： 用戶研

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